စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
TensorFlow တွင် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ခွင့်ပြုပေးသည့် မုဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ နမူနာပုံစံနှင့် အမှားရှာပြင်ခြင်းအဆင့်များအတွင်း ၎င်းသည် အထူးအကျိုးရှိသည်။ TensorFlow တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် သမားရိုးကျ ဂရပ်ဖစ်အခြေခံလုပ်ဆောင်မှုထက် ကွန်ကရစ်တန်ဖိုးများကို ချက်ချင်းပြန်ပို့ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို
ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google သည် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ခြင်းအတွက် အထူးပြုဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ Google Cloud Machine Learning၊ GCP BigQuery နှင့် open datasets ကဲ့သို့သော ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် တိုးတက်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသော မူဘောင်တစ်ခုကို ပေးဆောင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်သောအခါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ရိုးရှင်းအောင်ပြုလုပ်နိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence - Python, TensorFlow နှင့် Keras - TensorBoard - TensorBoard - TensorBoard ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း - TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ထိရောက်သော စမ်းသပ်ချက်နှင့် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု သေချာစေရန် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာများနှင့် ဗျူဟာများကို ရှာဖွေပါမည်။
နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် TensorFlow ၏ရည်ရွယ်ချက်ကားအဘယ်နည်း။
TensorFlow သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့်အတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည့် open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို Google Brain အဖွဲ့မှ တီထွင်ထားကာ စက်သင်ယူမှုအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် TensorFlow ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာရိုးရှင်းစေရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, TensorFlow အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားများသည် TensorFlow ကို Air Cognizer အက်ပလီကေးရှင်း၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင်မည်သို့အသုံးပြုခဲ့ကြသနည်း။
Air Cognizer အပလီကေးရှင်းကို ဖော်ဆောင်ရာတွင်၊ အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားများသည် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေသည့် open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow ကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုခဲ့သည်။ TensorFlow သည် ကျောင်းသားများအား အမျိုးမျိုးသောထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များပေါ်မူတည်၍ လေထုအရည်အသွေးကို ခန့်မှန်းနိုင်စေမည့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် အစွမ်းထက်သောပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးထားသည်။ အစပြု၍ ကျောင်းသားများသည် TensorFlow ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဗိသုကာလက်ရာကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML နှင့်အတူလေကြောင်းအရည်အသွေးခန့်မှန်း Air Cognizer, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
BigQuery သည် အသုံးပြုသူများအား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးရန်နှင့် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မည်သို့ခွင့်ပြုသနည်း။
BigQuery၊ Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အားကောင်းသည့် ဒေတာဂိုဒေါင်ဖြေရှင်းချက်သည် သုံးစွဲသူများအား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဤ cloud-based ဝန်ဆောင်မှုသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များကို ပေးပို့ရန်အတွက် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာနှင့် အဆင့်မြင့် query optimization နည်းပညာများကို အသုံးချပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ BigQuery ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, GCP အချက်အလက်နှင့်သိုလှောင်မှုခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ပတ်၀န်းကျင်တွင် အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို ခွင့်ပြုသည့် JAX ၏အင်္ဂါရပ်များကား အဘယ်နည်း။
JAX သည် "Just Another XLA" ကိုအတိုကောက်ဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်ခြင်းအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ကိန်းဂဏာန်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Google Research မှ ဖန်တီးထားသော Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Python ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စက်သင်ယူမှုနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အလုပ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အထူးပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ JAX သည် အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို ပေးနိုင်သည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဒီအဖြေကို ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, JAX မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်