Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သော ဂေဟစနစ်တစ်ခုအား ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏အခြေအနေတွင်၊ TensorFlow သည် ဤမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရုံသာမက လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ၏ လျှို့ဝှက်အငြင်းပွားမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွှာတစ်ခုချင်းစီရှိ အလွှာအရေအတွက်နှင့် နံပါတ်များကို (ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်) အလွယ်တကူ ထိန်းချုပ်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs)၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ အလွှာများနှင့် ခုံနံပါတ်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်စွမ်းသည် မော်ဒယ်ဗိသုကာ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း၏ အခြေခံအချက်ဖြစ်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အကြောင်းအရာတွင် DNNs နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဝှက်ထားသောအငြင်းအခုံသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သောကြောင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ခင်းကျင်းသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကား အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့ကြောင့် စွမ်းအားကြီးသော မော်ဒယ်များဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများမှ သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောအတုများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အဘယ်ကြောင့် နက်ရှိုင်းစွာ ခေါ်ဝေါ်သနည်း။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို node အရေအတွက်ထက် ၎င်းတို့၏ အလွှာအများအပြားကြောင့် "နက်နဲသော" ဟုခေါ်သည်။ "နက်နဲသော" ဟူသော ဝေါဟာရသည် ၎င်းတွင်ရှိသော အလွှာအရေအတွက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည့် ကွန်ရက်၏အတိမ်အနက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ အလွှာတစ်ခုစီတွင် ထည့်သွင်းမှုအပေါ် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် နျူရွန်များဟုလည်း လူသိများသော node အစုအဝေးများ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
entity detection ဆိုတာ ဘာလဲ၊ Cloud Vision API က ဘယ်လိုသုံးလဲ။
အကြောင်းအရာကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် ပေးထားသော အကြောင်းအရာတစ်ခုအတွင်း သီးခြားအရာဝတ္ထုများ သို့မဟုတ် အရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပါ၀င်သည့် ဉာဏ်ရည်တုတု၏ အခြေခံကျသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google Cloud Vision API ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ အကြောင်းအရာရှာဖွေခြင်းသည် ရုပ်ပုံများတွင်ပါရှိသော အရာဝတ္ထုများ၊ အထင်ကရများနှင့် စာသားများအကြောင်း သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဤအစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်သည် developer များကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, နိဒါန္း, Google Cloud Vision API မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Smart Wildfire Sensor တွင် TensorFlow ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
TensorFlow သည် တောမီးများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့် ကာကွယ်ရန် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုစွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့် Smart Wildfire Sensor ကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ TensorFlow သည် Google မှတီထွင်ထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောပလက်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး ၎င်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် စံပြကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, တောမီးလောင်မှုကိုကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်ရန်စက်ပစ္စည်းအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow သည် လူ၏နားကို မမြင်နိုင်သော သစ်တောရှိ အသံများကို ထောက်လှမ်းရာတွင် မည်သို့ကူညီသနည်း။
TensorFlow၊ open-source machine learning framework သည် လူ၏နားကိုမမြင်နိုင်သော သစ်တောအတွင်း အသံများကို ရှာဖွေရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ TensorFlow ၏ စွမ်းရည်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုတေသီများနှင့် ထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်သူများသည် သစ်တောပတ်ဝန်းကျင်မှ စုဆောင်းရရှိထားသော အသံအချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး လူသား၏ နားအကွာအဝေးထက်ကျော်လွန်သော အသံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဒါက သိသာထင်ရှားတဲ့ သက်ရောက်မှုတွေရှိတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, မြတ်သောအောက်မှာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
vmap လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးနက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို JAX မည်ကဲ့သို့ကိုင်တွယ်သနည်း။
JAX သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ထိရောက်သောမူဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အားကောင်းမောင်းသန် Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မှတ်ဉာဏ်ထိရောက်မှု၊ ပြိုင်တူမှုနှင့် ဖြန့်ဝေတွက်ချက်မှုကဲ့သို့သော နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် စိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အင်္ဂါရပ်အမျိုးမျိုးနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ JAX သည် ကြီးမားသောကိုင်တွယ်မှုအတွက် ပံ့ပိုးပေးသော အဓိကကိရိယာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, JAX မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မျဉ်းဖြောင့်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောအာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် ရေပန်းစားမှုရရှိခဲ့ပြီး အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း linear မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အားနည်းချက်များ မရှိဘဲ မဟုတ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ကန့်သတ်ချက်အချို့နှင့် အဘယ်ကြောင့် မျဉ်းသားကြောင်းကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်