hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
hot encoding တစ်ခုမှာ binary vector များအဖြစ် categorical variable များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် machine learning နှင့် data processing တွင်အသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးနှင့် ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများကဲ့သို့သော အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာများကို တိုက်ရိုက်မကိုင်တွယ်နိုင်သော algorithms ဖြင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် hot encoding တစ်ခု၊ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့် သဘောတရားကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း
လက်ရှိ မော်ဒယ်များကို cloud သို့ ပေးပို့ပြီး ရလဒ်များနှင့်အတူ စက်တွင်းရှိ ရှိပြီးသား မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ML မော်ဒယ်များကို မည်ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။
လက်ရှိ မော်ဒယ်များကို စက်တွင်းတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ရလဒ်များကို cloud သို့ ပေးပို့သည့် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းမှုတွင် စက်သင်ယူခြင်း (ML) မော်ဒယ်များကို လည်ပတ်ခြင်းသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု စသည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဒေသတွင်းနှင့် cloud-based computing အရင်းအမြစ်နှစ်ခုလုံး၏ အားသာချက်များကို အသုံးချပြီး အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏ လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အအုံများကို အသုံးချရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
MBARI မှ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်အတူ ဒံယေလ၏ ပရောဂျက်တွင် TensorFlow က မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သနည်း။
TensorFlow သည် MBARI မှ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်အတူ ဒံယေလ၏ ပရောဂျက်တွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့ပြီး ဉာဏ်ရည်တုပုံစံများကို တီထွင်ဖန်တီးအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံရပလက်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့သည်။ Google မှထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow သည် ၎င်း၏ကျယ်ပြန့်သောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းကြောင့် AI အသိုင်းအဝိုင်းတွင် သိသာထင်ရှားသောရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ဒံယေလ၊, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Airbnb ၏ စက်သင်ယူမှု ပလပ်ဖောင်း Bighead သည် ပရောဂျက်တွင် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သနည်း။
Airbnb ၏ စက်သင်ယူမှု ပလပ်ဖောင်း Bighead သည် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ဓာတ်ပုံစာရင်း အမျိုးအစားခွဲခြင်း ပရောဂျက်တွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ထိရောက်စွာအသုံးချပြီး စီမံခန့်ခွဲရာတွင် Airbnb ရင်ဆိုင်နေရသော စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ဤပလပ်ဖောင်းကို တီထွင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ TensorFlow ၏စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ Bighead သည် Airbnb ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML ကိုအသုံးပြုပြီး Airbnb သည်၎င်း၏စာရင်းဓာတ်ပုံများကိုခွဲခြားသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX မူဘောင်တွင် Apache Beam ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
Apache Beam သည် အစုလိုက်အစည်းလိုက်တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းပိုက်လိုင်းများကို ထုတ်လွှင့်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် open-source စုစည်းထားသော ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Apache Flink၊ Apache Spark နှင့် Google Cloud Dataflow ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ဖြန့်ဝေသည့်လုပ်ဆောင်မှုနောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့်ပိုက်လိုင်းများကို developer များအား ရေးသားခွင့်ပြုသည့် ရိုးရှင်းပြီး ဖော်ပြနိုင်သော API ကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX သည် ML ထုတ်လုပ်မှုအတွက် Apache Beam ကို ML အင်ဂျင်နီယာတွင် မည်သို့အသုံးချသနည်း။
Apache Beam သည် batch နှင့် streaming data processing နှစ်ခုလုံးအတွက် စုစည်းထားသော ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Apache Flink၊ Apache Spark နှင့် Google Cloud Dataflow ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ဖြန့်ဝေမှုလုပ်ဆောင်ခြင်းနောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့်ပိုက်လိုင်းများကို ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားရန် ပံ့ပိုးပေးသည့် APIs နှင့် ဒစ်ဂျစ်ဘရီများ အစုံပါရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX နှင့်ထုတ်လုပ်မှု ML ဖြန့်ကျက်မှုအတွက် ML အင်ဂျင်နီယာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2.0 ရှိ TensorFlow ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ဒေတာအတွဲများသည် TensorFlow 2.0 တွင် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်ထားပြီး ၎င်းတို့အား ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်တွင် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ ဤအားသာချက်များသည် ထိရောက်မှု၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုကို ဦးစားပေးသည့် TensorFlow datasets ၏ ဒီဇိုင်းမူများမှ ထွက်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သော့ကိုရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
'zip' လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ Python တွင် ဒေတာ ၂ စုံကို တစ်ပြိုင်နက် မည်သို့ထပ်ဆိုနိုင်မည်နည်း။
Python တွင် ဒေတာ နှစ်ခုကို တစ်ပြိုင်နက် ထပ်တလဲလဲ ပြုလုပ်ရန် 'zip' လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ 'zip' လုပ်ဆောင်ချက်သည် အငြင်းအခုံများအဖြစ် iterable အများအပြားကို ယူကာ tuple တစ်ခုစီ၏ input iterables မှ ဆက်စပ်ဒြပ်စင်များပါ၀င်သည့် tuple ၏ iterator တစ်ခုကို ပြန်ပေးသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒေတာအစုများစွာမှ အစိတ်အပိုင်းများကို တစ်ပေါင်းတစ်စည်းတည်း လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်, EITC/CP/PPF Python Programming အခြေခံများ, Python မှာတိုးတက်ခြင်း, ထောင့်ဖြတ်အနိုင်ရ algorithm ကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပိုက်လိုင်းရှိ IoT ဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် Cloud Dataflow ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲသည့် ဝန်ဆောင်မှုဖြစ်သည့် Cloud Dataflow သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပိုက်လိုင်းရှိ IoT ဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ streaming နှင့် batch data အမြောက်အမြားကို ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အတိုင်းအတာနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးဆောင်ပါသည်။ Cloud Dataflow ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် ကြီးမားသောဝင်ရောက်လာမှုကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, IoT Analytics ပိုက်လိုင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Platform တွင် IoT ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပိုက်လိုင်းတည်ဆောက်ခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
Google Cloud Platform (GCP) တွင် IoT ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပိုက်လိုင်းတည်ဆောက်ခြင်းတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာထည့်သွင်းခြင်း၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ ဤပြည့်စုံသော လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏ Internet of Things (IoT) စက်ပစ္စည်းများမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်တစ်ခုစီကို ကျွန်ုပ်တို့ အသေးစိပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, IoT Analytics ပိုက်လိုင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2