convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် အသုံးပြုသည့် convolutional neural network (CNN) လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များတွင်၊ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံများမှ အကြမ်းထည် pixel တန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တိုက်ရိုက်မသင့်လျော်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
မည်သည့် algorithm သည် သော့ချက်စာလုံးကို ရှာဖွေခြင်းအတွက် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သနည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် keyword spotting အတွက် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများ နယ်ပယ်တွင်၊ များစွာသော algorithms များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ဤလုပ်ငန်းအတွက် အထူးသင့်လျော်သည်ဟု ထင်ရှားသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှာ Convolutional Neural Network (CNN) ဖြစ်သည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် အောင်မြင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်လိုပြင်ဆင်မလဲ။ ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional Neural Network (CNN) အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အကောင်းဆုံးသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ CNN ၏ သင်ယူမှုနှင့် ပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက်က များစွာလွှမ်းမိုးသောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းသည့် အချက်အလက်များ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ စီမံဆောင်ရွက်နေကြောင်း သေချာစေရန်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးပြီး ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN ရှိ linear အလွှာများအတွက် သင့်လျော်သောအရွယ်အစားကို သင်မည်သို့ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ရှိ လိုင်းရိုးအလွှာများအတွက် သင့်လျော်သော အရွယ်အစားကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် ထိရောက်သော နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများ သို့မဟုတ် သိပ်သည်းသောအလွှာများဟု လူသိများသော linear အလွှာများ၏ အရွယ်အစားသည် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာရန်နှင့် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
PyTorch တွင် CNN ၏ဗိသုကာလက်ရာကိုသင်မည်ကဲ့သို့သတ်မှတ်သနည်း။
PyTorch ရှိ Convolutional Neural Network (CNN) ၏ တည်ဆောက်ပုံသည် convolutional layers, pooling layers, fully connected layers, and activation functions ကဲ့သို့သော ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုး၏ ဒီဇိုင်းနှင့် စီစဉ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဗိသုကာပညာသည် ကွန်ရက်လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် input data ကို ပြောင်းလဲပေးသည် ။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အသေးစိတ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN ၏ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာ အစုလိုက် စုစည်းခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာအတွဲလိုက်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကိုဖြစ်စေသော အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ ဒေတာနမူနာများကို အတွဲများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခေတ်မီဟာ့ဒ်ဝဲ၏ အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အသုံးချနိုင်သည်၊ မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်နှင့် ကွန်ရက်၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ အဘယ်ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံများကို ပြားချပ်စေရန်လိုအပ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်မှတဆင့် ၎င်းတို့ကို မဖြတ်သန်းမီ ပြားချပ်ချပ်ဖြစ်စေသည့် ပုံများသည် ရုပ်ပုံဒေတာများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် နှစ်ဘက်မြင်ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို တစ်ဖက်မြင် ခင်းကျင်းတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ရုပ်ပုံများကို ပြားချပ်စေခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ အာရုံကြောမှ အလွယ်တကူ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional patches များ၏အတိုင်းအတာများနှင့် ချန်နယ်အရေအတွက်တို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ 3D convolutional neural network တစ်ခုရှိ အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ကို မည်သို့တွက်ချက်နိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning တွင်၊ 3D convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ်များအရေအတွက်ကို တွက်ချက်ရာတွင် convolutional patches များ၏အတိုင်းအတာနှင့် channels အရေအတွက်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းပါဝင်သည်။ 3D CNN ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော ထုထည်ဒေတာများပါ၀င်သည့် အလုပ်များအတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
3D ရုပ်ပုံများ၏ အတိမ်အနက်ကို အရွယ်အစားပြောင်းသည့်အခါ စပီကာသည် မည်သည့်အခက်အခဲများ ကြုံတွေ့ခဲ့ရသနည်း။ ဒီစိန်ခေါ်မှုကို ဘယ်လိုကျော်ဖြတ်ခဲ့ကြလဲ။
ဥာဏ်ရည်တုနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် 3D ရုပ်ပုံများနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ရုပ်ပုံများ၏ အတိမ်အနက်ကို အရွယ်အစားပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အချို့သောအခက်အခဲများကို တင်ပြနိုင်သည်။ Kaggle lung cancer detection ပြိုင်ဆိုင်မှုတွင်၊ အဆုတ် CT စကင်န်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် 3D convolutional neural network ကိုအသုံးပြုထားပြီး၊ ဒေတာကို အရွယ်အစားပြောင်းရန် ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, အချက်အလက်ပြောင်းလဲခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်