TensorFlow သည် MBARI မှ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်အတူ ဒံယေလ၏ ပရောဂျက်တွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့ပြီး ဉာဏ်ရည်တုပုံစံများကို တီထွင်ဖန်တီးအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံရပလက်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့သည်။ Google မှထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow သည် ၎င်း၏ကျယ်ပြန့်သောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းကြောင့် AI အသိုင်းအဝိုင်းတွင် သိသာထင်ရှားသောရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
ဒံယေလ၏ ပရောဂျက်တွင် TensorFlow ကို သမုဒ္ဒရာမှ စုဆောင်းထားသော အသံပိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များစွာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ MBARI မှ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် အဏ္ဏဝါမျိုးစိတ်များ၏ အပြုအမူနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိရန် အဏ္ဏဝါပတ်ဝန်းကျင်၏ ရှုခင်းကို လေ့လာရန် စိတ်ဝင်စားခဲ့ကြသည်။ TensorFlow ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ဒန်နီယယ်သည် အဏ္ဏဝါအသံအမျိုးအစားများကို ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် ခေတ်မီဆန်းပြားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်နိုင်ခဲ့သည်။
TensorFlow ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်မှုဖြစ်သည်။ Daniel ၏ပရောဂျက်တွင် TensorFlow သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အနှောင့်အယှက်ဖြစ်နိုင်သည့် ဆူညံသံများနှင့် ရှေးဟောင်းပစ္စည်းများကို ဖယ်ရှားကာ အကြမ်းထည်ဒေတာကို ကြိုတင်စီမံပြီး သန့်ရှင်းစေခဲ့သည်။ TensorFlow ၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် ဒေတာလုပ်ဆောင်နိုင်မှု စွမ်းရည်များဖြစ်သည့် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာအတွဲများ၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်နိုင်စေကာ ပိုမိုတိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင် TensorFlow ၏ နက်နဲသော သင်ယူနိုင်မှုစွမ်းရည်များသည် Daniel ၏ ပရောဂျက်တွင် အရေးပါပါသည်။ စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Deep Learning သည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများမှ အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် အလွှာများစွာရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ TensorFlow ၏ နက်နဲသော သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ Daniel သည် အသံပိုင်းဆိုင်ရာဒေတာတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို အလိုအလျောက်သင်ယူနိုင်ပြီး မှတ်မိနိုင်သည့် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲလေ့ကျင့်နိုင်ခဲ့သည်။
TensorFlow ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်လ်များ စုစည်းမှုသည် Daniel ၏ ပရောဂျက်တွင် အဖိုးမဖြတ်နိုင်ခဲ့ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ အကြီးစားဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဤကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်များသည် ကောင်းစွာညှိယူနိုင်ပြီး နှိုင်းရလွယ်ကူစွာဖြင့် သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်။ TensorFlow တွင်ရရှိနိုင်သောကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် Daniel သည် ၎င်း၏ပရောဂျက်ကို bootstrap လုပ်နိုင်ပြီး အချိန်တိုတိုအတွင်း အထင်ကြီးလောက်သည့်ရလဒ်များရရှိအောင်ဆောင်ရွက်နိုင်ခဲ့သည်။
ထို့အပြင် TensorFlow ၏ စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများသည် Daniel ၏ပရောဂျက်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သည်။ TensorFlow သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ အတွင်းပိုင်း လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေမည့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်း နည်းပညာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ သင်ယူနိုင်သော အင်္ဂါရပ်များနှင့် အလယ်အလတ်ကိုယ်စားပြုမှုများကို မြင်ယောင်ခြင်းဖြင့်၊ ဒယ်နီယယ်သည် ထပ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စူးစမ်းရှာဖွေမှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ acoustic ဒေတာရှိ နောက်ခံပုံစံများကို အနက်ပြန်ဆိုနားလည်နိုင်ခဲ့သည်။
TensorFlow သည် AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံပြီး အားကောင်းသည့် မူဘောင်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် MBARI မှ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်အတူ ဒံယေလ၏ ပရောဂျက်တွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သည်။ ၎င်း၏ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်နိုင်မှု၊ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်များကို ကမ်းလှမ်းခြင်းနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ကိရိယာများ ပံ့ပိုးပေးခြင်းတို့ကြောင့် ၎င်းသည် သမုဒ္ဒရာမှ စုဆောင်းထားသော အသံပိုင်းဆိုင်ရာ ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေခဲ့သည်။ TensorFlow ၏ စွယ်စုံရနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုသည် အသံပင်လယ်၏လျှို့ဝှက်ချက်များကို ဖော်ထုတ်ရန် ဒံယေလ၏ရှာဖွေမှုတွင် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော အရာတစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ ဒံယေလ၊:
- ဝေလငါးခေါ်ဆိုမှုများ၏ spectrograms များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမှ အဖွဲ့သည် မည်သို့သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှု ရရှိခဲ့သနည်း။
- ဒယ်နီရယ်၏ဆော့ဖ်ဝဲသည် အပြာရောင်ဝေလငါးများ၏ အသံကို မည်သို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သနည်း။
- ဒယ်နီယယ်၏ ဂီတနောက်ခံသည် အသံနှင့် အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
- အထက်တန်းကျောင်းပြီးတဲ့နောက် ဒံယေလကို အင်ဂျင်နီယာဆက်ဖို့ ဘာက လှုံ့ဆော်ပေးခဲ့တာလဲ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: TensorFlow Applications ကို (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: ဒံယေလ၊ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်