နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ် မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်ခြင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်းကို တားဆီးခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်၏ သမာဓိနှင့် တိကျသေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် အတုအယောင်များကို အသုံးချရန် မရည်ရွယ်ဘဲ သင်ယူကာ အထင်မှားစေသော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့်အခါ မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်မှု ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ နည်းဗျူဟာများစွာကို အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning model ကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning (NSL) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုစီသည် ခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့် 1: ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း ပထမအဆင့်သည် စုဆောင်းရန်နှင့် စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်