TensorFlow.js မော်ဒယ်များဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတို့သည် ဘရောင်ဇာတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ မော်ဒယ်ဖန်တီးမှု၊ လေ့ကျင့်မှု၊ နှင့် ခန့်မှန်းချက်တို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်ကာ ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။
1. ဒေတာပြင်ဆင်မှု-
TensorFlow.js မော်ဒယ်များဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံဖြင့် သေချာစေရန် အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်း သို့မဟုတ် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းတာဝန်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ TensorFlow.js သည် ဒေတာတင်သူများနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများကဲ့သို့ ဒေတာပြင်ဆင်မှုတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အသုံးဝင်မှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
2. မော်ဒယ်ဖန်တီးမှု-
ဒေတာကို ပြင်ဆင်ပြီးသည်နှင့်၊ နောက်တစ်ဆင့်မှာ TensorFlow.js ကို အသုံးပြု၍ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ဗိသုကာသည် အလွှာအရေအတွက်နှင့် အမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ခြင်းအပြင် အလွှာတစ်ခုစီအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အခြားသော ကန့်သတ်ဘောင်များကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ TensorFlow.js သည် သိပ်သည်းသောအလွှာများ၊ convolutional အလွှာများနှင့် ထပ်တလဲလဲအလွှာများကဲ့သို့ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အလွှာများကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များဖန်တီးနိုင်စေမည့် အဆင့်မြင့် API ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow.js မှပေးသော အခြေခံမော်ဒယ်အတန်းကို တိုးချဲ့ခြင်းဖြင့် စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်ဗိသုကာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
3. မော်ဒယ်သင်တန်း-
မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးပြီးနောက်၊ ပြင်ဆင်ထားသည့် အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် သတ်မှတ်ထားသော ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းကို ပုံမှန်အားဖြင့် gradient descent ဟုခေါ်သော ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမှတဆင့် လုပ်ဆောင်သည်၊ မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များသည် ထိုဘောင်များနှင့်စပ်လျဉ်း၍ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်မှု၏ gradients များကို အခြေခံ၍ ပြုပြင်မွမ်းမံသည်။ TensorFlow.js သည် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် stochastic gradient descent (SGD) နှင့် Adam ကဲ့သို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်အား အစုလိုက်အစည်းလိုက်လေ့ကျင့်မှုဒေတာဖြင့် တင်ပြမည်ဖြစ်ပြီး အသုတ်တစ်ခုစီတွင်တွက်ချက်ထားသော gradients များအပေါ်အခြေခံ၍ ဘောင်များကို မွမ်းမံထားသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် သတ်မှတ်ထားသော အပိုင်းအရေအတွက်တစ်ခုအတွက် သို့မဟုတ် ပေါင်းစည်းမှုစံနှုန်းတစ်ခု ပြည့်မီသည်အထိ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။
4. မော်ဒယ် အကဲဖြတ်ခြင်း-
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် ၎င်း၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အကဲဖြတ်ရန် မမြင်ရသော အချက်အလက်များတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အသုံးမပြုခဲ့သော သီးခြားစမ်းသပ်ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ပုံမှန်အားဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ TensorFlow.js သည် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန်အတွက် တိကျမှု၊ တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1 ရမှတ်များကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော မက်ထရစ်များကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
5. မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက်-
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ပြီးနောက်၊ မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ TensorFlow.js သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို တင်ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ထည့်သွင်းဒေတာအပေါ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုပါ။ ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက် မော်ဒယ်သို့မထည့်မီ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကဲ့သို့ပင် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ မော်ဒယ်၏ အထွက်အား အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုကို သိရှိခြင်းကဲ့သို့ လက်တွင်ရှိသော သီးခြားလုပ်ဆောင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။
TensorFlow.js မော်ဒယ်များဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များတွင် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ဖန်တီးခြင်း၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ခန့်မှန်းခြင်းများ ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များသည် အစွမ်းထက်ပြီး ထိရောက်သော AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် ခွင့်ပြုပေးသည့် ဘရောက်ဆာတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း:
- AI Pong ဂိမ်းတွင် ဂိမ်းနှစ်ပွဲတိုင်းပြီးနောက် ဒေတာရှင်းလင်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- AI Pong ဂိမ်းတွင် AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် စုဆောင်းထားသော ဒေတာကို မည်သို့နည်း။
- AI ပလေယာက မော်ဒယ်ရဲ့ အထွက်ပေါ် မူတည်ပြီး ရွှေ့ဖို့ကို ဘယ်လို ဆုံးဖြတ်မလဲ။
- AI Pong ဂိမ်းတွင် neural network model ၏ output ကို မည်သို့ကိုယ်စားပြုသနည်း။
- AI Pong ဂိမ်းတွင် AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် အင်္ဂါရပ်များကား အဘယ်နည်း။
- TensorFlow.js ဝဘ်အပလီကေးရှင်းတွင် မျဉ်းဂရပ်ကို မည်သို့မြင်နိုင်သနည်း။
- တင်သွင်းရန်ခလုတ်ကိုနှိပ်လိုက်တိုင်း X ၏တန်ဖိုးကို မည်သို့အလိုအလျောက်တိုးနိုင်မည်နည်း။
- ဝဘ်အပလီကေးရှင်းတွင် Xs နှင့် Ys အခင်းအကျင်းများ၏ တန်ဖိုးများကို မည်သို့ပြသနိုင်မည်နည်း။
- အသုံးပြုသူသည် TensorFlow.js ဝဘ်အပလီကေးရှင်းတွင် ဒေတာကို မည်သို့ထည့်သွင်းနိုင်သနည်း။
- Web application တစ်ခုတွင် TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုသောအခါ HTML ကုဒ်တွင် script tags များထည့်သွင်းရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js ဖြင့် ဘရောင်ဇာရှိ Deep learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။