ဒေတာပုံဖော်ခြင်းသည် TensorFlow ကိုအသုံးပြုသောအခါ ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် သင့်လျော်သော ဒေတာအကြမ်းကို ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပုံသွင်းခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် တိကျသော မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုနှင့် ခန့်မှန်းမှုအတွက် အရေးကြီးသော တသမတ်တည်းနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။
ဒေတာပုံဖော်ခြင်းသည် အရေးကြီးသည့်အကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော TensorFlow မူဘောင်နှင့် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန်ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် တွက်ချက်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဘက်စုံအခင်းအကျင်းများဖြစ်သည့် tensor ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤတင်းကြပ်ကိရိယာများသည် TensorFlow မော်ဒယ်သို့မကျွေးမီ သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်သော နမူနာအရေအတွက်၊ အင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများကဲ့သို့သော သီးခြားပုံစံများရှိသည်။ ဒေတာကို သင့်လျော်စွာပုံဖော်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် TensorFlow နှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေမည့် မျှော်လင့်ထားသော tensor ပုံသဏ္ဍာန်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။
ဒေတာပုံဖော်ခြင်းအတွက် နောက်ထပ်အကြောင်းရင်းမှာ ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် မကိုက်ညီသော တန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ရန်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာ ဒေတာအတွဲများတွင် ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသော ဒေတာအချက်များ ပါဝင်လေ့ရှိသည်၊ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဆိုးရွားစွာထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ဒေတာကို ပုံသဏ္ဍာန်ပုံဖော်ခြင်းတွင် ထည့်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများဖြင့် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာအတွဲ၏ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် ကူညီပေးပြီး ဒေတာပျောက်ဆုံးခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် မှားယွင်းမှုများကို တားဆီးပေးသည်။
ဒေတာပုံဖော်ခြင်းတွင် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝပြီး သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာလည်း ပါဝင်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်အား ဒေတာအတွင်းရှိ သက်ဆိုင်ရာပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူနိုင်စေသောကြောင့် ဤအဆင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာတွင် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်း၊ one-hot encoding နှင့် dimensionality လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် ဆူညံသံများကို လျှော့ချခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုနှင့် အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာပုံသဏ္ဍာန်ပုံသဏ္ဍာန်သည် ဒေတာညီညွတ်မှုနှင့် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းတို့ကို သေချာစေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဒေတာအတွဲများကို အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ စုဆောင်းလေ့ရှိပြီး ၎င်းတို့တွင် မတူညီသော ဖော်မတ်များ၊ အတိုင်းအတာများ သို့မဟုတ် ယူနစ်များ ရှိနိုင်ပါသည်။ ဒေတာကို ပုံသွင်းခြင်းဖြင့်၊ အင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများကို စံသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးတွင် ၎င်းတို့ကို တစ်သမတ်တည်းဖြစ်စေပါသည်။ ဒေတာကွဲလွဲမှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားပေးသောကြောင့် တိကျသောမော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ခန့်မှန်းမှုအတွက် ဤစံသတ်မှတ်ချက်သည် အရေးကြီးပါသည်။
အထက်ဖော်ပြပါ အကြောင်းပြချက်များအပြင် ဒေတာပုံသဏ္ဍာန်ပုံဖော်ခြင်းသည်လည်း ထိရောက်သောဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ဒေတာကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံပုံစံအဖြစ် စုစည်းခြင်းဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာအတွဲ၏ဝိသေသလက္ခဏာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပြီး ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ အသုံးချရန်သင့်လျော်သော စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များအကြောင်း အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ပုံသဏ္ဍာန်ဒေတာကို ပိုင်းခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနက်ပြန်ဆိုခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုပေးသော အမျိုးမျိုးသော ကြံစည်မှုစာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြု၍ အလွယ်တကူ မြင်ယောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာပုံဖော်ခြင်း၏ အရေးပါမှုကို သရုပ်ဖော်ရန် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ဧရိယာ၊ အိပ်ခန်းအရေအတွက်နှင့် တည်နေရာစသည့် အင်္ဂါရပ်များပါရှိသော အိမ်ရာစျေးနှုန်းများ၏ အချက်အလက်အစုံရှိသည်ဆိုပါစို့။ TensorFlow မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် ဤဒေတာကို အသုံးမပြုမီ၊ ၎င်းကို သင့်လျော်စွာ ပုံသွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ပျောက်ဆုံးနေသည့်တန်ဖိုးများကို ဖယ်ရှားခြင်း၊ ဂဏန်းအင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသော ကိန်းရှင်များကို ကုဒ်သွင်းခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဒေတာကို ပုံသွင်းခြင်းဖြင့် TensorFlow မော်ဒယ်သည် ဒေတာအတွဲထံမှ ထိရောက်စွာ သင်ယူနိုင်ပြီး အိမ်ရာစျေးနှုန်းများနှင့် ပတ်သက်၍ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေရန် သေချာပါသည်။
ဒေတာပုံဖော်ခြင်းသည် TensorFlow ကိုအသုံးပြုသောအခါ ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် TensorFlow မူဘောင်နှင့် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန်၊ ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် တသမတ်တည်းရှိသော တန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ရန်၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်၊ ဒေတာညီညွတ်မှုနှင့် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းကို သေချာစေကာ၊ ထိရောက်သောဒေတာရှာဖွေမှုနှင့် အမြင်အာရုံကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။ ဒေတာကို ပုံသွင်းခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
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။