သဘာဝဂရပ်များကား အဘယ်နည်း။
သဘာဝဂရပ်များသည် node များသည် entities များကိုကိုယ်စားပြုသည့် real-world data ၏ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်ပြီး၊ edges များသည် အဆိုပါ entities များကြားရှိဆက်ဆံရေးများကိုဖော်ပြသည်။ ဤဂရပ်များကို လူမှုကွန်ရက်များ၊ ကိုးကားချက်ကွန်ရက်များ၊ ဇီဝဗေဒကွန်ရက်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ သဘာဝဂရပ်များသည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် မှီခိုမှုများကို ဖမ်းယူကာ ၎င်းတို့ကို စက်အမျိုးမျိုးအတွက် အဖိုးတန်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံမှ မှုတ်သွင်းထားသော အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော node အလွှာများ ပါဝင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်သင်ကြားအသုံးချရန်၊ များစွာသောသော့ချက်ဘောင်များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
TensorFlow ဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသည့် Google မှတီထွင်ထားသည့် open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TensorFlow သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့အတွက် အထူးလူသိများပြီး ၎င်းသည် နှစ်ဦးစလုံးအတွက် ရေပန်းစားသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုနယ်ပယ်တွင် convolutional neural networks (CNNs) နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ အရောင်ပုံများ နှင့် မီးခိုးရောင်စကေးပုံများနှင့် သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ ဤရုပ်ပုံနှစ်မျိုး၏ ခြားနားချက်မှာ ၎င်းတို့ပိုင်ဆိုင်သည့် ချန်နယ်အရေအတွက်နှင့် ကွာခြားပါသည်။ ရောင်စုံပုံများ ၊ အများအားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး နျူရွန်တစ်ခုအား အသက်သွင်းသင့်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်သင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အဓိကဒြပ်စင်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ Activation functions ၏ သဘောတရားသည် လူ့ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်များ ပစ်လွှတ်ခြင်း နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နူရွန်တစ်ခု လောင်ကျွမ်းနေသကဲ့သို့ သို့မဟုတ် မလှုပ်ရှားဘဲ ရှိနေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch နှင့် NumPy တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော စာကြည့်တိုက်များဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ ပေးဆောင်သည့် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ ၎င်းတို့ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိပါသည်။ NumPy သည် အခြေခံစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုအခြေအနေတွင်၊ နမူနာပြင်ပဆုံးရှုံးမှုနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုကြား ခြားနားချက်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤသဘောတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ရည်ရွယ်သော လက်တွေ့သမားများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းများ၏ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
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
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ PyTorch သည် Facebook ၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး သွက်လက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ NumPy သည် သိပ္ပံပညာအတွက် အခြေခံကျသော ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
ဥာဏ်ရည်တု၏နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အခြေခံကိရိယာများဖြစ်သည်။ classification neural network ၏ output ကို ဆွေးနွေးသောအခါ၊ အတန်းများကြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးခြင်းသဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အဆိုပါ ထုတ်ပြန်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch