မျဉ်းနမူနာပုံစံမှ နက်နဲသောသင်ယူမှုသို့ ပြောင်းရန် အချိန်တန်ပြီဖြစ်ကြောင်း မည်သည့်ဘောင်များက ညွှန်ပြသနည်း။
မျဉ်းနမူနာပုံစံမှ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံသို့ မည်သည့်အချိန်တွင် ကူးပြောင်းရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆုံးဖြတ်ချက်သည် အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှု၊ ဒေတာရရှိနိုင်မှု၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များနှင့် ရှိပြီးသားပုံစံ၏စွမ်းဆောင်ရည်တို့ပါ၀င်သည့်အချက်များစွာအပေါ်တွင် မူတည်သည်။ တစ်ပြေးညီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
one-hot vector ဆိုတာဘာလဲ။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python နှင့် PyTorch ကို အသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်များကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်အခါတွင်၊ one-hot vector တစ်ခု၏ သဘောတရားသည် အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာကို ကုဒ်သွင်းခြင်း၏ အခြေခံအချက်ဖြစ်သည်။ One-hot encoding သည် ခန့်မှန်းချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာကိန်းရှင်များကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များထံ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, GPU ကိုတွက်ချက်ခြင်း
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) သည် ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို စံနမူနာပြုနိုင်သော အလွှာများစွာရှိသော nodes သို့မဟုတ် နျူရွန်များဖြင့် သွင်ပြင်လက္ခဏာအတု အာရုံကြောကွန်ရက် (ANN) အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကျသော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် အလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ခေတ်မီဆန်းပြားသောမော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်
XAI (ရှင်းပြနိုင်သော Artificial Intelligence) အတွက် မည်သည့်ကိရိယာများ ရှိနေသနည်း။
ရှင်းပြနိုင်သော Artificial Intelligence (XAI) သည် ခေတ်မီ AI စနစ်များ အထူးသဖြင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် စက်သင်ယူမှု ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများ၏ အခြေအနေတွင် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပုံစံများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပြီး အရေးပါသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အသုံးချလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်များကို နားလည်ရန်မှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာသည်။ XAI ကိရိယာများနှင့် နည်းစနစ်များသည် မော်ဒယ်များ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သို့ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ရည်ရွယ်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
PyTorch တွင် ၎င်းကို သတ်မှတ်ရာတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို စတင်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
PyTorch တွင် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို သတ်မှတ်သည့်အခါ၊ ကွန်ရက်ကန့်သတ်ချက်များ၏ ကနဦးစတင်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို သိသာထင်ရှားစွာထိခိုက်စေနိုင်သည့် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ PyTorch သည် ပုံသေအစပြုခြင်းနည်းလမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သည့်အချိန်တွင် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် တိကျသော ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ထားသော အဆင့်မြင့်နက်နဲသောသင်ယူမှုလေ့ကျင့်သူများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, တာဝန်သိဆန်းသစ်တီထွင်မှု, တာဝန်ရှိဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး
ဘက်ပေါင်းစုံထောင့်မှန်စတုဂံအခင်းအကျင်းများကို သတ်မှတ်သည့် torch.Tensor အတန်းတွင် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများ ပါဝင်နေပါသလား။
PyTorch စာကြည့်တိုက်မှ `torch.Tensor` အတန်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည့် အခြေခံဒေတာဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ဒီဇိုင်းသည် ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်မှုများကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်ရာတွင် အဓိကကျပါသည်။ PyTorch ၏အခြေအနေတွင် tensor သည် NumPy ရှိ arrays နှင့် concept တွင်ဆင်တူသော multi-dimensional array တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် အရေးကြီးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, တာဝန်သိဆန်းသစ်တီထွင်မှု, တာဝန်ရှိဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး
PyTorch တွင် အားကိုး() လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် ပြုပြင်ထားသော လိုင်းနာယူနစ် အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်ကို PyTorch တွင် ခေါ်ဆိုပါသလား။
ReLU ဟု အများအားဖြင့် လူသိများသော ပြုပြင်ထားသော လိုင်းယူနစ်သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုသည့် အသက်သွင်းလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ sigmoid သို့မဟုတ် hyperbolic tangent ကဲ့သို့ နက်ရှိုင်းသော ကွန်ရက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့် ကွယ်ပျောက်နေသော gradient ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ၎င်း၏ ရိုးရှင်းမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့အတွက် နှစ်သက်သည်။ PyTorch တွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, တာဝန်သိဆန်းသစ်တီထွင်မှု, တာဝန်ရှိဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး
ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ နောက်ဆုံးအလွှာရှိ အထွက်အရေအတွက်သည် အတန်းအရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိပါသလား။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ကွန်ရက်၏တည်ဆောက်ပုံသည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်း၏ အခြေခံအချက်မှာ ကွန်ရက်၏နောက်ဆုံးအလွှာရှိ သင့်လျော်သော output node အရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းပါဝင်သည်။ ဤဆုံးဖြတ်ချက်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
စက်သင်ယူခြင်းအတွက် မည်သည့် algorithms အမျိုးအစားများရှိပြီး ၎င်းတို့ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
Machine Learning သည် ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်သော စနစ်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ထိုဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တု၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ဒေတာမှ မည်သို့သင်ယူမည် နှင့် မမြင်ရသော တွင် မည်ကဲ့သို့ ထိထိရောက်ရောက် လုပ်ဆောင်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသောကြောင့် အယ်လဂိုရီသမ်ရွေးချယ်မှုသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော NLG မော်ဒယ်လ်ဂျစ်ကို NLG မှလွဲ၍ အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ၎င်းတို့၏ သမားရိုးကျ နယ်ပယ်ကျော်လွန်သည့် ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် Natural Language Generation (NLG) မော်ဒယ်များကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုအပလီကေးရှင်းများ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်လမ်းဆုံကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။ NLG မော်ဒယ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော ဒေတာကို လူသားဖတ်နိုင်သော စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းရန်၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအပါအဝင် အခြားဒိုမိန်းများသို့ သီအိုရီအရ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သော ခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချသည်။ ဒီအလားအလာက အရင်းတည်တယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်