စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်း၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်တွင် အဘိဓာန်၏အရွယ်အစားကို မည်သို့ကန့်သတ်ထားသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အကြိုလုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်ရှိ အဘိဓာန်အရွယ်အစားသည် အချက်များစွာကြောင့် ကန့်သတ်ထားသည်။ ဝေါဟာရအဖြစ် လူသိများသော အဘိဓာန်သည် ပေးထားသောဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ပါရှိသည့် ထူးခြားသောစကားလုံးများ သို့မဟုတ် တိုကင်များအားလုံးကို စုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း အဆင့်တွင် လေ့ကျင့်ရေး အတွက် သင့်လျော်သော ဖော်မက်အဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, preprocessing conitnued, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ရှိ client-side မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ client-side မော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုခြင်း၏ကန့်သတ်ချက်များကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အရေးကြီးပါသည်။ TensorFlow.js ရှိ Client-side မော်ဒယ်များသည် server-side အခြေခံအဆောက်အဦမလိုအပ်ဘဲ ဝဘ်ဘရောက်ဆာ သို့မဟုတ် ကလိုင်းယင့်၏စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်သည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ client-side မော်ဒယ်များသည် privacy နှင့်လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သောအားသာချက်အချို့ကိုကမ်းလှမ်းနေစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow.js သို့ Keras မော်ဒယ်တင်သွင်းမှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်