Keras မော်ဒယ်ကို ပြုစုရာတွင် သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်း သုံးခုမှာ အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် Keras မော်ဒယ်ကို ပြုစုသောအခါ၊ သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သော မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်း သုံးခုရှိသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် စံနမူနာကို ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများကို နားလည်ပြီး မှန်ကန်စွာသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် Keras ၏စွမ်းအားကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်ပြီး စက်သင်ယူမှုတွင် တိုးတက်လာနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဥပမာရှိ Keras မော်ဒယ်၏ အလွှာများတွင် အသုံးပြုသည့် activation လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ Keras မော်ဒယ်၏ ဥပမာတွင်၊ အလွှာများတွင် activation function အများအပြားကို အသုံးပြုပါသည်။ ကွန်ရက်ကို ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ Keras တွင်၊ တစ်ခုချင်းစီအတွက် activation လုပ်ဆောင်ချက်များကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အဘယ်အဆင့်များ ပါဝင်သနည်း။
မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ ဖော်မတ်ချပြီး စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာဖွင့်ခြင်း၊ ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီသည် တိကျသော မော်ဒယ်သင်တန်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာအတွဲ၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Keras ကိုအသုံးပြုရန်နည်းလမ်းနှစ်ခုကားအဘယ်နည်း။
Keras သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အဆင့်မြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားပြီး ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကြောင့် လူကြိုက်များမှုရရှိခဲ့သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ Keras ကိုအသုံးပြုရန် အဓိကနည်းလမ်းနှစ်ခုကို ဆွေးနွေးပါမည်- ဆင့်ကဲ API နှင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Keras ကို ၎င်း၏ ဒီဇိုင်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း သတ်မှတ်ချက်များတွင် မည်သို့ဖော်ပြသနည်း။
Keras သည် Python တွင်ရေးသားထားသောအဆင့်မြင့်အာရုံကြောကွန်ရက် API တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အသုံးပြုသူများ အဆင်ပြေစေရန်၊ မော်ဂျူလာ၊ ချဲ့ထွင်နိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အသုံးပြုသူများအား နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် လျင်မြန်လွယ်ကူစွာ တည်ဆောက်စမ်းသပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ Keras သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်၊ လေ့ကျင့်ရန်နှင့် အသုံးချရန် ရိုးရှင်းပြီး အလိုလိုသိသာသော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးကာ ၎င်းသည် လူကြိုက်များသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်