နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) သည် ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို စံနမူနာပြုနိုင်သော အလွှာများစွာရှိသော nodes သို့မဟုတ် နျူရွန်များဖြင့် သွင်ပြင်လက္ခဏာအတု အာရုံကြောကွန်ရက် (ANN) အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ခေတ်မီဆန်းသစ်သော မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကျသော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို နားလည်ခြင်းသည် မော်ဒယ်အမြင်အာရုံအတွက် TensorBoard ကဲ့သို့ ကိရိယာများကို အသုံးချရန်အတွက် အရေးကြီးသည်၊၊ ၎င်းသည် ဤမော်ဒယ်များ၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေပါသည်။

Deep Neural Networks ၏ဗိသုကာ

နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံတွင် အဝင်အလွှာတစ်ခု၊ ဝှက်ထားသော အလွှာများစွာနှင့် အထွက်အလွှာတစ်ခုတို့ ပါဝင်သည်။ အလွှာတစ်ခုစီသည် အလေးချိန်များဖြင့် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော node သို့မဟုတ် နျူရွန်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ကွန်ရက်တစ်ခု၏ အတိမ်အနက်သည် ၎င်းတွင်ပါရှိသော ဝှက်ထားသော အလွှာအရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ အဝင်နှင့် အထွက်အလွှာကြားရှိ အလွှာများသည် အဝင်ဒေတာကို ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများပြုလုပ်ရန် အထွက်အလွှာမှ အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်အတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။

- Input Layer: ၎င်းသည် မော်ဒယ်သို့ ဒေတာများ ပေးပို့သည့် ကွန်ရက်၏ ပထမအလွှာဖြစ်သည်။ ဤအလွှာရှိ နူရွန်အရေအတွက်သည် ထည့်သွင်းဒေတာရှိ အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။

- ဝှက်ထားသော အလွှာများ: ဤအလွှာများသည် input data ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်သည်။ လျှို့ဝှက်အလွှာရှိ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် ယခင်အလွှာရှိ နျူရွန်များထံမှ သွင်းအားများကို လက်ခံရရှိပြီး ၎င်းတို့ကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပြီး နောက်အလွှာရှိ နျူရွန်များထံသို့ အထွက်ကို ပေးပို့သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုမှ လေ့လာနိုင်သော ပုံစံများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုသည် ဝှက်ထားသော အလွှာအရေအတွက်နှင့် တိုးလာသည်။

- အထွက်အလွှာ: ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုများ၏ရလဒ်များထွက်ရှိနေသည့် ကွန်ရက်၏နောက်ဆုံးအလွှာဖြစ်သည်။ ဤအလွှာရှိ နျူရွန်အရေအတွက်သည် လိုချင်သော အထွက်အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ binary အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ခုအား ထုတ်ရန်အတွက် sigmoid activation function ပါရှိသော အာရုံကြောတစ်ခုတည်းရှိနိုင်သည်။

အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များ

အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်စေခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်အတွင်းသို့ လိုင်းမဟုတ်သည့်အရာများကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ ဘုံဖွင့်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်သည်-

- Sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်: Maps သည် 0 နှင့် 1 အကြား အကွာအဝေးတစ်ခုသို့ ထည့်သွင်းထားသော တန်ဖိုးများကို binary အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် သင့်လျော်စေသည်။ သို့သော် ပျောက်ကွယ်သွားသော gradient ပြဿနာကို ခံစားရနိုင်သည်။

- ReLU (ပြင်ဆင်ထားသော Linear ယူနစ်): အဖြစ်သတ်မှတ်သည်။ ၊ ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာကို လျော့ပါးစေရန် ၎င်း၏ ရိုးရှင်းမှုနှင့် စွမ်းရည်ကြောင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။ Leaky ReLU နှင့် Parametric ReLU ကဲ့သို့သော မူကွဲများသည် စံ ReLU ၏ ကန့်သတ်ချက်အချို့ကို ဖြေရှင်းပေးသည်။

