TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
TensorFlow ၏ Neural Structured Learning (NSL) ရှိ အိမ်နီးချင်း API pack သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်ပေးရာတွင် အမှန်တကယ်ပင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ NSL သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းဆောင်ချက်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဒေတာနှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
သဘာဝဂရပ်များတွင် တွဲဖက်ဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များ သို့မဟုတ် စာသားဂရပ်များ ပါဝင်ပါသလား။
သဘာဝဂရပ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေအမျိုးမျိုးရှိ အရာဝတ္ထုများကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို နမူနာယူသည့် ကွဲပြားသောဂရပ်ပုံစံများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပွားမှုဂရပ်များ၊ ကိုးကားချက်ဂရပ်များနှင့် စာသားဂရပ်များသည် မတူညီသောဆက်ဆံရေးအမျိုးအစားများကို ဖမ်းယူပေးသည့် သဘာဝဂရပ်များ၏နမူနာများဖြစ်ပြီး Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်းရှိ မတူညီသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုဂရပ်များသည် ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း
အာရုံကြောစနစ်ဖြင့် သင်ယူမှုတွင် မည်သည့်ထည့်သွင်းမှုဒေတာအမျိုးအစားများကို သုံးနိုင်သနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် Artificial Intelligence (AI) ၏ နယ်ပယ်အတွင်း ပေါ်ထွက်လာသော နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်ဖွဲ့စည်းပုံအချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းအား အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်သည်။ ဂရပ်များတွင်ပါရှိသော ကြွယ်ဝသောဆက်စပ်အချက်အလက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ NSL သည် မော်ဒယ်များကို အင်္ဂါရပ်ဒေတာနှင့် ဂရပ်ဖွဲ့စည်းပုံနှစ်ခုလုံးမှ သင်ယူနိုင်စေပြီး အမျိုးမျိုးသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, ဖန်တီးဂရပ်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံလေ့လာခြင်းတွင် partNeighbours API ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
အစိတ်အပိုင်းNeighbours API သည် TensorFlow ဖြင့် Neural Structured Learning (NSL) နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသောဂရပ်များနှင့် လေ့ကျင့်မှု၏အခြေအနေတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်။ NSL သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဂရပ်ပုံစံတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်ကို အသုံးချသည့် မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် ဒေတာအချက်များကြား ဆက်စပ်အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, ဖန်တီးဂရပ်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စိတ်ခံစားမှုအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် IMDb ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ ဂရပ်ကို မည်သို့တည်ဆောက်ထားသနည်း။
IMDb ဒေတာအတွဲသည် Natural Language Processing (NLP) နယ်ပယ်တွင် စိတ်ခံစားမှု အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးများသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ စိတ်ခံစားမှု အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းသည် ပေးထားသော စာသားတစ်ခုတွင် ဖော်ပြထားသော ခံစားချက် သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်သည်၊ ဖြစ်သည့် အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေစသည့် အရာများဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ IMDb ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် ကြားရှိဆက်ဆံရေးများကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, ဖန်တီးဂရပ်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုတွင် ထည့်သွင်းဒေတာမှ ဂရပ်တစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ သင်ယူမှုတွင် ထည့်သွင်းဒေတာမှ ဂရပ်တစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာအချက်များကြားတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဆက်ဆံရေးများနှင့် မှီခိုမှုများကို ပေါင်းစည်းရန်ဖြစ်သည်။ ထည့်သွင်းဒေတာကို ဂရပ်တစ်ခုအဖြစ် ကိုယ်စားပြုခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘူယျအသွင်သဏ္ဌာန်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့် ဒေတာအတွင်း မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, ဖန်တီးဂရပ်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်ရေး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning တွင် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း ထုပ်ပိုးခြင်းအတန်းအစား အခြေခံမော်ဒယ်ကို မည်သို့သတ်မှတ်ပြီး ထုပ်ပိုးနိုင်မည်နည်း။
အခြေခံ မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် ၎င်းအား Neural Structured Learning (NSL) ရှိ ဂရပ် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း ထုပ်ပိုးခြင်း အတန်းဖြင့် ခြုံငုံရန်၊ သင်သည် အဆင့်များ ဆက်တိုက် လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ NSL သည် TensorFlow ၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သင့်စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ဂရပ်ပုံစံတည်ဆောက်ထားသောဒေတာကို ပေါင်းစည်းနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာအချက်များကြား ချိတ်ဆက်မှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning model ကိုတည်ဆောက်ရာတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Neural Structured Learning (NSL) မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပြီး၊ တစ်ခုစီသည် ခိုင်မာပြီး တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့် 1: ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်း ပထမအဆင့်သည် စုဆောင်းရန်နှင့် စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning သည် စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲရာတွင် သဘာဝဂရပ်မှ ကိုးကားချက် အချက်အလက်ကို မည်သို့ အသုံးချသနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် ဂရပ်ဖ်ပုံစံဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် Google Research မှ ဖန်တီးထားသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ NSL သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုတိုးတက်စေရန်အတွက် သဘာဝဂရပ်တစ်ခုမှကိုးကားချက်အချက်အလက်များကို အသုံးပြုပါသည်။ သဘာဝဂရပ်ဖစ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Neural Structured Learning သည် မော်ဒယ်၏တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
Neural Structured Learning (NSL) သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဂရပ်ပုံတည်ဆောက်ပုံဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နမူနာများကြားတွင် ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် မှီခိုမှုများပါရှိသော အချက်အလက်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ NSL သည် မော်ဒယ်အား ကောင်းမွန်စွာ ယေဘုယျဖော်ပြရန် အားပေးသည့် ဂရပ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရိုးရာလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးချဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, သဘာဝဂရပ်များနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2