AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို မည်သို့ လေ့ကျင့်နိုင်သနည်း။
AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်၊ သင်သည် ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှု ပါ၀င်သည့် အဆင့်ဆင့်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ AutoML Vision သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချပြီး မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးတွင်ပါ၀င်သည့် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
AutoML Vision ကို အသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရာတွင် ပထမအဆင့်မှာ သင်၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို စုဆောင်းပြီး ပြင်ဆင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤဒေတာသည် သင့်မော်ဒယ်ကို အသိအမှတ်ပြုစေလိုသော မတူညီသော အတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများကို ကိုယ်စားပြုသည့် အညွှန်းတပ်ထားသော ပုံများအစုအဝေးတွင် ပါဝင်သင့်သည်။ သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် ကွဲပြားပြီး သင့်မော်ဒယ်ကြုံတွေ့ရမည်ဟု မျှော်လင့်ထားသည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများ ပိုမိုကွဲပြားပြီး ပြည့်စုံလေလေ၊ သင့်မော်ဒယ်လ်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ယေဘူယျနှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်လေဖြစ်သည်။
သင့်တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီဆိုသည်နှင့်၊ AutoML Vision interface တွင် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည့် နောက်တစ်ဆင့်သို့ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းတွင် သင်၏လေ့ကျင့်ရေးပုံများကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်းနှင့် ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် သက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများကို ပေးခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ AutoML Vision သည် JPEG နှင့် PNG အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ရုပ်ပုံဖော်မတ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ သင့်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်များကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးသည့် အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
ဒေတာအတွဲကို ဖန်တီးပြီးနောက်၊ သင်သည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်နိုင်ပါသည်။ AutoML Vision သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးချနိုင်စေမည့် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်ရရှိရန် လိုအပ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ ပမာဏကို သိသိသာသာ လျော့နည်းစေသည်။ AutoML Vision သည် သင်၏ သတ်မှတ်ထားသော လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင်ရွေးချယ်နိုင်သော EfficientNet နှင့် MobileNet ကဲ့သို့သော ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ AutoML Vision သည် သင်၏တံဆိပ်တပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အသုံးပြု၍ အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ချိန်ညှိပေးသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိပေးပြီး သင်၏ သီးခြားလုပ်ဆောင်မှုတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်၏ တည်ဆောက်ပုံကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် မော်ဒယ်၏တိကျမှုကို ဖြည်းဖြည်းချင်းတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အကြိမ်များစွာ သို့မဟုတ် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများဖြင့် အထပ်ထပ်ဖြစ်သည်။ AutoML Vision သည် မော်ဒယ်၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ပိုမိုမြှင့်တင်ရန် ကျပန်းလှည့်ခြင်းနှင့် လှန်ခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနည်းပညာများကို လုပ်ဆောင်သည်။
သင်တန်းပြီးသည်နှင့်၊ AutoML Vision သည် သင့်မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများ ပေးပါသည်။ ဤမက်ထရစ်များတွင် ပုံများကို မှန်ကန်စွာ အမျိုးအစားခွဲရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို တိုင်းတာသည့် တိကျမှု၊ ပြန်လည်သိမ်းဆည်းမှုနှင့် F1 ရမှတ်တို့ ပါဝင်သည်။ ၎င်း၏အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် တရားဝင်ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ မော်ဒယ်၏ခန့်မှန်းချက်များကိုလည်း မြင်ယောင်နိုင်သည်။ AutoML Vision သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြန်လည်သန့်စင်ခြင်း၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိခြင်းနှင့် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် သင့်အား မော်ဒယ်ကို ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
