TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow Playground သည် သုံးစွဲသူများအား အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံများကို စူးစမ်းနားလည်နိုင်စေရန် Google မှ ဖန်တီးထားသည့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဝဘ်အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် အသုံးပြုသူများသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်လေ့လာရန် မတူညီသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာများ၊ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများကို စမ်းသပ်နိုင်သည့် အသွင်အပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Playground သည် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
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
TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
TensorFlow.js တွင်လည်ပတ်နေသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏နယ်ပယ်တွင်၊ အပြိုင်အဆိုင်သင်ယူခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် လုံးဝမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော်လည်း ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ Asynchronous သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို သဘာဝဂရပ်များဖြင့် မြှင့်တင်ပေးသည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ NSL တွင်၊ pack အိမ်နီးချင်း API သည် ဂရပ်တည်ဆောက်ပုံတစ်ခုတွင် အနီးနားရှိ node များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဖန်တီးမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ ဤ API သည် ဂရပ်-ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံပါ အချက်ပြမှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုပြီး ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် ဆင်တူမှုများကို အနားသတ်များက ဖမ်းယူပါသည်။ TensorFlow ၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ဖစ်-ပုံမှန်သတ်မှတ်ခြင်းနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အလွတ်ကျက်မှတ်ခြင်း၏ အန္တရာယ်ကို တိုးစေသလား။
အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာတွင် အာရုံကြောအတု အရေအတွက် တိုးလာခြင်းသည် အမှန်ပင် အလွတ်ကျက်နိုင်ခြေ မြင့်မားစေပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည် ။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သည့်အတိုင်းအတာအထိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ အသေးစိတ်နှင့် ဆူညံသံများကို လေ့လာသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဒါက ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁
သဘာဝဂရပ်များကား အဘယ်နည်း။
သဘာဝဂရပ်များသည် node များသည် entities များကိုကိုယ်စားပြုသည့် real-world data ၏ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်ပြီး၊ edges များသည် အဆိုပါ entities များကြားရှိဆက်ဆံရေးများကိုဖော်ပြသည်။ ဤဂရပ်များကို လူမှုကွန်ရက်များ၊ ကိုးကားချက်ကွန်ရက်များ၊ ဇီဝဗေဒကွန်ရက်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ သဘာဝဂရပ်များသည် ဒေတာတွင်ပါရှိသော ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် မှီခိုမှုများကို ဖမ်းယူကာ ၎င်းတို့ကို စက်အမျိုးမျိုးအတွက် အဖိုးတန်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
Neural Structured Learning တွင် တည်ဆောက်ပုံထည့်သွင်းမှုကို အာရုံကြောကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်မှုကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခွင့်ပြုသည့် TensorFlow ရှိ မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်ပြမှုများကို ဂရပ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး၊ ဆုံမှတ်များသည် သာဓကများနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူထားသည့် အစွန်းများဖြစ်သည်။ ဤဂရပ်များကို အမျိုးမျိုးသော အမျိုးအစားများကို ကုဒ်ဝှက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
ဒေတာအချက်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုပါ၀င်သည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာတွင် အသုံးပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုကို မည်သူက ဖန်တီးသနည်း။
ဂရပ်ဖ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာအမှတ်များနှင့် အစွန်းများသည် ဒေတာအမှတ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် node များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းပါ၀င်သည်။ TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ဒေတာအချက်များသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအချက်များ မည်သို့ချိတ်ဆက်ပုံကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning (NSL) သည် ကြောင်များနှင့် ခွေးများ၏ ပုံအများအပြားတွင် ရှိပြီးသားပုံများကို အခြေခံ၍ ပုံအသစ်များ ဖန်တီးပေးမည်လား?
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် Google မှ တီထွင်ထားသော စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည့် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသည့် အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ရှိခြင်း၏ ဆက်စပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်