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
ကြီးမားသော ဘာသာစကားဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကား အဘယ်နည်း။
ကြီးမားသောဘာသာစကားဆိုင်ရာမော်ဒယ်များသည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အများအပြားနှင့် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို နားလည်ပြီး ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဒီတုန့်ပြန်မှုမှာတော့ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
TensorFlow တွင် pickle ဖော်မတ်ကို အသုံးပြု၍ ခံစားချက်အင်္ဂါရပ်ကို ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ pickle ဖော်မတ်ကို အသုံးပြု၍ ခံစားချက်အင်္ဂါရပ်ကို ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပြီးသား ခံစားချက်ဒေတာကို ထိရောက်စွာ သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ပြန်လည်ရယူရန်ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးအတွက် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ရေပန်းစားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာအပေါ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အဘိဓာန်မှ စူပါဘုံစကားလုံးများကို ကျွန်ုပ်တို့ အဘယ်ကြောင့် စစ်ထုတ်ရသနည်း။
အဘိဓာန်မှ စူပါ အသုံးများသော စကားလုံးများကို စစ်ထုတ်ခြင်းသည် TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အကြိုလုပ်ဆောင်ခြင်း အဆင့်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤအလေ့အကျင့်သည် ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပြီး မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးများကို ဆောင်ကျဉ်းပေးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤချဉ်းကပ်မှု၏နောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပြီး ၎င်း၏ပြုမူပြောဆိုပုံကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, preprocessing conitnued, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာသားအချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ရာတွင် စကားလုံးတစ်လုံးတစ်ဝတည်းပုံစံသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
စကားလုံးအိတ်စဥ်ပုံစံသည် စာသားအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စကားလုံးများစုစည်းမှုအဖြစ် စာသားကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ သဒ္ဒါနှင့် စကားလုံးအစီအစဥ်ကို လျစ်လျူရှုကာ စကားလုံးတစ်လုံးစီ၏ အကြိမ်ရေအပေါ်သာ အာရုံစိုက်သည်။ ဤပုံစံသည် အမျိုးမျိုးသော NLP လုပ်ငန်းများတွင် ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာကို processing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင် စာသားအချက်အလက်များကို ဂဏန်းဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စာသားဒေတာကို ဂဏန်းဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလဲခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကိန်းဂဏာန်းအချက်အလက်များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချနိုင်စေရန်ဖြစ်ပြီး၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ကိန်းဂဏာန်းထည့်သွင်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် အဓိကအားဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ စာသားဒေတာကို ဂဏန်းဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာကို processing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရုပ်ရှင်ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်များကို အမျိုးမျိုးသော hot encoded array အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ရုပ်ရှင်သုံးသပ်ချက်များကို အမျိုးမျိုးသော hot encoded array အဖြစ်သို့ပြောင်းလဲခြင်းသည် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲခြင်းနှင့် အံမဝင်သောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်းဆိုင်ရာ အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် စာသားပိုင်းဆိုင်ရာ ရုပ်ရှင်သုံးသပ်ချက်များကို စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိန်းဂဏာန်းကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါ၀င်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ စက်သင်ယူမှုတွင် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နယ်ပယ်တွင် အခြေခံတာဝန်တစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် စာသားအချက်အလက်များကို ၎င်း၏အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါဝင်ပါသည်။ စက်များသည် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်ပြီး ဘာသာပြန်နိုင်စေသောကြောင့် ဤတာဝန်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူစာသားခွဲခြား, စက်သင်ယူမှုများအတွက်ဒေတာပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် မြှပ်နှံထားသော အလွှာပါသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်မည်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်ကို မြှပ်နှံထားသည့် အလွှာကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများ၏ စွမ်းအားကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ သဘောထား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ၊ ထင်မြင်ယူဆချက် တူးဖော်ခြင်းဟုလည်း ခေါ်သည် ၊ စာသားအပိုင်းအစတွင် ဖော်ပြထားသော စိတ်ဓာတ် သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားချက်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ မသေခင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, စာသားထဲမှာစိတ်ဓါတ်များကိုအသိအမှတ်ပြုရန်မော်ဒယ်လေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် ခံစားချက်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် မည်သို့ကူညီကြသနည်း။
စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်းများသည် စာသားမှ ခံစားချက်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် Natural Language Processing (NLP) တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်အသုံးပြုမှုအပေါ် အခြေခံ၍ စကားလုံးများကြားတွင် ဝေါဟာရနှင့် ပေါင်းစပ်ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူသည့် စကားလုံးများ၏ သင်္ချာဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် စကားလုံး မြှုပ်နှံမှုများသည် စကားလုံးများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို သိပ်သည်းသော vector တွင် ကုဒ်လုပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, စာသားထဲမှာစိတ်ဓါတ်များကိုအသိအမှတ်ပြုရန်မော်ဒယ်လေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်