TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု

TensorFlow Playground သည် သုံးစွဲသူများအား အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံများကို စူးစမ်းနားလည်နိုင်စေရန် Google မှ ဖန်တီးထားသည့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဝဘ်အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် အသုံးပြုသူများသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်လေ့လာရန် မတူညီသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများ၊ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများကို စမ်းသပ်နိုင်သည့် အသွင်အပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Playground သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းဆိုင်ရာ အသိပညာမလိုအပ်ဘဲ ရှုပ်ထွေးသော သဘောတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ရန် အလိုလိုသိသောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် စတင်သူများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများအတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

TensorFlow Playground ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ မြင်ယောင်နိုင်စေသည့် စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် လျှို့ဝှက်အလွှာအရေအတွက်၊ စတင်လုပ်ဆောင်မှုအမျိုးအစားနှင့် ကွန်ရက်၏ သင်ယူနိုင်မှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို သင်ယူနိုင်မှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပုံကို ကြည့်ရှုရန် အသုံးပြုသူများသည် ကန့်သတ်ချက်များကို ချိန်ညှိနိုင်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များကိုမွမ်းမံထားသောကြောင့် ကွန်ရက်၏အပြုအမူဆိုင်ရာပြောင်းလဲမှုများကို လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များလည်ပတ်ပုံနှင့် မတူညီသောဒီဇိုင်းရွေးချယ်မှုများသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အကျိုးသက်ရောက်ပုံကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းအပြင် TensorFlow Playground သည် သုံးစွဲသူများအား ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးတွင် မော်ဒယ်လုပ်ဆောင်ပုံကို ကြည့်ရှုရန် မတူညီသောဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် spiral dataset သို့မဟုတ် xor dataset ကဲ့သို့သော ကြိုတင်တင်ထားသောဒေတာအတွဲများမှ ရွေးချယ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ မတူညီသော ဒေတာအတွဲများကို စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုသည် ကွန်ရက်၏ ပုံစံများကို သင်ယူနိုင်မှုနှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းအပေါ် မည်ကဲ့သို့ လွှမ်းမိုးနေသည်ကို သုံးစွဲသူများ မြင်တွေ့နိုင်သည်။

ထို့အပြင်၊ TensorFlow Playground သည် အသုံးပြုသူများအား ဆုံးဖြတ်ချက်ဘောင်နှင့် ဆုံးရှုံးမှုမျဉ်းကွေးကဲ့သို့သော ပုံရိပ်ယောင်ပုံဖော်မှုများမှတစ်ဆင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ချက်ချင်းတုံ့ပြန်ချက်ပေးပါသည်။ ဤမြင်ယောင်မှုများသည် အသုံးပြုသူများအနေဖြင့် ဒေတာထံမှ မော်ဒယ်သည် မည်မျှကောင်းမွန်သည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးပြီး သင့်လျော်မှုလွန်ကဲခြင်း သို့မဟုတ် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းကဲ့သို့သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ မော်ဒယ်၏ ဗိသုကာ သို့မဟုတ် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို အပြောင်းအလဲလုပ်သည့်အခါ ဤမြင်ယောင်ပုံဖော်မှုများကို ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ မြှင့်တင်နိုင်ပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

TensorFlow Playground သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံများကို လေ့လာလိုသည့် စတင်သူများနှင့် မတူညီသော ဗိသုကာလက်ရာများနှင့် ဒေတာအတွဲများကို စမ်းသပ်ရန် ရှာဖွေနေသည့် အတွေ့အကြုံရှိ လေ့ကျင့်သူနှစ်ဦးစလုံးအတွက် အဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက် သဘောတရားများကို စူးစမ်းရှာဖွေရန်အတွက် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် အမြင်အာရုံမျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် TensorFlow Playground သည် အသုံးပြုသူဖော်ရွေသောပုံစံဖြင့် လက်ဖြင့်သင်ကြားမှုနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။

TensorFlow Playground သည် အသုံးပြုသူများအား မတူညီသော ဗိသုကာလက်ရာများ၊ အသက်သွင်းမှုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများဖြင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်စမ်းသပ်မှုများမှတစ်ဆင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတွင် လက်တွေ့ကျသောအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေသည့် အစွမ်းထက်ပညာရေးအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အမြင်အာရုံခံစနစ်နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်ချက်များကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် TensorFlow Playground သည် သုံးစွဲသူများအား စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ သဘောတရားများကို နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်သဘောပေါက်ပြီး ထိရောက်သော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:

Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,