ပန်ဒါဒေတာဘောင်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ယူထားသော အရာဝတ္တုအချက်အလက်ကို ဇယားဖော်မတ်ဖြင့် မည်သို့စီစဉ်နိုင်မည်နည်း။
Google Vision API ဖြင့် Advanced Images Understanding and Object Detection ၏ အခြေအနေတွင် ပန်ဒါဒေတာဘောင်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ယူထားသော အရာဝတ္တုအချက်အလက်ကို ဇယားဖော်မတ်ဖြင့် စုစည်းရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆင့်ဆင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ အဆင့် 1- လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းခြင်း ပထမဦးစွာ ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းတာဝန်အတွက် လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန်လိုအပ်ပါသည်။ ဒါဆိုရင်,
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့သည် cryptocurrency ဒေတာပါရှိသော CSV ဖိုင်များစွာကို DataFrame တစ်ခုထဲသို့ မည်သို့ပေါင်းစည်းနိုင်မည်နည်း။
cryptocurrency ဒေတာပါရှိသော CSV ဖိုင်များစွာကို DataFrame တစ်ခုထဲသို့ ပေါင်းစည်းရန်အတွက် Python ရှိ ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Pandas သည် အစွမ်းထက်သော ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းသည် ဤလုပ်ငန်းအတွက် စံပြရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။ ပထမဦးစွာ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာနှင့် os ကို ကိုင်တွယ်ရန် ပန်ဒါများကို တင်သွင်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, Cryptocurrency- ခန့်မှန်း RNN မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာဘောင်မှ ဖိုင်တစ်ခုသို့ ဒေတာရေးရာတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာဘောင်တစ်ခုမှ ဖိုင်တစ်ခုသို့ ဒေတာရေးရန် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot ဖန်တီးခြင်းနှင့် ဒေတာကိုလေ့ကျင့်ရန် ဒေတာဘေ့စ်ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ အောက်ပါအဆင့်များကိုလိုက်နာနိုင်သည်- 1. လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကိုတင်သွင်းပါ- လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကိုတင်သွင်းခြင်းဖြင့်စတင်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှဒေတာဘေ့စ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာဘောင်ရှိ နောက်ဆုံး "UNIX" တန်ဖိုးသို့ "last_unix" variable ၏တန်ဖိုးကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ အပ်ဒိတ်လုပ်မည်နည်း။
ဒေတာဘောင်ရှိ "last_unix" variable ၏တန်ဖိုးကို နောက်ဆုံး "UNIX" ၏တန်ဖိုးသို့ အပ်ဒိတ်လုပ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python နှင့် Pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ အဆင့်ဆင့်လုပ်ဆောင်မှုကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Pandas စာကြည့်တိုက်ကို pd အဖြစ် တင်သွင်းပါမည်- python ပန်ဒါများကို pd အဖြစ် တင်သွင်းပါ နောက်တစ်ခု၊ ကျွန်ုပ်တို့ လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှဒေတာဘေ့စ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖန်တီးရန်အတွက် လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တင်သွင်းနိုင်သနည်း။
Python နှင့် TensorFlow ကိုအသုံးပြု၍ နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့်အတူ chatbot ဖန်တီးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖန်တီးရန်အတွက် လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် chatbot မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံဖြင့် အချက်အလက်များကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကိုင်တွယ်စီမံခြင်းနှင့် စုစည်းရန် လိုအပ်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှုများအတွက် အခြေခံစာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤသင်ခန်းစာတွင် မည်သည့်စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုမည်နည်း။
Kaggle ပြိုင်ဆိုင်မှုတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် 3D convolutional neural networks (CNNs) ဆိုင်ရာ ဤသင်ခန်းစာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာကြည့်တိုက်များစွာကို အသုံးပြုပါမည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ဒေတာဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုပါမည်- 1. TensorFlow- TensorFlow သည် လူကြိုက်များသော open-source နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်ကို တီထွင်ဖန်တီးထားခြင်းဖြစ်သည်
Python ကို အသုံးပြု၍ SVM တစ်ခုကို အစမှ ဖန်တီးရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
Python ကို အသုံးပြု၍ ပံ့ပိုးမှု vector စက် (SVM) ကို ဖန်တီးရန်၊ အသုံးပြုနိုင်သည့် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် SVM အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် လိုအပ်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤပြည့်စုံသောအဖြေတွင် SVM တစ်ခုဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် အဓိက စာကြည့်တိုက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, scratch မှ SVM တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ရှိ K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် တင်သွင်းရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များသည် အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် Python ရှိ K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် စာကြည့်တိုက်များစွာကို ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အသုံးများသော အဓိက စာကြည့်တိုက်များမှာ NumPy၊ Pandas နှင့် Scikit-learn တို့ဖြစ်သည်။
အသင့်တော်ဆုံး slope ကိုတွက်ချက်ရန် Python တွင် မည်သည့် module များကို ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သနည်း။
Python တွင် အကောင်းဆုံးအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော slope ကိုတွက်ချက်ရန်၊ linear regression ကိုလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အကောင်းဆုံး fit line ၏ slope ကိုဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် လိုအပ်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကိုပံ့ပိုးပေးသည့် module အများအပြားတင်သွင်းရန်လိုအပ်ပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာများတွင် numpy၊ pandas နှင့် scikit-learn တို့ပါဝင်သည်။ 1. Numpy- Numpy သည် Python တွင် သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်ခြင်းအတွက် အခြေခံအထုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပံ့ပိုးပေးတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အကောင်းဆုံးမထိုက်မတန်ဆင်ခြေလျှော Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များ သည် အဘယ်နည်း။
Python တွင် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သော လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Python တွင်အသုံးပြုသော အဓိကစာကြည့်တိုက်များကို လေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် အသုံးချမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။ 1. NumPy: NumPy သည် a
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2