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
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
hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
hot encoding တစ်ခုမှာ binary vector များအဖြစ် categorical variable များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် machine learning နှင့် data processing တွင်အသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးနှင့် ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများကဲ့သို့သော အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာများကို တိုက်ရိုက်မကိုင်တွယ်နိုင်သော algorithms ဖြင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် hot encoding တစ်ခု၊ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့် သဘောတရားကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
TensorFlow ကို ဘယ်လို ထည့်သွင်းရမလဲ။
TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုအတွက် ရေပန်းစားသော open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကိုထည့်သွင်းရန် Python ကို ဦးစွာထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သည်။ စံနမူနာပြ Python နှင့် TensorFlow ညွှန်ကြားချက်များသည် ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် စိတ္တဇရည်ညွှန်းချက်အဖြစ်သာ လုပ်ဆောင်ကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ အကြံပြုအပ်ပါသည်။ TensorFlow 2.x ဗားရှင်းအသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ အသေးစိတ်လမ်းညွှန်ချက်များကို နောက်ဆက်တွဲပစ္စည်းများတွင် လိုက်နာပါမည်။ လိုချင်ရင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
w နှင့် b ပါရာမီတာများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စက်သင်ယူခြင်း၏ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်ဟု ခေါ်ခြင်းသည် မှန်ကန်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်သည် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်အတွင်း မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အလေးချိန် (w) နှင့် ဘက်လိုက်မှုများ (b) ကန့်သတ်ချက်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရာတွင် မော်ဒယ်၏ အပြုအမူနှင့် ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ပေးသောကြောင့် ဤကန့်သတ်ချက်များသည် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့် အမှန်အတိုင်းပြောရလျှင် မှန်ကန်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Tensorflow 1 နှင့် Tensorflow 2 ဗားရှင်းများအကြား Iris dataset ကို တင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတွင် အဓိကကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
iris dataset ကို တင်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပေးထားသော မူရင်းကုဒ်သည် TensorFlow 1 အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး TensorFlow 2 နှင့် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပါ။ ဤကွဲလွဲမှုသည် TensorFlow ၏ အသစ်ထွက်ဗားရှင်းတွင် မိတ်ဆက်ထားသော အချို့သော အပြောင်းအလဲများနှင့် အပ်ဒိတ်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်၊၊ သို့သော် နောက်ပိုင်းတွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြသွားပါမည်။ TensorFlow နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်မည့် အကြောင်းအရာများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Python ရှိ Jupyter တွင် TensorFlow Datasets များကို မည်သို့တင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို သရုပ်ပြရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုမည်နည်း။
TensorFlow Datasets (TFDS) သည် TensorFlow ဖြင့် အသုံးပြုရန် အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီဖြစ်သော ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခုဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အမျိုးမျိုးသောဒေတာအစုံများကို ရယူပြီး ကိုင်တွယ်အသုံးပြုရန် အဆင်ပြေသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ခန့်မှန်းသူများသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အဆင့်မြင့် TensorFlow API များဖြစ်သည်။ Python ကို အသုံးပြု၍ Jupyter တွင် TensorFlow Datasets များကို တင်ရန်နှင့် သရုပ်ပြရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Loss function algorithm ကဘာလဲ။
ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်မှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် ရိုးရိုးနှင့် ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများကို အသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်များကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်သည့်အခြေအနေတွင်ဖြစ်သည်။ ဤဒိုမိန်းတွင်၊ ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက် အယ်လဂိုရီသမ်သည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများနှင့် စံတန်ဖိုးများအကြား ကွာဟမှုကို တိုင်းတာရန် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု algorithm ကဘာလဲ။
ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကျသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သွင်းသွင်းအင်္ဂါရပ်များနှင့် အထွက်အညွှန်းများအကြား ဆက်စပ်မှုများကို ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ရိုးရှင်းစေရန် ခန့်မှန်းသူများကို အသုံးပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
ခန့်မှန်းချက်တွေက ဘာတွေလဲ။
လေ့လာတွေ့ရှိထားသည့် အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အမည်မသိ ဘောင်များ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ခန့်မှန်းရန် တာဝန်ရှိသောကြောင့် ခန့်မှန်းသူများသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ခန့်မှန်းခြေသူများကို မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ခန့်မှန်းသူများ၏ သဘောတရားကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏အကြောင်းကို ရှင်းပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
- 1
- 2