ခွေးများနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် CNN မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုကျွန်ုပ်တို့မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်သနည်း၊ 85% ၏တိကျမှုသည်ဤအကြောင်းအရာတွင်ဘာကိုဖော်ပြသနည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် Convolutional Neural Network (CNN) မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် မက်ထရစ်များစွာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘုံမက်ထရစ်တစ်ခုသည် အကဲဖြတ်ထားသည့် စုစုပေါင်းပုံအရေအတွက်ထက် မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားထားသော ပုံများ၏ အချိုးအစားကို တိုင်းတာသည့် တိကျမှုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ 85% ၏တိကျမှုသည်မော်ဒယ်ကိုမှန်ကန်စွာဖော်ထုတ်ထားကြောင်းဖော်ပြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်အသုံးပြုသည့် convolutional neural network (CNN) model ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကား အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ CNN များသည် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရာတွင် လွန်စွာထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် ခေတ်မီသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိခဲ့သည်။ ရုပ်ပုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုသည့် CNN မော်ဒယ်၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ ဖြစ်ကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် Kaggle သို့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို တင်ပြခြင်း၏ အဓိပ္ပာယ်မှာ အဘယ်နည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် Kaggle သို့ ခန့်မှန်းချက်များကို တင်ပြခြင်းသည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အရေးပါပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပြိုင်ပွဲများအတွက် ရေပန်းစားသော ပလက်ဖောင်းဖြစ်သော Kaggle သည် စံနှုန်းများနှင့် မတူညီသော မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ထူးခြားသောအခွင့်အရေးကို ပေးပါသည်။ Kaggle ပြိုင်ပွဲများတွင် ပါဝင်ခြင်းဖြင့် သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများ လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ မပြုလုပ်မီ လိုအပ်သည့်အတိုင်းအတာများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ပုံများကို မည်သို့ပြန်လည်ပုံဖော်မည်နည်း။
လိုအပ်သောအတိုင်းအတာများနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ပုံများကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသောပုံစံဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းမပြုလုပ်မီ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင် အသုံးပြုသည့် ပုံများကဲ့သို့ ထည့်သွင်းပုံများ တူညီကြောင်း သေချာစေသည်။ convolutional ကိုအသုံးပြု၍ ခွေးနှင့်ကြောင်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတွင် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို ပုံဖော်ကြည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို မြင်ယောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွန်ရက်၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို နားလည်ရန်သာမက ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် သင်ယူထားသော ကိုယ်စားပြုမှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ တယော
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် TensorBoard ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ၎င်းကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
TensorBoard သည် အထူးသဖြင့် ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional neural networks (CNNs) ကိုအသုံးပြုသည့်အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် အစွမ်းထက်သောအမြင်အာရုံတူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Google မှ ဖန်တီးထားသည့် TensorBoard သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ပြည့်စုံပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
`fit` လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ရက်ကို မည်သို့လေ့ကျင့်မည်နည်း။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မည်သည့်ဘောင်များကို ချိန်ညှိနိုင်သနည်း။
TensorFlow ရှိ 'fit' လုပ်ဆောင်ချက်ကို အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်။ ကွန်ရက်တစ်ခုအား လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ထည့်သွင်းဒေတာနှင့် အလိုရှိသော အထွက်ပေါ် မူတည်၍ မော်ဒယ်၏ ဘောင်များ၏ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဟု လူသိများပြီး ကွန်ရက်ကို လေ့လာရန်နှင့် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကွန်ရက်ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။ TensorFlow တွင် ၎င်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်သနည်း။
ကွန်ရက်ကို သင်တန်းမစမီ ဒေတာကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်းသည် TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာနှင့်သဟဇာတဖြစ်သောပုံစံဖြင့်ထည့်သွင်းထားသောဒေတာကိုစနစ်တကျတည်ဆောက်နိုင်စေပြီးလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်းဆိုသည်မှာ input data အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံအဖြစ် မည်သို့ခွဲခြားမည်နည်း။ ဒီအဆင့်က ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် convolutional neural network (CNN) ကို ထိထိရောက်ရောက်လေ့ကျင့်ပေးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာခွဲထုတ်ခြင်းဟု လူသိများသော ဤအဆင့်သည် ခိုင်မာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်ကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်သည် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို အသေးစိတ်ရှင်းပြပေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်တန်းမစမီ သိမ်းဆည်းထားသော မော်ဒယ်ရှိမရှိ စစ်ဆေးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သည့်အခါ၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သိမ်းဆည်းထားသောပုံစံရှိနှင့်ပြီးကြောင်း စစ်ဆေးရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဆင့်သည် ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပြီး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် များစွာအကျိုးရှိစေပါသည်။ ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional neural network (CNN) ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ရှိမရှိစစ်ဆေးခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2