ပုံကြမ်းကို အသုံးပြု၍ Turing စက်ကို မြင်ယောင်စေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖော်ပြပါ။ ပုံသည် စက်၏ အခြေအနေများ၊ အသွင်ကူးပြောင်းမှုများနှင့် အလုံးစုံ အပြုအမူများကို မည်သို့ကိုယ်စားပြုသနည်း။
တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ၏နယ်ပယ်တွင်၊ ပုံကြမ်းကိုအသုံးပြု၍ Turing စက်ကို မြင်ယောင်ခြင်းသည် ၎င်း၏အပြုအမူကို နားလည်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Turing machine သည် ဆဲလ်တစ်ခုစီကို သင်္ကေတတစ်ခုစီထားနိုင်သည့် အဆုံးမရှိတိပ်ဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော အဆုံးမရှိတိပ်တစ်ခုပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည့် သီအိုရီဆိုင်ရာကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်မှာ တိပ်ခေါင်းပါပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, Turing စက်တွေ, Turing စက်ဥပမာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်များကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် Lucid သည် ထည့်သွင်းပုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
Lucid သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို မြင်သာစေရန် ထည့်သွင်းပုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်နှင့် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် Lucid သည် သုတေသီများနှင့် developer များအား convolutional neural networks (CNNs) ၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး ထိရောက်မှုရှိသော နည်းလမ်းဖြင့် စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေပါသည်။ မှတစ်ခုဖြစ်သော
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Lucid နှင့်အတူ convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်မြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network တစ်ခုတွင် တိကျသော အာရုံကြောတစ်ခု "ရှာဖွေနေသည်" ကို မည်သို့မြင်ယောင်ပြီး နားလည်နိုင်မည်နည်း။
convolutional neural network (CNN) တွင် သီးသန့် neuron က "ရှာဖွေနေသည်" ကို မြင်ယောင်ပြီး နားလည်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို မြင်သာစေရန်အတွက် စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် Lucid ၏ စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးသည့် နည်းပညာအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နျူရွန်တစ်ဦးချင်းစီမှ လေ့လာသင်ယူထားသော လှုပ်ရှားလုပ်ဆောင်မှုများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့ကို အသက်ဝင်စေသည့် သီးခြားပုံစံများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Lucid နှင့်အတူ convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်မြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Datalab သည် BigQuery နှင့် မည်သို့ပေါင်းစပ်ပြီး ၎င်းကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud Datalab သည် အသုံးပြုသူများအား ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံပြီး ထိရောက်သောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်သည့် BigQuery နှင့် ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်ထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google Cloud Datalab နှင့် BigQuery နှစ်ခုလုံး၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာ၏ အလားအလာကို အပြည့်အဝသော့ဖွင့်နိုင်ပြီး တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိနိုင်သည်။ Google Cloud ကို ဘယ်လိုနားလည်လဲ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, Google Cloud Datalab - cloud ရှိ မှတ်စုစာအုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် TensorBoard ကိုအသုံးပြုရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို မြင်ယောင်ကာ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသော စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google မှ ဖန်တီးထားသည့် TensorBoard သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အမှားရှာခြင်းအတွက် ပြည့်စုံပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်း၏ အဓိက ရည်မှန်းချက်မှာ ရှုပ်ထွေးသော နားလည်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2