မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှုအယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
မမြင်နိုင်သောဒေတာကိုအခြေခံ၍ သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဆင့်များစွာနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန်အတွက်၊ မမြင်နိုင်သောဒေတာ၏သဘောသဘာဝနှင့် ၎င်းကို စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် မည်သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ သင်ယူမှု algorithms ဖန်တီးခြင်းအတွက် အယ်လ်ဂိုရီသမ်ချဉ်းကပ်နည်းကို ရှင်းပြကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
Litecoin ၏အနာဂတ်စျေးနှုန်းကိုခန့်မှန်းရန် RNN မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက်ဒေတာပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်သောအဆင့်များကားအဘယ်နည်း။
Litecoin ၏ အနာဂတ်စျေးနှုန်းကို ခန့်မှန်းရန် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရန်၊ လိုအပ်သော အဆင့်များစွာကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို အသေးစိတ်လုပ်ဆောင်သွားပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, Cryptocurrency- ခန့်မှန်း RNN မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်ခန်းစာများတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ မည်သို့ကွာခြားနိုင်သနည်း။
အစစ်အမှန်ကမ္ဘာဒေတာသည် Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် TensorFlow နှင့် 3D convolutional neural networks (CNNs) တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှု အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသည့် သင်ခန်းစာများတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများနှင့် သိသိသာသာကွဲပြားနိုင်သည်။ သင်ခန်းစာများသည် ရိုးရှင်းပြီး စုစည်းထားသော ဒေတာအတွဲများကို မကြာခဏ ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning algorithms တွင် ဂဏန်းမဟုတ်သောဒေတာကို မည်သို့ကိုင်တွယ်နိုင်မည်နည်း။
machine learning algorithms တွင် ဂဏန်းမဟုတ်သော ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်ရန် အရေးကြီးသော အလုပ်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်အများအပြားသည် ကိန်းဂဏာန်းဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော်လည်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ပြောင်းလဲရန်အတွက် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ဂဏန်းမဟုတ်သောဒေတာကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် နည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်။ ဤအဖြေတွင်ကျွန်ုပ်တို့စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, ကိန်းဂဏန်းမဟုတ်သောအချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနှင့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုနှင့် အင်ဂျင်နီယာနည်းပညာများသည် အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းများဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ပေးထားသောဒေတာအတွဲမှ အသက်ဆိုင်ဆုံးအင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ရွေးချယ်ခြင်းတို့အပြင် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းစွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် အင်္ဂါရပ်အသစ်များကို ဖန်တီးခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ အင်္ဂါရပ်၏ရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အမျိုးအစားခွဲကိရိယာကို တပ်ဆင်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ထည့်သွင်းအင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆက်တိုက်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းခြင်းထက် ဒေတာကို သီးခြားအမျိုးအစားများ ခွဲခြားရန် လိုအပ်သည့် အခြေအနေများရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Transform အစိတ်အပိုင်းသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ပတ်ဝန်းကျင်ကြား ညီညွတ်မှုကို မည်သို့သေချာစေသနည်း။
အသွင်ပြောင်းခြင်း အစိတ်အပိုင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ပတ်ဝန်းကျင်များကြား လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် TensorFlow Extended (TFX) မူဘောင်၏ အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ အတိုင်းအတာနှင့် ထုတ်လုပ်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းများကို တည်ဆောက်ရန် အလေးပေးထားသည်။ Transform component သည် data preprocessing နှင့် feature engineering အတွက် တာဝန်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, 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
၎င်းအား စက်သင်ယူမှုပုံစံသို့ မထည့်သွင်းမီ ဒေတာကို ကြိုတင်စီမံပြီး ပြောင်းလဲရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
၎င်းအား စက်သင်ယူမှုပုံစံသို့ မထည့်သွင်းမီ ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်၊ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်း၏ အရေးပါမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, ဒေတာနှင့်အင်္ဂါရပ်များနက်ရှိုင်း Going, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒီစီးရီးရဲ့ နောက်ဗီဒီယိုမှာ ဘာတွေပါဝင်မလဲ။
စီးရီး "Artificial Intelligence – TensorFlow Fundamentals – TensorFlow in Google Collaboratory – Google Colaboratory ရှိ TensorFlow ဖြင့် စတင်ခြင်း" စီးရီးတွင် နောက်ဗီဒီယိုသည် TensorFlow ရှိ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတို့ကို အကျုံးဝင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤဗီဒီယိုသည် ဒေတာကုန်ကြမ်းကို သင့်လျော်သော ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်သော မရှိမဖြစ်အဆင့်များကို အသေးစိပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, TensorFlow ကို Google Colaboratory တွင်စတင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2