အလယ်ခေတ် စာသားများကို ကူးယူခြင်းအတွက် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ လူတန်းစားပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် မည်သို့သော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အခြေချခဲ့သနည်း၊ ၎င်းသည် အဘယ်ကြောင့် ဤလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်သနည်း။
သုတေသီများသည် အလယ်ခေတ်က စာသားများကို ကူးယူခြင်းအတွက် ၎င်းတို့၏ လူတန်းစားပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် Convolutional Neural Network (CNN) စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် အခြေချနေထိုင်ခဲ့ကြသည်။ အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဤရွေးချယ်မှုသည် အလုပ်အတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ CNN များသည် မကြာခဏပါရှိသော အလယ်ခေတ်စာသားများကို ကူးယူခြင်းနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် မြင့်မားစွာထိရောက်မှုရှိကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ကွန်မြူနစ်ဆိုင်ရာ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNNs) အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) သည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်းတွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ CNN များသည် ၎င်းတို့၏ထူးခြားသော ဗိသုကာဒီဇိုင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများကို ကျွန်ုပ်တို့ချဉ်းကပ်ပုံအား တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ CNN များသည် ရှုပ်ထွေးမှုများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးကြောင်း နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow မိတ်ဆက်, ML နှင့်အတူအခြေခံကွန်ပျူတာရူပါရုံကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network ၏ အခြေခံအဆောက်အဦတုံးများသည် အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေသော အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အထူးဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုရှာဖွေခြင်း နှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းအပါအဝင် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် အလွန်အောင်မြင်ခဲ့ပါသည်။ အခြေခံ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Lucid နှင့်အတူ convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်မြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network ၏ အလယ်အလတ်အလွှာများကို နားလည်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
convolutional neural network (CNN) ၏ အလယ်အလတ်အလွှာများကို နားလည်ခြင်းသည် Artificial Intelligence (AI) နှင့် machine learning နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ CNN များသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာကုန်ကြမ်းများမှ အထက်အောက်ပုံသဏ္ဍာန်များကို သင်ယူနိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် ကွန်ပျူတာအမြင်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်းကဲ့သို့သော ဒိုမိန်းအမျိုးမျိုးကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ အလယ်အလတ်အလွှာတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Lucid နှင့်အတူ convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်မြင်ယောင်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်