ကြီးမားသော ဘာသာစကားဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကား အဘယ်နည်း။
ကြီးမားသောဘာသာစကားဆိုင်ရာမော်ဒယ်များသည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အများအပြားနှင့် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို နားလည်ပြီး ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဒီတုန့်ပြန်မှုမှာတော့ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် TensorFlow.js အတွက် အဓိကအသုံးပြုသည့်ကိစ္စဖြစ်သနည်း။
Transfer learning သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အလုပ်အသစ်များကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသောပုံစံများကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ ၎င်းတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် မော်ဒယ်ကိုယူကာ မတူညီသော်လည်း ဆက်စပ်ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ၎င်း၏သင်ယူထားသော အသိပညာကို ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning model ကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning (NSL) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုစီသည် ခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့် 1: ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း ပထမအဆင့်သည် စုဆောင်းရန်နှင့် စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Hub သည် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သော မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မည်သို့အားပေးသနည်း။
TensorFlow Hub သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သော မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အားပေးသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI အသိုက်အဝန်းမှ အလွယ်တကူမျှဝေခြင်း၊ ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု သိုလှောင်မှုကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ၎င်းသည် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး မော်ဒယ်အသစ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးကာ သုတေသီများအတွက် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေပါသည်။
လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းသည် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တိကျသောလုပ်ငန်းတာဝန် သို့မဟုတ် ဒေတာအတွဲတစ်ခုသို့ အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်စေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ချိန်ညှိခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းသည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းပုံစံများအတွက် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
Transfer learning သည် object detection model အတွက် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အတုထောက်လှမ်းရေးနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အလုပ်တစ်ခုမှ တစ်ခုသို့ သင်ယူထားသော အသိပညာများကို လွှဲပြောင်းနိုင်စေကာ မော်ဒယ်အား ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပမာဏကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်စေပါသည်။ Google Cloud ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, iOS တွင် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်