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
ပုံများကို စတုရန်းပုံသဏ္ဍာန်အဖြစ် ပြောင်းလဲရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
ခွေးနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အထူးသဖြင့် လေးထောင့်ပုံသဏ္ဍာန်သို့ ပုံများကို လေးထောင့်ပုံသဏ္ဍာန်သို့ ချိန်ညှိရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပိုက်လိုင်း၏ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအဆင့်ဖြစ်သည်။ လိုအပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, နိဒါန်းနှင့် preprocessing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Vision API သို့မဟုတ် Vision API ကို အသုံးပြုရန် ဆုံးဖြတ်ရာတွင် မည်သည့်အချက်များ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သနည်း။
AutoML Vision API သို့မဟုတ် Vision API ကို အသုံးပြုရန် ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အချက်များစွာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ဤ API နှစ်ခုစလုံးသည် အစွမ်းထက်သော ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုမှုစွမ်းရည်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Cloud Vision API ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့တွင် ကွဲပြားသော ဝိသေသလက္ခဏာများရှိပြီး ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများရှိသည်။ Vision API
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, နိဒါန္း, Python ရှိ Google Cloud Vision API မိတ်ဆက်, 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။
TensorFlow Hub ၏အဓိကအသုံးပြုမှုအခြေအနေကဘာလဲ။
TensorFlow Hub သည် ပြန်သုံးနိုင်သော စက်သင်ယူမှု module များအတွက် သိုလှောင်မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အားကောင်းသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၊ မြှုပ်နှံမှုများနှင့် အခြားအရင်းအမြစ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Hub ၏အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ အဆင်ပြေချောမွေ့စေရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် TensorFlow Hub သည် ကုဒ်ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းကို မည်သို့လွယ်ကူချောမွေ့စေသနည်း။
TensorFlow Hub သည် စက်သင်ယူမှုတွင် ကုဒ်ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းကို များစွာလွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များ၊ မော်ဂျူးများနှင့် မြှုပ်နှံမှုများကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားကာ သိမ်းဆည်းထားကာ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများက ၎င်းတို့ကို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် အလွယ်တကူ ဝင်ရောက်ပြီး ပေါင်းစည်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရုံသာမက အတွင်းတွင် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် အသိပညာမျှဝေမှုကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ကို အသုံးပြု၍ တင်သွင်းလာသော မော်ဒယ်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သနည်း။
TensorFlow.js ကို အသုံးပြု၍ တင်သွင်းလာသော မော်ဒယ်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပြီး အထူးပြုလုပ်ရန်၊ စက်သင်ယူမှုအတွက် ဤ JavaScript စာကြည့်တိုက်၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်သည်။ TensorFlow.js သည် သင့်အား သင်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ကြိုးကိုင်ပြီး ကောင်းစွာ ချိန်ညှိနိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် အထူးပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အဆင့်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow.js မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
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