ဒေတာအချက်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုပါ၀င်သည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာတွင် အသုံးပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို မည်သူက ဖန်တီးသနည်း။
ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအမှတ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းပါ၀င်သည်။ TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ဒေတာအချက်များသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအချက်များ မည်သို့ချိတ်ဆက်ပုံကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
မတူညီသောလူမျိုးစုများမှ စုဆောင်းထားသော ဒေတာအတွဲများ ဥပမာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ML တွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင်၊ မတူညီသောလူမျိုးစုများမှ စုဆောင်းထားသော ဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းသည် မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် တရားမျှတမှု၊ တိကျမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုကို သေချာစေရန် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် ၎င်းတို့ရှိဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသည့်အင်္ဂါရပ်များသည် ကိန်းဂဏန်းဖော်မတ်များနှင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းသင့်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် cloud ရှိ လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအခြေအနေတွင်၊ ဒေတာဖော်ပြမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာ၏ တစ်ဦးချင်း တိုင်းတာနိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်သည့် အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်အားဖြင့် အင်္ဂါရပ်ကော်လံများတွင် စုစည်းထားသည်။ ကနေစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး အစုလိုက်အပြုံလိုက် ပြုလုပ်ပြီးနောက် အင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများကို မည်သို့ကိုယ်စားပြုသနည်း။
TensorFlow high-level APIs များကို အသုံးပြု၍ ဒေတာများကို ဒေတာများတင်ရာတွင် စီမံဆောင်ရွက်ပြီး အစုလိုက်အစည်းလိုက်လုပ်ပြီးနောက်၊ အင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများကို စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ထိရောက်သောလေ့ကျင့်မှုနှင့် အနုမာနများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံပုံစံဖြင့် ကိုယ်စားပြုပါသည်။ TensorFlow သည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူစေရန်အတွက် အင်္ဂါရပ်များနှင့် အညွှန်းများကို ကိုယ်စားပြုရန် အမျိုးမျိုးသော ယန္တရားများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, အချက်အလက်တင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Turing စက်များဖြင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲသည့်အခါ ဒေတာ သို့မဟုတ် အသိပညာကို တိကျသောပုံစံဖြင့် ကိုယ်စားပြုရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Turing စက်များနှင့်ပတ်သက်သည့် အခြေခံအကြောင်းရင်းများစွာကြောင့် အချက်အလက် သို့မဟုတ် အသိပညာကို တိကျသောပုံစံဖြင့် ကိုယ်စားပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ Turing စက်များသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဥ်းများအလိုက် အနန္တတိပ်တစ်ခုပေါ်တွင် သင်္ကေတများကို ကြိုးကိုင်ခြင်းဖြင့် ပြဿနာဖြေရှင်းသူများအဖြစ် ဆောင်ရွက်သော စိတ္တဇသင်္ချာပုံစံများဖြစ်သည်။ ဒါတွေ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, Turing စက်တွေ, Turing စက်များပြProbleနာဖြေရှင်းနိုင်အဖြစ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမခြေလှမ်းမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမအဆင့်မှာ ပြဿနာကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချပေးသည့်အတွက် ဤကနဦးခြေလှမ်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ လက်ထဲတွင်ရှိသော ပြဿနာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုမည့် machine learning algorithm အမျိုးအစားနှင့် တို့ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်