ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအမှတ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းပါ၀င်သည်။ TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ဒေတာအချက်များသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအချက်များ မည်သို့ချိတ်ဆက်ပုံကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဤဂရပ်ကို ဖန်တီးရန် တာဝန်မှာ မော်ဒယ်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲနေသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှု အင်ဂျင်နီယာနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။
NSL တွင် ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန်အတွက် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ အောက်ပါအဆင့်များကို ပုံမှန်အားဖြင့် လိုက်နာသည်-
1. ဒေတာများကိုကိုယ်စားပြုခြင်း: ပထမအဆင့်သည် သင့်လျော်သောဖော်မတ်တွင် ဒေတာအမှတ်များကို ကိုယ်စားပြုရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာအချက်များအား အင်္ဂါရပ် ကွက်လပ်များအဖြစ် ကုဒ်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာနှင့်သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် မြှုပ်နှံမှုများ ပါဝင်နိုင်သည်။
2. တူညီမှုအတိုင်းအတာ: ထို့နောက်၊ ဒေတာအချက်များကြား ဆက်စပ်မှုကို အရေအတွက်သတ်မှတ်ရန် ဆင်တူယိုးမှားတိုင်းတာမှုတစ်ခု သတ်မှတ်သည်။ ၎င်းသည် ယူကလစ်အကွာအဝေး၊ ကိုဆိုက်ဆင်တူမှု သို့မဟုတ် အတိုဆုံးလမ်းကြောင်းများကဲ့သို့ ဂရပ်အခြေခံတိုင်းတာမှုများကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော မက်ထရစ်များအပေါ် အခြေခံနိုင်သည်။
3. အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း။− အသုံးပြုထားသော ဆင်တူယိုးမှားတိုင်းတာမှုအပေါ်မူတည်၍ ဂရပ်တွင် မည်သည့်ဒေတာအချက်များ ချိတ်ဆက်ထားသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် တံခါးခုံတစ်ခုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ သတ်မှတ်ချက်အထက်တွင် ဆင်တူသည့်အချက်များ ဒေတာအမှတ်များကို ဂရပ်ရှိ အစွန်းများဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။
4. ဂရပ်ဖစ်တည်ဆောက်မှု: တွက်ချက်ထားသော ဆင်တူယိုးမှားများနှင့် အတိုင်းအတာများကို အသုံးပြု၍ ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်ဆံရေးများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်ပုံစံတည်ဆောက်မှုကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဤဂရပ်သည် NSL မူဘောင်တွင် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုရန်အတွက် အခြေခံအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။
5. မော်ဒယ်သို့ ပေါင်းစည်းခြင်း။: ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ပြီးသည်နှင့်၊ ၎င်းကို ပုံမှန်ပြုလုပ်သည့် အသုံးအနှုန်းအဖြစ် စက်သင်ယူမှုပုံစံသို့ ပေါင်းစည်းထားသည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ပုံစံကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ဂရပ်တွင် ကုဒ်လုပ်ထားသော ဒေတာနှင့် ဆက်ဆံရေးနှစ်ခုလုံးထံမှ သင်ယူနိုင်ပြီး ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အညွှန်းတပ်ထားသော နှင့် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအချက်များရရှိနိုင်သည့် ကြီးကြပ်မှုတစ်ပိုင်း သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းတွင်၊ တံဆိပ်မကပ်ထားသော ဒေတာအချက်များတွင် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဂရပ်ပုံစံ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အညွှန်းအချက်အလက်ကို ဂရပ်မှတဆင့် ဖြန့်ဝေရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာဖြန့်ဖြူးမှု၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် ပိုမိုခိုင်မာသော ကိုယ်စားပြုမှုကို လေ့လာနိုင်သည်။
TensorFlow ဖြင့် NSL ၏ စကားရပ်တွင် ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤဂရပ်ကိုဖန်တီးခြင်း၏တာဝန်မှာ ဒေတာကိုယ်စားပြုမှု၊ ဆင်တူယိုးမှားတိုင်းတာမှု၊ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဂရပ်တည်ဆောက်မှုအဆင့်များကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာတွင် တာဝန်ရှိသည်
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။