အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံမှ မှုတ်သွင်းထားသော အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော node အလွှာများ ပါဝင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်သင်ကြားအသုံးချရန်၊ များစွာသောသော့ချက်ဘောင်များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
TensorBoard သည် Google ၏ open-source machine learning library ဖြစ်သော TensorFlow နှင့် အများအားဖြင့် တွဲဖက်ထားသော စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အသုံးပြုသူများ နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း၊ အမှားရှာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ TensorBoard သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
TensorFlow ဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသည့် Google မှတီထွင်ထားသည့် open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TensorFlow သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့အတွက် အထူးလူသိများပြီး ၎င်းသည် နှစ်ဦးစလုံးအတွက် ရေပန်းစားသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှု၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ပေးထားသော ထည့်သွင်းဒေတာအချက်၏ အမျိုးအစား သို့မဟုတ် အတန်းကို ခန့်မှန်းရန် လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မမြင်ရသောဒေတာအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကိုပြုလုပ်ရန် အညွှန်းတပ်ထားသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ algorithm သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Classifiers များကို အမျိုးမျိုးသော application များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
TensorFlow တွင် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ခွင့်ပြုပေးသည့် မုဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ နမူနာပုံစံနှင့် အမှားရှာပြင်ခြင်းအဆင့်များအတွင်း ၎င်းသည် အထူးအကျိုးရှိသည်။ TensorFlow တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် သမားရိုးကျ ဂရပ်ဖစ်အခြေခံလုပ်ဆောင်မှုထက် ကွန်ကရစ်တန်ဖိုးများကို ချက်ချင်းပြန်ပို့ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို
စိတ်အားထက်သန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန် အဘယ်ကြောင့် sessions များကို TensorFlow 2.0 မှ ဖယ်ရှားလိုက်သနည်း။
TensorFlow 2.0 တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် ချက်ခြင်းအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အမှားရှာပြင်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သောကြောင့်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေပြီး Pythonic ကိုဖြစ်စေသောကြောင့် ဆက်ရှင်များ၏သဘောတရားကို ဖယ်ရှားလိုက်ပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် TensorFlow လည်ပတ်ပုံနှင့် အသုံးပြုသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ TensorFlow 1.x တွင်၊ ဆက်ရှင်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်
machine learning လုပ်တဲ့ AI model ကို ဘယ်လိုအကောင်အထည်ဖော်မလဲ။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် AI မော်ဒယ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်၊ စက်သင်ယူမှုတွင် ပါဝင်သော အခြေခံသဘောတရားများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို နားလည်ရပါမည်။ စက်သင်ယူခြင်း (ML) သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး စနစ်များကို တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ အတွေ့အကြုံမှ သင်ယူရန်နှင့် တိုးတက်စေရန် လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ Google Cloud Machine Learning သည် ပလပ်ဖောင်းနှင့် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် Machine Learning အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်ဖြစ်ပါသလား။
အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် အမှန်တကယ်ပင် Machine Learning (ML) ၏ ထင်ရှားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Machine Learning algorithms များသည် တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အဆင့်မြင့်ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်၏အခြေအနေတွင်၊ Machine Learning သည် ပိုမိုသက်ဆိုင်ပြီး တိကျမှုကိုပေးခြင်းဖြင့် ရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံကို သိသာထင်ရှားစွာမြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
စုဖွဲ့သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
Ensemble learning သည် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အားနည်းသော သင်ယူသူအများအပြားကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် တစ်ဦးချင်းမော်ဒယ်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော ခိုင်မာသော သင်ယူသူကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည်ဟူသော အယူအဆကို လွှမ်းမိုးထားသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဤချဉ်းကပ်နည်းကို အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
batch အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲ အရွယ်အစားသည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ အားလုံးဖြစ်ပါသလား။
အသုတ်အရွယ်အစား၊ အပိုင်းနှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောကဏ္ဍများဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် hyperparameters များအဖြစ် ရည်ညွှန်းကြသည်။ ဤသဘောတရားကို နားလည်ရန် ဝေါဟာရတစ်ခုစီကို တစ်ဦးချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြည့်ကြပါစို့။ အစုလိုက်အရွယ်အစား- အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အလေးချိန်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဇာတ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်