Air Cognizer အပလီကေးရှင်းသည် ဒေလီရှိ လေထုညစ်ညမ်းမှုပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် မည်သို့ပါဝင်နိုင်သနည်း။
လေထုညစ်ညမ်းမှုသည် ဒေလီတွင် ဆိုးရွားသော ကျန်းမာရေးနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးဆက်များနှင့်အတူ သိသာထင်ရှားသော ပြဿနာတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက်၊ ဥာဏ်ရည်တုနှင့် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးထားသော Air Cognizer အပလီကေးရှင်းသည် လေထုအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းကာ ၎င်း၏လျော့ပါးသက်သာစေရန် ပံ့ပိုးပေးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ Air Cognizer အပလီကေးရှင်းသည် အမျိုးမျိုးသော ဒေတာရင်းမြစ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်ပစ္စည်းပေါ်ရှိ မော်ဒယ်များကို ဖြန့်ကျက်ရာတွင် TensorFlow Lite က မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သနည်း။
TensorFlow Lite သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကောက်ချက်ချရန်အတွက် စက်များပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်များတွင် TensorFlow မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုရန်အတွက် ပေါ့ပါးပြီး ထိရောက်မှုရှိသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow Lite ကိုအသုံးချခြင်းဖြင့်၊ Air Cognizer အပလီကေးရှင်းသည် machine learning algorithms ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြု၍ လေထုအရည်အသွေးကို ထိထိရောက်ရောက် ခန့်မှန်းနိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျောင်းသားများသည် Air Cognizer အပလီကေးရှင်း၏ ထိရောက်မှုနှင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို မည်သို့သေချာစေသနည်း။
ကျောင်းသားများသည် Air Cognizer အပလီကေးရှင်း၏ ထိရောက်မှုနှင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို အမျိုးမျိုးသော အဆင့်များနှင့် နည်းပညာများပါ၀င်သော စနစ်တကျချဉ်းကပ်မှုဖြင့် သေချာစေခဲ့သည်။ ဤအလေ့အကျင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် TensorFlow ဖြင့် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ လေထုအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ကြံ့ခိုင်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အက်ပ်လီကေးရှင်းကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည်။ အစပြု၍ ကျောင်းသားများသည် ရှိပြီးသားနှင့်ပတ်သက်ပြီး စေ့စေ့စပ်စပ် သုတေသနပြုခဲ့ကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Air Cognizer အက်ပလီကေးရှင်းတွင် အသုံးပြုခဲ့သော မော်ဒယ်သုံးမျိုးမှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များမှာ အဘယ်နည်း။
Air Cognizer အပလီကေးရှင်းသည် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ လေထုအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းရာတွင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုစီကို ပေးဆောင်ကာ ကွဲပြားသောမော်ဒယ်သုံးခုကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် Convolutional Neural Network (CNN)၊ Long-Term Memory (LSTM) ကွန်ရက်နှင့် Random Forest (RF) algorithm တို့ဖြစ်သည်။ CNN မော်ဒယ်သည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်းအတွက် အဓိကတာဝန်ရှိသည်။ အဲဒါ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားများသည် TensorFlow ကို Air Cognizer အက်ပလီကေးရှင်း၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင်မည်သို့အသုံးပြုခဲ့ကြသနည်း။
Air Cognizer အပလီကေးရှင်းကို ဖော်ဆောင်ရာတွင်၊ အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားများသည် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေသည့် open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုခဲ့သည်။ TensorFlow သည် ကျောင်းသားများအား အမျိုးမျိုးသောထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များပေါ်မူတည်၍ လေထုအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းနိုင်စေမည့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် အစွမ်းထက်သောပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးထားသည်။ အစပြု၍ ကျောင်းသားများသည် TensorFlow ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဗိသုကာလက်ရာကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်