TensorFlow သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့်အတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည့် open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို Google Brain အဖွဲ့မှ တီထွင်ထားကာ စက်သင်ယူမှုအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု ပံ့ပိုးပေးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် TensorFlow ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရှုပ်ထွေးသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကိုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုရိုးရှင်းစေရန်ဖြစ်ပြီး၊ သုတေသီများနှင့် developer များသည် အဆင့်နိမ့်အကောင်အထည်ဖော်မှုအသေးစိတ်များထက် ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များ၏ဒီဇိုင်းနှင့်အကောင်အထည်ဖော်မှုကိုအာရုံစိုက်ရန်ဖြစ်သည်။
TensorFlow ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂရပ်များကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအတွက် မြင့်မားသောအဆင့်အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင်၊ ကိန်းဂဏန်းဂရပ်သည် ကိန်းဂဏန်းများစွာရှိသည့် ကိန်းဂဏန်းများဖြစ်သည့် တင်းဆာများပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုသည်။ TensorFlow သည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့အား အမှန်တကယ် မလုပ်ဆောင်ဘဲ သင်္ကေတဖြင့် သတ်မှတ်ရန် ခွင့်ပြုပြီး ဂရပ်၏ လုပ်ဆောင်မှုကို အလိုအလျောက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ရလဒ်များကို ထိရောက်စွာ တွက်ချက်နိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးသောသင်္ချာပုံစံများနှင့် အယ်ဂိုရီသမ်များကိုဖော်ပြရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည့် abstraction အဆင့်ကို ပေးပါသည်။
TensorFlow ၏ နောက်ထပ်အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်မှာ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာကို ဖွင့်ရန်ဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် မကြာခဏဆိုသလို သိသာထင်ရှားသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ လိုအပ်ပြီး TensorFlow သည် အသုံးပြုသူများအား GPUs သို့မဟုတ် စက်များစွာကဲ့သို့သော စက်အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန် ခွင့်ပြုသည်။ ဤဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာစွမ်းရည်သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် အကြီးစားမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးသည်၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ချိန်ကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် ကန့်သတ်ချက်ဆာဗာများနှင့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်ရေး အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့သော ဖြန့်ဝေထားသောတွက်ချက်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် ကိရိယာအစုံနှင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ TensorFlow သည် အများအားဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ကျယ်ပြန့်သော ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ကိရိယာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာ အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို တည်ဆောက်ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းများ ပါဝင်သည်။ TensorFlow သည် gradient-based optimization algorithms ကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အလိုအလျောက်ကွဲပြားခြင်းအတွက် ပံ့ပိုးမှုပေးပါသည်။ ထို့အပြင် TensorFlow သည် Keras နှင့် TensorFlow Extended (TFX) ကဲ့သို့သော နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုဂေဟစနစ်ရှိ အခြားသော နာမည်ကြီး စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များနှင့် ပေါင်းစပ်ပြီး ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အသုံးပြုနိုင်မှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေသည်။
နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် TensorFlow ၏ရည်ရွယ်ချက်ကိုသရုပ်ဖော်ရန်၊ ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏နမူနာကိုသုံးသပ်ပါ။ TensorFlow သည် ဤလုပ်ငန်းအတွက် နက်နဲသော convolutional neural networks (CNNs) ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် အဆင်ပြေသောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ကွန်ရက်ဗိသုကာကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ အလွှာများ၏ အရေအတွက်နှင့် အမျိုးအစား၊ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အခြားသော ကန့်သတ်ချက်များကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ထို့နောက် TensorFlow သည် ရှေ့နှင့်နောက်သို့ ပြန့်ပွားမှု၊ အလေးချိန်မွမ်းမံမှုများနှင့် gradient တွက်ချက်မှုများကဲ့သို့သော အခြေခံတွက်ချက်မှုများကို ဂရုစိုက်ကာ CNN လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုရိုးရှင်းပြီး ပိုမိုထိရောက်စေသည်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် TensorFlow ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော မူဘောင်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေပြီး အကြီးစားလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေကာ ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အဆင့်နိမ့်အကောင်အထည်ဖော်မှုအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖယ်ထုတ်ခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် သုတေသီများနှင့် developer များအား ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးကာ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ ဒီဇိုင်းနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။
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။