ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရာတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် TensorFlow တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့်အတူ နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းနှင့် TensorFlow သည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ ဤအကျိုးကျေးဇူးများသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့် TensorFlow ပေးဆောင်သည့် ထူးခြားသောစွမ်းရည်များနှင့် အင်္ဂါရပ်များမှ ပေါက်ဖွားလာကာ ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သောပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကို ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာဆိုင်ရာရွေးချယ်မှုသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှုအပါအဝင် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးဖြင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုသည် အချက်အလက်မှ စံနမူနာ၏ သင်ယူနိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာလက်ရာများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နောက်ကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Backpropagation သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကျသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့်အတူ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏နယ်ပယ်တွင်ဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းထားသော ထွက်ပေါက်နှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုကြား အမှားအယွင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိနိုင်စေခြင်းဖြင့် သင်ကြားရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒီအမှားက
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု မည်သို့သင်ယူနိုင်သနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ၎င်း၏ခန့်မှန်းရလဒ်များနှင့် အလိုရှိသောရလဒ်များကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ၎င်း၏တစ်ဦးချင်းစီ၏ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် သင်ယူသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည့် backpropagation ဟုခေါ်သော ထပ်ခါတလဲလဲ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်ဖြင့် ဤချိန်ညှိမှုကို ရရှိသည်။ ဘယ်လိုဖြစ်တာလဲ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရဲ့ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ၊ သူတို့ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
အာရုံကြော ကွန်ရက်သည် နက်နဲသော သင်ယူမှု၏ အခြေခံ အစိတ်အပိုင်း ဖြစ်ပြီး ဉာဏ်ရည်တု နယ်ပယ်ခွဲ တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်သီးသန့်အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီတွင် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအရာများကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကို သင်ဘယ်လိုထည့်သွင်းပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွေကို စတင်တည်ဆောက်နိုင်မလဲ။
TensorFlow ကို ထည့်သွင်းပြီး အာရုံကြောကွန်ရက် မော်ဒယ်များကို စတင်တည်ဆောက်ရန်၊ လိုအပ်သော ပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ TensorFlow စာကြည့်တိုက်ကို ထည့်သွင်းခြင်း၊ ထို့နောက် သင့်မော်ဒယ်လ်များ ဖန်တီးခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့တွင် ပါ၀င်သည့် အဆင့်များအတိုင်း လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအဖြေသည် လုပ်ငန်းစဉ်၏အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဆိုတာ ဘာလဲ၊ နက်နဲတဲ့ သင်ယူမှုမှာ သူ့ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍက ဘာလဲ။
TensorFlow သည် ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် Google Brain အဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသည့် အဖွင့်အရင်းအမြစ်ဆော့ဖ်ဝဲစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ စွယ်စုံရ၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့ကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောကျော်ကြားမှုရရှိခဲ့သည်။ TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသော ဂေဟစနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Networks တွေက ဘာတွေလဲ၊ သူတို့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ
အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံများဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် သတင်းအချက်အလတ်များကို လုပ်ဆောင်ပြီး ပို့လွှတ်သည့် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော ဆုံမှတ်များ သို့မဟုတ် အာရုံကြောအတုများ ပါဝင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အလယ်ဗဟိုတွင် နျူရွန်အလွှာများရှိသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသောသင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် စက်သင်ယူခြင်းနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်သနည်း။
နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းသည် သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် သင်ကြားလေ့ကျင့်ပေးသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အပေါ် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို စံနမူနာပြုခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အားကောင်းသောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုသဘောတရား၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ၎င်း၏ဆက်နွယ်မှု၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်