စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့သိရှိနိုင်သနည်း၊ ဤဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် တရားမျှတပြီး ကျင့်ဝတ်ရှိသော AI စနစ်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသုံးချမှုတို့အပါအဝင် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်း၏ အမျိုးမျိုးသောအဆင့်များမှ ဘက်လိုက်မှုများသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒိုမိန်းအသိပညာနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အလွန်ပြောင်းလဲနိုင်သော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းမှုပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်ပါသလား။ ဒေတာပမာဏအလိုက် မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို ဆုံးဖြတ်ပါသလား။
ကွဲပြားနိုင်သော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အမှန်တကယ် ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် ထိုကဲ့သို့သော မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို ပေးဆောင်သည့် ဒေတာပမာဏဖြင့် တစ်ခုတည်းကိုသာ ဆုံးဖြတ်မည်မဟုတ်ပါ။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤထုတ်ပြန်ချက်နောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများနှင့် စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သာမာန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြို့ထိုးမှုများ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ နှင့် လေ့ကျင့်ရေး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆွေးနွေးကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူနိုင်သည်။ တံဆိပ်မပါသော အချက်အလက်များ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဘယ်အရာပါဝင်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဓိကအဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ပစ်မှတ်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမပါသော ဒေတာကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရနိုင်သောပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အသစ်၊ မမြင်ရသော ဒေတာများကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် float ဖော်မတ်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲနိုင်မည်နည်း။
ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် float ဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများစွာအတွက် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Float သည် Float-Point ၏ အတိုကောက်ဖြစ်ပြီး ကိန်းဂဏန်းများကို အပိုင်းကိန်းတစ်ခုဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည့် ဒေတာအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒဿမ ဂဏန်းများ၏ တိကျသော ကိုယ်စားပြုမှုကို ခွင့်ပြုပေးပြီး အများအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ် မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်ခြင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်းကို တားဆီးခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်၏ သမာဓိနှင့် တိကျသေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် အတုအယောင်များကို အသုံးချရန် မရည်ရွယ်ဘဲ သင်ယူကာ အထင်မှားစေသော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့်အခါ မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်မှု ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ နည်းဗျူဟာများစွာကို အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, 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 လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းသည့် အချက်အလက်များ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ စီမံဆောင်ရွက်နေကြောင်း သေချာစေရန်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးပြီး ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ၌
- 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
ကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ အဘယ်ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံများကို ပြားချပ်စေရန်လိုအပ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ ပြားချပ်ချပ်ဖြစ်စေသည့် ပုံများသည် ရုပ်ပုံဒေတာများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် နှစ်ဘက်မြင်ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို တစ်ဖက်မြင် ခင်းကျင်းတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ရုပ်ပုံများကို ပြားချပ်စေခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ အာရုံကြောမှ အလွယ်တကူ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်