လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအတွက် AutoML Vision ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
AutoML Vision သည် သုံးစွဲသူများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လွယ်ကူစွာ လေ့ကျင့်အသုံးချနိုင်စေရန် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အဖိုးတန်ပစ္စည်းတစ်ခုဖြစ်စေသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအားသာချက်များကို အသေးစိပ်လေ့လာ၍ ပေးဆောင်ပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်တွင် အဘယ်သွေဖည်မှုများကို တွေ့ရှိရသနည်း။
မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်မှ သွေဖည်သွားနိုင်သည်။ ယေဘူယျ အမှားအယွင်းများဟုလည်း ခေါ်သော ဤသွေဖည်မှုများသည် မော်ဒယ်နှင့် ဒေတာရှိ အချက်များစွာကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ AutoML Vision ၏အခြေအနေတွင်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
တံဆိပ်မကပ်ထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် သင့်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အခြားပြဿနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါက သင်ဘာလုပ်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ တံဆိပ်တပ်ထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အခြားပြဿနာများကို ကြုံတွေ့ရသည်မှာ အဆန်းမဟုတ်ပါ။ ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ရာတွင် လူသားအမှား၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဤပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဒါတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ အရေးကြီးတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
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 နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု algorithms များကို အသုံးချပြီး အများအပြားကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Machine Learning တွင် AutoML Vision ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
AutoML Vision သည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန်နှင့် အရှိန်မြှင့်ရန် ရည်ရွယ်သည့် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှုတွင် ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ သုံးစွဲသူများအား အနည်းငယ်မျှသော အားထုတ်မှုဖြင့် အလွန်တိကျသော ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်