သဘာဝဂရပ်များတွင် တွဲဖက်ဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များ သို့မဟုတ် စာသားဂရပ်များ ပါဝင်ပါသလား။
သဘာဝဂရပ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေအမျိုးမျိုးရှိ အရာဝတ္ထုများကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို နမူနာယူသည့် ကွဲပြားသောဂရပ်ပုံစံများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များနှင့် စာသားဂရပ်များသည် မတူညီသောဆက်ဆံရေးအမျိုးအစားများကို ဖမ်းယူပေးသည့် သဘာဝဂရပ်များ၏နမူနာများဖြစ်ပြီး Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်းရှိ မတူညီသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုဂရပ်များသည် ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် Machine Learning အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်ဖြစ်ပါသလား။
အဆင့်မြင့်ရှာဖွေခြင်းစွမ်းရည်များသည် အမှန်တကယ်ပင် Machine Learning (ML) ၏ ထင်ရှားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Machine Learning algorithms များသည် တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အဆင့်မြင့်ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်၏အခြေအနေတွင်၊ Machine Learning သည် ပိုမိုသက်ဆိုင်ပြီး တိကျမှုကိုပေးခြင်းဖြင့် ရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံကို သိသာထင်ရှားစွာမြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
PDF နှင့် TIFF ကဲ့သို့သော ဖိုင်များမှ ထုတ်ယူထားသော စာသားများသည် အက်ပ်ပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် မည်သို့အသုံးဝင်နိုင်သနည်း။
PDF နှင့် TIFF ကဲ့သို့သော ဖိုင်များမှ စာသားများကို ထုတ်ယူနိုင်စွမ်းသည် အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်းရှိ အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ အထူးသဖြင့် အမြင်အာရုံဒေတာတွင် စာသားကိုနားလည်ခြင်းနှင့် ဖိုင်များမှ စာသားများကို ရှာဖွေထုတ်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ထုတ်ယူထားသော စာသားကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် အကျိုးရှိရှိ အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အမြင်အာရုံဒေတာအတွက်စာသားကိုနားလည်ခြင်း, ဖိုင်များမှစာသားများကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း (PDF/TIFF), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
NLG ရဲ့ အားနည်းချက်တွေက ဘာတွေလဲ။
Natural Language Generation (NLG) သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ လူနှင့်တူသော စာသား သို့မဟုတ် စကားပြောများကို ဖန်တီးခြင်းအပေါ် အလေးပေးသည့် Artificial Intelligence (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ NLG သည် သိသာထင်ရှားသောအာရုံစိုက်မှုကိုရရှိပြီး နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင်အောင်မြင်စွာအသုံးချနိုင်ခဲ့သော်လည်း၊ ဤနည်းပညာနှင့်ဆက်စပ်နေသောအားနည်းချက်များစွာရှိကြောင်းအသိအမှတ်ပြုရန်အရေးကြီးပါသည်။ အချို့ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်
chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
အထူးသဖြင့် Python, TensorFlow နှင့် အခြားဆက်စပ်နည်းပညာများဖြင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ chatbots ဖန်တီးခြင်းနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် chatbot ၏စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အားနည်းချက်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် developer များအား chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot ဖြင့် သီးခြားမေးခွန်းများ သို့မဟုတ် အခြေအနေများကို မည်သို့စမ်းသပ်နိုင်မည်နည်း။
chatbot ဖြင့် သီးခြားမေးခွန်းများ သို့မဟုတ် အခြေအနေများကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် ၎င်း၏တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကိုသေချာစေရန် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning နယ်ပယ်တွင်၊ chatbot တစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းသည် သုံးစွဲသူ၏ ကျယ်ပြန့်သော သွင်းအားစုများကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်ရန် လေ့ကျင့်မှုပုံစံတစ်ခု ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ရန် 'output dev' ဖိုင်ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
'output dev' ဖိုင်သည် Python, TensorFlow, နှင့် TensorFlow ၏ Natural Language Processing (NLP) စွမ်းရည်များဖြင့် ဖန်တီးထားသည့် chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖိုင်တွင် အကဲဖြတ်သည့်အဆင့်အတွင်း chatbot မှထုတ်ပေးသည့် output ပါ၀င်ပြီး ၎င်း၏တုံ့ပြန်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး နားလည်မှုတွင် ၎င်း၏ထိရောက်မှုကို တိုင်းတာနိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်တန်းကာလအတွင်း chatbot ၏ output ကိုစောင့်ကြည့်ခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း chatbot ၏ output ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ chatbot သည် တိကျပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသော တုံ့ပြန်မှုများကို သင်ယူပြီး ထုတ်ပေးကြောင်းသေချာစေရန်ဖြစ်သည်။ chatbot ၏ output ကို အနီးကပ်လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် ပြဿနာများ သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းများကို ဖော်ထုတ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ ဤစောင့်ကြည့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, အဆိုပါ chatbot နှင့်အတူအပြန်အလှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
padding ကို အသုံးပြု၍ chatbot တွင် တသမတ်တည်း ဆက်တိုက် အရှည်များ ၏ စိန်ခေါ်မှုကို မည်သို့ ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
chatbot တစ်ခုရှိ မကိုက်ညီသော မျဥ်းအရှည်များ၏ စိန်ခေါ်မှုကို padding နည်းပညာဖြင့် ထိထိရောက်ရောက် ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ Padding သည် ကွဲပြားသော အရှည်များ ၏ အစီအစဥ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် chatbot ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အပါအဝင် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးများသော နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အထူးတိုကင်များ သို့မဟုတ် အက္ခရာများကို အရှည်ညီစေရန် တိုကင်အစီအမံများ ပေါင်းထည့်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, NMT သဘောတရားများနှင့် parameters, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot တွင်ထည့်သွင်းမှုအစီအစဥ်ကိုကုဒ်လုပ်ရာတွင်ထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) သည် chatbot တစ်ခုတွင် ထည့်သွင်းမှုအစီအစဥ်ကို ကုဒ်လုပ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏အခြေအနေတွင်၊ chatbots များသည် သုံးစွဲသူ၏ထည့်သွင်းမှုများအပေါ် လူသားနှင့်တူသောတုံ့ပြန်မှုများကို နားလည်ပြီး ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းကိုအောင်မြင်ရန်၊ RNNs များကို chatbot မော်ဒယ်များ၏ တည်ဆောက်မှုတွင် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုထားသည်။ RNN တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, NMT သဘောတရားများနှင့် parameters, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်