Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သော ဂေဟစနစ်တစ်ခုအား ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏အခြေအနေတွင်၊ TensorFlow သည် ဤမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရုံသာမက လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub
TensorFlow Hub သည် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သော မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မည်သို့အားပေးသနည်း။
TensorFlow Hub သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သော မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အားပေးသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI အသိုက်အဝန်းမှ အလွယ်တကူမျှဝေခြင်း၊ ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု သိုလှောင်မှုကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ၎င်းသည် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး မော်ဒယ်အသစ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးကာ သုတေသီများအတွက် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေပါသည်။
TensorFlow Hub တွင် မည်သည့်ဒေတာအတွဲများမှ စာသားအခြေခံမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသနည်း။
TensorFlow Hub ရှိ စာသားအခြေခံ မော်ဒယ်များကို အမျိုးမျိုးသော ဒိုမိန်းများနှင့် ဘာသာစကားများ လွှမ်းခြုံထားသည့် ဒေတာအတွဲများ အမျိုးမျိုးတွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဤဒေတာအတွဲများသည် မော်ဒယ်များ၏ နားလည်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော စာသားများကို ထုတ်လုပ်နိုင်မှုတို့အတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ လေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုခဲ့သော ဒေတာအတွဲအချို့၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တင်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Hub တွင်ရရှိနိုင်သောရုပ်ပုံမော်ဒယ်အချို့ကားအဘယ်နည်း။
TensorFlow Hub သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များအပါအဝင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အားကောင်းမောင်းသန်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ရုပ်ပုံအခြေခံအပလီကေးရှင်းများ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အသုံးပြုသူများအား အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လေ့ကျင့်မှု သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်မှုမလိုအပ်ဘဲ ခေတ်မီနက်နဲသောသင်ယူမှုဗိသုကာများကို အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Hub ၏အဓိကအသုံးပြုမှုအခြေအနေကဘာလဲ။
TensorFlow Hub သည် ပြန်သုံးနိုင်သော စက်သင်ယူမှု module များအတွက် သိုလှောင်မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အားကောင်းသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၊ မြှုပ်နှံမှုများနှင့် အခြားအရင်းအမြစ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Hub ၏အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ အဆင်ပြေချောမွေ့စေရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် TensorFlow Hub သည် ကုဒ်ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းကို မည်သို့လွယ်ကူချောမွေ့စေသနည်း။
TensorFlow Hub သည် စက်သင်ယူမှုတွင် ကုဒ်ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းကို များစွာလွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များ၊ မော်ဂျူးများနှင့် မြှုပ်နှံမှုများကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားကာ သိမ်းဆည်းထားကာ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများက ၎င်းတို့ကို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် အလွယ်တကူ ဝင်ရောက်ပြီး ပေါင်းစည်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရုံသာမက အတွင်းတွင် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် အသိပညာမျှဝေမှုကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်