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
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း လေ့ကျင့်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် GPU အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ GPU အများအပြားကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီး ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ကိန်းရှင် 30 ဘီလီယံနီးပါးရှိသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် အမှန်တကယ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်ကို နားလည်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် ကန့်သတ်ဘောင်များစွာရှိခြင်း၏ သက်ရောက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ Neural Networks များသည် မှုတ်သွင်းထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အတန်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
စက်သင်ယူမှုတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သောကြောင့် နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ပိုမိုမြန်ဆန်သော လေ့ကျင့်ချိန်များကို ရရှိစေသောကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်နက်နဲသော သင်ယူမှုတွင်၊ ခေတ်မီသော ရလဒ်များရရှိရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ လျှောက်ထားရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, optimization, စက်သင်ယူမှုများအတွက် optimization
Google Vision API သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော လိုဂိုအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို မည်သို့ ပေးဆောင်သနည်း။
Google Vision API သည် ပုံတစ်ပုံအတွင်း အမျိုးမျိုးသော အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ ဒြပ်စင်များကို ရှာဖွေပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အဆင့်မြင့် ရုပ်ပုံနားလည်မှု နည်းပညာများကို အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ API ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော လိုဂိုများနှင့် ပတ်သက်သည့် နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်မှုနှင့် ပံ့ပိုးပေးနိုင်စွမ်းတို့ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကျယ်ပြန့်သော application များတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အမှတ်တံဆိပ်ရှာဖွေတွေ့ရှိ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လက်ရေးပုံများမှ စာသားများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ထုတ်ယူရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများကား အဘယ်နည်း။
လက်ရေးပုံများမှ စာသားများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းသည် လက်ရေးစာ၏ မူလပုံစံကွဲလွဲမှုနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုများကြောင့် စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ Google Vision API သည် ရုပ်မြင်သံကြားဒေတာများမှ စာသားများကို နားလည်ပြီး ထုတ်ယူရန် အတုထောက်လှမ်းရေးနည်းပညာများကို အသုံးချရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ကျော်လွှားရန် လိုအပ်သော အတားအဆီးများစွာရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အမြင်အာရုံဒေတာအတွက်စာသားကိုနားလည်ခြင်း, လက်ရေးမှစာသားကိုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။ Deep learning သည် deep neural networks ဟုလည်းသိကြသော အလွှာများစွာရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် ဒေတာ၏ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ထိုမော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံဖြစ်နေကြောင်း မည်သို့အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်နည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်မဖြစ်ကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်း၏ သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရပါမည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျမဖော်ပြသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းမှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
Eager မုဒ်ဖြင့် ပုံမှန် TensorFlow ကို ပိတ်ထားမည့်အစား Eager မုဒ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ခြင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် ပရိုဂရမ်ရေးအင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကုဒ်ကို အမှားရှာရန်နှင့် နားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ သို့သော် Eager မုဒ်ကို ပုံမှန် TensorFlow နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက Eager မုဒ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤအားနည်းချက်များကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဓိက တစ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို