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
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ် မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်ခြင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်းကို တားဆီးခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်၏ သမာဓိနှင့် တိကျသေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် အတုအယောင်များကို အသုံးချရန် မရည်ရွယ်ဘဲ သင်ယူကာ အထင်မှားစေသော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့်အခါ မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်မှု ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ နည်းဗျူဟာများစွာကို အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကိုအသုံးပြုရန် M Ness ဒေတာအတွဲအတွက် ပေးထားသည့်ကုဒ်ကို မည်သို့ပြုပြင်နိုင်မည်နည်း။
TensorFlow တွင် သင့်ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကိုအသုံးပြုရန် M Ness ဒေတာအတွဲအတွက် ပေးထားသည့်ကုဒ်ကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ရန်၊ အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် သင်၏ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ဗိသုကာတစ်ခုအား သတ်မှတ်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် သင့်ဒေတာပေါ်ရှိ မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ 1. သင့်ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း- – သင့်ကိုယ်ပိုင်ဒေတာအတွဲကို စုဆောင်းခြင်းဖြင့် စတင်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာအပေါ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, 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
ဗိသုကာပညာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အရ အခြေခံလိုင်း၊ အသေး၊ နှင့် ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များအကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
ဗိသုကာပညာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် အခြေခံမျဉ်း၊ အသေး၊ နှင့် ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များအကြား ခြားနားချက်များကို မော်ဒယ်တစ်ခုစီတွင် အသုံးပြုသည့် အလွှာများ၊ ယူနစ်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက် ကွဲပြားမှုများကြောင့် ယူဆနိုင်ပါသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခု၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အဖွဲ့အစည်းနှင့် ၎င်း၏အလွှာများ၏ စီစဉ်မှုကို ရည်ညွှန်းပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရည်ညွှန်းသော်လည်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning model ကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning (NSL) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုစီသည် ခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့် 1: ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း ပထမအဆင့်သည် စုဆောင်းရန်နှင့် စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသို့ပြောင်းခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့မြှင့်တင်နိုင်မည်နည်း။
ဖက်ရှင်တွင် စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုနယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) အမျိုးအစားခွဲထွက်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ဦး၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ အဓိကအဆင့်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များအပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ကြီးမားသောအောင်မြင်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ အားဖြင့်