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
နမူနာယူမှုအပေါ်အခြေခံ၍ မော်ဒယ်သင်ယူမှုပုံစံများကို တားဆီးရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို သင်မည်ကဲ့သို့ ပေါင်းစပ်နိုင်မည်နည်း။
လေ့ကျင့်နမူနာများ၏ အစီအစဥ်အလိုက် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို သင်ယူမှုပုံစံများမှ တားဆီးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မွှေနှောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာကို မွှေနှောက်ခြင်းဖြင့် နမူနာသည် နမူနာတင်ပြသည့်အစီအစဥ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများကို အမှတ်မထင်လေ့လာမိကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် ဒေတာများကို တင်ရန်နှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော ဒစ်ဂျစ်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့ကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင် ဒေတာကို တင်ပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို များစွာလွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် ဒေတာတင်ခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် အမျိုးမျိုးသောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်ထားပြီး သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို ထိရောက်စွာပြင်ဆင်နိုင်စေပါသည်။ ဒေတာအတွက် အခြေခံစာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ၏အဆင့်မြင့် APIs များကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ဒေတာဖွင့်ခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းတွင် ပါဝင်သည့်အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏အဆင့်မြင့် API များကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ဒေတာကို တင်ခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းတို့တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အောင်မြင်စွာအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာဖွင့်ခြင်း၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသေးစိတ်နှင့် ပြည့်စုံသော ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်ကာ ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်ရှင်းပြပါမည်။ ပထမအဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, အချက်အလက်တင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery တွင် ဒေတာကို တင်သည့်အခါ Cloud Storage bucket အတွက် အကြံပြုထားသော တည်နေရာမှာ အဘယ်နည်း။
Google Cloud Platform (GCP) ရှိ Web UI ကို အသုံးပြု၍ BigQuery တွင် ဒေတာကို တင်သည့်အခါ၊ Cloud Storage ပုံးအတွက် အကြံပြုထားသော တည်နေရာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ Cloud Storage ပုံးသည် BigQuery ထဲသို့ မထည့်မီ ဒေတာအတွက် ကြားခံသိုလှောင်မှုတည်နေရာအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ အကြံပြုထားသော တည်နေရာကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ၎င်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, Web UI ကို အသုံးပြု၍ ဒေသဆိုင်ရာဒေတာများကို BigQuery သို့တင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery ဝဘ် UI ကို အသုံးပြု၍ သင့်ကွန်ပျူတာမှ ဒေတာကို တိုက်ရိုက်တင်ရန် ကန့်သတ်ချက်မှာ မည်မျှရှိသနည်း။
Google Cloud Platform (GCP) ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော BigQuery ဝဘ် UI သည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ကွန်ပျူတာများမှ ဒေတာများကို BigQuery သို့ တိုက်ရိုက်တင်ဆောင်ရန်အတွက် အဆင်ပြေပြီး အသုံးပြုရအဆင်ပြေသည့် မျက်နှာပြင်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သို့သော် ဤနည်းလမ်းကိုအသုံးပြုရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ BigQuery ဝဘ် UI ကို အသုံးပြု၍ သင့်ကွန်ပြူတာမှ ဒေတာ တိုက်ရိုက်တင်ရန် ကန့်သတ်ချက်မှာ 10MB ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, Web UI ကို အသုံးပြု၍ ဒေသဆိုင်ရာဒေတာများကို BigQuery သို့တင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဝဘ် UI ကို အသုံးပြု၍ BigQuery တွင် ဒေသဆိုင်ရာဒေတာကို တင်ရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုမှာ အဘယ်နည်း။
Cloud Computing နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Platform (GCP) ၏အကြောင်းအရာတွင်၊ ဝဘ် UI ကိုအသုံးပြု၍ BigQuery ထဲသို့ ဒေသဆိုင်ရာဒေတာကို တင်ရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ ထပ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် BigQuery ထဲသို့ ဒေတာတင်သွင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ဤနည်းလမ်းများသည် အသုံးပြုသူများကို လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အဆင်ပြေစေပါသည်။ ပထမနည်းလမ်းကိုအသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, Web UI ကို အသုံးပြု၍ ဒေသဆိုင်ရာဒေတာများကို BigQuery သို့တင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery တွင် ဒေတာများတင်ခြင်းအတွက် မူရင်းဖိုင်ဖော်မတ်ကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud Platform မှ ပံ့ပိုးပေးသော cloud-based data warehouse BigQuery တွင် ဒေတာများတင်ခြင်းအတွက် မူရင်းဖိုင်ဖော်မတ်သည် လိုင်းအသစ်ဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော JSON ဖော်မတ်ဖြစ်သည်။ ဤဖော်မတ်ကို ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှု၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ဒေတာရင်းမြစ်အမျိုးမျိုးနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှုအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ လိုင်းအသစ်-စီချယ်ထားသော JSON ဖော်မတ်၊ ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ကို ကျွန်ုပ်ပေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, BigQuery ဝက်ဘ် UI အမြန်စတင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို BigQuery တွင် တင်ရန် အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
BigQuery တွင် သင့်ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို တင်ရန်၊ သင့်ဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာ တင်သွင်းခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေမည့် အဆင့်များအတိုင်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာအတွဲတစ်ခုဖန်တီးခြင်း၊ ဇယားတစ်ခုဖန်တီးခြင်းနှင့် သင်၏ဒေတာကို ထိုဇယားတွင် တင်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါအဆင့်များသည် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် အသေးစိတ်နှင့် လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, BigQuery ဝက်ဘ် UI အမြန်စတင်, 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