စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာအစုံကို စနစ်တကျပြင်ဆင်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
ဒေတာအတွဲကို မှန်ကန်စွာပြင်ဆင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာလေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် ထိရောက်စွာ လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေရန် ကောင်းစွာပြင်ဆင်ထားသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုက သေချာစေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းအပါအဝင် အဓိကအဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ အခြေခံအုတ်မြစ်ကိုထောက်ပံ့ပေးသောကြောင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, စက်သင်ယူမှုများအတွက် Datasets ပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
2D အခင်းအကျင်းများကို tensor အဖြစ်သို့ပြောင်းလဲရာတွင် TensorFlow `concat` လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow `concat` လုပ်ဆောင်ချက်သည် TensorFlow.js ကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ဒေတာအတွဲများကို ပြင်ဆင်သည့်အခြေအနေတွင် 2D အခင်းအကျင်းများကို တင်းဆာများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် သတ်မှတ်ထားသော ဝင်ရိုးတစ်လျှောက် တင်းဆာများကို ပေါင်းစည်းနိုင်စေခြင်းဖြင့် 2D အခင်းအကျင်းများကို ပိုမိုမြင့်မားသော တင်းမာမှုများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။ TensorFlow တွင် tensor သည် multi-dimensional array တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, စက်သင်ယူမှုများအတွက် Datasets ပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာအတွဲပြင်ဆင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စမ်းသပ်မှုအတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအချိုးအစားကို စမ်းသပ်မှုခွဲခြမ်းသတ်မှတ်ချက်က မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း။
စမ်းသပ်မှုခွဲခြမ်းသတ်မှတ်ချက်သည် ဒေတာအတွဲပြင်ဆင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စမ်းသပ်ရန်အတွက်အသုံးပြုသည့်ဒေတာအချိုးအစားကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ စက်သင်ယူခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ၎င်း၏ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုသေချာစေရန်အရေးကြီးပါသည်။ စမ်းသပ်မှုခွဲခြမ်းသတ်မှတ်ချက်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, စက်သင်ယူမှုများအတွက် Datasets ပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာအစုံပြင်ဆင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာကို ကုဒ်လုပ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာကို ကုဒ်လုပ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ဒေတာအစုံပြင်ဆင်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာသည် အရေအတွက် တိုင်းတာခြင်းထက် အရည်အသွေး အရည်အချင်းများကို ကိုယ်စားပြုသော ကိန်းရှင်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤကိန်းရှင်များသည် အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် အဆင့်များအဖြစ် မကြာခဏရည်ညွှန်းလေ့ရှိသော ကွဲပြားသောတန်ဖိုးများပေါ်တွင် အကန့်အသတ်များစွာရှိနိုင်သည်။ စနစ်တကျဖြစ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, စက်သင်ယူမှုများအတွက် Datasets ပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကိုအသုံးပြုသောအခါ ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာကိုပုံဖော်ခြင်းမှာ အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းဖြစ်သနည်း။
ဒေတာပုံဖော်ခြင်းသည် TensorFlow ကိုအသုံးပြုသောအခါ ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် သင့်လျော်သော ဒေတာအကြမ်းကို ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပုံသွင်းခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် တိကျသော မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် အရေးကြီးသော တိကျသော စံပြလေ့ကျင့်မှုအတွက် အရေးကြီးသော တသမတ်တည်းနှင့် စနစ်တကျ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မှုတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, စက်သင်ယူမှုများအတွက် Datasets ပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်