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
TensorFlow နှင့် TensorBoard အကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် TensorBoard တို့သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေကြသည့်ကိရိယာများဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းအတွက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်နေပြီး မကြာခဏ တွဲသုံးနေကြသော်လည်း နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားချက်များ ရှိနေပါသည်။ TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာအစုံအလင်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်
TensorFlow ရှိ ဂရပ်ဖစ်အစိတ်အပိုင်းများကို အမည်ပေးခြင်းသည် မော်ဒယ်အမှားရှာခြင်းအား မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။
TensorFlow ရှိ ဂရပ်ဖစ်အစိတ်အပိုင်းများကို အမည်ပေးခြင်းသည် အမှားရှာပြင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏မတူညီသောအစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသိရှိပြီး ခြေရာခံရန် ရှင်းလင်းပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်အမှားရှာခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ ရှုပ်ထွေးသော စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်၏ အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ရန် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်မှုရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ တာဝန်ပေးခြင်းဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ရှိရှိ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လိုင်းနားမော်ဒယ်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးတိုးတက်မှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် TensorBoard ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
TensorBoard သည် အသုံးပြုသူများအား linear model တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးတိုးတက်မှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်စေရန် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ပြီး အကဲဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် မြင်သာမြင်သာမှုနှင့် တိုင်းတာမှုအစုံကို ပေးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးတိုးတက်မှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် TensorBoard ကို အသုံးပြုရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Model Visualization အတွက် TensorBoard မှ ပေးဆောင်သော အင်္ဂါရပ်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် အမျိုးမျိုးသောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေပြီး အရင်းခံဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနက်ပြန်ဆိုခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကမ်းလှမ်းထားသော အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow သည် ကွန်ပျူတာဂရပ်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို မည်သို့ကိုယ်စားပြုသနည်း။
TensorFlow သည် Google မှထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂရပ်များကိုအသုံးပြုထားသောမော်ဒယ်များကိုကိုယ်စားပြုသည်။ ကွန်ပြူတာဂရပ်သည် TensorFlow သည် ရှုပ်ထွေးသောသင်္ချာတွက်ချက်မှုများကို ထိထိရောက်ရောက်ကိုယ်စားပြုပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် အစွမ်းထက်သော abstraction တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow သည် ကွန်ပျူတာဂရပ်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များအား ကိုယ်စားပြုပုံကို လေ့လာပြီး စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ၎င်းတို့၏ အရေးပါပုံကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် TensorBoard ကိုအသုံးပြုရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို မြင်ယောင်ကာ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသော စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google မှ ဖန်တီးထားသည့် TensorBoard သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အမှားရှာခြင်းအတွက် ပြည့်စုံပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်း၏ အဓိက ရည်မှန်းချက်မှာ ရှုပ်ထွေးသော နားလည်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်