Model Visualization အတွက် TensorBoard မှ ပေးဆောင်သော အင်္ဂါရပ်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် အမျိုးမျိုးသောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေပြီး အရင်းခံဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနက်ပြန်ဆိုခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် TensorBoard မှပေးဆောင်သော အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
1. Scalars- TensorBoard သည် ဆုံးရှုံးမှုနှင့် တိကျမှုမက်ထရစ်များကဲ့သို့ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ scalar တန်ဖိုးများကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် အသုံးပြုသူများအား လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ တိုးတက်မှုကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ မော်ဒယ်၏အပြုအမူကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ကြည့်ရှုနိုင်သည်
2. ဂရပ်ဖစ်များ- TensorBoard သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် မော်ဒယ်၏ လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ချိတ်ဆက်မှုကို နားလည်ရန်အတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဂရပ်ဖစ်ပုံဖော်ခြင်းသည် မော်ဒယ်မှတဆင့် ဒေတာစီးဆင်းမှုကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ကိုယ်စားပြုမှုကို ပေးစွမ်းပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပိတ်ဆို့မှုများ သို့မဟုတ် ဧရိယာများကို အသုံးပြုသူများအား ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးသည်။
3. Histograms- TensorBoard သည် tensor တန်ဖိုးများ ဖြန့်ကျက်ခြင်းကို မြင်သာအောင် လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ မော်ဒယ်အတွင်း ဒေတာပျံ့နှံ့မှုနှင့် ကွဲပြားမှုကို နားလည်ရန်အတွက် ဤအင်္ဂါရပ်သည် အဖိုးတန်ပါသည်။ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ ပြင်ပအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ဘောင်များ၏ အလုံးစုံအရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ဟီစတိုဂရမ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
4. ရုပ်ပုံများ- TensorBoard သည် မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှု သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်မှုအတွင်း ပုံများကို မြင်ယောင်မြင်ယောင်နိုင်စွမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် input data၊ intermediate activations, သို့မဟုတ် generated outputs ကိုစစ်ဆေးခြင်းအတွက်အသုံးဝင်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်သည် သို့မဟုတ် ပုံများစွာကို ဘေးချင်းကပ်ကာ နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပြီး မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။
5. မြှပ်နှံမှုများ- TensorBoard သည် မြှပ်နှံမှုများကို အသုံးပြု၍ မြင့်မားသော အဘက်ဘက်မှ ဒေတာများကို ပုံဖော်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် အသုံးပြုသူများအား ဘက်ပေါင်းစုံမှ ဒေတာများကို အောက်ဘက်မြင် အာကာသထဲသို့ ပုံဖော်နိုင်စေပြီး မြင်ယောင်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ မြှုပ်နှံမှုများကို မတူညီသောဒေတာအချက်များကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို မြင်ယောင်နိုင်စေရန်၊ အစုအဝေးများ သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် အရင်းခံဒေတာဖြန့်ဝေခြင်းဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
6. Profiler- TensorBoard တွင် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည် ပိတ်ဆို့မှုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးသည့် ပရိုဖိုင်းတစ်ခု ပါဝင်သည်။ ပရိုဖိုင်းသည် မတူညီသောလုပ်ဆောင်မှုများ၏ လုပ်ဆောင်ချိန်နှင့် မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် စွမ်းဆောင်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ပရိုဖိုင်းကို ကွန်ပျူတာဟော့စပေါ့များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
7. ပရိုဂျက်တာ- TensorBoard ၏ ပရိုဂျက်တာ လုပ်ဆောင်ချက်သည် သုံးစွဲသူများအား ဘက်ပေါင်းစုံမှ မြင့်မားသော အချက်အလက်များကို အပြန်အလှန် စူးစမ်းရှာဖွေနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား မတူညီသော ရှုထောင့်များမှ ဒေတာများကို လမ်းကြောင်းရှာစစ်ဆေးနိုင်စေမည့် 3D အမြင်အာရုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ပရိုဂျက်တာသည် ရုပ်ပုံများ၊ မြှုပ်သွင်းမှုများနှင့် အသံအပါအဝင် ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းကို ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် စွယ်စုံသုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
TensorBoard သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် အင်္ဂါရပ်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များတွင် စကေလာများ၊ ဂရပ်များ၊ ဟီစတိုဂရမ်များ၊ ရုပ်ပုံများ၊ မြှပ်နှံမှုများ၊ ပရိုဖိုင်းနှင့် ပရိုဂျက်တာတို့ ပါဝင်သည်။ ဤမြင်ယောင်ပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိစေကာ ၎င်းတို့၏ အပြုအမူကို နားလည်ကာ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- ကြီးကြပ်မှု နှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို တစ်ချိန်တည်းတွင် အကောင်အထည်ဖော်သည့် AI စံပြလေ့ကျင့်မှု အမျိုးအစားရှိပါသလား။
- ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုစနစ်များတွင် သင်ယူမှုသည် မည်သို့ဖြစ်သနည်း။
- Google Cloud Machine Learning/AI Platform တွင် Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းအတွက် မည်သည့် algorithms အမျိုးအစားများရှိပြီး ၎င်းတို့ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
- kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊
- ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော NLG မော်ဒယ်လ်ဂျစ်ကို NLG မှလွဲ၍ အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
- စက်သင်ယူခြင်း၏ နောက်ထပ်အသေးစိတ်အဆင့်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
- TensorBoard သည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် အသင့်တော်ဆုံးကိရိယာဖြစ်ပါသလား။
- ဒေတာကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်တဲ့အခါ ဒေတာကို ဘက်လိုက်မှုမရှိအောင် ဘယ်လိုလုပ်နိုင်မလဲ။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။