Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခွင့်ပြုသည့် TensorFlow ရှိ မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး၊ ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူထားသည့် အစွန်းများဖြစ်သည်။ ဤဂရပ်များကို ဆင်တူယိုးမှား၊ အထက်အောက် သို့မဟုတ် နီးစပ်မှုကဲ့သို့သော အချက်အလက်အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို ကုဒ်ဝှက်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန်အတွက် အသုံးချနိုင်သည်။
Neural Structured Learning တွင် ထည့်သွင်းထားသော ဖွဲ့စည်းပုံသည် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်မှုကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန် အမှန်တကယ် အသုံးချနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ဖစ်အခြေခံအချက်အလက်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် NSL သည် မော်ဒယ်ကို ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းသည့်ဒေတာမှသာမက ဂရပ်တွင်ကုဒ်လုပ်ထားသော ဆက်ဆံရေးများမှလည်း သင်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဤနောက်ထပ်အချက်အလက်များ၏ရင်းမြစ်သည် မော်ဒယ်၏ ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်၊ အထူးသဖြင့် တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာကို အကန့်အသတ် သို့မဟုတ် ဆူညံနေသည့်အခြေအနေများတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။
ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန်အတွက် ဖွဲ့စည်းပုံထည့်သွင်းမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်အား ဂရပ်၏ဖွဲ့စည်းပုံကို လေးစားလိုက်နာသည့် မြှုပ်နှံမှုများကို ထုတ်လုပ်ရန် အားပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် လေ့လာထားသော ကိုယ်စားပြုမှုများတွင် ချောမွေ့မှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ ပုံမှန်အားဖြင့် ဤအသုံးအနှုန်းကို ပုံမှန်အားဖြင့် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်တွင် ထည့်သွင်းထားပြီး မျှော်လင့်ထားသည့် ဂရပ်အခြေခံဆက်ဆံရေးများမှ သွေဖည်မှုများကို အပြစ်ပေးသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို သင်လေ့ကျင့်နေသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ စာရွက်စာတမ်းများ၏ စာသားအကြောင်းအရာများအပြင်၊ ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ စာရွက်စာတမ်းများကြား တူညီမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကိုလည်း သင့်တွင်ရှိသည်။ စာရွက်စာတန်းများနှင့် အနားသတ်များသည် ဆင်တူယိုးမှားဆက်ဆံရေးများကိုကိုယ်စားပြုသည့် node များကိုကိုယ်စားပြုသည့်ဂရပ်တစ်ခုကိုတည်ဆောက်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကိုလမ်းညွှန်ရန် ဤဖွဲ့စည်းပုံထည့်သွင်းမှုကို NSL တွင်ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာများကို အခြေခံ၍ စာရွက်စာတမ်းများကို အမျိုးအစားခွဲရုံသာမက ဂရပ်တွင် ကုဒ်ဝှက်ထားသော စာရွက်စာတမ်းဆင်တူမှုများကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာသည် လူမှုကွန်ရက်များ၊ ကိုးကားချက်ကွန်ရက်များ သို့မဟုတ် ဇီဝဗေဒကွန်ရက်များကဲ့သို့ သဘာဝဂရပ်ပုံစံကို ပြသသည့် အခြေအနေများတွင် ဖွဲ့စည်းပုံထည့်သွင်းခြင်းသည် အထူးအကျိုးရှိနိုင်သည်။ ဂရပ်မှတဆင့် ဒေတာရှိ မွေးရာပါ ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူခြင်းဖြင့်၊ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန်နှင့် အဆိုပါဆက်ဆံရေးများကို အသုံးချခြင်းပါ၀င်သည့် အလုပ်များတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။
Neural Structured Learning တွင် တည်ဆောက်ပုံထည့်သွင်းခြင်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်မှုကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန် ထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး ဂရပ်အခြေခံအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဒေတာအကြမ်းကို ဖြည့်ပေးပါသည်။ ဤပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာသည် မော်ဒယ်၏ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်၊ အထူးသဖြင့် တည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများရရှိနိုင်ပြီး သင်ယူမှုအတွက် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်သော အခြေအနေများတွင်ဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။