Kubeflow သည် မည်သည့်အတိုင်းအတာအထိ Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ၎င်း၏ထည့်သွင်းမှု၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် ဘက်စုံသုံးအသင်းများအတွက် သင်ယူမှုမျဉ်းကွေးတို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် မည်သည့်အတိုင်းအတာအထိ ရိုးရှင်းစေသနည်း။

Kubeflow သည် Kubernetes ပေါ်တွင်လည်ပတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကိရိယာအစုံအလင်အနေဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော ML အလုပ်အသွားအလာများကို ဖြန့်ကျက်မှု၊ စုစည်းမှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို ချောမွေ့စေရန် ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်း၏ ကတိကဝတ်သည် Kubernetes ၏ ကျယ်ပြန့်သော တီးမှုတ်မှုစွမ်းရည်ကို အသုံးချကာ အရွယ်အစား ချဲ့ထွင်နိုင်သော၊ မျိုးပွားနိုင်သော ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများကြား ကွာဟချက်အား ပေါင်းကူးပေးသည်။ သို့သော်လည်း Kubeflow ၏ အတိုင်းအတာကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ML ကို ရိုးရှင်းစေသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , ,

Colab မှ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးသည် အခမဲ့ GPU/TPU အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ အစည်းအဝေးများကြားတွင် ဒေတာတည်မြဲမှုနှင့် မှီခိုမှုကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အကြီးစားဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များတွင် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို သေချာစေရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။

ကြီးမားသောဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များအတွက် Google Colab ကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုခြင်းသည် အရင်းအမြစ်ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု၊ မှီခိုမှုကိုင်တွယ်ခြင်း၊ မျိုးပွားနိုင်မှုနှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် စနစ်တကျချဉ်းကပ်မှုပါရှိသည်။ ဤနယ်ပယ်တစ်ခုစီသည် Colab စက်ရှင်များ၏ နိုင်ငံမဲ့သဘောသဘာဝ၊ အကန့်အသတ်ရှိသော အရင်းအမြစ်ခွဲတမ်းများနှင့် cloud-based notebooks များ၏ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုသဘောသဘာဝကြောင့် ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများကို တင်ဆက်ပါသည်။ ကျွမ်းကျင်သူများက လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , ,

ရင်းမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဒေတာအတွဲများအကြား တူညီမှုသည် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများနှင့် သင်ယူမှုနှုန်းရွေးချယ်မှုတို့နှင့်အတူ TensorFlow Hub မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသည့် လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု၏ထိရောက်မှုကို မည်သို့လွှမ်းမိုးနိုင်သနည်း။

လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း အထူးသဖြင့် TensorFlow Hub ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများမှတစ်ဆင့် ဖွင့်ထားသည့်အတိုင်း လွှဲပြောင်းခြင်းသည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် အဓိကနည်းစနစ်တစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်။ ဤအကြောင်းအရာတွင် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း၏ ထိရောက်မှုမှာ အရင်းအမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဒေတာအတွဲများကြားတွင် ဆင်တူယိုးမှားအပါအဝင် အချက်များစွာဖြင့် ကြီးမားစွာ လွှမ်းမိုးထားသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , ,

အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်းနည်းလမ်းသည် TensorFlow Hub ဖြင့် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းတွင် ညှိုနှိုင်းချိန်ညှိခြင်းမှ မည်သို့ကွာခြားသနည်း၊ မည်သည့်အခြေအနေများတွင် ပိုမိုအဆင်ပြေသနည်း။

အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် TensorFlow Hub ဖြင့် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းတွင် အနုစိတ်ညှိခြင်း- ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းသည် အထူးသဖြင့် အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာ သို့မဟုတ် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များနှင့် ကိုင်တွယ်သည့်အခါ ခေတ်မီစက်သင်ကြားမှု၏ အခြေခံနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow Hub သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ စာသားထည့်သွင်းခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များအပါအဝင် ပြန်သုံးနိုင်သော စက်သင်ယူမှု module များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းဖြင့် သင်ဘာနားလည်သနည်း၊ ၎င်းသည် TensorFlow Hub မှ ပေးဆောင်ထားသော အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်နေသည်ဟု သင်ထင်သနည်း။

Transfer learning သည် ကွဲပြားသော်လည်း ဆက်စပ်နေသော ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရန် ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရာတွင် ရရှိလာသော အသိပညာကို စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုအတွင်း နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အရင်းခံနိယာမမှာ ကြီးမားပြီး ယေဘုယျဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် အမျိုးမျိုးသော ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးဝင်သော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူပြီး ကုဒ်ကုဒ်လုပ်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

သင့်လက်ပ်တော့သည် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် နာရီပေါင်းများစွာ ကြာပါက၊ သင့်ပတ်ဝန်းကျင်ကို မထိခိုက်စေဘဲ လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်နှင့် မှီခိုအားထားမှုများကို စုစည်းရန် VM နှင့်အတူ GPU နှင့် JupyterLab ကို သင်မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုမည်နည်း။

နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသောအခါ၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များသည် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် အမြန်နှုန်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သုံးစွဲသူလက်ပ်တော့အများစုသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ရန် လုံလောက်သော အစွမ်းထက် GPU သို့မဟုတ် လုံလောက်သောမှတ်ဉာဏ်များ တပ်ဆင်ထားခြင်းမရှိပါ။ ထို့ကြောင့် လေ့ကျင့်ချိန်သည် နာရီပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ရက်ပေါင်းများစွာ တိုးနိုင်သည်။ cloud-based virtual machines များကို အသုံးပြုခြင်း။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , ,

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်သည် စက်တွင်း၌ မှတ်စုစာအုပ်များကို အသုံးပြုနေပြီဆိုလျှင်၊ GPU ဖြင့် VM တွင် JupyterLab ကို အဘယ်ကြောင့် အသုံးပြုသင့်သနည်း။ ကျွန်ုပ်၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို မထိခိုက်စေဘဲ မှီခိုမှု (pip/conda)၊ ဒေတာနှင့် ခွင့်ပြုချက်များကို မည်သို့စီမံခန့်ခွဲနိုင်မည်နည်း။

အထူးသဖြင့် Google Cloud ကဲ့သို့သော cloud ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် GPU ဖြင့် virtual machine (VM) ဖြင့် JupyterLab ကို run ခြင်းသည် ဒေသတွင်းမှတ်စုစာအုပ်ပတ်ဝန်းကျင်များကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် သိသာထင်ရှားသောအားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထိရောက်သော မှီခိုမှု၊ ဒေတာနှင့် ခွင့်ပြုချက်များ စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် မဟာဗျူဟာများနှင့်အတူ ဤအားသာချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် ကြံ့ခိုင်၊ အရွယ်အစားနှင့် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ၁။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , , ,

Python တွင်အတွေ့အကြုံမရှိသူနှင့် AI ၏အခြေခံသဘောတရားများဖြင့် Keras မှပြောင်းထားသောမော်ဒယ်တစ်ခုကိုတင်ရန်၊ model.json ဖိုင်နှင့် shards များကိုအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန်နှင့် browser တွင်အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမည့်အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီခန့်မှန်းချက်များကိုသေချာစေရန် TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုနိုင်ပါသလား။

မေးခွန်းထုတ်သည့်မေးခွန်းသည် Python အတွေ့အကြုံအနည်းဆုံးရှိသူတစ်ဦးအတွက်ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် Keras မှပြောင်းလဲထားသောမော်ဒယ်ကိုတင်ခြင်းအတွက် TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုရန်အတွက် အခြေခံနားလည်မှုတစ်ခုသာဖြစ်နိုင်ခြင်း၊ model.json ဖိုင်၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်အကြောင်းအရာများကိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့်ဆက်စပ်နေသော shard ဖိုင်များကိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့်ဘရောက်ဆာပတ်ဝန်းကျင်တွင်အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သောအချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီခန့်မှန်းချက်များကိုပေးဆောင်ခြင်းတို့ဖြစ်သည်။ ဟိ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , ,

Artificial Intelligence တွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦး ဖြစ်သော်လည်း ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းတွင် စတင်သူတစ်ဦးသည် TensorFlow.js ကို မည်သို့ အသုံးချနိုင်မည်နည်း။

TensorFlow.js သည် ဘရောက်ဆာနှင့် Node.js တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်အတွက် Google မှ ဖန်တီးထားသော JavaScript စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ JavaScript ဂေဟစနစ်နှင့် ၎င်း၏ နက်ရှိုင်းစွာ ပေါင်းစပ်မှုသည် ဝဘ်ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများကြားတွင် ရေပန်းစားစေသော်လည်း၊ ၎င်းသည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) သဘောတရားများကို အဆင့်မြင့် နားလည်ထားသော်လည်း အကန့်အသတ်ရှိသော ပရိုဂရမ်းမင်းအတွေ့အကြုံရှိသူများအတွက် ထူးခြားသောအခွင့်အလမ်းများကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , ,

ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်းအထိ AutoML Vision ဖြင့် စိတ်ကြိုက်ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းမော်ဒယ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသောလုပ်ငန်းအသွားအလာမှာ အဘယ်နည်း။

Google Cloud ၏ AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက်ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆင့်များပြီးပြည့်စုံသော အပိုင်းများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ မော်ဒယ်ခွဲဝေအသုံးပြုခြင်းအထိ အဆင့်တစ်ခုစီသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် cloud-based အလိုအလျောက်မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များတွင် အခြေခံထားသည်။ အလုပ်အသွားအလာကို မော်ဒယ်တိကျမှု၊ ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် ထိရောက်မှု၊ အသုံးချမှုတို့ကို မြှင့်တင်ရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,