Semi-supervised learning ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Semi-supervised learning သည် ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှု (ဒေတာအားလုံးကို အညွှန်းတပ်ထားသည့်) နှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု (ဒေတာတံဆိပ်မတပ်ထားသော) အကြားတွင် ကျရောက်နေသော စက်သင်ယူမှု ပါရာဒိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ပိုင်းကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာပမာဏအနည်းငယ်နှင့် တံဆိပ်မတပ်ထားသောဒေတာပမာဏများစွာကို ပေါင်းစပ်မှုမှ သင်ယူသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုရယူသည့်အခါ အထူးအသုံးဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အထင်ကရထောက်လှမ်းခြင်းအင်္ဂါရပ်အပြင် မျဉ်းသားနေသော polygon အချက်အလက်ကို မည်သို့အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
Google Vision API မှ ပံ့ပိုးပေးသော မျဉ်းသားသော အလုံအလောက် အချက်အလက်များကို အထင်ကရ ထောက်လှမ်းခြင်း အင်္ဂါရပ်အပြင် ပုံများ၏ နားလည်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မြှင့်တင်ရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘောင်ဝင်နေသော polygon ၏ ထောင့်စွန်းများ ၏ သြဒီနိတ်များ ပါ၀င်သော ဤအချက်အလက် သည် မတူညီသော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးချနိုင်သည့် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အထင်ကရနေရာများရှာဖွေရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အဘယ်ကြောင့် နက်ရှိုင်းစွာ ခေါ်ဝေါ်သနည်း။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို node အရေအတွက်ထက် ၎င်းတို့၏ အလွှာအများအပြားကြောင့် "နက်နဲသော" ဟုခေါ်သည်။ "နက်နဲသော" ဟူသော ဝေါဟာရသည် ၎င်းတွင်ရှိသော အလွှာအရေအတွက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည့် ကွန်ရက်၏အတိမ်အနက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ အလွှာတစ်ခုစီတွင် ထည့်သွင်းမှုအပေါ် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် နျူရွန်များဟုလည်း လူသိများသော node အစုအဝေးများ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
CNN တွင် အတန်းတံဆိပ်များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် one-hot vector များကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
One-hot vector များကို convolutional neural networks (CNNs) တွင် class labels များကို ကိုယ်စားပြုရန် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ Artificial Intelligence ၏ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ CNN သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ CNNs များတွင် one-hot vector များကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချသည်ကို နားလည်ရန်၊ class တံဆိပ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်စားပြုခြင်းသဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural networks (CNNs) တွင် ပါဝင်သော အခြေခံအဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္တုသိရှိခြင်း နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုခဲ့ကြသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ဤလေ့လာမှုနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို အလိုအလျောက် သင်ယူနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်ခြင်းကြောင့် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွေးများနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် CNN မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုကျွန်ုပ်တို့မည်သို့အကဲဖြတ်နိုင်သနည်း၊ 85% ၏တိကျမှုသည်ဤအကြောင်းအရာတွင်ဘာကိုဖော်ပြသနည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် Convolutional Neural Network (CNN) မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် မက်ထရစ်များစွာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘုံမက်ထရစ်တစ်ခုသည် အကဲဖြတ်ထားသည့် စုစုပေါင်းပုံအရေအတွက်ထက် မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားထားသော ပုံများ၏ အချိုးအစားကို တိုင်းတာသည့် တိကျမှုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ 85% ၏တိကျမှုသည်မော်ဒယ်ကိုမှန်ကန်စွာဖော်ထုတ်ထားကြောင်းဖော်ပြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်အသုံးပြုသည့် convolutional neural network (CNN) model ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကား အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ CNN များသည် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရာတွင် လွန်စွာထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် ခေတ်မီသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိခဲ့သည်။ ရုပ်ပုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုသည့် CNN မော်ဒယ်၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ ဖြစ်ကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတွင် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို ပုံဖော်ကြည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
convolutional neural network ကို အသုံးပြု၍ ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများကို မြင်ယောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွန်ရက်၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို နားလည်ရန်သာမက ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် သင်ယူထားသော ကိုယ်စားပြုမှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ တယော
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် CNN မှလေ့ကျင့်ပေးသည့်အကြောင်းအရာတွင် သင်ယူမှုနှုန်းသည် မည်မျှအရေးကြီးသနည်း။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် ခွေးနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် Convolutional Neural Network (CNN) ကို လေ့ကျင့်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ သင်ယူမှုနှုန်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ဘောင်များကို ချိန်ညှိသည့် အဆင့်အရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်သည်။ ၎င်းသည် ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ရန်လိုအပ်သည့် hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်တည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ခွေးနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် CNN တွင် ထည့်သွင်းလွှာအရွယ်အစားကို မည်သို့သတ်မှတ်ထားသနည်း။
ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် Convolutional Neural Network (CNN) တွင်ထည့်သွင်းသည့်အလွှာအရွယ်အစားကို ကွန်ရက်သို့ထည့်သွင်းရာတွင်အသုံးပြုသည့်ပုံများ၏အရွယ်အစားဖြင့်ဆုံးဖြတ်သည်။ Input Layer အရွယ်အစားကို မည်ကဲ့သို့ သတ်မှတ်ကြောင်း နားလည်ရန်အတွက်၊ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အခြေခံနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်တည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်