နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံဖြင့် ပြုလုပ်ထားသော ခန့်မှန်းချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် နည်းစနစ်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုမှပြုလုပ်သောဟောကိန်းများကိုစကားပြန်ဆိုခြင်းသည် ၎င်း၏အပြုအမူကိုနားလည်ရန်နှင့် မော်ဒယ်မှသင်ယူခဲ့သောအခြေခံပုံစံများကိုထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိခြင်း၏မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ ခန့်မှန်းချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို မြှင့်တင်ရန် နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အသုံးများတဲ့ တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို အကဲဖြတ်နိုင်စေသောကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ၎င်း၏တိကျမှု၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှု၊ ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကဲ့သို့သော မော်ဒယ်၏ အမျိုးမျိုးသော ရှုထောင့်များကို စနစ်တကျ စစ်ဆေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ဒီအဖြေမှာ ပါဝင်တဲ့ အဆင့်တွေကို ဆွေးနွေးပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အလားအလာပြဿနာအချို့ကား အဘယ်နည်း၊ ဤပြဿနာများကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ကန့်သတ်ချက်များအများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဖြစ်နိုင်ချေပြဿနာများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာများသည် ကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းမျိုးစုံနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ ရှိပါသည်။ ကြီးမားသောအာရုံကြောပြဿနာများထဲမှတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ Regression သည် မှီခိုနေသောကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို နမူနာယူရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားရေးနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အင်္ဂါရပ်များ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ၊ အသုံးပြုထားသော အင်္ဂါရပ်များ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ အင်္ဂါရပ်များ၏ အရည်အသွေးသည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ တိကျမှုနှင့် အနက်ပြန်ဆိုနိုင်မှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဒီအဖြေမှာ ဘာကြောင့်ဖြစ်ရတဲ့ အကြောင်းရင်းတွေကို လေ့လာကြည့်ပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြု၍ အခြေခံကွန်ပျူတာအမြင်၏ ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ခဲ့ပြီး ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ထူးထူးခြားခြား တိုးတက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့၏ အထင်ကြီးလောက်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော်လည်း၊ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည့် အခြေခံ ကွန်ပျူတာအမြင်သည် အကန့်အသတ်မရှိပေ။ ဤအဖြေတွင်၊ သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများ၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုမိတ်ဆက်ပေးသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI ရှင်းလင်းချက်များသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် မော်ဒယ်ရလဒ်များကို နားလည်ရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
AI Explanations သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများ၏ ရလဒ်များကို နားလည်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် ရှင်းလင်းချက်ပေးခြင်းဖြင့် AI ရှင်းပြချက်များသည် သုံးစွဲသူများအား ဤမော်ဒယ်များ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထိုးထွင်းအမြင်များရရှိစေပါသည်။ ဤကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်သည် Didactic တန်ဖိုးကို နက်ရှိုင်းစေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, AI ကိုပလက်ဖောင်းများအတွက်ရှင်းလင်းချက်မှနိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
activation grids သည် convolutional neural network ၏ မတူညီသောအလွှာများမှတဆင့် activation များပြန့်ပွားမှုကို နားလည်ရန် မည်သို့ကူညီပေးနိုင်သနည်း။
Activation grids များသည် convolutional neural network (CNN) ၏ မတူညီသောအလွှာများမှတဆင့် activations များပြန့်ပွားမှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသောအခန်းမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ကွန်ရက်အတွင်း သတင်းအချက်အလက်များကို မည်ကဲ့သို့ အသွင်ပြောင်းပြီး စီမံဆောင်ရွက်သည်ဟူသော တန်ဖိုးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး မော်ဒယ်၏ အတွင်းပိုင်း လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလင်းပေးကာ ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များကို အနက်ပြန်ဆိုရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ CNN တွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural networks များတွင် ရုပ်ပုံအဆင့်တွင် အသွင်အပြင်ကို မြင်ယောင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
convolutional neural networks (CNNs) ရှိ ရုပ်ပုံအဆင့်တွင် အသွင်အပြင်ကို ပုံဖော်ခြင်းသည် ကွန်ရက်အတွင်း သင်ယူထားသော ကိုယ်စားပြုမှုများကို နားလည်ခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံတစ်ခုတွင် ကွန်ရက်၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဤအင်္ဂါရပ်များက မည်ကဲ့သို့ ပံ့ပိုးပေးသည်ကို ကွန်ရက်မှ သိရှိထားသည့် အင်္ဂါရပ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေပါသည်။ မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်းအားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Lucid နှင့်အတူ convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်မြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မျဉ်းဖြောင့်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောအာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် ရေပန်းစားမှုရရှိခဲ့ပြီး အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း linear မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အားနည်းချက်များ မရှိဘဲ မဟုတ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ကန့်သတ်ချက်အချို့နှင့် အဘယ်ကြောင့် မျဉ်းသားကြောင်းကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်