သင်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျေနပ်ပြီးနောက်၊ မမြင်ရသော ပုံအသစ်များအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ AutoML Vision သည် သင့်ပုံစံကို သင့်အပလီကေးရှင်းများ သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများတွင် ပေါင်းစည်းနိုင်စေမည့် REST API ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သင်သည် ရုပ်ပုံဒေတာကို API သို့ ပေးပို့နိုင်ပြီး ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ ကောက်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းထားသော အညွှန်းများ သို့မဟုတ် ဘောင်ကွက်များကို ပြန်ပေးပါမည်။
AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ ဒေတာအစုံဖန်တီးမှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှု၊ အကဲဖြတ်မှုနှင့် အသုံးချမှုတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ် သို့မဟုတ် အခြေခံအဆောက်အဦ စနစ်ထည့်သွင်းမှုဆိုင်ရာ ကျယ်ပြန့်သောအသိပညာမလိုအပ်ဘဲ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရန် AutoML Vision ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- Kubeflow သည် မည်သည့်အတိုင်းအတာအထိ Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ၎င်း၏ထည့်သွင်းမှု၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် ဘက်စုံသုံးအသင်းများအတွက် သင်ယူမှုမျဉ်းကွေးတို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် မည်သည့်အတိုင်းအတာအထိ ရိုးရှင်းစေသနည်း။
- Colab မှ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးသည် အခမဲ့ GPU/TPU အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ အစည်းအဝေးများကြားတွင် ဒေတာတည်မြဲမှုနှင့် မှီခိုမှုကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အကြီးစားဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များတွင် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို သေချာစေရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။
- ရင်းမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဒေတာအတွဲများအကြား တူညီမှုသည် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများနှင့် သင်ယူမှုနှုန်းရွေးချယ်မှုတို့နှင့်အတူ TensorFlow Hub မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသည့် လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု၏ထိရောက်မှုကို မည်သို့လွှမ်းမိုးနိုင်သနည်း။
- အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်းနည်းလမ်းသည် TensorFlow Hub ဖြင့် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းတွင် ညှိုနှိုင်းချိန်ညှိခြင်းမှ မည်သို့ကွာခြားသနည်း၊ မည်သည့်အခြေအနေများတွင် ပိုမိုအဆင်ပြေသနည်း။
- လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းဖြင့် သင်ဘာနားလည်သနည်း၊ ၎င်းသည် TensorFlow Hub မှ ပေးဆောင်ထားသော အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်နေသည်ဟု သင်ထင်သနည်း။
- သင့်လက်ပ်တော့သည် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် နာရီပေါင်းများစွာ ကြာပါက၊ သင့်ပတ်ဝန်းကျင်ကို မထိခိုက်စေဘဲ လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်နှင့် မှီခိုအားထားမှုများကို စုစည်းရန် VM နှင့်အတူ GPU နှင့် JupyterLab ကို သင်မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုမည်နည်း။
- အကယ်၍ ကျွန်ုပ်သည် စက်တွင်း၌ မှတ်စုစာအုပ်များကို အသုံးပြုနေပြီဆိုလျှင်၊ GPU ဖြင့် VM တွင် JupyterLab ကို အဘယ်ကြောင့် အသုံးပြုသင့်သနည်း။ ကျွန်ုပ်၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို မထိခိုက်စေဘဲ မှီခိုမှု (pip/conda)၊ ဒေတာနှင့် ခွင့်ပြုချက်များကို မည်သို့စီမံခန့်ခွဲနိုင်မည်နည်း။
- Python တွင်အတွေ့အကြုံမရှိသူနှင့် AI ၏အခြေခံသဘောတရားများဖြင့် Keras မှပြောင်းထားသောမော်ဒယ်တစ်ခုကိုတင်ရန်၊ model.json ဖိုင်နှင့် shards များကိုအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန်နှင့် browser တွင်အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမည့်အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီခန့်မှန်းချက်များကိုသေချာစေရန် TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
- Artificial Intelligence တွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦး ဖြစ်သော်လည်း ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းတွင် စတင်သူတစ်ဦးသည် TensorFlow.js ကို မည်သို့ အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
- ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်းအထိ AutoML Vision ဖြင့် စိတ်ကြိုက်ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းမော်ဒယ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသောလုပ်ငန်းအသွားအလာမှာ အဘယ်နည်း။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။