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
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု algorithms ၏ အတိုင်းအတာသည် အဘယ်နည်း။
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အရွယ်အစားမှာ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံလိုက်အရွယ်အစား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာအများအပြားကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် စက်သင်ယူမှုစနစ်၏ စွမ်းရည်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှုအယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များစွာနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန်အတွက်၊ မမြင်နိုင်သောဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် ၎င်းကို စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် မည်သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ သင်ယူမှု algorithms ဖန်တီးခြင်းအတွက် အယ်လ်ဂိုရီသမ်ချဉ်းကပ်နည်းကို ရှင်းပြကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ဒေတာကိုအခြေခံ၍ လေ့လာရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
ဒေတာကို အခြေခံ၍ လေ့လာရန်၊ ရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများပါဝင်ပြီး ၎င်းတို့အား ပုံစံများကို ယေဘုယျဖော်ပြရန်နှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud Machine ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine ၏ ဟောကိန်းထုတ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုသူများအား ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်နှင့် အသုံးပြုရန် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud AI ပလပ်ဖောင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည့် ဤဝန်ဆောင်မှုသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဆာဗာမဲ့ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်ထားပြီး သုံးစွဲသူများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ထုတ်လုပ်မှုတွင် တင်ပို့ရောင်းချသည့် မော်ဒယ်ကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် အဓိကရွေးချယ်စရာများကား အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ထုတ်လုပ်မှုတွင် တင်ပို့ရောင်းချသည့် မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်အခါ၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning နှင့် Serverless ခန့်မှန်းချက်များ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ရရှိနိုင်သော အဓိကရွေးချယ်စရာများစွာရှိပါသည်။ ဤရွေးချယ်မှုများသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းအတွက် မတူညီသောချဉ်းကပ်နည်းများကို ပေးဆောင်သည်၊ တစ်ခုစီတွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အားသာချက်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် အဘယ်အရာလုပ်ဆောင်သနည်း။
TensorFlow ရှိ "export_savedmodel" လုပ်ဆောင်ချက်သည် လွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မက်တစ်ခုအဖြစ် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို တင်ပို့ရန်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့လာသင်ယူထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ TensorFlow မော်ဒယ်များကို SavedModel ဟုခေါ်သော စံပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းနိုင်စေပါသည်။ SavedModel ဖော်မတ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2