စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး အတွက် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းနည်းများကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံလေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းရန်အတွက် နည်းလမ်းများစွာရှိသည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသောကြောင့် အဆိုပါနည်းလမ်းများသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လက်ဖြင့်ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဝဘ်အပါအဝင် ဒေတာအစုံစုဆောင်းခြင်းအတွက် ချဉ်းကပ်နည်းအမျိုးမျိုးကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အခြားဒေတာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အပိုဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းသည် အမှန်တကယ်ပင် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတည်းကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ အခြားသော ဒေတာများ ပါဝင်ခြင်းကြောင့် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို များစွာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် ဤသည်မှာ မှန်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း CNN ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဘုံနည်းပညာအချို့က အဘယ်နည်း။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း Convolutional Neural Network (CNN) ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှု၊ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘူယျအသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
- 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 ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN မော်ဒယ်၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤပြည့်စုံသော ရှင်းလင်းချက်သည် ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးသည့် အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းတို့ကို နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် အဘယ်ကြောင့်ယူဆသနည်း။
ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းကို နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအကြောင်းရင်းများစွာကြောင့် စံပြဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဟု ယူဆပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ဒေတာမောင်းနှင်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေးအတွက်အသုံးပြုသည့် ဒေတာများ၏ အရည်အသွေးနှင့် သင့်လျော်မှုအပေါ် ကြီးမားစွာမှီခိုနေရကြောင်း ဆိုလိုသည်။ တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များရရှိစေရန်အတွက် ပြုလုပ်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, ဒေတာများ, datasets, 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 ဒေတာကို ကိုယ်တိုင်ချိန်ညှိခြင်းတွင် ပါဝင်သည့်အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ကို တည်ဆောက်ခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ဒေတာကို ကိုယ်တိုင်ချိန်ညှိခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကိုသေချာစေရန် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာကို ဟန်ချက်ညီညီ ထိန်းကျောင်းခြင်းသည် အတန်းအစား မညီမျှမှု ပြဿနာကို ဖြေရှင်းခြင်းတွင် ပါဝင်သည်၊၊ ဒေတာအတွဲတွင် ဖြစ်ရပ်အရေအတွက် သိသိသာသာ ကွာခြားသွားသည့်အခါ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, RNN sequence ကိုဒေတာဟန်ချက်ညီ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် "ဒေတာချွေတာနိုင်သောကိန်းရှင်" ၏ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် "ဒေတာချွေတာနိုင်သော ကိန်းရှင်" သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်သည့်အဆင့်များအတွင်း သိုလှောင်မှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကိန်းရှင်သည် ဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းတို့ကို ထိရောက်စွာစီမံခန့်ခွဲရန် တာဝန်ရှိပြီး မော်ဒယ်သည် ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များကို လွှမ်းမိုးခြင်းမရှိဘဲ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်စေရန်အတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများမကြာခဏကိုင်တွယ်ဖြေရှင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကြံပြုထားသည့်နည်းလမ်းမှာ အဘယ်နည်း။
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကိုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သောအလုပ်များအတွက် 3D convolutional neural networks (CNNs) ၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အလုံးစုံအောင်မြင်မှုကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
- 1
- 2