စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
စကားလုံးကိုယ်စားပြုပုံများကို ပုံသဏ္ဍာန်အဖြစ်မြင်ယောင်ရန် သင့်လျော်သောပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ပေးရန်အတွက် မြှပ်ထားသောအလွှာကိုအသုံးပြုရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်း၏အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာရန်လိုအပ်ပါသည်။ Word embeds များသည် စကားလုံးများကြားတွင် semantic ဆက်စပ်မှုကို ဖမ်းယူပေးသည့် ဆက်တိုက် vector space အတွင်းရှိ စကားလုံးများ၏ သိပ်သည်းသော vector များကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဒါတွေက မြှပ်နေတာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
ဒေတာအချက်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုပါ၀င်သည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာတွင် အသုံးပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို မည်သူက ဖန်တီးသနည်း။
ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအမှတ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းပါ၀င်သည်။ TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ဒေတာအချက်များသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအချက်များ မည်သို့ချိတ်ဆက်ပုံကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning (NSL) သည် ကြောင်များနှင့် ခွေးများ၏ ပုံအများအပြားတွင် ရှိပြီးသားပုံများကို အခြေခံ၍ ပုံအသစ်များ ဖန်တီးပေးမည်လား?
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် Google မှ တီထွင်ထားသော စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည့် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသည့် အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ရှိခြင်း၏ ဆက်စပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံ သင်ယူမှုမူဘောင်တွင် မြှပ်နှံထားသော ကိုယ်စားပြုမှု၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
မြှပ်သွင်းကိုယ်စားပြုမှုသည် အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံသင်ယူခြင်း (NSL) မူဘောင်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ NSL သည် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားပြီး ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဖွဲ့စည်းပုံအချက်အလက်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုမူဘောင်သည် လေ့ကျင့်ရေးတွင် ဖွဲ့စည်းပုံကို မည်သို့အသုံးချသနည်း။
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုမူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံအား အသုံးချသည့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အားကောင်းသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် ဂရပ်များ သို့မဟုတ် အသိပညာဂရပ်များကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းနိုင်စေကာ မော်ဒယ်များမှ သင်ယူနိုင်စေခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုဘောင်တွင် အာရုံကြောကွန်ရက်အတွက် ထည့်သွင်းမှု နှစ်မျိုးမှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံလေ့လာသင်ယူမှု (NSL) မူဘောင်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနိုင်စေမည့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တံဆိပ်တပ်ထားသော နှင့် အညွှန်းမပါသော ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးဖြင့် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးကာ မတူညီသော ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးနှင့် မှီခိုမှုတို့ကို အသုံးချကာ လေ့ကျင့်ပေးသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ NSL မူဘောင်တွင် နှစ်ခုရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုမူဘောင်သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များအတွင်း ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်အလက်ကို မည်သို့ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းသနည်း။
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုမူဘောင်သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခွင့်ပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာနှင့် ၎င်းနှင့်ဆက်စပ်နေသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်အလက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အားသာချက်များနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ မူဘောင်သည် ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံ သင်ယူမှုမူဘောင်၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Neural Structured Learning (NSL) မူဘောင်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဂရပ်များနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာများတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် developer များအား အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေမည့် ဂရပ်ဖစ်အခြေခံပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များတွင် ထည့်သွင်းနိုင်စေမည့် ကိရိယာများနှင့် နည်းစနစ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဂရပ်ဖစ်များသည် အားကောင်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်