လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှုအကြား အကြံပြုထားသော ဒေတာများကို 80% မှ 20% အကြား တဆက်တည်း ခွဲထားပါသလား။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကြား ပုံမှန်ကွဲထွက်ခြင်းမှာ ပုံသေမဟုတ်သည့်အပြင် အမျိုးမျိုးသောအချက်ပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ပုံမှန်အားဖြင့် 70-80% ဝန်းကျင်တွင် လေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာ၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို ခွဲဝေပေးရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုထားပြီး ကျန်အပိုင်းကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် 20-30% ခန့် ထားရှိရန် အကြံပြုထားသည်။ ဒါမှ ကွဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သော ဂေဟစနစ်တစ်ခုအား ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏အခြေအနေတွင်၊ TensorFlow သည် ဤမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရုံသာမက လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဒေတာအတွဲကို အကြိမ်များစွာ ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့်အခါ၊ ဒေတာအတွဲကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်လေ့ရှိသည်။ ခေတ်အခြေခံလေ့ကျင့်ရေးဟု လူသိများသော ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘူယျအသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ရရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း dataset ကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်ရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောစက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုပုံစံ၏ဖွဲ့စည်းပုံမှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောစက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း (NMT) မော်ဒယ်သည် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းနယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲပေးသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုအခြေခံချဉ်းကပ်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရင်းမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဘာသာစကားများအကြား မြေပုံဆွဲခြင်းကို တိုက်ရိုက်ပုံစံထုတ်ခြင်းဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် ဘာသာပြန်ဆိုချက်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်ခြင်းကြောင့် သိသာထင်ရှားသော လူကြိုက်များမှုကို ရရှိခဲ့သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် NMT မော်ဒယ်၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ပေါ်လွင်အောင် စူးစမ်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, စံပြလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI Pong ဂိမ်းတွင် neural network model ၏ output ကို မည်သို့ကိုယ်စားပြုသနည်း။
TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုထားသည့် AI Pong ဂိမ်းတွင်၊ neural network model ၏ output ကို ဂိမ်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ပြီး ကစားသမား၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို တုံ့ပြန်နိုင်စေသည့်နည်းလမ်းဖြင့် ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ၎င်းကို မည်သို့အောင်မြင်ကြောင်း နားလည်ရန်၊ ဂိမ်းစက်၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အခန်းကဏ္ဍတို့ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, TensorFlow.js အတွက် AI က Pong, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
`fit` လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ရက်ကို မည်သို့လေ့ကျင့်မည်နည်း။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မည်သည့်ဘောင်များကို ချိန်ညှိနိုင်သနည်း။
TensorFlow ရှိ 'fit' လုပ်ဆောင်ချက်ကို အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်။ ကွန်ရက်တစ်ခုအား လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ထည့်သွင်းဒေတာနှင့် အလိုရှိသော အထွက်ပေါ် မူတည်၍ မော်ဒယ်၏ ဘောင်များ၏ အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဟု လူသိများပြီး ကွန်ရက်ကို လေ့လာရန်နှင့် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်တန်းမစမီ သိမ်းဆည်းထားသော မော်ဒယ်ရှိမရှိ စစ်ဆေးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သည့်အခါ၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သိမ်းဆည်းထားသောပုံစံရှိနှင့်ပြီးကြောင်း စစ်ဆေးရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဆင့်သည် ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပြီး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် များစွာအကျိုးရှိစေပါသည်။ ခွေးနှင့်ကြောင်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional neural network (CNN) ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ရှိမရှိစစ်ဆေးခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဂိမ်းတစ်ခုစီတိုင်းတွင် လုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဂိမ်းတစ်ခုစီတွင် ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုလုပ်နေစဉ်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အထွက်ပေါ် မူတည်၍ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရွေးချယ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် ဂိမ်း၏လက်ရှိအခြေအနေတွင် ထည့်သွင်းပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဖြန့်ဖြူးမှုကို ထုတ်လုပ်သည်။ ရွေးချယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်ကို အခြေခံ၍ ရွေးချယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ထည့်သွင်းလွှာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
neural network model definition function တွင် input layer ကို ဖန်တီးရန်၊ neural networks များ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် input layer ၏ အခန်းကဏ္ဍကို အလုံးစုံနားလည်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ TensorFlow နှင့် OpenAI တို့ကို အသုံးပြု၍ ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင်၊ ထည့်သွင်းမှုအလွှာသည် လုပ်ဆောင်ချက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူခြင်း၏ ပန်းတိုင်ကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ရိုးရာပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
စက်သင်ယူခြင်း၏ပန်းတိုင်မှာ တိကျပြတ်သားစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ကွန်ပျူတာများကို အလိုအလျောက်သင်ယူနိုင်ပြီး တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေမည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများကို လုပ်ဆောင်ရန် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ညွှန်ကြားချက်များ ပေးထားသည့် သမားရိုးကျ ပရိုဂရမ်စနစ်နှင့် ကွဲပြားသည်။ စက်သင်ယူမှုတွင် ပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သော မော်ဒယ်များ ဖန်တီးခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်