Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အလားအလာရှိသော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများက အဘယ်နည်း။
Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာကို သိရှိနိုင်စေရန် 3D convolutional neural network (CNN) ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အလားအလာရှိသော စိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ရရှိမှုနှင့် အရည်အသွေးဖြစ်သည်။ တိကျပြီး ကြံ့ခိုင်သော CNN ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အဆုတ်ကင်ဆာပုံများ၏ ကြီးမားပြီး ကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ရယူခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
3D convolutional neural network သည် အတိုင်းအတာနှင့် ခြေလှမ်းများ အရ 2D ကွန်ရက်နှင့် မည်သို့ ကွာခြားသနည်း။
3D convolutional neural network (CNN) သည် အတိုင်းအတာများနှင့် ခြေလှမ်းများအလိုက် 2D ကွန်ရက်နှင့် ကွဲပြားသည်။ ဤကွဲပြားမှုများကို နားလည်ရန်အတွက် CNN နှင့် ၎င်းတို့၏ အသုံးချပုံကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွင် အခြေခံနားလည်မှုရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ CNN သည် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးများသော အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အဓိကရှုထောင့်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။ အဆင့် 1: Data Preprocessing ပထမအဆင့်မှာ data ကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းတွင် loading ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပုံဒေတာကို numpy ဖိုင်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ပုံဒေတာကို numpy ဖိုင်တစ်ခုသို့ သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင် အသုံးပြုသည့် 3D convolutional neural network (CNN) အတွက် ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ရုပ်ပုံဒေတာကို ထိရောက်စွာ သိမ်းဆည်းပြီး ကိုင်တွယ်အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဒေတာ preprocessing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"process_data" လုပ်ဆောင်ချက်၏ ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့၏ ပုံသေတန်ဖိုးများကား အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှုအခြေအနေရှိ "process_data" လုပ်ဆောင်ချက်သည် TensorFlow ကိုအသုံးပြု၍ နက်နဲသောသင်ယူမှုများအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ဖြည့်သွင်းနိုင်သော ဖော်မတ်အဖြစ် ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဒေတာ preprocessing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အချပ်များကို အပိုင်းပိုင်းခွဲရန်အတွက် စပီကာသည် အနီးစပ်ဆုံး အတုံးအရွယ်အစားကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင် အချပ်များကို အပိုင်းပိုင်းခွဲခြင်းအတွက် ခန့်မှန်းခြေအတုံးအရွယ်အစားကို တွက်ချက်ရန်အတွက် စပီကာသည် ထည့်သွင်းဒေတာ၏အတိုင်းအတာနှင့် လိုချင်သောအထွက်အရွယ်အစားကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့် စနစ်တကျချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ 3D convolutional တွင် ထိရောက်သော လုပ်ဆောင်မှုနှင့် တိကျသောရလဒ်များကို သေချာစေရန် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, အချက်အလက်ပြောင်းလဲခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စပီကာသည် ပုံချပ်များစာရင်းကို ပုံသေအတုံးအရေအတွက်အဖြစ် မည်သို့ခွဲခဲ့သနည်း။
စပီကာသည် batch processing ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ပုံချပ်များစာရင်းကို ပုံသေအရေအတွက်အဖြစ် အပိုင်းပိုင်းခွဲထားသည်။ TensorFlow နှင့် Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှုနှင့်အတူ နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် 3D convolutional neural network ဖြင့် ထိရောက်သောလုပ်ဆောင်မှုအတွက် dataset အား အုပ်စုငယ်များ သို့မဟုတ် အစုလိုက်ခွဲခြင်းပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, အချက်အလက်ပြောင်းလဲခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အရွယ်အစားပြောင်းထားသော ပုံများကို ဂရစ်ဖော်မတ်ဖြင့် ပြသရန် ကုဒ်ကို မည်သို့ ပြင်ဆင်နိုင်မည်နည်း။
အရွယ်အစားပြောင်းလဲထားသောပုံများကို ဂရစ်ဖော်မတ်ဖြင့်ပြသရန် ကုဒ်ကိုမွမ်းမံပြင်ဆင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python ရှိ matplotlib စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Matplotlib သည် စိတ်ကူးပုံဖော်မှုများကို ဖန်တီးရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုထားသော ကြံစည်မှုစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပထမဦးစွာ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ TensorFlow အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့ တင်သွင်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နေပုံကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional neural network ဖြင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပုံများကို တစ်သမတ်တည်းအရွယ်အစားသို့ ပြောင်းလဲရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ပုံများကို တစ်သမတ်တည်းအရွယ်အစားသို့ ပြောင်းလဲရန် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသော အကြောင်းရင်းများစွာကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် သိသိသာသာ အရေးပါပါသည်။ ဤပြည့်စုံသောရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Didactic ကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
Kaggle kernel ရှိ pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ အညွှန်းများကို CSV ဖိုင်မှ မည်သို့ဖတ်နိုင်မည်နည်း။
အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင် TensorFlow ဖြင့် 3D convolutional neural network တစ်ခု၏ရည်ရွယ်ချက်အတွက် Kaggle kernel အတွင်းရှိပန်ဒါစာကြည့်တိုက်ကိုအသုံးပြု၍ CSV ဖိုင်မှအညွှန်းများကိုဖတ်ရန်၊ အောက်ပါဖော်ပြထားသည့်အဆင့်များကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်သည် Python၊ ပန်ဒါများနှင့် CSV ဖိုင်များအကြောင်း အခြေခံနားလည်မှုဟု ယူဆသည်။ 1. လိုအပ်သည်များကို တင်သွင်းပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဖိုင်များကိုဖတ်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2