CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Max pooling သည် အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေးတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်း၏အခြေအနေတွင်၊ အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကိုနမူနာချရန်အတွက် ပေါင်းစပ်အလွှာများပြီးနောက် max pooling ကို အသုံးပြုသည်၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ အဓိကရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း
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
Google Vision API သည် လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသော မှတ်စုများမှ စာသားကို မည်ကဲ့သို့ တိကျစွာ မှတ်မိပြီး ထုတ်ယူနိုင်သနည်း။
Google Vision API သည် လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသော မှတ်စုများမှ စာသားများကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ပြီး ထုတ်ယူရန် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် စာသားမှတ်မိခြင်းအပါအဝင် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အများအပြားနှင့် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ Google Vision API သည် အောင်မြင်နိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အမြင်အာရုံဒေတာအတွက်စာသားကိုနားလည်ခြင်း, လက်ရေးမှစာသားကိုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အထွက်လိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ။
အထွက်လိုင်းများသည် convolutional neural network (CNN) မှ သင်ယူနိုင်ပြီး ထည့်သွင်းပုံမှထုတ်ယူနိုင်သည့် ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေအနေတွင်၊ အထွက်လမ်းကြောင်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးကွန်ဗင်းရှင်းများတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထွက်လမ်းကြောင်းများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် CNN ကို ထိထိရောက်ရောက် ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အင်္ဂါရပ်များ ထုတ်ယူခြင်းအတွက် ယေဘူယျ အယ်လဂိုရီသမ် (ဒေတာကြမ်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်အစုတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်) သည် အဘယ်နည်း။
အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတွင် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလည်း ပါဝင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် ဒေတာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲရန် ရည်ရွယ်သည့် တိကျသောအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အင်္ဂါရပ်အတွက် အသုံးများသော algorithm တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲရန် သင်ယူနိုင်သည်။ တံဆိပ်မပါသော အချက်အလက်များ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဘယ်အရာပါဝင်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် အညွှန်းမပါသော ဒေတာအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အဓိကအဆင့်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ပစ်မှတ်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမပါသော ဒေတာကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရနိုင်သောပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အသစ်၊ မမြင်ရသော ဒေတာများကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အရေးပါသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Convolutional Neural Networks (CNNs) တွင် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပုံများ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချရာတွင် အလွှာများပေါင်းထည့်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္တုရှာဖွေခြင်း နှင့် semantic segmentation ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ပေါင်းကူးအလွှာများသည် CNN ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပါဝင်ကူညီပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional neural network (CNN) တွင် convolutions များ၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
Convolutional neural networks (CNNs) သည် ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းစသည့် အမျိုးမျိုးသော ရုပ်ပုံဆိုင်ရာအလုပ်များအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ဗိသုကာလက်ရာတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ CNN ၏ နှလုံးသားတွင် ထည့်သွင်းပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ သဘောတရားကို တည်ရှိနေသည်။ ရည်ရွယ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Pyvorch နှင့် Convnet ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကြံပြုထားသည့်နည်းလမ်းမှာ အဘယ်နည်း။
ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကိုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သောအလုပ်များအတွက် 3D convolutional neural networks (CNNs) ၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အလုံးစုံအောင်မြင်မှုကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
အတုံးတစ်ခုစီရှိ အချပ်များကို ပျမ်းမျှ တွက်ချက်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှု၏အခြေအနေတွင် အတုံးတစ်ခုစီရှိ အချပ်များကို ပျမ်းမျှခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာအရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ထုထည်ဒေတာမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူပြီး မော်ဒယ်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, အချက်အလက်ပြောင်းလဲခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2