TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API pack သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်ပေးရာတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ချက်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ဟန်ချက်ညီစေရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ဟန်ချက်ညီစေခြင်းသည် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်အား ကိုယ်စားလှယ်တစ်ဦးနှင့် မတူကွဲပြားသော ဥပမာများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘုယျဖော်ပြမှုနှင့် မမြင်ရသောဒေတာများတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖြစ်ပေါ်စေကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်သည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, ဒေတာများ, သင့်ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကိုတင်နေသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်