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
Neural Structured Learning သည် မော်ဒယ်၏တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဂရပ်ပုံတည်ဆောက်ပုံဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နမူနာများကြားတွင် ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများပါရှိသော အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ NSL သည် မော်ဒယ်အား ကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြရန် အားပေးသည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရိုးရာလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးချဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်