TensorFlow သည် ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် Google Brain အဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသည့် အဖွင့်အရင်းအမြစ်ဆော့ဖ်ဝဲစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ စွယ်စုံရ၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့ကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောကျော်ကြားမှုရရှိခဲ့သည်။ TensorFlow သည် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အထူးအလေးပေးခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဂေဟစနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
၎င်း၏ core တွင် TensorFlow သည် output တစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်အတွက် input data တွင်အသုံးပြုသည့် သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် အသွင်ပြောင်းမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂရပ်တစ်ခု၏ သဘောတရားအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဂရပ်တွင် လည်ပတ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် မျဉ်းများ နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကြားတွင် စီးဆင်းနေသော ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသော အစွန်းများ ပါဝင်သည်။ ဤဂရပ်ဖစ်အခြေခံချဉ်းကပ်နည်းသည် TensorFlow သည် CPUs သို့မဟုတ် GPUs များကဲ့သို့သော စက်အများအပြားနှင့် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာပတ်ဝန်းကျင်ရှိ စက်အများအပြားတွင်ပင် တွက်ချက်မှုကို ထိရောက်စွာဖြန့်ဝေနိုင်စေပါသည်။
TensorFlow ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ backpropagation ကဲ့သို့သောနည်းပညာများကိုအသုံးပြု၍ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက် gradients များ၏ ထိရောက်သောတွက်ချက်မှုကို ထိရောက်စွာတွက်ချက်နိုင်စေသည့် အလိုအလျောက်ကွဲပြားခြင်းအတွက် ၎င်း၏ပံ့ပိုးမှုဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းထားသော အထွက်များနှင့် စစ်မှန်သော အထွက်များအကြား ကွာဟမှုကို တိုင်းတာသည့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် gradient descent လုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
TensorFlow သည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် Keras ဟုခေါ်သော အဆင့်မြင့် API ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Keras သည် အသုံးပြုသူများအား ရိုးရှင်းပြီး အလိုလိုသိသာသော syntax ကိုအသုံးပြုကာ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ တည်ဆောက်ပုံကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ကာ ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များဖန်တီးရန်အတွက် အလွယ်တကူပေါင်းစပ်နိုင်သော ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အလွှာများနှင့် လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Keras တွင် ကွန်ရက်ကိုလေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် stochastic gradient descent နှင့် Adam ကဲ့သို့သော built-in optimization algorithms အမျိုးမျိုးလည်း ပါဝင်ပါသည်။
၎င်း၏ အဓိကလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအပြင် TensorFlow သည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် လုပ်ဆောင်ရလွယ်ကူစေမည့် ကိရိယာများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တိုက်များစွာကိုလည်း ပေးဆောင်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ TensorFlow ၏ ဒေတာထည့်သွင်းမှု ပိုက်လိုင်းသည် သုံးစွဲသူများအား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာ သယ်ဆောင်ရန်နှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုပေးပြီး ၎င်း၏ စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ သင်ယူထားသော ကိုယ်စားပြုမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနက်ဖွင့်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ TensorFlow သည် အသုံးပြုသူများအား ဒေတာအစုံအလင်အတွက် လေ့ကျင့်မှုများအတွက် ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို စက်ကြီးများအစုအဝေးအထိ အတိုင်းအတာအထိ ဖြန့်ဝေပေးသည့် လေ့ကျင့်မှုများအတွက် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
TensorFlow သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော မူဘောင်တစ်ခု ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်း၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖ်အခြေခံချဉ်းကပ်မှု၊ အလိုအလျောက် ကွဲပြားမှုအတွက် ပံ့ပိုးမှု၊ နှင့် အဆင့်မြင့် API များသည် ၎င်းကို ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများအတွက် စံပြရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု:
- Keras သည် TFlearn ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Deep Learning TensorFlow စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပါသလား။
- TensorFlow 2.0 နှင့်နောက်ပိုင်းတွင်၊ စက်ရှင်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုတော့ပါ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် အကြောင်းပြချက် ရှိပါသလား။
- hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
- SQLite ဒေတာဘေ့စ်နှင့် ချိတ်ဆက်မှုနှင့် cursor အရာဝတ္ထုတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်ပုံဖန်တီးရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသော Python ကုဒ်အတိုအထွာတွင် မည်သည့် module များကို ထည့်သွင်းသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ဒေတာမှ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခု ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကိုရွေးချယ်ပြီး chatbot ၏ အနုမာနလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုလျှင် ဘာသာပြန်ဆိုမှုအရေအတွက်နှင့် အလင်းတန်းများကို ချိန်ညှိရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာအချို့မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် EITC/AI/DLTF Deep Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: နိဒါန္း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်