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 ၏ အဆင့်မြင့် API များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော အားကောင်းသည့် open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးပြုနိုင်စေရန် ကျယ်ပြန့်သောကိရိယာများနှင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow သည် အဆင့်နိမ့်နှင့် အဆင့်မြင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ တစ်ခုစီသည် မတူညီသော abstraction နှင့် ရှုပ်ထွေးမှုအဆင့်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ အဆင့်မြင့် API များဖြစ်သည့် TensorFlow
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
Tensorflow 1 နှင့် Tensorflow 2 ဗားရှင်းများအကြား Iris dataset ကို တင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတွင် အဓိကကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
iris dataset ကို တင်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပေးထားသော မူရင်းကုဒ်သည် TensorFlow 1 အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး TensorFlow 2 နှင့် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပါ။ ဤကွဲလွဲမှုသည် TensorFlow ၏ အသစ်ထွက်ဗားရှင်းတွင် မိတ်ဆက်ထားသော အချို့သော အပြောင်းအလဲများနှင့် အပ်ဒိတ်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည်၊၊ သို့သော် နောက်ပိုင်းတွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြသွားပါမည်။ TensorFlow နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်မည့် အကြောင်းအရာများ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
Keras မော်ဒယ်ကို ဦးစွာအသုံးပြုပြီးနောက် TensorFlow ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုခြင်းထက် TensorFlow ခန့်မှန်းချက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် Keras နှင့် TensorFlow နှစ်ခုစလုံးသည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် စွမ်းရည်များစွာကို ပေးဆောင်သည့် ရေပန်းစားသောဘောင်များဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း Keras သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေမည့် အဆင့်မြင့် API ကို ပေးပါသည်။ တချို့ကိစ္စတွေမှာ အဲဒါကို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ခန့်မှန်းချက်များနှင့်အတူ Keras တက်ချဲ့ထွင်
အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းသည် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Pooling သည် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရန်အတွက် convolutional neural networks (CNNs) တွင် အသုံးများသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် input data မှအရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကိုထုတ်ယူရန်နှင့် network ၏ထိရောက်မှုကိုတိုးတက်စေခြင်းတွင်အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံသဏ္ဍာန်ကို လျှော့ချရာတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းအား မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးသည်ဟူသော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
နမူနာယူမှုအပေါ်အခြေခံ၍ မော်ဒယ်သင်ယူမှုပုံစံများကို တားဆီးရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို သင်မည်ကဲ့သို့ ပေါင်းစပ်နိုင်မည်နည်း။
လေ့ကျင့်နမူနာများ၏ အစီအစဥ်အလိုက် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို သင်ယူမှုပုံစံများမှ တားဆီးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မွှေနှောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာကို မွှေနှောက်ခြင်းဖြင့် နမူနာသည် နမူနာတင်ပြသည့်အစီအစဥ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများကို အမှတ်မထင်လေ့လာမိကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် ဒေတာများကို တင်ရန်နှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော ဒစ်ဂျစ်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် ဒေတာကို တင်ပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို များစွာလွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် ဒေတာတင်ခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် အမျိုးမျိုးသောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်ထားပြီး သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို ထိရောက်စွာပြင်ဆင်နိုင်စေပါသည်။ ဒေတာအတွက် အခြေခံစာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကုဒ်အတိုအထွာတွင် အသုံးပြုသည့် ခေါ်ဆိုမှုနှစ်ခုသည် အဘယ်နည်း၊ ခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုစီ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
ပေးထားသော ကုဒ်အတိုအထွာတွင်၊ "ModelCheckpoint" နှင့် "EarlyStopping" ဟူ၍ ခေါ်ဆိုမှု နှစ်ခုရှိသည်။ ပြန်လည်ခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုစီသည် cryptocurrency ခန့်မှန်းမှုအတွက် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် "ModelCheckpoint" ခေါ်ဆိုမှုကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား တိကျသော မက်ထရစ်ကို စောင့်ကြည့်နိုင်စေသည်၊
Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့တွင် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် တင်သွင်းရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
Cryptocurrency စျေးနှုန်းများကို ခန့်မှန်းရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် TensorFlow နှင့် Keras ကို အသုံးပြု၍ Python တွင် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စာကြည့်တိုက်များစွာကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့အား RNN များနှင့်အတူ အလုပ်လုပ်နိုင်စေရန်၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ရန်၊ သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ရလဒ်များကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေ၊
အတွဲလိုက်များနှင့် အညွှန်းများကို ဖန်တီးပြီးနောက် ဆက်တိုက်ဒေတာစာရင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စီးရီးများနှင့် အညွှန်းများကို ဖန်တီးပြီးနောက် ဆက်တိုက်ဒေတာစာရင်းကို မွှေနှောက်ခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် Python, TensorFlow, နှင့် Keras တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ၏ နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် ဤအလေ့အကျင့်သည် အထူးသက်ဆိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ပာ Crypto RNN ကိုပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့်ဖန်တီးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်