လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဂိမ်းမမ်မိုရီအတွင်း ပူပြင်းသော အထွက်တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဂိမ်းမှတ်ဉာဏ်တွင် ပူပြင်းသောအထွက်တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ ဂိမ်းကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုရန်ဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ one-hot encoding သည် အမျိုးအစားတစ်ခုစီတွင်ရှိသော categorical data ၏ binary ကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်များအတွင်း ရမှတ်ကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI တို့ဖြင့် ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ခြင်း၏ ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်တွင်၊ ဂိမ်း၏ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန်အတွက် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ်အခြေခံ၍ ရမှတ်ကို တွက်ချက်ပါသည်။ ရမှတ်သည် ကွန်ရက်၏အောင်မြင်မှုကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် တိုင်းတာပြီး ၎င်း၏ သင်ယူမှုတိုးတက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်များအတွင်း အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရာတွင် ဂိမ်းမှတ်ဉာဏ်၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI ကိုအသုံးပြု၍ ဂိမ်းကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် ဂိမ်းကစားသည့်အဆင့်များအတွင်း အချက်အလက်သိမ်းဆည်းရာတွင် ဂိမ်းမှတ်ဉာဏ်၏အခန်းကဏ္ဍသည် အရေးကြီးပါသည်။ Game memory သည် ယခင်ဂိမ်းအခြေအနေများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အာရုံကြောကွန်ရက်က ထိန်းသိမ်းပြီး အသုံးချသည့် ယန္တရားကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဒီမှတ်ဉာဏ်တစ်ခုက ပြဇာတ်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လက်ခံထားသော သင်တန်းဒေတာစာရင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
လက်ခံထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာစာရင်းသည် TensorFlow နှင့် Open AI တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲဟုလည်းသိကြသော ဤစာရင်းသည် ထောက်ပံ့ပေးထားသောနမူနာများမှ neural network မှသင်ယူပြီး ယေဘုယျဖော်ပြသည့်အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ မုသားဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကို ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွန်ရက်ကို သင်ယူနိုင်သည့် မတူကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်အဖြစ် ဥပမာများပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဟုလည်း လူသိများသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သင်ကြားရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်