Facets tool ရဲ့ အဓိက အစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုက ဘာတွေလဲ။
Facets ကိရိယာသည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းရှိပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့်ပုံစံဖြင့် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် Google မှ ဖန်တီးထားသည့် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာဖြန့်ဖြူးမှု၊ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ကြည့်ရှုနိုင်စေကာ သုံးစွဲသူများအား အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ကောက်ချက်ဆွဲနိုင်စေပါသည်။ Facets tool တွင် အဓိက နှစ်ခု ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ရှုထောင့်နှင့်အတူဒေတာမြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Storage၊ Cloud Functions နှင့် Firestore တို့၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် iOS ပေါ်ရှိ အရာဝတ္ထုကို သိရှိခြင်း၏ အခြေအနေတွင် cloud နှင့် mobile client ကြားတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အပ်ဒိတ်များနှင့် ထိရောက်သော ဆက်သွယ်မှုများကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
Cloud Storage၊ Cloud Functions နှင့် Firestore တို့သည် iOS ပေါ်ရှိ object detection ၏အခြေအနေတွင် cloud နှင့် mobile client အကြား အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အပ်ဒိတ်များနှင့် ထိရောက်သော ဆက်သွယ်မှုများကို ဖွင့်ပေးနိုင်သော Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ ဤပြည့်စုံသောရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပြီး အဆင်ပြေချောမွေ့စေရန် ၎င်းတို့ အတူတကွလုပ်ဆောင်ပုံကို ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, iOS တွင် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Machine Learning Engine ကို အသုံးပြု၍ ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရှင်းပြပါ။
Google Cloud Machine Learning Engine ကို အသုံးပြု၍ ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးချခြင်းတွင် ချောမွေ့ပြီး ထိရောက်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို သေချာစေရန် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေသည် အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး ပါဝင်သော အဓိကရှုထောင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။ 1. မော်ဒယ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်း- လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးမပြုမီ၊ သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, iOS တွင် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပုံများကို Pascal VOC ဖော်မတ်သို့ ပြောင်းပြီးနောက် TensorFlow အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခါ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ပုံများကို Pascal VOC ဖော်မတ်သို့ ပြောင်းပြီးနောက် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခါ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လိုက်ဖက်ညီပြီး ထိရောက်မှုရှိကြောင်း သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်နှစ်ဆင့်ပါဝင်ပြီး တစ်ခုစီတွင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ပုံများကို Pascal VOC ဖော်မတ်သို့ပြောင်းခြင်းသည် အကျိုးရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, iOS တွင် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းသည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းပုံစံများအတွက် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
Transfer learning သည် object detection model အတွက် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အတုထောက်လှမ်းရေးနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အလုပ်တစ်ခုမှ တစ်ခုသို့ သင်ယူထားသော အသိပညာများကို လွှဲပြောင်းနိုင်စေကာ မော်ဒယ်အား ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပမာဏကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်စေပါသည်။ Google Cloud ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, iOS တွင် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Machine Learning ကိရိယာများနှင့် TensorFlow Object Detection API ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက်အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်း မိုဘိုင်းအက်ပ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud Machine Learning ကိရိယာများနှင့် TensorFlow Object Detection API ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက်အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်း မိုဘိုင်းအက်ပ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာ ပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ပေးပါမည်။ 1. ဒေတာစုဆောင်းခြင်း- ပထမအဆင့်မှာ ရုပ်ပုံများ၏ မတူကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားပြုဒေတာအတွဲကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, iOS တွင် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် tf.Print အတွက် အသုံးများသော ကိစ္စတစ်ခုကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow တွင် tf.Print အတွက် အသုံးများသော ကိစ္စတစ်ခုမှာ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ကို လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း တင်းဆာများ၏ တန်ဖိုးများကို အမှားပြင်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းသည့် မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူကို အမှားရှာခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ tf.Print သည် ထိုကဲ့သို့သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် tf.Print ကို အသုံးပြု၍ node အများအပြားကို မည်သို့ပုံနှိပ်နိုင်သနည်း။
TensorFlow တွင် tf.Print ကို အသုံးပြု၍ node အများအပြားကို ပရင့်ထုတ်ရန်၊ အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ သင်သည် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းပြီး TensorFlow session တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် လိုအပ်သည်။ ထို့နောက်၊ node များဖန်တီးပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် သင်၏တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဂရပ်ကို သင်သတ်မှတ်ပြီးသည်နှင့် သင်သည် tf.Print ကို အသုံးပြု၍ print ထုတ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ရှိ ဂရပ်တွင် ချိတ်ဆွဲထားသော ပရင့်နိတ်တစ်ခု ရှိနေပါက မည်သို့ဖြစ်မည်နည်း။
Google မှ ဖန်တီးထားသော နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှုဘောင်ဖြစ်သည့် TensorFlow နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဂရပ်ရှိ "dangling print node" ၏ သဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ TensorFlow တွင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ဒေတာစီးဆင်းမှုနှင့် လည်ပတ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဂရပ်ရှိ Node များသည် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အစွန်းများကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏အထွက်ကို TensorFlow ရှိ variable တစ်ခုသို့ သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ ကိန်းရှင်တစ်ခုသို့ ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏ အထွက်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ TensorFlow ဘောင်အတွင်း နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပုံနှိပ်ထားသော အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူပြီး စီမံခန့်ခွဲရန်ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် Google မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် အသုံးပြုရန်အတွက် ပြည့်စုံသောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်