Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် Google မှ တီထွင်ထားသော စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည့် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသည့် အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ကြောင်များနှင့် ခွေးပုံများစွာရှိခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ရုပ်ပုံများကြားမှ ဆက်ဆံရေးကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် NSL ကို အသုံးချနိုင်သည်။
ဤအခြေအနေတွင် NSL ကို အသုံးချနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်ဖြစ်သည်။ ဂရပ်ဖ် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ဒေတာအမှတ်များ (ဤကိစ္စတွင် ကြောင်များနှင့် ခွေးများ၏ပုံများ) နှင့် ဒေတာအချက်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များသည် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဂရပ်ရှိ အစွန်းတစ်ခုဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် အမြင်အာရုံဆင်တူသည့် ပုံများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံများကြား တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဤဆက်ဆံရေးများကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဤဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံကို လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့်၊ NSL သည် ရုပ်ပုံများကြားရှိ ဆက်ဆံရေးများကို လေးစားသည့် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် မော်ဒယ်အား တွန်းအားပေးကာ ယေဘူယျအားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ကြံ့ခိုင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
NSL ကို ဂရပ်ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်သည် ရုပ်ပုံများ၏ အကြမ်းခံ pixel တန်ဖိုးများမှသာမက ဂရပ်တွင် ကုဒ်လုပ်ထားသော ဆက်ဆံရေးများမှလည်း သင်ယူသည်။ ၎င်းသည် နမူနာတစ်ခုချင်းစီမှလွဲ၍ ဒေတာများ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို ဖမ်းယူရန် သင်ယူသောကြောင့် မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသောဒေတာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ကြောင်များနှင့် ခွေးများ၏ ပုံများအကြောင်းတွင်၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်သည် အတန်းတစ်ခုစီအတွက် သီးခြားအင်္ဂါရပ်များကို လေ့လာသော်လည်း ဂရပ်ရှိ ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ အတန်းနှစ်ခုကြားရှိ တူညီမှုနှင့် ကွဲပြားမှုများကို ဖမ်းယူသည်ဟု ဆိုလိုနိုင်သည်။
NSL သည် ရှိပြီးသားပုံများကိုအခြေခံ၍ ပုံအသစ်များထုတ်နိုင်မညဟူသောမေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန် NSL ကိုယ်တိုင်က ပုံအသစ်များကိုမထုတ်လုပ်ကြောင်းရှင်းလင်းရန်အရေးကြီးပါသည်။ ယင်းအစား၊ NSL ကို သင်ကြားရေး လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖ်ဆက်နွယ်မှုကဲ့သို့သော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ NSL ၏ ရည်မှန်းချက်မှာ ဒေတာအချက်အသစ်များ ထုတ်ပေးခြင်းထက် ၎င်းကို ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ဒေတာများမှ မော်ဒယ်၏ သင်ယူနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။
NSL သည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို ဖမ်းယူရန်အတွက် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ကြောင်နှင့် ခွေးပုံများကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဆက်ဆံရေးများဖြစ်သော ဒေတာအတွဲများအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာ၏ အကြမ်းထည်အင်္ဂါရပ်များအပြင် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျအသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
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။