Deep Learning Archives - EITCA Academy

PINN-based simulation ဆိုတာ ဘာလဲ။

တနင်္ဂနွေ, မတ်လ 15, 2026 by razvansavin88

PINN-အခြေပြု သရုပ်ဖော်ခြင်းဆိုသည်မှာ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ဒစ်ဖရ্যান্য়ညီမျှခြင်း (PDEs) သို့မဟုတ် အခြားရူပဗေဒဥပဒေများဖြင့် ထိန်းချုပ်ထားသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် ရူပဗေဒ-သတင်းအချက်အလက်ပေးထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (PINNs) ကို အသုံးပြုခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏ စွမ်းအားကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်း၏ တိကျမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ထားပြီး သိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာနယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ သရုပ်ဖော်မှုများအတွက် ပုံစံအသစ်တစ်ခုကို ပေးဆောင်သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, စက်သင်ယူ, Partial Differential Equations, ရူပဗေဒဆိုင်ရာ အာရုံကြောကွန်ရက်များ, PINN, သိပ္ပံနည်းကျတွက်ချက်, ခြင်း simulation

အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်ထားလဲ။

ဗုဒ္ဓဟူးနေ့, မတ်လ 11 ရက် 2026 by ဘာလင့် ဆန်ဒေါ

အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ လူ့ဦးနှောက်၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်မှ လှုံ့ဆော်ပေးသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပုံစံများကို မှတ်မိရန်နှင့် ဒေတာမှ သင်ယူခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကို ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဓိကအဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး တစ်ခုချင်းစီသည် သင်္ချာသီအိုရီ၊ လက်တွေ့အင်ဂျင်နီယာနှင့် အတွေ့အကြုံဆိုင်ရာနည်းလမ်းတို့ကို အခြေခံထားသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်သည် ပြည့်စုံသောခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ပေးစွမ်းသည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, နောက်ကြောင်းပြန်ထွက်လာပါတယ်။, cloud computing, ကွန်ပျူတာ Vision ၏, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, Google မိုးတိမ်, စက်သင်ယူ, မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်း။, အာရုံကြောကွန်ယက်များ, ပုံမှန်, လေ့ကျင့်ရေး

လက်လီရောင်းဝယ်ရေးမှာ စက်သင်ယူမှုရဲ့ အဆင့်မြင့်ဆုံးအသုံးပြုမှုတွေက ဘာတွေလဲ။

ဗုဒ္ဓဟူးနေ့, မတ်လ 04 ရက် 2026 by ရိုနန် ဆာလီယူ

စက်သင်ယူမှု (ML) သည် ကဏ္ဍများစွာကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး လက်လီရောင်းဝယ်ရေးသည် အဆင့်မြင့် ML နည်းပညာများ အကောင်အထည်ဖော်မှုကြောင့် သိသာထင်ရှားသော အပြောင်းအလဲများ ကြုံတွေ့နေရသော လုပ်ငန်းများထဲတွင် ပါဝင်သည်။ လက်လီရောင်းဝယ်ရေးတွင် စက်သင်ယူမှုကို ဖြန့်ကျက်ခြင်းတွင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့်၊ ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပေးသည့်၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သည့် နှင့် အချက်အလက်အခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှုကို မောင်းနှင်သည့် ဆန်းသစ်သော အပလီကေးရှင်းများစွာ ပါဝင်သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, ကွန်ပျူတာ Vision ၏, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းချက်, လိမ်လည်မှုရှာဖွေရေး, Google မိုးတိမ်, စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှု, စက်သင်ယူ, NLP, အကြံပြုချက်စနစ်များ, လက်လီ

စက်သင်ယူမှုမှာ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ယောက်ဖြစ်လာဖို့ ဘယ်အင်ဂျင်နီယာသင်တန်းတွေ လိုအပ်ပါသလဲ။

တနင်္လာနေ့, 12 ဇန်နဝါရီ 2026 by ကွန်စတန်စတန်နို့စ် မာရီယာစ်

စက်သင်ယူမှုတွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးဖြစ်လာရန် ခရီးလမ်းသည် မျက်နှာစာများစွာနှင့် ဘာသာရပ်ပေါင်းစုံပါဝင်ပြီး ကျောင်းသားများအား သီအိုရီဆိုင်ရာ နားလည်မှု၊ လက်တွေ့ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် လက်တွေ့အတွေ့အကြုံများ ပေးစွမ်းသည့် အင်ဂျင်နီယာသင်တန်းများစွာတွင် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် Google Cloud ကဲ့သို့သော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးချခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုရရှိရန် ရည်မှန်းသူများအတွက်၊ ခိုင်မာသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတစ်ခု

