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
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
TensorFlow ဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသည့် Google မှတီထွင်ထားသည့် open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TensorFlow သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့အတွက် အထူးလူသိများပြီး ၎င်းသည် နှစ်ဦးစလုံးအတွက် ရေပန်းစားသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး နျူရွန်တစ်ခုအား အသက်သွင်းသင့်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်သင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အဓိကဒြပ်စင်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ Activation functions ၏ သဘောတရားသည် လူ့ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်များ ပစ်လွှတ်ခြင်း နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နူရွန်တစ်ခု လောင်ကျွမ်းနေသကဲ့သို့ သို့မဟုတ် မလှုပ်ရှားဘဲ ရှိနေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch နှင့် NumPy တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော စာကြည့်တိုက်များဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ ပေးဆောင်သည့် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ ၎င်းတို့ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိပါသည်။ NumPy သည် အခြေခံစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ PyTorch သည် Facebook ၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး သွက်လက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ NumPy သည် သိပ္ပံပညာအတွက် အခြေခံကျသော ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
ဥာဏ်ရည်တု၏နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အခြေခံကိရိယာများဖြစ်သည်။ classification neural network ၏ output ကို ဆွေးနွေးသောအခါ၊ အတန်းများကြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးခြင်းသဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အဆိုပါ ထုတ်ပြန်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း လေ့ကျင့်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် GPU အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ GPU အများအပြားကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီး ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ကိန်းရှင် 30 ဘီလီယံနီးပါးရှိသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် အမှန်တကယ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်ကို နားလည်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် ကန့်သတ်ဘောင်များစွာရှိခြင်း၏ သက်ရောက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ Neural Networks များသည် မှုတ်သွင်းထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အတန်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
hot encoding တစ်ခုသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များအကြောင်းတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရေပန်းစားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် TensorFlow တွင်၊ hot encoding တစ်ခုသည် machine learning algorithms ဖြင့်လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်ဖော်မတ်တွင် အမျိုးအစားအလိုက်ဒေတာကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူသောစာကြည့်တိုက်, TFLearn