မော်ဒယ်တစ်ဦးကို အမှုဆောင်ခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) ၏အခြေအနေတွင် မော်ဒယ်တစ်ခုအား ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားလုပ်ဆောင်စရာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် လေ့ကျင့်ထားသောပုံစံတစ်ခုပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းတွင် ထည့်သွင်းဒေတာကို လက်ခံရရှိရန်၊ ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အလိုရှိသော output ထုတ်ပေးနိုင်သည့် ဆာဗာ သို့မဟုတ် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ မော်ဒယ်ကို ဖြန့်ကျက်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
အားကောင်းပြီး ထိရောက်သော TFX ပိုက်လိုင်းများအတွက် အကြံပြုထားသည့် ဗိသုကာဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
အစွမ်းထက်ပြီး ထိရောက်သော TFX ပိုက်လိုင်းများအတွက် အကြံပြုထားသော ဗိသုကာလက်ရာတွင် အဆုံးမှအဆုံး စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် TensorFlow Extended (TFX) ၏ စွမ်းရည်များကို ကောင်းစွာအသုံးချသည့် ကောင်းစွာစဉ်းစားထားသော ဒီဇိုင်းတစ်ခု ပါဝင်ပါသည်။ TFX သည် ဒေတာပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအား မော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေမည့် အတိုင်းအတာနှင့် ထုတ်လုပ်ရန် အသင့်ရှိသော ML ပိုက်လိုင်းများ တည်ဆောက်ခြင်းအတွက် ခိုင်ခံ့သောမူဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), TFX ပိုက်လိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2.0 သည် မတူညီသော ပလက်ဖောင်းများသို့ ဖြန့်ကျက်မှုကို မည်သို့ပံ့ပိုးပေးသနည်း။
TensorFlow 2.0၊ လူကြိုက်များသော open-source machine learning framework သည် မတူညီသော platform များသို့ ဖြန့်ကျက်ခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောပံ့ပိုးမှုပေးပါသည်။ ဒက်စတော့များ၊ ဆာဗာများ၊ မိုဘိုင်းကိရိယာများနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စနစ်များကဲ့သို့သော စက်ပစ္စည်းအမျိုးမျိုးတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချနိုင်စေရန်အတွက် ဤပံ့ပိုးမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow ၏နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကိုရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Machine Learning Engine ကို အသုံးပြု၍ ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရှင်းပြပါ။
Google Cloud Machine Learning Engine ကို အသုံးပြု၍ ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးချခြင်းတွင် ချောမွေ့ပြီး ထိရောက်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို သေချာစေရန် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေသည် အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး ပါဝင်သော အဓိကရှုထောင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။ 1. မော်ဒယ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်း- လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးမပြုမီ၊ သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, iOS တွင် TensorFlow အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်