TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API pack သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်ပေးရာတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး လုပ်ဆောင်ချက်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ pack အိမ်နီးချင်း API ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်အချက်အလက်များကို ထိရောက်စွာထည့်သွင်းနိုင်ပြီး ပိုမိုခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံကို ရရှိစေပါသည်။
မော်ဒယ်ကို သဘာဝဂရပ်ဖစ်ဒေတာဖြင့် လေ့ကျင့်သည့်အခါ၊ မူလအင်္ဂါရပ်ဒေတာနှင့် ဂရပ်အခြေခံအချက်အလက် နှစ်ခုလုံးပါဝင်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ဖန်တီးရန်အတွက် pack အိမ်နီးချင်း API ကို အသုံးပြုသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်မှ ပစ်မှတ်တစ်ခုအား ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်ဒေတာကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ၎င်း၏အိမ်နီးနားချင်း node များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များမှသာမက ဂရပ်အတွင်းရှိ ဆက်ဆံရေးများနှင့် ချိတ်ဆက်မှုများမှလည်း သင်ယူနိုင်ပြီး ယေဘူယျအားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်လာကာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိစေသည်။
ဤသဘောတရားကို ထပ်လောင်းသရုပ်ဖော်ရန်၊ အခြားအသုံးပြုသူများနှင့် ၎င်းတို့၏အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအပေါ်အခြေခံ၍ လူမှုကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အသုံးပြုသူဦးစားပေးမှုများကို ခန့်မှန်းရန်တာဝန်ဖြစ်သည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဤကိစ္စတွင်၊ ၎င်းတို့၏အကြိုက်၊ မှတ်ချက်များနှင့် မျှဝေထားသောအကြောင်းအရာကဲ့သို့သော လူမှုဂရပ်ရှိ အသုံးပြုသူ၏ချိတ်ဆက်မှုများ (အိမ်နီးချင်းများ) မှ အချက်အလက်များကို စုစည်းရန်အတွက် pack အိမ်နီးချင်း API ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဂရပ်ဖစ်အခြေခံအချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတွင် ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာအတွင်းရှိ အရင်းခံပုံစံများနှင့် မှီခိုမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဖမ်းယူနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် အင်္ဂါရပ်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဖစ်အခြေခံအချက်အလက်တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်မှုဒေတာအတွဲကို တီထွင်နိုင်စေပြီး ရှုပ်ထွေးသောဆက်စပ်ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများမှ မော်ဒယ်၏သင်ယူနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် သဘာဝဂရပ်ဖစ်ဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ NSL သည် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော ဒေတာဒြပ်စင်များပါ၀င်သည့် အလုပ်များတွင် သာလွန်ကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်များရရှိရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို စွမ်းအားပေးသည်။
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 တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
- Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။