Python နှင့် Vision API ကို အသုံးပြု၍ ပုံများမှ အညွှန်းများကို မည်သို့ ပရိုဂရမ်ကျကျ ထုတ်ယူနိုင်သနည်း။
Python နှင့် Vision API ကို အသုံးပြုထားသော ပုံများမှ အညွှန်းများကို ပရိုဂရမ်ကျကျ ထုတ်ယူရန်၊ သင်သည် Google Cloud Vision API ၏ အစွမ်းထက်သောစွမ်းရည်များကို အသုံးချနိုင်သည်။ Vision API သည် ပုံများမှ အညွှန်းများကို အလိုအလျောက်ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်စေမည့် အညွှန်းရှာဖွေခြင်းအပါအဝင် ပြည့်စုံသောရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်္ဂါရပ်အစုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စတင်ရန်၊ သင်လိုအပ်လိမ့်မည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ပုံများတံဆိပ်ကပ်ခြင်း, တံဆိပ်ကပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပုံတစ်ခုမှစာသားကိုထုတ်ယူရန် Google Vision API ကိုအသုံးပြုခြင်းတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များကားအဘယ်နည်း။
Google Vision API သည် ပုံများမှ စာသားများကို နားလည်ရန်နှင့် ထုတ်ယူရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာအစုံကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် optical character recognition (OCR)၊ document analysis နှင့် image search ကဲ့သို့သော application အမျိုးမျိုးတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ပုံတစ်ခုမှစာသားကိုထုတ်ယူရန်အတွက် Google Vision API ကိုအသုံးပြုရန်၊ အောက်ပါအဆင့်များဖြစ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အမြင်အာရုံဒေတာအတွက်စာသားကိုနားလည်ခြင်း, ပုံမှစာသားကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်က ဘယ်လိုပုံစံနဲ့ အဲဒါကို ဘယ်သူလုပ်ဆောင်သလဲ။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းတွင် ဒေတာအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိပြီး သက်ဆိုင်ရာ တဂ်များ သို့မဟုတ် မှတ်ချက်များကို သတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်အား လေ့လာရန်နှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပုံမှန်အားဖြင့် လူ့မှတ်ကျောက်တင်သူများမှ လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google သည် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ခြင်းအတွက် အထူးပြုဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ Google Cloud Machine Learning၊ GCP BigQuery နှင့် open datasets ကဲ့သို့သော ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် တိုးတက်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသော မူဘောင်တစ်ခုကို ပေးဆောင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
ML tuning parameters နှင့် hyperparameter များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မည်သို့ဆက်စပ်နေသနည်း။
Tuning parameters နှင့် hyperparameter များသည် machine learning နယ်ပယ်တွင် ဆက်စပ်နေသော သဘောတရားများဖြစ်သည်။ ချိန်ညှိခြင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုအတွက် သီးသန့်ဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ hyperparameters များသည် data မှသင်ယူခြင်းမရှိသော်လည်း၎င်းမတိုင်မီသတ်မှတ်ထားသော parameters များဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
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
Google Cloud AI Platform တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခုတင်ပြရန် မည်သည့်အမိန့်ကို အသုံးပြုရမည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning (သို့မဟုတ် Google Cloud AI Platform) တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု တင်သွင်းရန် "gcloud ai-platform jobs submit training" command ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤအမိန့်သည် သင့်အား လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အရွယ်အစားနှင့် ထိရောက်သောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် AI Platform Training Service သို့ လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု တင်ပြနိုင်စေပါသည်။ "gcloud ai-platform
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ၏ လျှို့ဝှက်အငြင်းပွားမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွှာတစ်ခုချင်းစီရှိ အလွှာအရေအတွက်နှင့် နံပါတ်များကို (ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်) အလွယ်တကူ ထိန်းချုပ်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs)၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ အလွှာများနှင့် ခုံနံပါတ်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်စွမ်းသည် မော်ဒယ်ဗိသုကာ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း၏ အခြေခံအချက်ဖြစ်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အကြောင်းအရာတွင် DNNs နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဝှက်ထားသောအငြင်းအခုံသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သောကြောင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ခင်းကျင်းသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို သင်မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ရွေးချယ်သော အယ်လဂိုရီသမ်သည် သင့်မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုအပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိမည်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များကို ဆွေးနွေးကြပါစို့။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
hyperparameters တွေက ဘာတွေလဲ။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် Hyperparameter များသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ hyperparameter များကိုနားလည်ရန်၊ machine learning ၏သဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရန်အရေးကြီးပါသည်။ Machine Learning သည် ဒေတာနှင့် သင်ယူနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ဖန်တီးရန် အာရုံစိုက်သည့် ဉာဏ်ရည်တု၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