ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်ရှိ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ပြင်ပပုံများတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်း၏ အဓိပ္ပာယ်မှာ အဘယ်နည်း။
ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ပြင်ပရုပ်ပုံများတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့၏ Deep Learning နယ်ပယ်တွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေရန်အတွက် ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သိမ်းဆည်းထားသော ပြင်ပပုံများတွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
သိမ်းဆည်းထားသော ပြင်ပပုံများတွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ဦး၏ အခန်းကဏ္ဍသည် အထူးသဖြင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဉာဏ်ရည်တု၏ အခြေခံကျသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ကို အသုံးပြုတည်ဆောက်ထားသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် များပြားလှသောဒေတာပမာဏကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ပုံစံများကိုလေ့လာနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကိုဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"ဒေတာချွေတာနိုင်သော ကိန်းရှင်" သည် မော်ဒယ်အား ခန့်မှန်းမှုရည်ရွယ်ချက်အတွက် ပြင်ပရုပ်ပုံများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုအသုံးပြုရန် မည်သို့ခွင့်ပြုသနည်း။
"Data saver variable" သည် Python, TensorFlow, နှင့် Keras တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် ခန့်မှန်းခြင်းရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ပြင်ပပုံများကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ရန်နှင့် အသုံးချနိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ပြင်ပရင်းမြစ်များမှ ပုံများကို တင်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ယန္တရားတစ်ခု ပံ့ပိုးပေးကာ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို ချဲ့ထွင်ကာ ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအစုံရှိခြင်းက နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏လေ့ကျင့်မှုကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
ကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအစုံရှိခြင်းသည် ၎င်း၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို များစွာအထောက်အကူပြုသောကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ကွဲပြားမှုသည် အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် "ဒေတာချွေတာနိုင်သောကိန်းရှင်" ၏ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် "ဒေတာချွေတာနိုင်သော ကိန်းရှင်" သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်သည့်အဆင့်များအတွင်း သိုလှောင်မှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကိန်းရှင်သည် ဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းတို့ကို ထိရောက်စွာစီမံခန့်ခွဲရန် တာဝန်ရှိပြီး မော်ဒယ်သည် ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များကို လွှမ်းမိုးခြင်းမရှိဘဲ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်စေရန်အတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများမကြာခဏကိုင်တွယ်ဖြေရှင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard သည် မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ပြီး နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
TensorBoard သည် အထူးသဖြင့် Python, TensorFlow နှင့် Keras ကိုအသုံးပြု၍ Deep Learning နယ်ပယ်ရှိ မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ပြီး နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် များစွာ အထောက်အကူပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်စဉ်အတွင်း အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အမူအကျင့်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော မျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်အတူအကောင်းဆုံး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သောအခါ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီတွင် နာမည်များကို မည်သို့သတ်မှတ်နိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီတွင် အမည်များကို မကြာခဏသတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ TensorFlow Summary API နှင့် tf.summary.FileWriter အတန်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorBoard ရှိ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုများတွင် အမည်များသတ်မှတ်ခြင်း အဆင့်ဆင့်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ပထမဦးစွာနားလည်ရန်အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်အတူအကောင်းဆုံး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဥ်စတင်သောအခါတွင် အာရုံစိုက်ရန် အကြံပြုထားသော အပြောင်းအလဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်သောအခါ၊ အထူးသဖြင့် Python၊ TensorFlow နှင့် Keras ဖြင့် Deep Learning တွင် အာရုံစိုက်ရန် အကြံပြုထားသော အပြောင်းအလဲများစွာရှိပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုများသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤအကြံပြုချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်သူများသည် အလုံးစုံလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး အောင်မြင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်အတူအကောင်းဆုံး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်သောအခါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ရိုးရှင်းအောင်ပြုလုပ်နိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence - Python, TensorFlow နှင့် Keras - TensorBoard - TensorBoard - TensorBoard ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း - TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ထိရောက်သော စမ်းသပ်ချက်နှင့် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု သေချာစေရန် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာများနှင့် ဗျူဟာများကို ရှာဖွေပါမည်။
TensorBoard ကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည့် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ အချို့သော ကဏ္ဍများကား အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် နက်နဲသော ရှုထောင့်အချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- 1
- 2