နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံဖြင့် ပြုလုပ်ထားသော ခန့်မှန်းချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် နည်းစနစ်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုမှပြုလုပ်သောဟောကိန်းများကိုစကားပြန်ဆိုခြင်းသည် ၎င်း၏အပြုအမူကိုနားလည်ရန်နှင့် မော်ဒယ်မှသင်ယူခဲ့သောအခြေခံပုံစံများကိုထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိခြင်း၏မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ ခန့်မှန်းချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို မြှင့်တင်ရန် နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အသုံးများတဲ့ တစ်ခုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောစက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုပုံစံ၏ဖွဲ့စည်းပုံမှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောစက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း (NMT) မော်ဒယ်သည် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းနယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲပေးသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုအခြေခံချဉ်းကပ်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရင်းမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဘာသာစကားများအကြား မြေပုံဆွဲခြင်းကို တိုက်ရိုက်ပုံစံထုတ်ခြင်းဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် ဘာသာပြန်ဆိုချက်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်ခြင်းကြောင့် သိသာထင်ရှားသော လူကြိုက်များမှုကို ရရှိခဲ့သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် NMT မော်ဒယ်၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ပေါ်လွင်အောင် စူးစမ်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, စံပြလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မျိုးဆက်ဖြစ်စဉ်အတွင်း RNN များသည် တိကျသောဖွဲ့စည်းပုံအချက်အလက်များကို အာရုံစိုက်ရန် မည်သို့သင်ယူနိုင်သနည်း။
ထပ်တလဲလဲ Neural Networks (RNNs) ကို Natural Language Generation (NLG) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုခဲ့ပြီး ၎င်းတို့သည် ပေးထားသော ထည့်သွင်းဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။ အချို့သောကိစ္စများတွင်၊ မျိုးဆက်ဖြစ်စဉ်အတွင်း RNN များသည် တိကျသောဖွဲ့စည်းပုံအချက်အလက်အပိုင်းများကို အာရုံစိုက်လေ့လာရန် လိုလားပါသည်။ ဒီစွမ်းရည်က မော်ဒယ်ကို အာရုံစိုက်နိုင်စေတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်