ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုမှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ တရားဝင်အတည်ပြုရန်အတွက် ဒေတာမည်မျှကို ယေဘုယျအားဖြင့် ခွဲဝေပေးသနည်း။
ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် convolutional neural networks (CNNs) လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို အကဲဖြတ်နိုင်စေသည့်အပြင် အကျုံးဝင်မှုကိုလည်း ကာကွယ်နိုင်စေပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ အချို့သောအပိုင်းကို ခွဲဝေချထားခြင်းသည် ဘုံအလေ့အကျင့်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်လိုပြင်ဆင်မလဲ။ ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional Neural Network (CNN) အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အကောင်းဆုံးသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ CNN ၏ သင်ယူမှုနှင့် ပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်က များစွာလွှမ်းမိုးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် ဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ပြင်ဆင်မည်နည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) model ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရန်၊ အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များကို ဂရုတစိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာသည် သင့်လျော်သောဖော်မတ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ခိုင်မာသော CNN မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် လုံလောက်သောကွဲပြားမှုများပါ၀င်ကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းတွင် မျှတသောဒေတာကို input (X) နှင့် output (Y) စာရင်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ကို တည်ဆောက်ခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ မျှတသောဒေတာကို အဝင် (X) နှင့် အထွက် (Y) စာရင်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် ရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် RNN မော်ဒယ်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ဒေတာကို မှန်ကန်စွာတည်ဆောက်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ခန့်မှန်းချက်တွင် RNN များကို ထိရောက်စွာ အသုံးချမှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, RNN sequence ကိုဒေတာဟန်ချက်ညီ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အချိန်စီးရီးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဒေတာအတွဲလိုက်နမူနာအဖြစ် ဒေတာအပိုင်းတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ခွဲထုတ်မည်နည်း။
ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ကဲ့သို့သော နက်နဲသော သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ အချိန်စီးရီးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ နမူနာအစုအဝေးမှ ဒေတာအပိုင်းတစ်ခုကို ခွဲထုတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤနမူနာမဟုတ်သောအစုံသည် မမြင်ရသောဒေတာပေါ်ရှိ လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဒီဘာသာရပ်ကို အထူးအာရုံစိုက်ပြီး လေ့လာတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ပာ Crypto RNN ကိုပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့်ဖန်တီးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Litecoin ၏အနာဂတ်စျေးနှုန်းကိုခန့်မှန်းရန် RNN မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက်ဒေတာပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်သောအဆင့်များကားအဘယ်နည်း။
Litecoin ၏ အနာဂတ်စျေးနှုန်းကို ခန့်မှန်းရန် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရန်၊ လိုအပ်သော အဆင့်များစွာကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို အသေးစိတ်လုပ်ဆောင်သွားပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, Cryptocurrency- ခန့်မှန်း RNN မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံအဖြစ် မည်သို့ခွဲခြားမည်နည်း။ ဒီအဆင့်က ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် convolutional neural network (CNN) ကို ထိထိရောက်ရောက်လေ့ကျင့်ပေးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာခွဲထုတ်ခြင်းဟု လူသိများသော ဤအဆင့်သည် ခိုင်မာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်ကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်သည် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို အသေးစိတ်ရှင်းပြပေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှု လေ့ကျင့်ရေး နှင့် စမ်းသပ်ခြင်းများတွင် လေ့ကျင့်ရေး နှင့် စမ်းသပ်ခြင်း အစုံကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှု လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံများကို ဖန်တီးရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရရှိနိုင်သောဒေတာကို သီးခြားဒေတာအတွဲနှစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းပါဝင်သည့် စနစ်ကျသော လုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာပါသည်- လေ့ကျင့်ရေးအစုနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံ။ ဤဌာနခွဲသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို ဒေတာ၏အခွဲတစ်ခုပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ပေးပြီး မမြင်ရသောဒေတာတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, 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
မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အဘယ်အဆင့်များ ပါဝင်သနည်း။
မော်ဒယ်ကို မလေ့ကျင့်မီ Fashion-MNIST ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ ဖော်မတ်ချပြီး စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာဖွင့်ခြင်း၊ ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီသည် တိကျသော မော်ဒယ်သင်တန်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာအတွဲ၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2