PDA သည် palindrome strings များ၏ဘာသာစကားကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါသလား။
Pushdown Automata (PDA) သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို လေ့လာရန် သီအိုရီကွန်ပြူတာသိပ္ပံတွင် အသုံးပြုသည့် တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ PDA များသည် မတူညီသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို နားလည်ရန် အခြေခံကိရိယာအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ၏ အခြေအနေတွင် အထူးသက်ဆိုင်ပါသည်။ ယင်းနှင့်ပတ်သက်၍ မေးခွန်းထုတ်စရာရှိ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, Pushdown Automata ဖြစ်သည်, PDAs: Pushdown Automata ဖြစ်သည်
Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
Ensemble learning သည် စနစ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစုလိုက် သင်ယူခြင်း၏ နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံ အယူအဆမှာ မော်ဒယ်များစွာ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ထွက်ပေါ်လာသော မော်ဒယ်သည် မကြာခဏ ပါဝင်သော မော်ဒယ်လ်တစ်ဦးချင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ထက် သာလွန်နိုင်သည် ။ ကွဲပြားခြားနားသောချဉ်းကပ်မှုအများအပြားရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အချိန်ကိုက်တိုက်ခိုက်မှုဆိုတာဘာလဲ။
အချိန်ကိုက်တိုက်ခိုက်မှုသည် ကုဒ်ဝှက်စနစ်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် အချိန်အတိုင်းအတာအတွင်း ပြောင်းလဲမှုများကို အသုံးချကာ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်တွင် ဘေးထွက်ချန်နယ်တိုက်ခိုက်မှုအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအချိန်ဇယားကွဲပြားမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ တိုက်ခိုက်သူများသည် အသုံးပြုနေသည့် ကုဒ်ဝှက်ကီးများအကြောင်း အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ ဤတိုက်ခိုက်မှုပုံစံသည် မှီခိုအားထားရသော စနစ်များ၏ လုံခြုံရေးကို ထိခိုက်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/ACSS အဆင့်မြင့် ကွန်ပျူတာစနစ်များ လုံခြုံရေး, အချိန်ကိုက်တိုက်ခိုက်မှုများ, CPU အချိန်ကိုက်တိုက်ခိုက်မှု
စိတ်မချရသော သိုလှောင်မှုဆာဗာများ၏ လက်ရှိဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
မယုံကြည်ရသော သိုလှောင်မှုဆာဗာများသည် ၎င်းတို့တွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် အချက်အလက်များ၏ လျှို့ဝှက်မှု၊ ခိုင်မာမှုနှင့် ရရှိနိုင်မှုကို အလျှော့ပေးသောကြောင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသော ခြိမ်းခြောက်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။ ဤဆာဗာများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ၎င်းတို့၏ သင့်လျော်သော လုံခြုံရေးအစီအမံများ မရှိခြင်းကြောင့် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့အား တိုက်ခိုက်မှုအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးနှင့် ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းများ နှင့် တို့အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/ACSS အဆင့်မြင့် ကွန်ပျူတာစနစ်များ လုံခြုံရေး, သိုလှောင်မှုလုံခြုံရေး, စိတ်မချရသော သိုလှောင်မှု ဆာဗာများ
ဆက်သွယ်ရေးလုံခြုံရေးအတွက် လက်မှတ်နှင့် အများသူငှာသော့များ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
စာတိုပေးပို့ခြင်း လုံခြုံရေးတွင်၊ လက်မှတ်နှင့် အများသူငှာသော့ချက်များ၏ သဘောတရားများသည် အဖွဲ့အစည်းများအကြား ဖလှယ်ထားသော မက်ဆေ့ချ်များ၏ ခိုင်မာမှု၊ စစ်မှန်မှုနှင့် လျှို့ဝှက်ချက်များကို သေချာစေရန်အတွက် အဓိကကျသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလျှို့ဝှက်စာဝှက်အစိတ်အပိုင်းများသည် ဆက်သွယ်ရေးပရိုတိုကောများကို လုံခြုံစေရန်အတွက် အခြေခံဖြစ်ပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်မှတ်များ၊ ကုဒ်ဝှက်ခြင်းနှင့် သော့လဲလှယ်ခြင်းပရိုတိုကောများကဲ့သို့သော လုံခြုံရေးယန္တရားအမျိုးမျိုးတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ စာထဲတွင် လက်မှတ်တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/ACSS အဆင့်မြင့် ကွန်ပျူတာစနစ်များ လုံခြုံရေး, messaging, စာတိုပေးပို့ခြင်း လုံခြုံရေး
ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင်၊ မည်သည့်ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုအတွက်မဆို သင့်လျော်သော algorithm တစ်ခုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ရွေးချယ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်သည် သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် မသင့်လျော်သည့်အခါ၊ ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးရလဒ်များ၊ တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်များ တိုးလာခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ရှိရန် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
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