နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုအခြေအနေတွင်၊ နမူနာပြင်ပဆုံးရှုံးမှုနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုကြား ခြားနားချက်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤသဘောတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ရည်ရွယ်သော လက်တွေ့သမားများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းများ၏ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့သိရှိနိုင်သနည်း၊ ဤဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် တရားမျှတပြီး ကျင့်ဝတ်ရှိသော AI စနစ်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသုံးချမှုတို့အပါအဝင် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်း၏ အမျိုးမျိုးသောအဆင့်များမှ ဘက်လိုက်မှုများသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒိုမိန်းအသိပညာနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူနိုင်သည်။ တံဆိပ်မပါသော အချက်အလက်များ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဘယ်အရာပါဝင်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဓိကအဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ပစ်မှတ်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမပါသော ဒေတာကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရနိုင်သောပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အသစ်၊ မမြင်ရသော ဒေတာများကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အကဲဖြတ်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် 80% နှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် 20% သည် အဘယ်ကြောင့် ဆန့်ကျင်ဘက်မဟုတ်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အကဲဖြတ်ရန် 80% အလေးချိန်နှင့် 20% အလေးချိန်ကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် ခွဲဝေပေးခြင်းသည် အချက်များစွာအပေါ် အခြေခံ၍ မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖြန့်ဝေမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာအကဲဖြတ်ရန် သေချာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း ဒေတာအတွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် ဒေတာများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းဒေတာအတွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မည်မျှကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ဤအလေ့အကျင့်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အထူးပြုလွန်းသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, ဒေတာများ, datasets, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အချိန်စီးရီးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဒေတာအတွဲလိုက်နမူနာအဖြစ် ဒေတာအပိုင်းတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ခွဲထုတ်မည်နည်း။
ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ကဲ့သို့သော နက်နဲသော သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ အချိန်စီးရီးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ နမူနာအစုအဝေးမှ ဒေတာအပိုင်းတစ်ခုကို ခွဲထုတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤနမူနာမဟုတ်သောအစုံသည် မမြင်ရသောဒေတာပေါ်ရှိ လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဒီဘာသာရပ်ကို အထူးအာရုံစိုက်ပြီး လေ့လာတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ပာ Crypto RNN ကိုပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့်ဖန်တီးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်ရှိ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ပြင်ပပုံများတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်း၏ အဓိပ္ပာယ်မှာ အဘယ်နည်း။
ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ပြင်ပရုပ်ပုံများတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Python၊ TensorFlow နှင့် Keras တို့၏ Deep Learning နယ်ပယ်တွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေရန်အတွက် ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံအဖြစ် မည်သို့ခွဲခြားမည်နည်း။ ဒီအဆင့်က ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် convolutional neural network (CNN) ကို ထိထိရောက်ရောက်လေ့ကျင့်ပေးရန်၊ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာခွဲထုတ်ခြင်းဟု လူသိများသော ဤအဆင့်သည် ခိုင်မာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်ကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်သည် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို အသေးစိတ်ရှင်းပြပေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning တွင်၊ စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးချနိုင်သော နည်းပညာများနှင့် မက်ထရစ်များစွာ ရှိပါသည်။ ဒါတွေ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ရှိ စမ်းသပ်ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုကို မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
TensorFlow ရှိ စမ်းသပ်ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို တင်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် တိကျမှုမက်ထရစ်ကို တွက်ချက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်ကို TensorFlow ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာအပေါ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်