TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API pack သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်ပေးရာတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ချက်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံပါ အချက်ပြမှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုပြီး ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် ဆင်တူမှုများကို အနားသတ်များက ဖမ်းယူပါသည်။ TensorFlow ၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ဖစ်-ပုံမှန်သတ်မှတ်ခြင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အလွတ်ကျက်မှတ်ခြင်း၏ အန္တရာယ်ကို တိုးစေသလား။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အမှန်ပင် အလွတ်ကျက်နိုင်ခြေ မြင့်မားစေပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည် ။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ အသေးစိတ်နှင့် ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဒါက ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
မိုဘိုင်းကိရိယာကင်မရာမှဘောင်တစ်ခုဖြင့်ထည့်သွင်းထားသည့်အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်အတွက် TensorFlow Lite စကားပြန်၏အထွက်ကားအဘယ်နည်း။
TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းနှင့် IoT စက်ပစ္စည်းများတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးသော ပေါ့ပါးသောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow Lite စကားပြန်သည် မိုဘိုင်းကိရိယာကင်မရာမှ ဘောင်တစ်ခုဖြင့် ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှုမော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ၊ ထွက်ပေါက်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပုံတွင်ပါရှိသော အရာဝတ္ထုများနှင့် ပတ်သက်၍ နောက်ဆုံးတွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်ရန် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow Lite ကိုမိတ်ဆက်
သဘာဝဂရပ်များကား အဘယ်နည်း။
သဘာဝဂရပ်များသည် node များသည် entities များကိုကိုယ်စားပြုသည့် real-world data ၏ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်ပြီး၊ edges များသည် အဆိုပါ entities များကြားရှိဆက်ဆံရေးများကိုဖော်ပြသည်။ ဤဂရပ်များကို လူမှုကွန်ရက်များ၊ ကိုးကားချက်ကွန်ရက်များ၊ ဇီဝဗေဒကွန်ရက်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ သဘာဝဂရပ်များသည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် မှီခိုမှုများကို ဖမ်းယူကာ ၎င်းတို့ကို စက်အမျိုးမျိုးအတွက် အဖိုးတန်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Android အတွက် TensorFlow lite ကို အနုမာနအတွက်သာ အသုံးပြုသလား သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေး အတွက်လည်း သုံးနိုင်ပါသလား။
Android အတွက် TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်ပစ္စည်းများအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသည့် TensorFlow ၏ပေါ့ပါးသောဗားရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အနုမာနအလုပ်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ၎င်းကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ TensorFlow Lite ကို မိုဘိုင်းပလက်ဖောင်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး latency နည်းပါးပြီး ဖွင့်ရန် သေးငယ်သော ဒွိအရွယ်အစားကို ပံ့ပိုးပေးရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, Android အတွက် TensorFlow Lite
Frozen ဂရပ်၏အသုံးပြုမှုကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အေးခဲနေသော ဂရပ်တစ်ခုသည် အပြည့်အဝ လေ့ကျင့်ပြီးသော မော်ဒယ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့ကျင့်ထားသော အလေးများပါရှိသော ဖိုင်တစ်ခုတည်းအဖြစ် သိမ်းဆည်းထားသည်။ ဤအေးစက်နေသောဂရပ်ဖစ်သည် မူရင်းမော်ဒယ်၏အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် သို့မဟုတ် ဝင်ခွင့်ကိုမလိုအပ်ဘဲ အမျိုးမျိုးသောပလပ်ဖောင်းများတွင် ကောက်ချက်ချနိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow Lite ကိုမိတ်ဆက်
ဒေတာအချက်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုပါ၀င်သည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာတွင် အသုံးပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို မည်သူက ဖန်တီးသနည်း။
ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအမှတ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းပါ၀င်သည်။ TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ဒေတာအချက်များသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအချက်များ မည်သို့ချိတ်ဆက်ပုံကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning (NSL) သည် ကြောင်များနှင့် ခွေးများ၏ ပုံအများအပြားတွင် ရှိပြီးသားပုံများကို အခြေခံ၍ ပုံအသစ်များ ဖန်တီးပေးမည်လား?
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် Google မှ တီထွင်ထားသော စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည့် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသည့် အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ရှိခြင်း၏ ဆက်စပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံစံများကိုလေ့လာရန်နှင့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခုစီအတွက် အထူးတလည်ပရိုဂရမ်မပါဝင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် ဒေတာအများအပြားကို ထုတ်ဖော်ပြသခြင်းပါဝင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို လျှော့ချရန် ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ချိန်ညှိပေးသည့် ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်မှုများ ပြုလုပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