TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API pack သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်ပေးရာတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ချက်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို သဘာဝဂရပ်များဖြင့် မြှင့်တင်ပေးသည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ NSL တွင်၊ pack အိမ်နီးချင်း API သည် ဂရပ်တည်ဆောက်ပုံတစ်ခုတွင် အနီးနားရှိ node များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဖန်တီးမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ ဤ API သည် ဂရပ်-ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံပါ အချက်ပြမှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုပြီး ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် ဆင်တူမှုများကို အနားသတ်များက ဖမ်းယူပါသည်။ TensorFlow ၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ဖစ်-ပုံမှန်သတ်မှတ်ခြင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
သဘာဝဂရပ်များကား အဘယ်နည်း။
သဘာဝဂရပ်များသည် node များသည် entities များကိုကိုယ်စားပြုသည့် real-world data ၏ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်ပြီး၊ edges များသည် အဆိုပါ entities များကြားရှိဆက်ဆံရေးများကိုဖော်ပြသည်။ ဤဂရပ်များကို လူမှုကွန်ရက်များ၊ ကိုးကားချက်ကွန်ရက်များ၊ ဇီဝဗေဒကွန်ရက်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ သဘာဝဂရပ်များသည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် မှီခိုမှုများကို ဖမ်းယူကာ ၎င်းတို့ကို စက်အမျိုးမျိုးအတွက် အဖိုးတန်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning တွင် တည်ဆောက်ပုံထည့်သွင်းမှုကို အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်မှုကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခွင့်ပြုသည့် TensorFlow ရှိ မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး၊ ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူထားသည့် အစွန်းများဖြစ်သည်။ ဤဂရပ်များကို အမျိုးမျိုးသော အမျိုးအစားများကို ကုဒ်ဝှက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
သဘာဝဂရပ်များတွင် တွဲဖက်ဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များ သို့မဟုတ် စာသားဂရပ်များ ပါဝင်ပါသလား။
သဘာဝဂရပ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေအမျိုးမျိုးရှိ အရာဝတ္ထုများကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို နမူနာယူသည့် ကွဲပြားသောဂရပ်ပုံစံများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များနှင့် စာသားဂရပ်များသည် မတူညီသောဆက်ဆံရေးအမျိုးအစားများကို ဖမ်းယူပေးသည့် သဘာဝဂရပ်များ၏နမူနာများဖြစ်ပြီး Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်းရှိ မတူညီသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုဂရပ်များသည် ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning တွင် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း ထုပ်ပိုးခြင်းအတန်းအစား အခြေခံမော်ဒယ်ကို မည်သို့သတ်မှတ်ပြီး ထုပ်ပိုးနိုင်မည်နည်း။
အခြေခံ မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် ၎င်းအား Neural Structured Learning (NSL) ရှိ ဂရပ် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း ထုပ်ပိုးခြင်း အတန်းဖြင့် ခြုံငုံရန်၊ သင်သည် အဆင့်များ ဆက်တိုက် လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ NSL သည် TensorFlow ၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သင့်စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ဂရပ်ပုံစံတည်ဆောက်ထားသောဒေတာကို ပေါင်းစည်းနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာအချက်များကြား ချိတ်ဆက်မှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning model ကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning (NSL) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုစီသည် ခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့် 1: ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း ပထမအဆင့်သည် စုဆောင်းရန်နှင့် စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning သည် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲရာတွင် သဘာဝဂရပ်မှ ကိုးကားချက် အချက်အလက်ကို မည်သို့ အသုံးချသနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် ဂရပ်ဖ်ပုံစံဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် Google Research မှ ဖန်တီးထားသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုတိုးတက်စေရန်အတွက် သဘာဝဂရပ်တစ်ခုမှကိုးကားချက်အချက်အလက်များကို အသုံးပြုပါသည်။ သဘာဝဂရပ်ဖစ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သဘာဝဂရပ်ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ၎င်းရဲ့ ဥပမာအချို့က ဘာလဲ။
Artificial Intelligence နှင့် အထူးသဖြင့် TensorFlow ၏ ဆက်စပ်မှုတွင် သဘာဝဂရပ်တစ်ခုသည် အပိုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာမပါဘဲ ဒေတာကုန်ကြမ်းမှ တည်ဆောက်ထားသည့် ဂရပ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအတွင်းရှိ မွေးရာပါ ဆက်ဆံရေးနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ဖမ်းယူထားပြီး စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အဆိုပါဆက်ဆံရေးများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ သဘာဝဂရပ်တွေဖြစ်ပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2