TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
TensorBoard သည် Google ၏ open-source machine learning library ဖြစ်သော TensorFlow နှင့် အများအားဖြင့် တွဲဖက်ထားသော စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အသုံးပြုသူများ နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း၊ အမှားရှာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ TensorBoard သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
TensorFlow ဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသည့် Google မှတီထွင်ထားသည့် open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TensorFlow သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့အတွက် အထူးလူသိများပြီး ၎င်းသည် နှစ်ဦးစလုံးအတွက် ရေပန်းစားသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှု၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ပေးထားသော ထည့်သွင်းဒေတာအချက်၏ အမျိုးအစား သို့မဟုတ် အတန်းကို ခန့်မှန်းရန် လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မမြင်ရသောဒေတာအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကိုပြုလုပ်ရန် အညွှန်းတပ်ထားသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ algorithm သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Classifiers များကို အမျိုးမျိုးသော application များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ဆာဗာမဲ့ ခန့်မှန်းချက်များအတွက် Google Cloud တွင် AI မော်ဒယ်လ်များကို မည်သို့စတင်နိုင်မည်နည်း။
ဆာဗာမဲ့ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် Google Cloud Machine Learning ကိုအသုံးပြု၍ အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) မော်ဒယ်များဖန်တီးခြင်းခရီးစဉ်ကို စတင်ရန်အတွက်၊ တစ်ဦးသည် အဓိကကျသောအဆင့်များစွာပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနည်းလမ်းကို လိုက်နာရမည်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံများကို နားလည်ခြင်း၊ Google Cloud ၏ AI ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်စေရန်၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
Google Collaboratory တွင် TensorFlow Datasets ကို မည်သို့ဖွင့်ရမည်နည်း။
Google Collaboratory တွင် TensorFlow Datasets ကို တင်ရန်၊ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်များကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ TensorFlow Datasets သည် TensorFlow ဖြင့် အသုံးပြုရန် အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီဖြစ်သော ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် များပြားလှသော ဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင်ပြေစေပါသည်။ Colab ဟုလည်းလူသိများသော Google Colaboratory သည် Google မှပေးဆောင်သောအခမဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် Machine Learning အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်ဖြစ်ပါသလား။
အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် အမှန်တကယ်ပင် Machine Learning (ML) ၏ ထင်ရှားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Machine Learning algorithms များသည် တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အဆင့်မြင့်ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်၏အခြေအနေတွင်၊ Machine Learning သည် ပိုမိုသက်ဆိုင်ပြီး တိကျမှုကိုပေးခြင်းဖြင့် ရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံကို သိသာထင်ရှားစွာမြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
batch အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲ အရွယ်အစားသည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ အားလုံးဖြစ်ပါသလား။
အသုတ်အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍများဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် hyperparameters များအဖြစ် ရည်ညွှန်းကြသည်။ ဤသဘောတရားကို နားလည်ရန် ဝေါဟာရတစ်ခုစီကို တစ်ဦးချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြည့်ကြပါစို့။ အစုလိုက်အရွယ်အစား- အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အလေးချိန်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဇာတ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
TensorBoard ကို အွန်လိုင်းမှာ သုံးလို့ရပါသလား။
ဟုတ်တယ်၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တွေကို မြင်ယောင်ဖို့အတွက် TensorBoard အွန်လိုင်းကို သုံးနိုင်ပါတယ်။ TensorBoard သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော နာမည်ကြီး open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ပါ၀င်သည့် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ဂရပ်များ၊ လေ့ကျင့်ရေးမက်ထရစ်များနှင့် မြှပ်နှံမှုများကဲ့သို့သော သင့်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို ခြေရာခံပြီး မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ဒါတွေကို မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်းအားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်
ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော Iris ဒေတာအစုံကို မည်သည့်နေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်မည်နည်း။
ဥပမာတွင်အသုံးပြုထားသော Iris dataset ကိုရှာဖွေရန် UCI Machine Learning Repository မှတဆင့် ၎င်းကိုဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ Iris dataset သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသောဒေတာအတွဲဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းပြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို သရုပ်ပြရာတွင် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်မှုရှိသော ပညာရေးဆိုင်ရာအခြေအနေများတွင်ဖြစ်သည်။ UCI စက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်မရှိသော်လည်း လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများမပါဘဲ ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာမလိုအပ်ပါ။ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအသုံးပြုခြင်းတွင် မပါဝင်သော်လည်း၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို လေ့လာရန် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်