CNN ၏ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာ အစုလိုက် စုစည်းခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာအတွဲလိုက်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကိုဖြစ်စေသော အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ ဒေတာနမူနာများကို အတွဲများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခေတ်မီဟာ့ဒ်ဝဲ၏ အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အသုံးချနိုင်သည်၊ မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်နှင့် ကွန်ရက်၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
GPUs သို့မဟုတ် TPU ကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များသည် TensorFlow ရှိ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့တိုးတက်စေနိုင်သနည်း။
Graphics Processing Units (GPUs) နှင့် Tensor Processing Units (TPUs) ကဲ့သို့သော Hardware Accelerators များသည် TensorFlow ရှိ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအရှိန်မြှင့်စက်များသည် အပြိုင်တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး မက်ထရစ်လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းခွင်များအတွက် မြင့်မားစွာ ထိရောက်မှုဖြစ်စေသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် GPUs နှင့်မည်သို့စူးစမ်းမည်နည်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်မွမ်းမံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API သည် စက်ပစ္စည်းအများအပြားနှင့် စက်များတစ်လျှောက် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့်အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် developer များအား GPU အများအပြား၏ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို လွယ်ကူစွာ အသုံးချနိုင်စေရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ဖြန့်ဝေခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
GPU နှင့် TPU များသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုကို မည်သို့အရှိန်မြှင့်သနည်း။
GPUs (Graphics Processing Units) နှင့် TPUs (Tensor Processing Units) များသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်မှုကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် အထူးပြု hardware accelerators များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သမားရိုးကျ CPUs (Central Processing Units) အတွက် အကောင်းဆုံးမလုပ်ဆောင်နိုင်သော အလုပ်ဖြစ်သည့် ဒေတာအများအပြားကို အပြိုင်အပြိုင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ရရှိနိုင်သည်။ ဒီအဖြေကို ပေးမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, သင်၏ ML စီမံကိန်းအတွက် GPU နှင့် TPU များ၏အားသာချက်ကိုမည်သို့ယူရမည်နည်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
High Performance Computing (HPC) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ရှုပ်ထွေးတဲ့ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းရာမှာ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
High Performance Computing (HPC) သည် များပြားလှသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါဝါများစွာ လိုအပ်သော ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အစွမ်းထက်သော ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းတွင် သမားရိုးကျ ကွန်ပြူတာစနစ်များထက် များစွာမြင့်မားသော မြန်နှုန်းဖြင့် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ရန် အဆင့်မြင့် နည်းပညာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်း ပါဝင်သည်။ HPC သည် သိပ္ပံသုတေသန၊ အင်ဂျင်နီယာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP အခြေခံသဘောတရားများ, မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ကွန်ပျူတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Multi-tape Turing စက်များသည် single-tape Turing စက်များထက် အဘယ်အားသာချက်ရှိသနည်း။
Multi-tape Turing စက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနယ်ပယ်တွင် ၎င်းတို့၏ တိပ်တစ်ခုတည်းတွဲဖက်များထက် အားသာချက်များစွာကို ပေးစွမ်းသည်။ ဤအားသာချက်များသည် Multi-tape Turing စက်များပိုင်ဆိုင်သည့် နောက်ထပ်တိပ်ခွေများမှ ပေါက်ဖွားလာကာ ပိုမိုထိရောက်သောတွက်ချက်မှုနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်မှုစွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ Multi-tape Turing စက်များ၏ အဓိကအားသာချက်တစ်ခုမှာ ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အတူ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, Turing စက်တွေ, Multitape Turing စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TPU v2 pods များကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် TPU များ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မည်သို့မြှင့်တင်ကြသနည်း။
Tensor Processing Unit ဗားရှင်း 2 pods ဟုလည်းသိကြသော TPU v2 pods များသည် TPUs (Tensor Processing Units) ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန် Google မှ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အားကောင်းသည့် ဟာ့ဒ်ဝဲအခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ TPU များသည် စက်သင်ယူမှုအလုပ်များကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် Google မှ ဖန်တီးထားသော အထူးပြုချစ်ပ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အခြေခံအကျဆုံးဖြစ်သည့် matrix လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်ရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, TPU v2 နှင့် v3 သို့ရေငုပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်