EITC/AI/DLPTFK Python၊ TensorFlow နှင့် Keras Archives ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း - EITCA Academy

×

1 EITC/EITCA လက်မှတ်များကို ရွေးပါ။

2 သင်ယူပြီး အွန်လိုင်းစာမေးပွဲများကို ဖြေဆိုပါ။

3 သင်၏ IT ကျွမ်းကျင်မှုကို အသိအမှတ်ပြုပါ။

ဥရောပ IT အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်ဘောင်အောက်ရှိ သင်၏ IT ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အရည်အချင်းများကို ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်နေရာမှမဆို အပြည့်အဝ အတည်ပြုပါ။

EITCA အကယ်ဒမီ

ဒစ်ဂျစ်တယ်လူ့အဖွဲ့အစည်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ရည်ရွယ်၍ European IT Certification Institute မှ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာ အသိအမှတ်ပြုမှုစံနှုန်း

မော်ဒယ်သင်တန်းတစ်ခုတွင် ၎င်းတို့ကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးမပြုမီ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာအတွဲများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည့်ကိရိယာများ ရှိပါသလား။

သောကြာနေ့, 11 အောက်တိုဘာလ 2024 by Mirek Hermut

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု၏နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python၊ TensorFlow၊ နှင့် Keras တို့နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ သင်၏ဒေတာအတွဲများကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ၎င်းတို့ကို မကျွေးမီ အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်၏ ထည့်သွင်းဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို သိသိသာသာ လွှမ်းမိုးပါသည်။ ဤကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, AutoML, ဒေတာကို Preprocessing, ကရား, စက်သင်ယူ, TensorFlow

CNN တွင် အပြည့်အ၀ ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာသည် သိပ်သည်းသောအလွှာဟုလည်းသိကြပြီး၊ Convolutional neural networks (CNNs) တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး ကွန်ရက်တည်ဆောက်မှု၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ယခင်အလွှာမှ နျူရွန်တိုင်းကို အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ထည့်သွင်းဒေတာတွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူရန်ဖြစ်သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, Convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များ, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, သိပ်သည်းသော အလွှာ, အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသောအလွှာ

CNN မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် ဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ပြင်ဆင်မည်နည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

Convolutional Neural Network (CNN) model ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရန်၊ အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များကို ဂရုတစိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာသည် သင့်လျော်သောဖော်မတ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ခိုင်မာသော CNN မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် လုံလောက်သောကွဲပြားမှုများပါ၀င်ကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။ ဟိ

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, CNN မော်ဒယ်သင်တန်း, ဒေတာမြှင့်တင်ခြင်း။, ဒေတာများစုစည်းမှု, ဒေတာကို Preprocessing, Data ပိုင်းခြားခြင်း။

လေ့ကျင့်ရေး CNN တွင် နောက်ကြောင်းပြန်ဖြန့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

Backpropagation သည် forward pass ကာလအတွင်း အမှားအယွင်းများကို အခြေခံ၍ ကွန်ရက်အား ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို သင်ယူရန်နှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် Convolutional Neural Networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ဆောင်ရွက်ပါသည်။ backpropagation ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ network ၏ parameters များ၏ gradients များကို ပေးထားသော loss function တစ်ခုနှင့်စပ်လျဉ်း၍ ထိရောက်စွာတွက်ချက်ရန်ဖြစ်သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, နောက်ကြောင်းပြန်ထွက်လာပါတယ်။, Convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များ, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, Gradient အဆင်း, optimization

အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းသည် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

Pooling သည် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရန် convolutional neural networks (CNNs) တွင် အသုံးများသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် input data မှအရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကိုထုတ်ယူရန်နှင့် network ၏ထိရောက်မှုကိုတိုးတက်စေခြင်းတွင်အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အင်္ဂါရပ်၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းအား မည်သို့ကူညီပေးမည်ကို အသေးစိတ်သုံးသပ်ပါမည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, CNN က, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, ကရား, Python ကို, TensorFlow

convolutional neural networks (CNNs) တွင် ပါဝင်သော အခြေခံအဆင့်များကား အဘယ်နည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

Convolutional Neural Networks (CNNs) သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္တုသိရှိခြင်း နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုခဲ့ကြသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ဤလေ့လာမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို အလိုအလျောက် သင်ယူနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်ခြင်းကြောင့် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, ကွန်ပျူတာ Vision ၏, Convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များ, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, Image ကိုအမျိုးအစားခွဲခြား, ပုံထုတ်ယူခြင်း

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် "pickle" စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မည်သို့သိမ်းဆည်းပြီး တင်နိုင်သနည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

Python ရှိ "pickle" စာကြည့်တိုက်သည် Python အရာဝတ္ထုများကို နံပါတ်စဉ်နှင့် ခွဲထုတ်ခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကိုသိမ်းဆည်းရန်နှင့်ပြန်လည်ရယူရန်အတွက်ထိရောက်ပြီးအဆင်ပြေသောနည်းလမ်းကိုပေးဆောင်သည့်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကိုသိမ်းဆည်းရန်နှင့်တင်ရန် "pickle" စာကြည့်တိုက်ကိုအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အသုံးပြုရခြင်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, Deserialization, ဆားစိမ်ရေ, Python ကို, Serial

နမူနာယူမှုအပေါ်အခြေခံ၍ မော်ဒယ်သင်ယူမှုပုံစံများကို တားဆီးရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို သင်မည်ကဲ့သို့ ပေါင်းစပ်နိုင်မည်နည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

လေ့ကျင့်နမူနာများ၏ အစီအစဥ်အလိုက် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို သင်ယူမှုပုံစံများမှ တားဆီးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မွှေနှောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာကို မွှေနှောက်ခြင်းဖြင့် နမူနာသည် နမူနာတင်ပြသည့်အစီအစဥ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများကို အမှတ်မထင်လေ့လာမိကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, Data Loading, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, ကရား, Python ကို, TensorFlow

နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ဟန်ချက်ညီစေရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ဟန်ချက်ညီအောင်ထိန်းညှိခြင်းသည် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်အား ကိုယ်စားလှယ်တစ်ဦးနှင့် မတူကွဲပြားသော ဥပမာများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး၊ မမြင်ရသော အချက်အလက်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘုယျဖော်ပြမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မှုတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်သည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, ဘက်လိုက်မှု, ဒေတာဟန်ချက်ညီခြင်း။, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, ယေဘုယျအားဖြင့်, သင်တန်းဒေတာအစုံ

cv2 စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် ရုပ်ပုံများကို မည်သို့အရွယ်အစားပြောင်းလဲနိုင်သနည်း။

တနင်္ဂနွေ, 13 သြဂုတ် 2023 by EITCA အကယ်ဒမီ

ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းလဲခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ရုပ်ပုံများ၏ ထည့်သွင်းမှုအတိုင်းအတာများကို စံသတ်မှတ်နိုင်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချနိုင်စေသောကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများတွင် အများအားဖြင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်ဖြစ်သည်။ Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင်၊ cv2 စာကြည့်တိုက်သည် ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းရန် အဆင်ပြေပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ရုပ်ပုံများကို အရွယ်အစားပြောင်းလဲရန်၊

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, ကွန်ပျူတာ Vision ၏, CV2, ဒေတာကို Preprocessing, ပုံထုတ်ယူခြင်း, Python ကို

1
2
3

TOP

ပံ့ပိုးကူညီမှုဖြင့် စကားပြောပါ။