Loss function algorithm ကဘာလဲ။
ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်မှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် ရိုးရိုးနှင့် ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများကို အသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်များကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်သည့်အခြေအနေတွင်ဖြစ်သည်။ ဤဒိုမိန်းတွင်၊ ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက် အယ်လဂိုရီသမ်သည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများနှင့် စံတန်ဖိုးများအကြား ကွာဟမှုကို တိုင်းတာရန် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် အခြားကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း နှင့် ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်သည် ကွဲပြားသော အခန်းကဏ္ဍများ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်တန်းကာလအတွင်း ဆုံးရှုံးမှုကို ဘယ်လိုတွက်ချက်မလဲ။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ဆုံးရှုံးမှုသည် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းထွက်ရှိမှုနှင့် အမှန်တကယ်ပစ်မှတ်တန်ဖိုးအကြား ကွာဟမှုကို တိုင်းတာသည့် အရေးကြီးသော မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ရက်သည် လိုချင်သောလုပ်ဆောင်ချက်ကို အနီးစပ်ဆုံးသိရှိရန် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း တိုင်းတာမှုတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM လေ့ကျင့်ရေးတွင် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် Support Vector Machines (SVMs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ SVM များသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးများသော အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံရ ကြီးကြပ်သင်ယူမှုပုံစံများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် မြင့်မားသော အဘက်ဘက်မှ ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် အထူးထိရောက်ပြီး မျဉ်းကြောင်းနှင့် မဟုတ်သော ဆက်ဆံရေး နှစ်ခုလုံးကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, SVM သင်တန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုသည် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ ခန့်မှန်းထားသောထွက်ရှိမှုနှင့် မျှော်မှန်းထားသောထွက်ရှိမှုအကြား ကွာဟချက်ကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်အတွက် လမ်းညွှန်တစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, Colab တွင် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဖြင့် ပေးထားသော စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနမူနာတွင် မည်သည့် optimizer နှင့် loss function ကိုအသုံးပြုသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ ဥပမာတွင်၊ အသုံးပြုသည့် အကောင်းဆုံးစနစ်မှာ Adam optimizer ဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသော ဆုံးရှုံးမှုသည် Sparse Categorical Crossentropy ဖြစ်သည်။ Adam optimizer သည် AdaGrad နှင့် RMSProp ၏ အားသာချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် stochastic gradient descent (SGD) algorithm ၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အင်တိုက်အားတိုက် ချိန်ညှိပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူစာသားခွဲခြား, တစ် ဦး အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုဒီဇိုင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ရှိ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js ရှိ ဆုံးရှုံးမှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ခန့်မှန်းထားသော အထွက်နှင့် အမှန်တကယ်ထွက်ရှိမှုကြား အမှားအယွင်း သို့မဟုတ် ကွဲလွဲမှုကို တိုင်းတာခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ဤအမှားအယွင်းများကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် မော်ဒယ်၏ဘောင်များကို ချိန်ညှိရန်ဖြစ်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်လုပ်ဆောင်ချက် သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်ဟုလည်း လူသိများသော ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, သင်၏ browser ထဲတွင် TensorFlow.js, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် optimizer function နှင့် loss function သည် အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် TensorFlow နှင့် ML ဖြင့် အခြေခံကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် ဆက်စပ်မှုတွင် စက်သင်ယူမှုတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်တို့သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ optimizer function နှင့် loss function သည် model ၏ parameters များကို optimize လုပ်ပြီး error များကြားတွင် minimize လုပ်ရန် အတူတကွအလုပ်လုပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, ML နှင့်အတူအခြေခံကွန်ပျူတာရူပါရုံကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အမှန်တကယ်ဒေတာများကြား ခြားနားချက်ကို လျှော့ချရန် TensorFlow သည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ကန့်သတ်ချက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မည်သို့လုပ်ဆောင်သနည်း။
TensorFlow သည် ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အမှန်တကယ်ဒေတာအကြား ခြားနားချက်ကို လျှော့ချရန် အမျိုးမျိုးသော optimization algorithms များကို ပေးဆောင်သည့် အစွမ်းထက်သော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆုံးရှုံးမှုတစ်ခုအား သတ်မှတ်ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအား ရွေးချယ်ခြင်း၊ ကိန်းရှင်များကို အစပြုခြင်းနှင့် ထပ်ခါထပ်ခါ မွမ်းမံခြင်းများ လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အဓိကအဆင့်များ ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, စက်သင်ယူမှု၏အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သောကြောင့် စက်သင်ယူမှုတွင် ဆုံးရှုံးမှု၏အခန်းကဏ္ဍသည် အရေးကြီးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် ရေပန်းစားသော TensorFlow ၏အခြေအနေတွင်၊ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ဤမော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရာတွင် အခြေခံအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ machine learning တွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, စက်သင်ယူမှု၏အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2