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, Big Data, ကွန်ပျူတာ Vision ၏, ဒေတာကိုသိပ္ပံ, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, အင်ဂျင်နီယာပညာရေး, Google မိုးတိမ်, စက်သင်ယူ, NLP, programming, စာရင်းအင်း

PyTorch ဆိုတာ ဘာလဲ။

တနင်္ဂနွေ၊ ဒီဇင်ဘာ ၁၉၊ ၂၀၂၁ by Codrut Ion

PyTorch သည် Facebook ၏ AI Research lab (FAIR) မှ အဓိကတီထွင်ထားသော open-source deep learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိပြီး ပြောင်းလဲလွယ်သော တွက်ချက်မှုဂရပ်ဗိသုကာကို ပေးစွမ်းသောကြောင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် အတုဥာဏ်ရည် (AI) အပလီကေးရှင်းများအတွက် သုတေသနနှင့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အလွန်သင့်လျော်ပါသည်။ PyTorch သည် ပညာရှင်သုတေသီများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူများကြားတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လက်ခံကျင့်သုံးမှုကို ရရှိခဲ့သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, GCP အပေါ် PyTorch

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, cloud computing, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, ဖြန့်ဝေသင်တန်း, GCP, စက်သင်ယူ, အာရုံကြောကွန်ယက်များ, Pythorch

စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းသည် ဘာသာစကားဘာသာပြန်ဆိုခြင်းနှင့်အတူ မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

ကြာသပတေးနေ့, 04 ဒီဇင်ဘာလ 2025 by ဆာရီနာ ၁၀

Machine Learning သည် စက်ဖြင့်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း (MT) ဟု အများသိကြသော အလိုအလျောက်ဘာသာစကားဘာသာပြန်ဆိုခြင်းနယ်ပယ်တွင် အခြေခံအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် လူသားဘာသာစကားကို အနီးစပ်ဆုံး အနီးစပ်ဆုံး အနီးစပ်ဆုံး ဘာသာပြန်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် လူသားဘာသာစကားကို ဘာသာပြန်ဆိုရန်၊ ထုတ်လုပ်ရန်နှင့် ဘာသာပြန်ရန် ကွန်ပျူတာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ Google Translate မှအသုံးပြုသည့် ခေတ်မီဘာသာစကားပြန်ဆိုမှုစနစ်များကဲ့သို့သော ခေတ်မီဘာသာစကားပြန်ဆိုမှုစနစ်များကို အခြေခံသည့်ဗဟိုချဉ်းကပ်မှုမှာ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာနည်းလမ်းများ၊ အာရုံကြောဆိုင်ရာ၊

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, Google မိုးတိမ်, ဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း။, စက်ဘာသာပြန်ခြင်း, ဘာသာစကားမျိုးစုံ မော်ဒယ်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်များ, NMT

Activation atlas သည် ရှုပ်ထွေးသောပုံများတွင် အလွှာများစွာမှ activation များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် CNNs တွင် ဝှက်ထားသော ဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့ဖော်ပြနိုင်သနည်း။

ဗုဒ္ဓဟူးနေ့၊ ဒီဇင်ဘာလ 03 ရက် 2025 ခုနှစ် by JOSE ALFONSIN PENA

Activation Atlas သည် convolutional neural networks (CNNs) မှ လေ့လာသင်ယူထားသော အတွင်းပိုင်းကိုယ်စားပြုမှုများအကြောင်း နက်ရှိုင်းစွာနားလည်သဘောပေါက်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်မြင်သာသည့်ကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ကွဲပြားသော input ပုံများကို တုံ့ပြန်ရန်အတွက် အလွှာများစွာမှ activation ပုံစံများကို စုစည်းပြီး အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ Activation Atlas သည် ကွန်ရက်လုပ်ဆောင်ပုံကို မီးမောင်းထိုးပြသည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမြေပုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် Activation Atlas, ဉာဏ်ရည်တု, ဘက်လိုက်မှု ထောက်လှမ်းခြင်း။, CNN က, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, တရားမျှတမှု, မော်ဒယ်အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်မှု, visualization

