စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်း၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
စက်သင်ယူခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်း ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီတွင် အသုံးပြုသူများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများတွင် ပါဝင်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ မေးမြန်းချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို chatbots၊ virtual assistant၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြားအရာများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။ Google Cloud Machine ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow Playground သည် သုံးစွဲသူများအား အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံများကို စူးစမ်းနားလည်နိုင်စေရန် Google မှ ဖန်တီးထားသည့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဝဘ်အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် အသုံးပြုသူများသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်လေ့လာရန် မတူညီသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများ၊ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများကို စမ်းသပ်နိုင်သည့် အသွင်အပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Playground သည် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးများပြားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲ၏ အရေးပါမှုသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခု ကြီးလာသောအခါ ၎င်းတွင် ပါရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများသည် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ထားသော ဘောင်များဖြစ်သည်။ သင်တန်းကာလတွင် သင်ယူလေ့မရှိပေ။ အဲဒီအစား သူတို့ဟာ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကိုယ်တိုင်ထိန်းချုပ်ပါတယ်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ အလေးများကဲ့သို့သော လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်ဘောင်များကို သင်ယူသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Cloud computing ဆိုတာဘာလဲ။
Cloud computing သည် အင်တာနက်ပေါ်တွင် အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ခြင်း ပါ၀င်သည့် ပါရာဒိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအခြေခံအဆောက်အအုံကို ပိုင်ဆိုင်ရန် သို့မဟုတ် စီမံခန့်ခွဲရန်မလိုအပ်ဘဲ ဆာဗာများ၊ သိုလှောင်မှု၊ ဒေတာဘေ့စ်များ၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု၊ ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောအရင်းအမြစ်များကို ရယူသုံးစွဲနိုင်စေပါသည်။ ဤမော်ဒယ်သည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှု၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, မိတ်ဆက်ခြင်း, GCP ၏အခြေခံလိုအပ်ချက်များ
GSM စနစ်သည် Linear Feedback Shift Registers ကို အသုံးပြု၍ ၎င်း၏ stream cipher ကို အကောင်အထည်ဖော်ပါသလား။
classical cryptography ၏နယ်ပယ်တွင်၊ မိုဘိုင်းဆက်သွယ်ရေးအတွက် Global System အတွက် အတိုကောက်ဖြစ်သော GSM စနစ်သည် ခိုင်မာသော stream cipher ဖန်တီးရန် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော Linear Feedback Shift Registers (LFSRs) 11 ခုကို အသုံးပြုထားသည်။ LFSRs အများအပြားကို တွဲဖက်အသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ကျပန်းကျပန်းကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းယန္တရား၏ လုံခြုံရေးကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCF Classical Cryptography အခြေခံများ, နိဒါန္း, cryptography မိတ်ဆက်
Rijndael cipher သည် AES cryptosystem ဖြစ်လာရန် NIST မှ ပြိုင်ဆိုင်မှုခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုကို အောင်မြင်ခဲ့ပါသလား။
Rijndael cipher သည် Advanced Encryption Standard (AES) cryptosystem ဖြစ်လာစေရန် 2000 ခုနှစ်တွင် National Institute of Standards and Technology (NIST) မှ ကျင်းပသော ပြိုင်ပွဲတွင် အနိုင်ရရှိခဲ့ပါသည်။ အသက်ကြီးလာသော Data Encryption Standard (DES) ကို လုံခြုံမှုအတွက် စံအဖြစ် အစားထိုးမည့် Symmetric key encryption algorithm အသစ်ကို NIST မှ ရွေးချယ်ရန် ဤပြိုင်ပွဲကို NIST မှ စီစဉ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCF Classical Cryptography အခြေခံများ, AES သည် cipher cryptosystem ဖြစ်သည်, အဆင့်မြင့်စာဝှက်စနစ် (AES)
အများသူငှာသော့ဝှက်စာရိုက်ခြင်း (asymmetric cryptography) ဟူသည် အဘယ်နည်း။
အများသူငှာသော့ဝှက်စာရိုက်ခြင်း (asymmetric cryptography) ဟုလည်းလူသိများသော၊ သည် လျှို့ဝှက်သော့ဝှက်စာဝှက်စနစ် (symmetric cryptography) တွင် သော့ခွဲဝေမှုပြဿနာကြောင့် ပေါ်ထွက်လာသော ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ သော့ခွဲဝေမှုသည် အမှန်ပင် ဂန္ထဝင် စီမက်ထရစ် လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ်တွင် သိသာထင်ရှားသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ အများသူငှာသော့ကုဒ်ဝှက်ရေးစနစ်က ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ထပ်လောင်းမိတ်ဆက်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCF Classical Cryptography အခြေခံများ, public-key စာဝှက်ရေးနိဒါန်း, RSA cryptosystem နှင့်ထိရောက်သောထပ်ကိန်းများ
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