အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံမှ မှုတ်သွင်းထားသော အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော node အလွှာများ ပါဝင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်သင်ကြားအသုံးချရန်၊ များစွာသောသော့ချက်ဘောင်များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
DNN သို့ နောက်ထပ် node များထည့်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
Deep Neural Network (DNN) တွင် node များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် အားသာချက်နှင့် အားနည်းချက် နှစ်မျိုးလုံးရှိနိုင်ပါသည်။ ဒါတွေကို နားလည်ဖို့အတွက် DNNs တွေက ဘာလဲဆိုတာနဲ့ သူတို့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားလည်ဖို့ အရေးကြီးတယ်။ DNN များသည် အာရုံကြော ကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အာရုံကြောအတု အမျိုးအစားဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
AI တွင် အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများက အဘယ်နည်း။
အလေးချိန်များနှင့် ဘက်လိုက်မှုများသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် လုပ်ဆောင်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အောက်တွင် အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ အရေးပါမှုနှင့် စက်၏ ဆက်စပ်ပုံကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်း ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ပေးထားသော ကုဒ်အတိုအထွာရှိ မော်ဒယ်သို့ သိပ်သည်းသော အလွှာများ မည်မျှထည့်ထားသနည်း၊ အလွှာတစ်ခုစီ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ပေးထားသော ကုဒ်အတိုအထွာတွင်၊ မော်ဒယ်သို့ ထည့်သွင်းထားသော သိပ်သည်းသော အလွှာသုံးဆင့်ရှိသည်။ အလွှာတစ်ခုစီသည် cryptocurrency-predicting RNN မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုစီကို ဆောင်ရွက်သည်။ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော ဒေတာနှင့် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို ဖမ်းယူရန်အတွက် ထပ်တလဲလဲ အလွှာတစ်ခုပြီးနောက် ပထမသိပ်သည်းသောအလွှာကို ထပ်လောင်းသည်။ ဒီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, Cryptocurrency- ခန့်မှန်း RNN မော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာဆိုင်ရာရွေးချယ်မှုသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှုအပါအဝင် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးဖြင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုသည် အချက်အလက်မှ စံနမူနာ၏ သင်ယူနိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာလက်ရာများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသောသင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် စက်သင်ယူခြင်းနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်သနည်း။
နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းသည် သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် သင်ကြားလေ့ကျင့်ပေးသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အပေါ် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာများတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို စံနမူနာပြုခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အားကောင်းသောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုသဘောတရား၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ၎င်း၏ဆက်နွယ်မှု၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
LSTM အလွှာများစွာကို စုထားသောအခါ "return_sequences" ဘောင်ကို အမှန်ဟု သတ်မှတ်ခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ဖြင့် Natural Language Processing (NLP) တွင် LSTM အလွှာများစွာကို အထပ်ထပ်ပေါင်းစည်းခြင်း၏ context ရှိ "return_sequences" ပါရာမီတာသည် input data မှ ဆက်တိုက်အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူထိန်းသိမ်းခြင်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်။ အမှန်ဟု သတ်မှတ်သောအခါ၊ ဤကန့်သတ်ချက်သည် LSTM အလွှာအား နောက်ဆုံးနောက်ဆုံးအဖြစ်ထက် ရလဒ်များ၏ အစီအစဥ်အပြည့်အစုံကို ပြန်ပေးခွင့်ပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, NLP များအတွက်ရေရှည်ရေတိုမှတ်ဉာဏ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network ၏ အခြေခံအဆောက်အဦတုံးများသည် အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေသော အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အထူးဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုရှာဖွေခြင်း နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းအပါအဝင် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် အလွန်အောင်မြင်ခဲ့ပါသည်။ အခြေခံ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Lucid နှင့်အတူ convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်မြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဥပမာရှိ Keras မော်ဒယ်၏ အလွှာများတွင် အသုံးပြုသည့် activation လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ Keras မော်ဒယ်၏ ဥပမာတွင်၊ အလွှာများတွင် activation function အများအပြားကို အသုံးပြုပါသည်။ ကွန်ရက်ကို ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ Keras တွင်၊ တစ်ခုချင်းစီအတွက် activation လုပ်ဆောင်ချက်များကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Keras မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
DNN အမျိုးအစားခွဲခြားမှုတွင် မည်သည့် ထပ်ဆောင်းဘောင်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သနည်း၊ ၎င်းတို့သည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းအတွက် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Google Cloud Machine Learning ရှိ DNN အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိရန် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော အပိုဘောင်အကွာအဝေးများကို ပေးဆောင်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် အသုံးပြုသူများအား စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် သီးခြားလိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းနိုင်စေရန် မော်ဒယ်၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို ထိန်းချုပ်ပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အချို့သောသော့ချက်ဘောင်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်