PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
TensorBoard နှင့် Matplotlib တို့သည် PyTorch တွင် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ Matplotlib သည် အမျိုးမျိုးသော ဂရပ်ဖစ်များနှင့် ဇယားကွက်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် စွယ်စုံရ စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း TensorBoard သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုအံဝင်ခွင်ကျရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို မည်သို့ ဂရပ်ဖစ်နိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို ဂရပ်ဖစ်စေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python နှင့် PyTorch တို့တွင် ရရှိနိုင်သော နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
matplotlib ကို အသုံးပြု၍ အဆုတ်စကင်န်ချပ်များ၏ pixel array များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ပြသနိုင်မည်နည်း။
matplotlib ကို အသုံးပြု၍ အဆုတ်စကင်န်ချပ်များ၏ pixel arrays များကိုပြသရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆင့်ဆင့်လုပ်ဆောင်မှုကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ Matplotlib သည် ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းအတွက် အသုံးများသော Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အရည်အသွေးမြင့် ကွက်ကွက်များနှင့် ပုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ကိရိယာမျိုးစုံကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ပထမဦးစွာ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် matplotlib စာကြည့်တိုက်ကို တင်သွင်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နေပုံကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်စကင်န်များကို မြင်ယောင်နိုင်စေရန် မည်သည့်စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်သနည်း။
TensorFlow ဖြင့် 3D convolutional neural network ကိုအသုံးပြု၍ Kaggle lung cancer detection competition တွင် အဆုတ်စကင်န်များကို မြင်ယောင်နိုင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာကြည့်တိုက်များစွာကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် အဆုတ်စကင်န်ဒေတာကို တင်ရန်၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် မြင်သာစေရန်အတွက် လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ 1. TensorFlow- TensorFlow သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ကြားရေး စာကြည့်တိုက် တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နေပုံကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဤသင်ခန်းစာတွင် မည်သည့်စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုမည်နည်း။
Kaggle ပြိုင်ဆိုင်မှုတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် 3D convolutional neural networks (CNNs) ဆိုင်ရာ ဤသင်ခန်းစာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာကြည့်တိုက်များစွာကို အသုံးပြုပါမည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ဒေတာဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုပါမည်- 1. TensorFlow- TensorFlow သည် လူကြိုက်များသော open-source နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်ကို တီထွင်ဖန်တီးထားခြင်းဖြစ်သည်
Python ကို အသုံးပြု၍ SVM တစ်ခုကို အစမှ ဖန်တီးရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
Python ကို အသုံးပြု၍ ပံ့ပိုးမှု vector စက် (SVM) ကို ဖန်တီးရန်၊ အသုံးပြုနိုင်သည့် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် SVM အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် လိုအပ်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤပြည့်စုံသောအဖြေတွင် SVM တစ်ခုဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် အဓိက စာကြည့်တိုက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, scratch မှ SVM တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ရှိ matplotlib module ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာကို သင်မည်သို့မြင်ယောင်နိုင်သနည်း။
Python ရှိ matplotlib မော်ဂျူးသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဒေတာကို မြင်ယောင်ရန် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ပိုမိုနားလည်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေရန် အရည်အသွေးမြင့်ကွက်များနှင့် ဇယားများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် ကျယ်ပြန့်သောလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဒီအဖြေမှာတော့ ဘယ်လိုသုံးရမလဲဆိုတာ ရှင်းပြပေးပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အကောင်းဆုံးမထိုက်မတန်ဆင်ခြေလျှော Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ကို အသုံးပြု၍ ဖြန့်ခွဲကွက်တစ်ခုတွင် ဒေတာအမှတ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့မြင်နိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင်၊ ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းသည် ဒေတာအတွဲအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီကို ကွက်ကွက်ပေါ်ရှိ အမှတ်အသားတစ်ခုဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည့် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို မြင်ယောင်ရန် Scatter plot များကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ Python သည် ဖန်တီးပေးသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ကိရိယာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အကောင်းဆုံးမထိုက်မတန်ဆင်ခြေလျှော Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များ သည် အဘယ်နည်း။
Python တွင် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သော လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Python တွင်အသုံးပြုသော အဓိကစာကြည့်တိုက်များကို လေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် အသုံးချမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။ 1. NumPy: NumPy သည် a
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Datalab သည် မည်သည့် visualization library ကို အသုံးပြုပြီး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကြား ဆက်စပ်မှုများကို မြင်သာအောင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော မှတ်စုစာအုပ်အခြေခံ ကိရိယာ Datalab သည် ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အင်္ဂါရပ်မျိုးစုံကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကြား ဆက်စပ်မှုများကို မြင်ယောင်လာသောအခါ Datalab သည် Matplotlib ဟုခေါ်သော နာမည်ကြီး ပုံရိပ်ယောင်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုကို အသုံးချသည်။ Matplotlib သည် Python တွင် ပြည့်စုံသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ အပါအဝင် ကွက်ကွက်များနှင့် ဇယားအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, Google Cloud Datalab - cloud ရှိ မှတ်စုစာအုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2