မော်ဒယ်တစ်ယောက်လေ့ကျင့်ဖို့ဆိုတာ ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။ မည်သည့်သင်ယူမှုအမျိုးအစား- နက်နဲသော၊ စုဖွဲ့မှု၊ လွှဲပြောင်းမှုသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သနည်း။ သင်ယူခြင်းသည် အကန့်အသတ်မရှိ ထိရောက်မှုရှိပါသလား။
Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် "မော်ဒယ်" လေ့ကျင့်ခြင်းသည် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ထည့်သွင်းဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် algorithm တစ်ခုကို သင်ကြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသောခြေလှမ်းဖြစ်ပြီး၊ မော်ဒယ်သည် နမူနာများမှ သင်ယူကာ မမြင်ရသောဒေတာအတွက် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ၎င်း၏အသိပညာကို ယေဘုယျဖော်ပြသည့်အရာဖြစ်သည်။ ဟိုမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် TensorFlow.js အတွက် အဓိကအသုံးပြုသည့်ကိစ္စဖြစ်သနည်း။
Transfer learning သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အလုပ်အသစ်များကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသောပုံစံများကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ ၎င်းတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် မော်ဒယ်ကိုယူကာ မတူညီသော်လည်း ဆက်စပ်ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ၎င်း၏သင်ယူထားသော အသိပညာကို ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js သည် လုပ်ငန်းအခွင့်အလမ်းသစ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
TensorFlow.js သည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် လုပ်ငန်းအခွင့်အလမ်းအသစ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဘရောက်ဆာထံ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်မှုစွမ်းရည်များကို ယူဆောင်လာပေးသည့် အားကောင်းသည့်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာသည် developer များအား ဝဘ်အက်ပလီကေးရှင်းများတွင် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ အလားအလာကို တိုက်ရိုက်အသုံးချနိုင်စေပြီး လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးရှိ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေများစွာကို ဖွင့်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, နိဒါန္း, 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
Deep Asteroid ပရိုဂရမ်တွင် အလွှာများ ပိုမိုထည့်သွင်းခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။
ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုဖြင့် ဂြိုဟ်သိမ်ဂြိုဟ်မွှားများကို ခြေရာခံခြင်းနယ်ပယ်တွင်၊ Deep Asteroid ပရိုဂရမ်တွင် အလွှာများပိုမိုထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤအကျိုးကျေးဇူးများသည် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ကိုယ်စားပြုချက်များကို ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်မှုမှ အရင်းခံပြီး တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သော၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, စက်သင်ယူမှုနှင့်အတူဂြိုဟ်သိမ်ဂြိုဟ်မွှားခြေရာကောက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အဖွဲ့သည် စာရင်းဓာတ်ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲရန်အတွက် စံပြဗိသုကာအဖြစ် ResNet 50 ကို အဘယ်ကြောင့် ရွေးချယ်ခဲ့သနည်း။
ResNet 50 ကို Airbnb ၏ စက်သင်ယူမှုအက်ပ်တွင် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော အကြောင်းရင်းများစွာကြောင့် စာရင်းဓာတ်ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲရန်အတွက် မော်ဒယ်ဗိသုကာအဖြစ် ရွေးချယ်ခံခဲ့ရသည်။ ResNet 50 သည် ရုပ်ပုံ အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် ထူးထူးခြားခြား စွမ်းဆောင်နိုင်မှုကို ပြသထားသည့် နက်နဲသော convolutional neural network (CNN) ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျော်ကြားသော ResNet မိသားစု၏ ဗားရှင်းတစ်မျိုးဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, ML ကိုအသုံးပြုပြီး Airbnb သည်၎င်း၏စာရင်းဓာတ်ပုံများကိုခွဲခြားသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အလယ်ခေတ် စာသားများကို ကူးယူခြင်းဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုတွင် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် သုတေသီများသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုကို မည်သို့ကျော်လွှားခဲ့ကြသနည်း။
သုတေသီများသည် အလယ်ခေတ်စာများကို ကူးယူဖော်ပြရာတွင် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာစုဆောင်းရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများသည် ရှုပ်ထွေးသောလက်ရေးပုံစံများ၊ မှင်မှိန်ဖျော့ဖျော့နှင့် အသက်အရွယ်ကြောင့် ပျက်စီးမှုများကဲ့သို့သော အလယ်ခေတ်လက်ရေးစာမူများ၏ ထူးခြားသောလက္ခဏာများမှ ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများကိုကျော်လွှားရန် ဆန်းသစ်သောနည်းပညာများနှင့် ဂရုတစိုက်ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ရန်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, Paleographers များကိုကူညီခြင်းဖြင့်အလယ်ခေတ်စာသားများကို ML နှင့်ကူးယူနိုင်သည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် စူးစမ်းရန် ဖြစ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းအချို့ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် အမျိုးမျိုးသော အချက်များကို ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဖြစ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းအချို့ကို ရှာဖွေမည်ဖြစ်ပြီး အဆင့်မြင့် API များနှင့် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်းအတွက် နည်းပညာများကို အာရုံစိုက်ပါမည်။ 1. ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း- အခြေခံအဆင့်များထဲမှ တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်မွမ်းမံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် တင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် တင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အနာဂတ် ကောက်ချက်ချခြင်း သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းများအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းကို လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒစ်ခ်ပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို သိမ်းဆည်းထားနိုင်စေပြီး မော်ဒယ်တစ်ခုအား တင်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဤသိမ်းဆည်းထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များကို ပြန်လည်ရယူစေပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အတွက်တိုးတက်, သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့်တင်မော်ဒယ်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Fashion MNIST ဒေတာအတွဲသည် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Fashion MNIST ဒေတာအတွဲသည် အဝတ်အစားပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် TensorFlow ကိုအသုံးပြုရာတွင် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သိသာထင်ရှားသောပံ့ပိုးကူညီမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် လက်ရေးဂဏန်းများပါ၀င်သည့် ရိုးရာ MNIST ဒေတာအတွဲအတွက် အစားထိုးတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ဖက်ရှင် MNIST ဒေတာအတွဲတွင် မီးခိုးရောင်စကေးပုံ 60,000 ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2