ရင်းမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဒေတာအတွဲများအကြား တူညီမှုသည် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများနှင့် သင်ယူမှုနှုန်းရွေးချယ်မှုတို့နှင့်အတူ TensorFlow Hub မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသည့် လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု၏ထိရောက်မှုကို မည်သို့လွှမ်းမိုးနိုင်သနည်း။

တနင်္ဂနွေ, 30 နိုဝင်ဘာ 2025 by JOSE ALFONSIN PENA

လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း အထူးသဖြင့် TensorFlow Hub ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများမှတစ်ဆင့် ဖွင့်ထားသည့်အတိုင်း လွှဲပြောင်းခြင်းသည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် အဓိကနည်းစနစ်တစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်။ ဤအကြောင်းအရာတွင် လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း၏ ထိရောက်မှုမှာ အရင်းအမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဒေတာအတွဲများကြားတွင် ဆင်တူယိုးမှားအပါအဝင် အချက်များစွာဖြင့် ကြီးမားစွာ လွှမ်းမိုးထားသည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, ဒေတာအတွဲ တူညီမှု, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်း။, သင်ယူမှုနှုန်း, ပုံမှန်, TensorFlow Hub, လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း။

လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းဖြင့် သင်ဘာနားလည်သနည်း၊ ၎င်းသည် TensorFlow Hub မှ ပေးဆောင်ထားသော အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်နေသည်ဟု သင်ထင်သနည်း။

တနင်္ဂနွေ, 30 နိုဝင်ဘာ 2025 by JOSE ALFONSIN PENA

Transfer learning သည် ကွဲပြားသော်လည်း ဆက်စပ်နေသော ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရန် ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရာတွင် ရရှိလာသော အသိပညာကို စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုအတွင်း နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အရင်းခံနိယာမမှာ ကြီးမားပြီး ယေဘုယျဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် အမျိုးမျိုးသော ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးဝင်သော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူပြီး ကုဒ်ကုဒ်လုပ်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, စက်သင်ယူခြင်းအပလီကေးရှင်းများ, ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ, TensorFlow Hub, လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း။

linear model နှင့် deep learning model အကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။

တနင်္ဂနွေ, 30 နိုဝင်ဘာ 2025 by RAFAEL MARTINEZ

မျဉ်းရိုးပုံစံနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံသည် စက်သင်ယူမှုအတွင်း ကွဲပြားသော ပါရာဒိုင်းနှစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ တစ်ခုစီသည် ၎င်းတို့၏ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှု၊ ကိုယ်စားပြုစွမ်းရည်၊ သင်ယူမှုယန္တရားများနှင့် ပုံမှန်အသုံးပြုမှုကိစ္စများဖြင့် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းနှစ်ခုကြား ခြားနားချက်ကို နားလည်ခြင်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများတွင် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးချရန် ရှာဖွေသော လက်တွေ့သမားများနှင့် သုတေသီများအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ တစ်ပြေးညီ မော်ဒယ်-

Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် ဉာဏ်ရည်တု, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း, ခန့်မှန်းသူ API, အင်ဂျင်နီယာအင်္ဂါရပ်, Google မိုးတိမ်, Linear မော်ဒယ်များ, စက်သင်ယူ, မော်ဒယ်အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်မှု, အာရုံကြောကွန်ယက်များ, TensorFlow

EITCA အကယ်ဒမီ

PINN-based simulation ဆိုတာ ဘာလဲ။

လက်လီရောင်းဝယ်ရေးမှာ စက်သင်ယူမှုရဲ့ အဆင့်မြင့်ဆုံးအသုံးပြုမှုတွေက ဘာတွေလဲ။

စက်သင်ယူမှုမှာ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ယောက်ဖြစ်လာဖို့ ဘယ်အင်ဂျင်နီယာသင်တန်းတွေ လိုအပ်ပါသလဲ။

စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းသည် ဘာသာစကားဘာသာပြန်ဆိုခြင်းနှင့်အတူ မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

linear model နှင့် deep learning model အကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။

EITCA Academy သည် European IT Certification မူဘောင်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

EITCA အကယ်ဒမီ

သင့်အကောင့်သို့ ဝင်ရောက်ပါ။

သင့်ရဲ့စကားဝှက်ကိုမေ့နေပါသလား?

အကောင့်တစ်ခုဖန်တီးသည်