Neural Network ဆိုတာ ဘာလဲ။
အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှုမှ မှုတ်သွင်းထားသော တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဉာဏ်ရည်တုတု၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Neural ကွန်ရက်များသည် ဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်၊ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုကာ ဖြေရှင်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
မည်သည့် algorithm သည် မည်သည့်ဒေတာပုံစံအတွက် သင့်လျော်သနည်း။
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဒေတာပုံစံတစ်ခုအတွက် အသင့်တော်ဆုံး အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် တိကျပြီး ထိရောက်သောရလဒ်များရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ မတူညီသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို သီးခြားဒေတာပုံစံများကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့၏ဝိသေသလက္ခဏာများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို များစွာမြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ အမျိုးမျိုးသော algorithms များကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။ Deep learning သည် deep neural networks ဟုလည်းသိကြသော အလွှာများစွာရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် ဒေတာ၏ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ထိုမော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံဖြစ်နေကြောင်း မည်သို့အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်နည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်မဖြစ်ကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်း၏ သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရပါမည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျမဖော်ပြသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းမှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ထည့်သွင်းသည့်ချန်နယ်အရေအတွက် (nn.Conv1d ၏ 2st ဘောင်) ၏ အဓိပ္ပါယ်ကား အဘယ်နည်း။
PyTorch ရှိ nn.Conv2d လုပ်ဆောင်ချက်၏ ပထမဆုံး ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်သည့် ထည့်သွင်းချန်နယ်အရေအတွက်သည် ထည့်သွင်းပုံရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံ သို့မဟုတ် ချန်နယ်အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံ၏ "အရောင်" တန်ဖိုးများ အရေအတွက်နှင့် တိုက်ရိုက်မသက်ဆိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
အဝလွန်ခြင်း သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ဖြစ်ပွားသနည်း။
အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု လွန်ကဲခြင်းသည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဤနယ်ပယ်၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အဆင့်မြင့်နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် ဖြစ်ပေါ်သည်။ Overfitting သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အထူးပြုလွန်းသည့်အတိုင်းအတာအထိ သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားသောအခါ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အာရုံကြောကွန်ရက်များ, အာရုံကြောကွန်ယက်အမြစ်
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကား အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့ကြောင့် စွမ်းအားကြီးသော မော်ဒယ်များဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများမှ သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောအတုများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
AI အယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ စာပေအရင်းအမြစ်အချို့က အဘယ်နည်း။
Machine learning သည် လေ့ကျင့်ရေး AI algorithms ၏ အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာများကို တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ အတွေ့အကြုံမှ သင်ယူရန်နှင့် တိုးတက်စေရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် စက်သင်ယူခြင်းအကြောင်း ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုရရှိရန် သက်ဆိုင်ရာစာပေအရင်းအမြစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်သည် စာပေစာရင်းကို အသေးစိတ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
DNN သို့ နောက်ထပ် node များထည့်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
Deep Neural Network (DNN) တွင် node များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် အားသာချက်နှင့် အားနည်းချက် နှစ်မျိုးလုံးရှိနိုင်ပါသည်။ ဒါတွေကို နားလည်ဖို့အတွက် DNNs တွေက ဘာလဲဆိုတာနဲ့ သူတို့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားလည်ဖို့ အရေးကြီးတယ်။ DNN များသည် အာရုံကြော ကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အာရုံကြောအတု အမျိုးအစားဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် epochs ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် epochs ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မော်ဒယ်သို့ ထပ်ခါတလဲလဲတင်ပြခြင်းဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်ဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုအား လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးမှ ပြီးပြည့်စုံသောဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ ခေတ်တစ်ခုစီအတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းရာတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အမှားအယွင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်