Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံပါ အချက်ပြမှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုပြီး ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် ဆင်တူမှုများကို အနားသတ်များက ဖမ်းယူပါသည်။ TensorFlow ၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် သင့်အား အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ဖစ်ပုံမှန်သတ်မှတ်ခြင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး မော်ဒယ်အထွေထွေနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုတိုးတက်စေရန် ဂရပ်အတွင်းရှိ ကုဒ်ဝှက်ထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
ပေါ်ပေါက်လာလေ့ရှိသောမေးခွန်းတစ်ခုမှာ NSL သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသောဒေတာဖြင့်အသုံးပြုနိုင်ခြင်းရှိမရှိဖြစ်သည်။ အဖြေမှာ ဟုတ်ကဲ့၊ NSL ကို ဒေတာတွင် တိကျပြတ်သားသော ဂရပ်မရှိသည့်တိုင် ထိရောက်စွာ အသုံးချနိုင်သေးသည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်၊ သင်သည် ဒေတာ၏မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ်အခြေခံ၍ ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စာသား အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင်၊ node များသည် စကားလုံးများ သို့မဟုတ် စာကြောင်းများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်ပြီး အစွန်းများသည် ဝေါဟာရတူညီမှု သို့မဟုတ် ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုပုံစံများကို ဖော်ပြသည်။
ထို့အပြင် NSL သည် ဒေတာ၏ သီးခြားဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော စိတ်ကြိုက်ဂရပ်တည်ဆောက်မှုယန္တရားများကို သတ်မှတ်ရန် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား အကြမ်းဖျင်းထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များမှ သက်သေမပြနိုင်သော ဒိုမိန်းအလိုက် သီးသန့်အသိပညာ သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများကို ဖမ်းယူနိုင်စေပါသည်။ အဆိုပါ domain အသိပညာကို လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့်၊ NSL သည် အာရုံကြောကွန်ရက်အား ဒေတာများမှ ပိုမိုထိရောက်စွာ လေ့လာနိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
သဘာဝဂရပ်မရှိခြင်း သို့မဟုတ် အလွယ်တကူရရှိနိုင်သည့်အခြေအနေများတွင်၊ NSL သည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကြွယ်ဝစေမည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အကြမ်းထည်အင်္ဂါရပ်များထက် အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်၊ အထူးသဖြင့် ဖြစ်ရပ်များကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများ သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများသည် ခန့်မှန်းတိကျမှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။
ဤသဘောတရားကို ထပ်လောင်းသရုပ်ဖော်ရန်၊ အသုံးပြုသူများအရာများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သည့် အကြံပြုချက်စနစ်တစ်ခုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ အကြမ်းထည်ဒေတာတွင် အသုံးပြုသူ-ပစ္စည်း အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများပါ၀င်သော်လည်း တိကျပြတ်သားသောဂရပ်ကို ကိုယ်စားပြုခြင်းမရှိဘဲ NSL သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကိုဖော်ပြသော အစွန်းများဖြင့်ချိတ်ဆက်ထားသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဤဂရပ်ကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အကြံပြုချက်ပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊ စနစ်သည် ပိုမို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်ပြီး တိကျသော အကြံပြုချက်များကို ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုသူများနှင့် အရာများကြားတွင် သွယ်ဝိုက်သောဆက်ဆံရေးကို အသုံးချနိုင်သည်။
ဒေတာ၏ မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံ သို့မဟုတ် ဒိုမိန်းအလိုက် သီးသန့်အသိပညာအပေါ် အခြေခံ၍ စိတ်ကြိုက်ဂရပ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုကို သဘာဝဂရပ်ကင်းမဲ့သည့်ဒေတာဖြင့် ထိရောက်စွာအသုံးချနိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် တန်ဖိုးရှိသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးမြှင့်စေပြီး၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်လ်အထွေထွေနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် မြှင့်တင်ပေးသည်။
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။