machine learning မှာ သင်ယူမှုနှုန်းက ဘယ်လောက်လဲ။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသော မော်ဒယ်ညှိခြင်း ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်မှရရှိသော အချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တစ်ခုစီတွင် ခြေလှမ်းအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်းကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်မှုဒေတာနှင့် မော်ဒယ်မှသင်ယူသည့်နှုန်းကို ထိန်းချုပ်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
သင့်လျော်သော သင်ယူမှုနှုန်းကို ရွေးချယ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် သင့်လျော်သောသင်ယူမှုနှုန်းကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်းသည် လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်အတွင်း မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည့် အဆင့်အရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်သည်။ ကောင်းစွာရွေးချယ်ထားသော သင်ယူမှုနှုန်းကို ဦးဆောင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, 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
စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် သင်ယူမှုနှုန်းနှင့် အပိုင်းအရေအတွက်များ၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။
သင်ယူမှုနှုန်းနှင့် အပိုင်းအရေအတွက်များသည် TensorFlow.js ကို အသုံးပြု၍ အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည့်အခါတွင် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော ဘောင်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို သိသိသာသာသက်ရောက်မှုရှိပြီး အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန်အတွက် ၎င်းတို့၏အရေးပါမှုကို နားလည်ရန်မှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ α (alpha) ဖြင့် ရည်ညွှန်းသော သင်ယူမှုနှုန်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်တွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများစွာရှိသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ချိန်ညှိနိုင်သော ဘောင်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။