စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
စကားလုံးကိုယ်စားပြုပုံများကို ပုံသဏ္ဍာန်အဖြစ်မြင်ယောင်ရန် သင့်လျော်သောပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ပေးရန်အတွက် မြှပ်ထားသောအလွှာကိုအသုံးပြုရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်း၏အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာရန်လိုအပ်ပါသည်။ Word embeds များသည် စကားလုံးများကြားတွင် semantic ဆက်စပ်မှုကို ဖမ်းယူပေးသည့် ဆက်တိုက် vector space အတွင်းရှိ စကားလုံးများ၏ သိပ်သည်းသော vector များကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဒါတွေက မြှပ်နေတာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်မရှိသော်လည်း လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးကြပ်မထားသော မော်ဒယ်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများမပါဘဲ ဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာမလိုအပ်ပါ။ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းတွင် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအသုံးပြုခြင်းတွင် မပါဝင်သော်လည်း၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို လေ့လာရန် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
အရေးပါသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာများပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ပေါင်းကူးအလွှာများသည် CNN ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပါဝင်ကူညီပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ အဘယ်ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံများကို ပြားချပ်စေရန်လိုအပ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ ပြားချပ်ချပ်ဖြစ်စေသည့် ပုံများသည် ရုပ်ပုံဒေတာများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် နှစ်ဘက်မြင်ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို တစ်ဖက်မြင် ခင်းကျင်းတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ရုပ်ပုံများကို ပြားချပ်စေခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ အာရုံကြောမှ အလွယ်တကူ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကြံပြုထားသည့်နည်းလမ်းမှာ အဘယ်နည်း။
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကိုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သောအလုပ်များအတွက် 3D convolutional neural networks (CNNs) ၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အလုံးစုံအောင်မြင်မှုကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
ပေါင်းစည်းခြင်းသည် CNN ရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း၊ အမြင့်ဆုံးပေါင်းစည်းခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Pooling သည် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို ရိုးရှင်းစေရန်နှင့် လျှော့ချရန်အတွက် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းဒေတာမှ အရေးကြီးဆုံးအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CNN များတွင်၊ convolutional layers များကို အသုံးချပြီးနောက် ပုံမှန်အားဖြင့် စုပေါင်းလုပ်ဆောင်ကြသည်။ ပေါင်းကူးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ နှစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
mean shift algorithm တွင် မလိုအပ်သော ကော်လံများကို မချမီ မူရင်းဒေတာဘောင်၏ မိတ္တူကူးရန် အဘယ်ကြောင့် အကျိုးရှိသနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် mean shift algorithm ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ မလိုအပ်သောကော်လံများကိုမချမီ မူရင်းဒေတာဘောင်၏မိတ္တူကိုဖန်တီးခြင်းသည် အကျိုးရှိနိုင်သည်။ ဤအလေ့အကျင့်သည် ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပြီး အဖြစ်မှန်ဆိုင်ရာ အသိပညာအပေါ်အခြေခံ၍ သင်ကြားရေးဆိုင်ရာတန်ဖိုးရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ မူရင်းဒေတာဘောင်၏ မိတ္တူဖန်တီးခြင်းသည် မူရင်းဒေတာကို ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း သေချာစေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, Titanic Datasets နှင့်အတူပြောင်းကုန်ပြီဆိုလို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတိုင်းအတာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်၏ ကန့်သတ်ချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် စက်သင်ယူမှုတွင် လူကြိုက်များပြီး အသုံးများသော အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအသစ်တစ်ခု၏ အနီးနားရှိ ဒေတာအချက်များဆီသို့ ညွှန်ပြသည့် ဒေတာအသစ်တစ်ခု၏ ဆင်တူမှုများကို အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပေးသည့် parametric မဟုတ်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN တွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များ ရှိသော်လည်း အတိုင်းအတာနှင့် ကန့်သတ်ချက်များလည်း ရှိသေးသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများ၏နေရာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် နိုးကြားမှု atlases ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
Activation atlases သည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများ၏နေရာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ activation atlases မည်ကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်သည်ကို နားလည်ရန်အတွက်၊ neural network ၏အခြေအနေတွင် မည်သည့် activations များဖြစ်သည်ကို ဦးစွာရှင်းလင်းနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင်၊ လုပ်ဆောင်မှုများသည် တစ်ခုစီ၏ရလဒ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။
machine learning algorithms မှလွဲ၍ scikit-learn မှ ကိရိယာများ ပံ့ပိုးပေးသည့် အလုပ်အချို့မှာ အဘယ်နည်း။
Scikit-learn၊ Python ရှိ နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များထက် ကျယ်ပြန့်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ scikit-learn မှ ပံ့ပိုးပေးသော နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်စရာများမှာ စာကြည့်တိုက်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလုပ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်