PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
TensorBoard နှင့် Matplotlib တို့သည် PyTorch တွင် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ Matplotlib သည် အမျိုးမျိုးသော ဂရပ်ဖစ်များနှင့် ဇယားကွက်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် စွယ်စုံရ စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း TensorBoard သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုအံဝင်ခွင်ကျရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ပန်ဒါမော်ဂျူးကို အသုံးပြု၍ အထင်ကရ အချက်အလက်များကို ဇယားဖော်မတ်ဖြင့် သိမ်းဆည်းခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
pandas မော်ဂျူးကို အသုံးပြု၍ ဇယားပုံစံဖြင့် အထင်ကရ အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Google Vision API ဖြင့် အထင်ကရနေရာများကို ရှာဖွေခြင်း၏ နိမိတ်ပုံတွင် အဆင့်မြင့် ရုပ်ပုံနားလည်မှုနယ်ပယ်တွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဒေတာကို ကျွမ်းကျင်စွာ ခြယ်လှယ်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမြင်အာရုံကို ပုံဖော်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး အလုံးစုံ အလုပ်အသွားအလာကို မြှင့်တင်ပေးပြီး တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အထင်ကရနေရာများရှာဖွေရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ဝဘ်အပလီကေးရှင်းတွင် မျဉ်းဂရပ်ကို မည်သို့မြင်နိုင်သနည်း။
လိုင်းဂရပ်သည် TensorFlow.js ဝဘ်အပလီကေးရှင်းတစ်ခုတွင် ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow.js သည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား ဘရောက်ဆာတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တိုက်ရိုက်တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ခွင့်ပြုသည့် JavaScript စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝဘ်အပလီကေးရှင်းတွင် စာကြောင်းဂရပ်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ဒေတာလမ်းကြောင်းများကို ထိရောက်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, အခြေခံ TensorFlow.js ဝက်ဘ်လျှောက်လွှာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
matplotlib ကို အသုံးပြု၍ အဆုတ်စကင်န်ချပ်များ၏ pixel array များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ပြသနိုင်မည်နည်း။
matplotlib ကို အသုံးပြု၍ အဆုတ်စကင်န်ချပ်များ၏ pixel arrays များကိုပြသရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆင့်ဆင့်လုပ်ဆောင်မှုကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ Matplotlib သည် ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းအတွက် အသုံးများသော Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အရည်အသွေးမြင့် ကွက်ကွက်များနှင့် ပုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ကိရိယာမျိုးစုံကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ပထမဦးစွာ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် matplotlib စာကြည့်တိုက်ကို တင်သွင်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နေပုံကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မြင်ယောင်ထင်ယောင်ထင်မြင်ခြင်းအတွက် အသုံးဝင်နိုင်သော SVM မှ ပေးဆောင်သော အရည်အချင်းအချို့ကား အဘယ်နည်း။ ပံ့ပိုးမှု vector အရေအတွက်နှင့် ၎င်းတို့၏တည်နေရာများကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သနည်း။
ပံ့ပိုးမှု Vector Machines (SVM) သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ SVM များသည် ဤရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးဝင်သော အရည်အချင်းများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤအရည်အချင်းအချို့နှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။ 1. Margin- SVM ၏ အဓိက အင်္ဂါရပ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, SVM သတ်မှတ်ချက်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
scatter plot ကို အသုံးပြု၍ အမှတ်အသစ်တစ်ခုပိုင်ဆိုင်သည့် အတန်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့မြင်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အလုပ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် ရေပန်းစားသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှာ K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ဖြစ်သည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ ရှိပြီးသားဒေတာအချက်များနှင့် ၎င်းတို့၏အနီးအပါးပေါ်အခြေခံ၍ ဒေတာအမှတ်အသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားသည်။ ကွဲပြားသောကွက်ကွက်ကို အသုံးပြု၍ အမှတ်အသစ်တစ်ခုပိုင်ဆိုင်သည့် အတန်းကို အမြင်အာရုံဖြင့် ဆုံးဖြတ်ရန်နည်းလမ်းတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို K သတ်မှတ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ရှိ matplotlib module ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာကို သင်မည်သို့မြင်ယောင်နိုင်သနည်း။
Python ရှိ matplotlib မော်ဂျူးသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဒေတာကို မြင်ယောင်ရန် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ပိုမိုနားလည်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေရန် အရည်အသွေးမြင့်ကွက်များနှင့် ဇယားများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် ကျယ်ပြန့်သောလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဒီအဖြေမှာတော့ ဘယ်လိုသုံးရမလဲဆိုတာ ရှင်းပြပေးပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အကောင်းဆုံးမထိုက်မတန်ဆင်ခြေလျှော Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ကို အသုံးပြု၍ ဖြန့်ခွဲကွက်တစ်ခုတွင် ဒေတာအမှတ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့မြင်နိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင်၊ ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းသည် ဒေတာအတွဲအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီကို ကွက်ကွက်ပေါ်ရှိ အမှတ်အသားတစ်ခုဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည့် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို မြင်ယောင်ရန် Scatter plot များကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ Python သည် ဖန်တီးပေးသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ကိရိယာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အကောင်းဆုံးမထိုက်မတန်ဆင်ခြေလျှော Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတွင် ခန့်မှန်းထားသောဒေတာကို မြင်သာစေရန် ဂရပ်ဖန်တီးရာတွင် axes ပေါ်ရှိရက်စွဲများကို ထည့်သွင်းရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွင် ခန့်မှန်းထားသောဒေတာကို မြင်သာစေရန် ဂရပ်တစ်ခုဖန်တီးသောအခါ၊ axes ပေါ်ရှိရက်စွဲများကို ထည့်သွင်းရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအလေ့အကျင့်သည် တင်ပြနေသည့် ဒေတာအတွက် ယာယီအကြောင်းအရာကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ ပုံစံများနှင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ဤအလေ့အကျင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Datalab သည် အခြား Google Cloud Platform ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် မည်သို့ပေါင်းစပ်သနည်း။
Cloud Datalab၊ Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုရှိသော ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာ) သည် ထိရောက်ပြီး ပြည့်စုံသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် အမျိုးမျိုးသော GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား GCP ၏ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ကိရိယာများ၏ အလားအလာ အပြည့်အစုံကို ဒေတာအတွဲများကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် မြင်သာစေရန် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ သော့တစ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, Cloud Datalab နှင့်ကြီးမားသောဒေတာအစုများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်