နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ပုံမှန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကဲဖြတ်ရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ပုံမှန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကဲဖြတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဤမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျဖြစ်နိုင်စွမ်းတို့ကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေပါသည်။ မော်ဒယ်များကို သေချာဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ဖြန့်ကျက်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ကာ တိုးတက်မှုများကို တွန်းအားပေးနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို အကဲဖြတ်နိုင်စေသောကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ၎င်း၏တိကျမှု၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှု၊ ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကဲ့သို့သော မော်ဒယ်၏ အမျိုးမျိုးသော ရှုထောင့်များကို စနစ်တကျ စစ်ဆေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ဒီအဖြေမှာ ပါဝင်တဲ့ အဆင့်တွေကို ဆွေးနွေးပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
အထူးသဖြင့် Python, TensorFlow နှင့် အခြားဆက်စပ်နည်းပညာများဖြင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ chatbots ဖန်တီးခြင်းနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် chatbot ၏စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အားနည်းချက်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် developer များအား chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွေးများနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် CNN မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုကျွန်ုပ်တို့မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်သနည်း၊ 85% ၏တိကျမှုသည်ဤအကြောင်းအရာတွင်ဘာကိုဖော်ပြသနည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် Convolutional Neural Network (CNN) မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် မက်ထရစ်များစွာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘုံမက်ထရစ်တစ်ခုသည် အကဲဖြတ်ထားသည့် စုစုပေါင်းပုံအရေအတွက်ထက် မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားထားသော ပုံများ၏ အချိုးအစားကို တိုင်းတာသည့် တိကျမှုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ 85% ၏တိကျမှုသည်မော်ဒယ်ကိုမှန်ကန်စွာဖော်ထုတ်ထားကြောင်းဖော်ပြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတွင် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို ပုံဖော်ကြည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို မြင်ယောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွန်ရက်၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို နားလည်ရန်သာမက ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် သင်ယူထားသော ကိုယ်စားပြုမှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ တယော
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရမှတ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် ပေးအပ်သောလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် ၎င်း၏ထိရောက်မှုနှင့် သင့်လျော်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် ချဉ်းကပ်နည်းမှာ ရမှတ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ ရမှတ်လုပ်ဆောင်ချက်သည် မော်ဒယ်နှင့် ကိုက်ညီမှု မည်မျှ ကောင်းမွန်ကြောင်း အရေအတွက် တိုင်းတာမှုကို ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျောင်းသားများသည် Air Cognizer အပလီကေးရှင်း၏ ထိရောက်မှုနှင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို မည်သို့သေချာစေသနည်း။
ကျောင်းသားများသည် Air Cognizer အပလီကေးရှင်း၏ ထိရောက်မှုနှင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို အမျိုးမျိုးသော အဆင့်များနှင့် နည်းပညာများပါ၀င်သော စနစ်တကျချဉ်းကပ်မှုဖြင့် သေချာစေခဲ့သည်။ ဤအလေ့အကျင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် TensorFlow ဖြင့် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ လေထုအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ကြံ့ခိုင်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အက်ပ်လီကေးရှင်းကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည်။ အစပြု၍ ကျောင်းသားများသည် ရှိပြီးသားနှင့်ပတ်သက်ပြီး စေ့စေ့စပ်စပ် သုတေသနပြုခဲ့ကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (TFMA) နှင့် TFX မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် "မည်သည်" ကိရိယာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ နက်နဲသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မည်သို့ရရှိနိုင်မည်နည်း။
TensorFlow မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (TFMA) နှင့် TensorFlow Extended (TFX) မှ ပံ့ပိုးပေးသော "ဘာဖြစ်မည်" ကိရိယာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် များစွာ အထောက်အကူပြုပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အကဲဖြတ်ရန်နှင့် နားလည်နိုင်စေရန် ပြည့်စုံသော အင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), မော်ဒယ်နားလည်မှုနှင့်စီးပွားရေးအဖြစ်မှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသောအခါ၊ အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာခွဲထုတ်ခြင်းဟု လူသိများသော ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အထောက်အကူပြုသည့် အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာခွဲထုတ်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, ဆုတ်ယုတ်မှုပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းရန် TensorFlow ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ရပ်ဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်သည် ဒေတာများမှ သင်ယူပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးသောကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်ဖြစ်သည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်