- Tanh လုပ်ဆောင်ချက်: -1 နှင့် 1 အကြား အကွာအဝေးတစ်ခုသို့ မြေပုံများထည့်သွင်းမှုတန်ဖိုးများကို sigmoid လုပ်ဆောင်ချက်ထက် ပိုမိုအားကောင်းသော gradient များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းကို ဝှက်ထားသောအလွှာများတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

Deep Neural Networks များကို လေ့ကျင့်ခြင်း။

နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ခန့်မှန်းထားသော နှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုများကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် နျူရွန်များကြား ချိတ်ဆက်မှုများ၏ အလေးချိန်များကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် နောက်ပြန်ပြန့်ပွားခြင်းနှင့် gradient ဆင်းသက်ခြင်းမှတဆင့် ရရှိသည်။

- နောက်ကြောင်းပြန်ထွက်လာပါတယ်။: ၎င်းသည် ကွင်းဆက်စည်းမျဉ်းအရ အလေးချိန်တစ်ခုစီနှင့်စပ်လျဉ်း၍ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၏ gradient ကိုတွက်ချက်ရန် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကွန်ရက်ကို အမှားအယွင်းမှ သင်ယူနိုင်စေပါသည်။

- Gradient အဆင်း: ဤ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန် အလေးချိန်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ချိန်ညှိပေးပါသည်။ Stochastic Gradient Descent (SGD)၊ Adam နှင့် RMSprop ကဲ့သို့သော မူကွဲများသည် gradient ၏ပြင်းအားနှင့် gradient ၏ ဦးတည်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ အလေးချိန်များကို အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းအတွက် မတူညီသောချဉ်းကပ်မှုများကို ပေးဆောင်သည်။

Deep Neural Networks တွင် စိန်ခေါ်မှုများ

နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်း၊ ပျောက်ကွယ်သွားခြင်း/ပေါက်ကွဲနေသော gradients နှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအများအပြားလိုအပ်ခြင်းတို့ကဲ့သို့သော ပြဿနာများကြောင့် လေ့ကျင့်ရန် စိန်ခေါ်နိုင်ပါသည်။

- အဝတ်အစား− မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာသင်ယူနိုင်ပြီး မမြင်ရသောဒေတာတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို လျော့နည်းစေသည့် ဆူညံသံများနှင့် အစွန်းအထင်းများကို ဖမ်းယူသည့်အခါ ဖြစ်ပေါ်သည်။ ကျောင်းထွက်ခြင်း၊ စောစီးစွာ ရပ်တန့်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် တိုက်ဖျက်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

- ပျောက်ကွယ်ခြင်း/ပေါက်ကွဲနေသော အဆင့်များ: gradient များသည် သေးငယ်လွန်းခြင်း သို့မဟုတ် ကြီးမားလွန်းသဖြင့် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဟန့်အတားဖြစ်စေသောအခါတွင် အဆိုပါပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ gradient clipping၊ batch normalization နှင့် အလေးများကို ဂရုတစိုက် အစပြုခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် အဆိုပါပြဿနာများကို လျော့ပါးသက်သာစေပါသည်။

- ဒေတာလိုအပ်ချက်များ: နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ လိုအပ်သည်။ ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းတို့သည် ဒေတာအကန့်အသတ်ရှိသည့်အခါ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန် အသုံးပြုသည့်ဗျူဟာများဖြစ်သည်။

Model Visualization အတွက် TensorBoard

TensorBoard သည် လူကြိုက်များသော နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow အတွက် အမြင်အာရုံအတွက် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို နားလည်ရန်၊ အမှားရှာရန်နှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းကိရိယာအစုံကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။

- ကြေးနန်းများ: လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို စောင့်ကြည့်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အချိန်နှင့်အမျှ ဆုံးရှုံးမှုနှင့် တိကျမှုကဲ့သို့သော စကေးတန်ဖိုးများကို ခြေရာခံပြီး မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

- သရုပ်ပြဇယား: ကွန်ရက်မှတဆင့် ဒေတာစီးဆင်းမှုနှင့် ဗိသုကာပညာဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် မော်ဒယ်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

- Histogram: လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဤတန်ဖိုးများ မည်သို့ပြောင်းလဲသည်ကို နားလည်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အလေးများ၊ ဘက်လိုက်မှုများနှင့် အခြားတင်းဒါများကို ဖြန့်ကျက်ပြသပါ။

