ကွမ်တမ်ပြည်နယ် အခြေအနေ၏ ပုံမှန်ပြန်ဆိုမှုသည် ဖြစ်နိုင်ခြေများ (ကွမ်တမ် superposition အတိုင်းအတာများ၏ စတုရန်းပုံများ) ကို 1 သို့ ပေါင်းထည့်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။
ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်နယ်ပယ်တွင်၊ ကွမ်တမ်ပြည်နယ်ကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် ကွမ်တမ်သီအိုရီ၏ ညီညွတ်မှုနှင့်တရားဝင်မှုကိုသေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအခြေအနေသည် အမှန်တကယ်ပင် ကွမ်တမ်တိုင်းတာမှုတစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေရလဒ်အားလုံးကို စည်းလုံးညီညွတ်မှုအဖြစ် ပေါင်းစည်းရမည်ဟူသော လိုအပ်ချက်နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်, လှိုင်းတံပိုးများနှင့်ကျည်ဆံနှစ်ချောင်းစမ်းသပ်မှု
CNN ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ကို မလေ့ကျင့်မီ ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN မော်ဒယ်၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤပြည့်စုံသော ရှင်းလင်းချက်သည် ဒေတာအစုံကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးသည့် အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် သုညနှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် အနုတ်တစ်ခုနှင့် တစ်ခုအကြား ထည့်သွင်းဒေတာကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုင်းတာရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
သုညနှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် အနုတ်တစ်ခုနှင့် တစ်ခုကြားတွင် ထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်တွင် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤပုံမှန်ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွန်ရက်၏အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကိုဖြစ်စေသော အရေးကြီးသောအကြောင်းပြချက်များနှင့် သက်ရောက်မှုများစွာရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် အင်္ဂါရပ်အားလုံးကို သေချာစေရန် ကူညီပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း၏အခြေအနေတွင် ၎င်းကို ဟန်ချက်ညီအောင်မချိန်ဆမီ ဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် cryptocurrency စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို RNN မော်ဒယ်မှ ထိထိရောက်ရောက်အသုံးချနိုင်သည့် သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ RNN sequence data ကို ဟန်ချက်ညီအောင်ထိန်းညှိခြင်းတွင်၊ အရေးကြီးသောကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများစွာ ရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, RNN sequence ကိုဒေတာဟန်ချက်ညီ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဆက်တိုက်ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သောတန်ဖိုးများကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်နည်း။
cryptocurrency ခန့်မှန်းမှုအတွက် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုနှင့် ဆက်တိုက်ဖန်တီးမှု လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော တန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်သင်တန်းကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ လွဲမှားနေသော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော တန်ဖိုးများသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပြီး မှားယွင်းသော ခန့်မှန်းမှုများနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ၌
ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) အတွက် ပုံမှန်ဖြစ်အောင် ဖန်တီးခြင်းနှင့် အစီအစဥ်များ ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်ရေး အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) အတွက် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Crypto RNN အတွက် ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဆက်တိုက်ဖန်တီးခြင်းအခြေအနေတွင်၊ ထည့်သွင်းဒေတာသည် RNN အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအဖြေကို အသေးစိတ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ပာ Crypto RNN ကိုပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့်ဖန်တီးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက် မော်ဒယ်တွင် အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အခန်းကဏ္ဍကား အဘယ်နည်း။
အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ကွန်ရက်သို့ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော အသွင်အပြင်ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး ၎င်းကို လေ့လာရန်နှင့် ဒေတာအတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို နမူနာယူနိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၊ ၎င်းတို့၏ ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် ကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် နမူနာများ ပံ့ပိုးပေးမည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, အာရုံကြောကွန်ယက်မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် linear regression မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့တိုးတက်စေနိုင်သနည်း။
ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် နည်းလမ်းများစွာဖြင့် linear regression မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤတိုးတက်မှု၏ နောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများကို ရှာဖွေပြီး အတိုင်းအတာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက် ပေးပါမည်။ linear regression သည် input features များကို အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် algorithm တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် စကေးချဲ့ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း၊ အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် စကေးချဲ့ခြင်းသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အင်္ဂါရပ်များကို တစ်သမတ်တည်းရှိသော အကွာအဝေးသို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်လုပ်ပြီး စံချိန်စံညွှန်းဖော်မတ်သို့ ယူဆောင်လာရန် ရည်ရွယ်သည့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စကေးချဲ့ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အင်္ဂါရပ်အားလုံး တူညီသောအရေးပါမှုကို သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
၎င်းအား စက်သင်ယူမှုပုံစံသို့ မထည့်သွင်းမီ ဒေတာကို ကြိုတင်စီမံပြီး ပြောင်းလဲရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
၎င်းအား စက်သင်ယူမှုပုံစံသို့ မထည့်သွင်းမီ ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်၊ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်း၏ အရေးပါမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, ဒေတာနှင့်အင်္ဂါရပ်များနက်ရှိုင်း Going, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2