အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch နှင့် NumPy တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော စာကြည့်တိုက်များဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ ပေးဆောင်သည့် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ ၎င်းတို့ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိပါသည်။ NumPy သည် အခြေခံစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ PyTorch သည် Facebook ၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး သွက်လက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ NumPy သည် သိပ္ပံပညာအတွက် အခြေခံကျသော ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖန်တီးရန်အတွက် လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တင်သွင်းနိုင်သနည်း။
Python နှင့် TensorFlow ကိုအသုံးပြု၍ နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့်အတူ chatbot ဖန်တီးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖန်တီးရန်အတွက် လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် chatbot မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံဖြင့် အချက်အလက်များကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကိုင်တွယ်စီမံခြင်းနှင့် စုစည်းရန် လိုအပ်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှုများအတွက် အခြေခံစာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
ပုံဒေတာကို numpy ဖိုင်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ပုံဒေတာကို numpy ဖိုင်တစ်ခုသို့ သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင် အသုံးပြုသည့် 3D convolutional neural network (CNN) အတွက် ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ရုပ်ပုံဒေတာကို ထိရောက်စွာ သိမ်းဆည်းပြီး ကိုင်တွယ်အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဒေတာ preprocessing, 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
numpy စာကြည့်တိုက်ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် Euclidean အကွာအဝေးကို တွက်ချက်ရာတွင် ထိရောက်မှုနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။
numpy စာကြည့်တိုက်သည် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်းမင်းစက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏အခြေအနေတွင် Euclidean အကွာအဝေးကို တွက်ချက်ရာတွင် ထိရောက်မှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Numpy သည် သင်္ချာဆိုင်ရာ အစုအဝေးများနှင့်အတူ ကြီးမားသော၊ ဘက်ပေါင်းစုံ အခင်းအကျင်းများနှင့် မက်ထရစ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သော Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ရှိ K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် တင်သွင်းရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် Python ရှိ K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် စာကြည့်တိုက်များစွာကို ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အသုံးများသော အဓိက စာကြည့်တိုက်များမှာ NumPy၊ Pandas နှင့် Scikit-learn တို့ဖြစ်သည်။
ဒေတာကို numpy array သို့ပြောင်းပြီး scikit-learn classifiers များနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါတွင် reshape function ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အားသာချက်ကဘာလဲ။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် scikit-learn classifiers များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ data များကို numpy array သို့ပြောင်းပြီး reshape function ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် များစွာသော အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးပါသည်။ ဤအကျိုးကျေးဇူးများသည် numpy arrays များ၏ ထိရောက်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော သဘောသဘာဝအပြင် reshape function မှပေးဆောင်သော ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အဆင်ပြေမှုတို့ကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်ကျွန်ုပ်တို့စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2