အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အလွတ်ကျက်မှတ်ခြင်း၏ အန္တရာယ်ကို တိုးစေသလား။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အမှန်ပင် အလွတ်ကျက်နိုင်ခြေ မြင့်မားစေပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည် ။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ အသေးစိတ်နှင့် ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဒါက ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
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
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
အဝလွန်ခြင်း သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ဖြစ်ပွားသနည်း။
အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု လွန်ကဲခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဤနယ်ပယ်၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အဆင့်မြင့်နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် ဖြစ်ပေါ်သည်။ Overfitting သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အထူးပြုလွန်းသည့်အတိုင်းအတာအထိ သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားသောအခါ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အာရုံကြောကွန်ရက်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်အမြစ်
neural network model ကို လေ့ကျင့်ရာတွင် optimizer ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူသည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန်နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်၏ဘောင်များကို ချိန်ညှိရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အများအားဖြင့် ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အလားအလာပြဿနာအချို့ကား အဘယ်နည်း၊ ဤပြဿနာများကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ကန့်သတ်ချက်များအများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဖြစ်နိုင်ချေပြဿနာများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာများသည် ကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းမျိုးစုံနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ ရှိပါသည်။ ကြီးမားသောအာရုံကြောပြဿနာများထဲမှတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများတွင် ကျောင်းထွက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
ကျောင်းထွက်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများတွင် အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်ခြင်းကို တိုးတက်စေရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာသိရှိနားလည်ပြီး မမြင်ရသောဒေတာကို ယေဘုယျဖော်ပြရန် ပျက်ကွက်သည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ကျောင်းထွက်ခြင်းသည် အပိုင်းတစ်ပိုင်းကို ကျပန်းထုတ်ခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ML အက်ပလီကေးရှင်းကို တီထွင်သည့်အခါ ML ၏ သီးခြားထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကား အဘယ်နည်း။
machine learning (ML) application တစ်ခုကို တီထွင်သောအခါတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သော ML-specific ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများစွာ ရှိပါသည်။ ML မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ developer များအနေဖြင့် သတိပြုသင့်သည့် အဓိက ML-တိကျသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX ဆိုတာဘာလဲ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် စူးစမ်းရန် ဖြစ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းအချို့ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် အမျိုးမျိုးသော အချက်များကို ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဖြစ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းအချို့ကို ရှာဖွေမည်ဖြစ်ပြီး အဆင့်မြင့် API များနှင့် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်းအတွက် နည်းပညာများကို အာရုံစိုက်ပါမည်။ 1. ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း- အခြေခံအဆင့်များထဲမှ တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်မွမ်းမံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စောစီးစွာ ရပ်တန့်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အံဝင်ခွင်ကျလွန်ကဲမှုကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်သနည်း။
စောစီးစွာ ရပ်တန့်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် သင်ယူသောအခါ၊ မမြင်ရသောဒေတာအတွက် ယေဘုယျသတ်မှတ်မှု ညံ့ဖျင်းသွားသောအခါတွင် Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ အစောပိုင်းရပ်တန့်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် လွန်ကဲမှုကို တားဆီးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, ဆုတ်ယုတ်မှုပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းရန် TensorFlow ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2