စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တစ်ခုရှိ အပိုင်းအရေအတွက်နှင့် ခန့်မှန်းတိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိသော အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုကို ရည်ညွှန်းသည်။ အပိုင်းအရေအတွက်က ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုကို မည်ကဲ့သို့လွှမ်းမိုးကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို သဘာဝဂရပ်များဖြင့် မြှင့်တင်ပေးသည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ NSL တွင်၊ pack အိမ်နီးချင်း API သည် ဂရပ်တည်ဆောက်ပုံတစ်ခုတွင် အနီးနားရှိ node များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဖန်တီးမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ ဤ API သည် ဂရပ်-ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အလွတ်ကျက်မှတ်ခြင်း၏ အန္တရာယ်ကို တိုးစေသလား။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အမှန်ပင် အလွတ်ကျက်နိုင်ခြေ မြင့်မားစေပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည် ။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ အသေးစိတ်နှင့် ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဒါက ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်လိုပြင်ဆင်မလဲ။ ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional Neural Network (CNN) အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အကောင်းဆုံးသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ CNN ၏ သင်ယူမှုနှင့် ပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်က များစွာလွှမ်းမိုးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၊ Python နှင့် TensorFlow ကိုအသုံးပြု၍ chatbot အတွက်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖန်တီးခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၊ Python နှင့် TensorFlow ကိုအသုံးပြု၍ chatbot အတွက်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖန်တီးခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ chatbot ကိုလေ့လာရန်နှင့်၎င်း၏လူ့ပုံစံတုံ့ပြန်မှုများကိုနားလည်ရန်နှင့်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကိုတိုးတက်စေရန်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် chatbot ၏ အသိပညာနှင့် ဘာသာစကားစွမ်းရည်များအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများနှင့် ထိထိရောက်ရောက် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှဒေတာဘေ့စ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI Pong ဂိမ်းတွင် AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် စုဆောင်းထားသော ဒေတာကို မည်သို့နည်း။
AI Pong ဂိမ်းတွင် AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာစုဆောင်းပုံကို နားလည်ရန်၊ ဂိမ်း၏ အလုံးစုံတည်ဆောက်ပုံနှင့် အလုပ်အသွားအလာကို ဦးစွာနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ AI Pong သည် JavaScript ရှိ စက်သင်ယူမှုအတွက် အစွမ်းထက်သော စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow.js ကို အသုံးပြု၍ နက်နဲသော သင်ယူမှုပရောဂျက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် developer များနှင့်တည်ဆောက်ရန်ခွင့်ပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, TensorFlow.js အတွက် AI က Pong, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်များအတွင်း ရမှတ်ကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI တို့ဖြင့် ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ခြင်း၏ ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်တွင်၊ ဂိမ်း၏ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန်အတွက် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ်အခြေခံ၍ ရမှတ်ကို တွက်ချက်ပါသည်။ ရမှတ်သည် ကွန်ရက်၏အောင်မြင်မှုကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် တိုင်းတာပြီး ၎င်း၏ သင်ယူမှုတိုးတက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်များအတွင်း အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရာတွင် ဂိမ်းမှတ်ဉာဏ်၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI ကိုအသုံးပြု၍ ဂိမ်းကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် ဂိမ်းကစားသည့်အဆင့်များအတွင်း အချက်အလက်သိမ်းဆည်းရာတွင် ဂိမ်းမှတ်ဉာဏ်၏အခန်းကဏ္ဍသည် အရေးကြီးပါသည်။ Game memory သည် ယခင်ဂိမ်းအခြေအနေများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အာရုံကြောကွန်ရက်က ထိန်းသိမ်းပြီး အသုံးချသည့် ယန္တရားကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဒီမှတ်ဉာဏ်တစ်ခုက ပြဇာတ်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လက်ခံထားသော သင်တန်းဒေတာစာရင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
လက်ခံထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာစာရင်းသည် TensorFlow နှင့် Open AI တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲဟုလည်းသိကြသော ဤစာရင်းသည် ထောက်ပံ့ပေးထားသောနမူနာများမှ neural network မှသင်ယူပြီး ယေဘုယျဖော်ပြသည့်အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ မုသားဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကို ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွန်ရက်ကို သင်ယူနိုင်သည့် မတူကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်အဖြစ် ဥပမာများပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဟုလည်း လူသိများသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သင်ကြားရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2