Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် Android မိုဘိုင်းအက်ပ်ရှိပါသလား။
ဟုတ်ပါသည်၊ Google Cloud Platform (GCP) ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် Android မိုဘိုင်းအက်ပ်များစွာရှိပါသည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် စနစ်စီမံခန့်ခွဲသူများကို သွားရင်းလာရင်း ၎င်းတို့၏ cloud အရင်းအမြစ်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းတို့ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ ယင်းအပလီကေးရှင်းတစ်ခုသည် Google Play Store တွင်ရရှိနိုင်သော တရားဝင် Google Cloud Console အက်ပ်ဖြစ်သည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, မိတ်ဆက်ခြင်း, GCP ပြုစုသူနှင့်စီမံခန့်ခွဲရေးကိရိယာများ
Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud Platform (GCP) ကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အရင်းအမြစ်များကို ထိထိရောက်ရောက်ကိုင်တွယ်ရန်၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် လုံခြုံရေးနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန်အတွက် ကိရိယာမျိုးစုံနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ GCP ကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းများစွာ ရှိပြီး တစ်ခုစီသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုဘဝစက်ဝန်းတွင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုစီကို ထမ်းဆောင်လျက်ရှိသည်။ 1. Google Cloud Console- Google Cloud Console သည် ဝဘ်အခြေခံတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, မိတ်ဆက်ခြင်း, GCP ပြုစုသူနှင့်စီမံခန့်ခွဲရေးကိရိယာများ
Keras သည် TFlearn ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Deep Learning TensorFlow စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပါသလား။
Keras နှင့် TFlearn တို့သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုအတွက် အစွမ်းထက်သော Open-source စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow ၏ထိပ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော နာမည်ကြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ Keras နှင့် TFlearn နှစ်ခုစလုံးသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း သီးခြားသတ်မှတ်မှုအပေါ် မူတည်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေမည့် ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများရှိနေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn
TensorFlow 2.0 နှင့်နောက်ပိုင်းတွင်၊ စက်ရှင်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုတော့ပါ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် အကြောင်းပြချက် ရှိပါသလား။
TensorFlow 2.0 နှင့် နောက်ပိုင်းဗားရှင်းများတွင် TensorFlow ၏ အစောပိုင်းဗားရှင်းများတွင် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သော session များ၏သဘောတရားကို ရပ်တန့်ထားသည်။ ဂရပ်များ သို့မဟုတ် ဂရပ်များ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် TensorFlow 1.x တွင် Sessions များကို အသုံးပြုပြီး မည်သည့်အချိန်နှင့် တွက်ချက်မှုဖြစ်သည်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ သို့သော် TensorFlow 2.0 ၏နိဒါန်းနှင့်အတူ၊ စိတ်အားထက်သန်စွာလုပ်ဆောင်မှုဖြစ်လာခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, TensorFlow အခြေခံ
Google Vision API တွင် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud ၏ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော Google Vision API သည် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအပါအဝင် အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံနားလည်နိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အရာဝတ္တုအသိအမှတ်ပြုခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ရုပ်ပုံများအတွင်းရှိအရာဝတ္တုများကိုတိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် API သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအမျိုးအစားအုပ်စုများကိုအသုံးပြုသည်။ ဤကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် API ၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများအတွက် ရည်ညွှန်းအချက်များအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း
စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
စကားလုံးကိုယ်စားပြုပုံများကို ပုံသဏ္ဍာန်အဖြစ်မြင်ယောင်ရန် သင့်လျော်သောပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ပေးရန်အတွက် မြှပ်ထားသောအလွှာကိုအသုံးပြုရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်း၏အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာရန်လိုအပ်ပါသည်။ Word embeds များသည် စကားလုံးများကြားတွင် semantic ဆက်စပ်မှုကို ဖမ်းယူပေးသည့် ဆက်တိုက် vector space အတွင်းရှိ စကားလုံးများ၏ သိပ်သည်းသော vector များကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဒါတွေက မြှပ်နေတာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Max pooling သည် အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေးတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏အခြေအနေတွင်၊ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကိုနမူနာချရန်အတွက် ပေါင်းစပ်အလွှာများပြီးနောက် max pooling ကို အသုံးပြုသည်၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ အဓိကရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အသုံးပြုသည့် convolutional neural network (CNN) လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များတွင်၊ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံများမှ အကြမ်းထည် pixel တန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တိုက်ရိုက်မသင့်လျော်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
TensorFlow.js တွင်လည်ပတ်နေသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏နယ်ပယ်တွင်၊ အပြိုင်အဆိုင်သင်ယူခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် လုံးဝမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော်လည်း ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ Asynchronous သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း
TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow Keras Tokenizer API သည် Natural Language Processing (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည့် စာသားဒေတာကို ထိရောက်သော တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပါသည်။ TensorFlow Keras တွင် Tokenizer instance ကို configure လုပ်သောအခါ၊ သတ်မှတ်နိုင်သည့် parameters များထဲမှ တစ်ခုသည် frequency ကိုအခြေခံ၍ သိမ်းဆည်းရမည့် စကားလုံးအများဆုံးအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် `num_words` parameter ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, တိုကင်ယူခြင်း