Keras သည် TFlearn ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Deep Learning TensorFlow စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပါသလား။
Keras နှင့် TFlearn တို့သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုအတွက် အစွမ်းထက်သော Open-source စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow ၏ထိပ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော နာမည်ကြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ Keras နှင့် TFlearn နှစ်ခုစလုံးသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း သီးခြားသတ်မှတ်မှုအပေါ် မူတည်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေမည့် ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများရှိနေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn
TensorFlow 2.0 နှင့်နောက်ပိုင်းတွင်၊ စက်ရှင်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုတော့ပါ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် အကြောင်းပြချက် ရှိပါသလား။
TensorFlow 2.0 နှင့် နောက်ပိုင်းဗားရှင်းများတွင် TensorFlow ၏ အစောပိုင်းဗားရှင်းများတွင် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သော session များ၏သဘောတရားကို ရပ်တန့်ထားသည်။ ဂရပ်များ သို့မဟုတ် ဂရပ်များ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် TensorFlow 1.x တွင် Sessions များကို အသုံးပြုပြီး မည်သည့်အချိန်နှင့် တွက်ချက်မှုဖြစ်သည်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ သို့သော် TensorFlow 2.0 ၏နိဒါန်းနှင့်အတူ၊ စိတ်အားထက်သန်စွာလုပ်ဆောင်မှုဖြစ်လာခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, TensorFlow အခြေခံ
hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
hot encoding တစ်ခုသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များအကြောင်းတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရေပန်းစားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow တွင်၊ hot encoding တစ်ခုသည် machine learning algorithms ဖြင့်လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်ဖော်မတ်တွင် အမျိုးအစားအလိုက်ဒေတာကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn
SQLite ဒေတာဘေ့စ်နှင့် ချိတ်ဆက်မှုနှင့် cursor အရာဝတ္ထုတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
SQLite ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်မှုထူထောင်ခြင်းနှင့် cursor အရာဝတ္ထုတစ်ခုဖန်တီးခြင်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၊ Python နှင့် TensorFlow တို့ပါရှိသော chatbot ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤအဆင့်များသည် ဒေတာစီးဆင်းမှုကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် SQL queries များကို စနစ်တကျနှင့် ထိရောက်သောပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အရေးပါမှုကို နားလည်ခြင်းဖြင့် developer များ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot ၏ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်ပုံဖန်တီးရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသော Python ကုဒ်အတိုအထွာတွင် မည်သည့် module များကို ထည့်သွင်းသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ Python တွင် chatbot ၏ ဒေတာဘေ့စ်ဖွဲ့စည်းပုံကို ဖန်တီးရန်၊ ပေးထားသော ကုဒ်အတိုအထွာများတွင် မော်ဂျူးများစွာကို ထည့်သွင်းထားသည်။ ဤ module များသည် chatbot အတွက် လိုအပ်သော ဒေတာဘေ့စ် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ 1. SQLite ဒေတာဘေ့စ်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန်အတွက် `sqlite3` မော်ဂျူးကို တင်သွင်းထားသည်။ SQLite သည် ပေါ့ပါးပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ဒေတာမှ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည့်အခါ၊ chatbot ၏ လုပ်ဆောင်မှုအပေါ် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် အရေးကြီးမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲများစွာရှိသည်။ ဤချန်လှပ်မှုများသည် သိုလှောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် chatbot ၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဓိက-တန်ဖိုးအချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် chatbot တစ်ခုကိုဖန်တီးသောအခါတွင်၊ TensorFlow နှင့်အတူ Deep Learning ၏ဒိုမိန်းတွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ ဒေတာအများအပြားကို ထိထိရောက်ရောက်စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာဘေ့စ်များသည် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်နည်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခု ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ Artificial Intelligence – TensorFlow ဖြင့် Deep Learning – နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်း – ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံသည် chatbot အတွက် လိုအပ်သောလိုအပ်သော အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းစီမံရန်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများနှင့်အတူ။ ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကိုရွေးချယ်ပြီး chatbot ၏ အနုမာနလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုလျှင် ဘာသာပြန်ဆိုမှုအရေအတွက်နှင့် အလင်းတန်းများကို ချိန်ညှိရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာအချို့မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုဖြင့် chatbot တစ်ခုကို ဖန်တီးသောအခါ၊ chatbot ၏ ကောက်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုလျှင် beam width နှင့် ဘာသာပြန်အရေအတွက်ကို ချိန်ညှိရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များစွာရှိသည်။ ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များသည် chatbot ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှန်ကန်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပြီး ၎င်းသည် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝပြီး ပံ့ပိုးပေးကြောင်းသေချာစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
အထူးသဖြင့် Python, TensorFlow နှင့် အခြားဆက်စပ်နည်းပညာများဖြင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ chatbots ဖန်တီးခြင်းနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် chatbot ၏စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အားနည်းချက်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် developer များအား chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်