TF ဖြန့်ဝေမှုများ မရရှိနိုင်သော ပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် TensorFlow ကို ထည့်သွင်းရန်အတွက် Python ၏ မည်သည့်ဗားရှင်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်နည်း။
အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြုရန်အတွက် Python ၏ အကောင်းဆုံးဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ၊ ချောမွေ့သောလုပ်ဆောင်ချက်ကိုသေချာစေရန်နှင့် မရရှိနိုင်သော TensorFlow ဖြန့်ဝေမှုများနှင့်ပတ်သက်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် Python ဗားရှင်းကို TensorFlow ၏ တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ အများအပြားကဲ့သို့ TensorFlow ကြောင့် Python ဗားရှင်းရွေးချယ်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
one-hot vector output ဆိုတာ ဘာလဲ ရှင်းပြနိုင်မလား။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python နှင့် PyTorch ကို အသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်များကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်အခါတွင်၊ one-hot vector တစ်ခု၏ သဘောတရားသည် အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာကို ကုဒ်သွင်းခြင်း၏ အခြေခံအချက်ဖြစ်သည်။ One-hot encoding သည် ခန့်မှန်းချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာကိန်းရှင်များကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များထံ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, GPU ကိုတွက်ချက်ခြင်း
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) သည် ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို စံနမူနာပြုနိုင်သော အလွှာများစွာရှိသော nodes သို့မဟုတ် နျူရွန်များဖြင့် သွင်ပြင်လက္ခဏာအတု အာရုံကြောကွန်ရက် (ANN) အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကျသော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် အလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ခေတ်မီဆန်းပြားသောမော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်
machine learning အခြေခံများကို လေ့လာရန် အချိန်မည်မျှကြာတတ်သည်။
စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံများကို သင်ယူခြင်းသည် သင်ယူသူ၏ ပရိုဂရမ်းမင်း၊ သင်္ချာနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံအပြင် လေ့လာမှုပရိုဂရမ်၏ ပြင်းထန်မှုနှင့် အတိမ်အနက်အပါအဝင် အချက်များစွာအပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားသော ဘက်စုံကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ တစ်ဦးချင်းစီသည် အခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခုရရှိရန် ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်မှ လပေါင်းများစွာ မည်သည့်နေရာတွင်မဆို ကုန်ဆုံးရန် မျှော်လင့်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
XAI (ရှင်းပြနိုင်သော Artificial Intelligence) အတွက် မည်သည့်ကိရိယာများ ရှိနေသနည်း။
ရှင်းပြနိုင်သော Artificial Intelligence (XAI) သည် ခေတ်မီ AI စနစ်များ အထူးသဖြင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် စက်သင်ယူမှု ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများ၏ အခြေအနေတွင် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပုံစံများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပြီး အရေးပါသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အသုံးချလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်များကို နားလည်ရန်မှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာသည်။ XAI ကိရိယာများနှင့် နည်းစနစ်များသည် မော်ဒယ်များ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သို့ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ရည်ရွယ်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ရှည်လျားလွန်းသည့် မှတ်တမ်းဖိုင်များ မထုတ်ပေးရန် tf.Print ထဲသို့ ဖြတ်သွားသော ဒေတာပမာဏအပေါ် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုက မည်သို့သတ်မှတ်သနည်း။
TensorFlow တွင် `tf.Print` တွင် ဒေတာပမာဏကို ကန့်သတ်ချက်များ သတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ မေးခွန်းကို ဖြေရှင်းရန်၊ အလွန်ရှည်လျားသော မှတ်တမ်းဖိုင်များ မထုတ်ပေးနိုင်စေရန်အတွက် `tf.Print` လုပ်ဆောင်ချက်၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် ၎င်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ TensorFlow ဘောင်အတွင်း အသုံးပြုသည်။ `tf.Print` သည် အဓိကအားဖြင့် TensorFlow လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်
လက်လှမ်းမီသည့် အတွေ့အကြုံနှင့် လေ့ကျင့်ရန် Google Cloud Platform သို့ မည်ကဲ့သို့ စာရင်းသွင်းနိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning certification ပရိုဂရမ်၏အခြေအနေတွင် Google Cloud အတွက် အကောင့်ဖွင့်ရန်၊ အထူးသဖြင့် ဆာဗာမရှိသော ခန့်မှန်းချက်များကို အထူးအာရုံစိုက်ပြီး ပလပ်ဖောင်းကိုဝင်ရောက်ပြီး ၎င်း၏အရင်းအမြစ်များကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးချနိုင်စေမည့် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ Google Cloud Platform (GCP) သည် ကျယ်ပြန့်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
PyTorch တွင် ၎င်းကို သတ်မှတ်ရာတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို စတင်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
PyTorch တွင် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို သတ်မှတ်သည့်အခါ၊ ကွန်ရက်ကန့်သတ်ချက်များ၏ ကနဦးစတင်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို သိသာထင်ရှားစွာထိခိုက်စေနိုင်သည့် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ PyTorch သည် ပုံသေအစပြုခြင်းနည်းလမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သည့်အချိန်တွင် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် တိကျသော ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ထားသော အဆင့်မြင့်နက်နဲသောသင်ယူမှုလေ့ကျင့်သူများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, တာဝန်သိဆန်းသစ်တီထွင်မှု, တာဝန်ရှိဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး
ဘက်ပေါင်းစုံထောင့်မှန်စတုဂံအခင်းအကျင်းများကို သတ်မှတ်သည့် torch.Tensor အတန်းတွင် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများ ပါဝင်နေပါသလား။
PyTorch စာကြည့်တိုက်မှ `torch.Tensor` အတန်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည့် အခြေခံဒေတာဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ဒီဇိုင်းသည် ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်မှုများကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်ရာတွင် အဓိကကျပါသည်။ PyTorch ၏အခြေအနေတွင် tensor သည် NumPy ရှိ arrays နှင့် concept တွင်ဆင်တူသော multi-dimensional array တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် အရေးကြီးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, တာဝန်သိဆန်းသစ်တီထွင်မှု, တာဝန်ရှိဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး
PyTorch တွင် အားကိုး() လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် ပြုပြင်ထားသော လိုင်းနာယူနစ် အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်ကို PyTorch တွင် ခေါ်ဆိုပါသလား။
ReLU ဟု အများအားဖြင့် လူသိများသော ပြုပြင်ထားသော လိုင်းယူနစ်သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုသည့် အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ sigmoid သို့မဟုတ် hyperbolic tangent ကဲ့သို့ နက်ရှိုင်းသော ကွန်ရက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့် ကွယ်ပျောက်နေသော gradient ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ၎င်း၏ ရိုးရှင်းမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့အတွက် နှစ်သက်သည်။ PyTorch တွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, တာဝန်သိဆန်းသစ်တီထွင်မှု, တာဝန်ရှိဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး