စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အဘယ်နည်းဗျူဟာများကို အသုံးချနိုင်သနည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI တို့ဖြင့် ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း ကွန်ရက်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ နည်းဗျူဟာများစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းဗျူဟာများသည် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ ၎င်း၏တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် အမှားအယွင်းများဖြစ်ပွားမှုကို လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning တွင်၊ စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးချနိုင်သော နည်းပညာများနှင့် မက်ထရစ်များစွာ ရှိပါသည်။ ဒါတွေ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကွန်ရက်မှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော လုပ်ဆောင်မှုများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် မည်သည့်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရနိုင်သနည်း။
ဂိမ်းကစားရန် လေ့ကျင့်ထားသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုမှ ခန့်မှန်းထားသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်၏ အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ကြိမ်နှုန်းနှင့် ပုံစံများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ကွန်ရက်က ဆုံးဖြတ်ချက်များ မည်သို့ချသည်နှင့် တိုးတက်မှု သို့မဟုတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် နယ်ပယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတို့ကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒီဖြာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဂိမ်းတစ်ခုစီတိုင်းတွင် လုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဂိမ်းတစ်ခုစီတွင် ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုလုပ်နေစဉ်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အထွက်ပေါ် မူတည်၍ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရွေးချယ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် ဂိမ်း၏လက်ရှိအခြေအနေတွင် ထည့်သွင်းပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဖြန့်ဖြူးမှုကို ထုတ်လုပ်သည်။ ရွေးချယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်ကို အခြေခံ၍ ရွေးချယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းများအတွင်း ပြုလုပ်ထားသော ရမှတ်များနှင့် ရွေးချယ်မှုများကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် စမ်းသပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စာရင်းနှစ်ခုကို အဘယ်အရာက အသုံးပြုသနည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI တို့ဖြင့် ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်စမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ကွန်ရက်မှပြုလုပ်သော ရမှတ်များနှင့် ရွေးချယ်မှုများကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် စာရင်းနှစ်ခုကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ ဤစာရင်းများသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသောကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ပထမစာရင်းကို သိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လူတန်းစားပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် အသုံးပြုသည့် activation function သည် အဘယ်နည်း။
အတန်းပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင်အသုံးပြုသည့် activation function သည် neuron တစ်ခုစီ၏ output ကိုဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် model ၏အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းမှပါဝင်ပါသည်။ activation function ရွေးချယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို သင်ယူနိုင်စွမ်းနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အလွှာအရေအတွက်၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ node အရေအတွက်နှင့် neural network model တွင် output size ကို ချိန်ညှိခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
အလွှာအရေအတွက်၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ node အရေအတွက်နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်ရှိ အထွက်အရွယ်အစားကို ချိန်ညှိခြင်းသည် အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning နယ်ပယ်တွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဤပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် သင်ယူနိုင်စွမ်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများတွင် ကျောင်းထွက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
ကျောင်းထွက်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများတွင် အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်ခြင်းကို တိုးတက်စေရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာသိရှိနားလည်ပြီး မမြင်ရသောဒေတာကို ယေဘုယျဖော်ပြရန် ပျက်ကွက်သည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ကျောင်းထွက်ခြင်းသည် အပိုင်းတစ်ပိုင်းကို ကျပန်းထုတ်ခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ထည့်သွင်းလွှာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
neural network model definition function တွင် input layer ကို ဖန်တီးရန်၊ neural networks များ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် input layer ၏ အခန်းကဏ္ဍကို အလုံးစုံနားလည်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ TensorFlow နှင့် OpenAI တို့ကို အသုံးပြု၍ ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင်၊ ထည့်သွင်းမှုအလွှာသည် လုပ်ဆောင်ချက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow နှင့် TF Learn ကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သောအခါ "define_neural_network_model" ဟုခေါ်သော သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် TF Learn ကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ "define_neural_network_model" ဟုခေါ်သော သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ဖုံးကွယ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မလိုအပ်ဘဲ မတူညီသော ကွန်ရက်ဗိသုကာများကို လွယ်ကူစွာ ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်ခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုပေးသည့် မော်ဂျူလာနှင့် ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2