- Visualizer ထည့်သွင်းခြင်း။: ဒေတာအတွင်းရှိ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖော်ပြနိုင်သည့် အောက်ဘက်မြင် အာကာသအတွင်း စကားလုံးထည့်သွင်းမှုများကဲ့သို့သော မြင့်မားသော အဘက်ဘက်မှ ဒေတာများကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

- images ကို: ရုပ်ပုံဒေတာ ပါ၀င်သည့် အလုပ်များတွင် အထူးအသုံးဝင်သော ကွန်ရက်မှတဆင့် ဖြတ်သွားသော ပုံများကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

လက်တွေ့ဥပမာ

မတူညီသောအတန်း ၁၀ ခုတွင် 10 60,000×32 ရောင်စုံရုပ်ပုံများပါ ၀ င်သော CIFAR-32 ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ကွန်ရက်တွင် 10 နူရွန်များ (3072 × 32 ပစ်ဇယ် x 32 အရောင်ချန်နယ်များ)၊ အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ပေါင်းစပ်အလွှာအမြောက်အမြား၊ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများနှင့် နောက်တွင် အတန်းအစား 3 နှင့် သက်ဆိုင်သည့် နူရွန် 10 ပါရှိသော အထွက်အလွှာတစ်ခု ကွန်ရက်တွင် တည်ဆောက်မှုတစ်ခု ပါရှိသည်။

လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း TensorBoard သည် ဆုံးရှုံးမှုနှင့် တိကျမှုမက်ထရစ်များကို စောင့်ကြည့်ရန်၊ ကွန်ရက်၏ဗိသုကာလက်ရာကို မြင်ယောင်ကာ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို စစ်ဆေးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးတိကျမှု မြင့်မားသည့်နေရာတွင် overfitting ကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို အဖြေရှာရာတွင် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ဤအချက်အလက်သည် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော၊ သို့သော် မှန်ကန်မှု နည်းပါးပြီး မော်ဒယ်သည် ယေဘုယျအားဖြင့် ကောင်းမွန်ခြင်းမရှိကြောင်း ညွှန်ပြပါသည်။

နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို ပုံဖော်နိုင်သည့် စက်သင်ယူမှုကိရိယာအစုံတွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ အောင်မြင်သော အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် ၎င်းတို့၏ ဗိသုကာပညာ၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော စိန်ခေါ်မှုများကို စေ့စေ့စပ်စပ် နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။ TensorBoard ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် ဤမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် မရှိမဖြစ် သိမြင်နားလည်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး လေ့ကျင့်သူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒီဇိုင်းများကို ထိရောက်စွာ ပြုပြင်မွမ်းမံရန်နှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• အကယ်၍ တစ်ဦးတစ်ယောက်သည် Google မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုပြီး ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဥပမာတွင် လေ့ကျင့်နေပါက လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှရရှိသောတိုးတက်မှုများကို Google က ထိန်းသိမ်းထားပါသလား။
• သင်တန်းမစမီ မည်သည့် ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရမည်နည်း။
• ဆုတ်ယုတ်မှုတာဝန်ဆိုတာ ဘာလဲ။
• Vertex AI နှင့် AutoML ဇယားများအကြား မည်သို့ကူးပြောင်းနိုင်သနည်း။
• R-squared၊ ARIMA သို့မဟုတ် GARCH ကဲ့သို့သော econometric မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ငွေကြေးဒေတာကို အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် Kaggle ကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
• နှလုံးသွေးကြောကျဉ်းရောဂါ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
• Google Cloud Machine Learning ကို Vertex AI အဖြစ် အမည်ပြောင်းခြင်းအတွက် အမှန်တကယ် အပြောင်းအလဲများကား အဘယ်နည်း။
• မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း မက်ထရစ်များသည် အဘယ်နည်း။
• linear regression ဆိုတာ ဘာလဲ။
• မတူညီသော ML မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး master AI တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

• field: ဉာဏ်ရည်တု
• ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
• သင်ခန်းစာကို: စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့် (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
• Topic: မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ် (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)