မျဉ်းဖြောင့်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောအာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် ရေပန်းစားမှုရရှိခဲ့ပြီး အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း linear မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အားနည်းချက်များ မရှိဘဲ မဟုတ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ကန့်သတ်ချက်အချို့နှင့် အဘယ်ကြောင့် မျဉ်းသားကြောင်းကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
DNN အမျိုးအစားခွဲခြားမှုတွင် မည်သည့် ထပ်ဆောင်းဘောင်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သနည်း၊ ၎င်းတို့သည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းအတွက် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Google Cloud Machine Learning ရှိ DNN အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိရန် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော အပိုဘောင်အကွာအဝေးများကို ပေးဆောင်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် အသုံးပြုသူများအား စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် သီးခြားလိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းနိုင်စေရန် မော်ဒယ်၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို ထိန်းချုပ်ပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အချို့သောသော့ချက်ဘောင်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ရှိ ခန့်မှန်းခြေမူဘောင်သည် မျဉ်းနမူနာပုံစံကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
TensorFlow ရှိ ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ မူဘောင်သည် လိုင်းယာနမူနာတစ်ခုအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို များစွာရိုးရှင်းစေသည်။ TensorFlow သည် သုံးစွဲသူများအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များအပါအဝင် စက်သင်ယူမှုပုံစံအမျိုးမျိုးကို တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်သင်ကြားခွင့်ပြုသည့် Google မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းတွက်ချက်သူများသည် အဆင့်မြင့် TensorFlow API တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဝှက်ထားသော ယူနစ်များ ငြင်းခုံမှုသည် ကွန်ရက်၏ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် မည်သို့ခွင့်ပြုသနည်း။
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဝှက်ထားသော ယူနစ်များ ငြင်းခုံမှုသည် ကွန်ရက်၏ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး တစ်ခုစီတွင် လျှို့ဝှက်ယူနစ်များ ပါဝင်သည်။ ဤလျှို့ဝှက်ယူနစ်များသည် input နှင့် output အကြား ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူပြီး ကိုယ်စားပြုရန် တာဝန်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများအတွက် linear modelများထက် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ မျဉ်းဖြောင့်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရှုပ်ထွေးရှုပ်ထွေးပြီး ဘက်စုံသုံးဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့အား ကောင်းစွာ လိုက်ဖက်မှုရှိစေသည့် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းတို့အတွင်း၌ လိုင်းမဟုတ်သော ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူနိုင်မှုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်