Google Vision API တွင် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားအချို့ကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud ၏ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော Google Vision API သည် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအပါအဝင် အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံနားလည်နိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အရာဝတ္တုအသိအမှတ်ပြုခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ ရုပ်ပုံများအတွင်းရှိအရာဝတ္တုများကိုတိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် API သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအမျိုးအစားအုပ်စုများကိုအသုံးပြုသည်။ ဤကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် API ၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများအတွက် ရည်ညွှန်းအချက်များအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း
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
အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုနယ်ပယ်တွင် convolutional neural networks (CNNs) နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ အရောင်ပုံများ နှင့် မီးခိုးရောင်စကေးပုံများနှင့် သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ ဤရုပ်ပုံနှစ်မျိုး၏ ခြားနားချက်မှာ ၎င်းတို့ပိုင်ဆိုင်သည့် ချန်နယ်အရေအတွက်နှင့် ကွာခြားပါသည်။ ရောင်စုံပုံများ ၊ အများအားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာဟူသည် အဘယ်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏ ဒိုမိန်းတွင် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာသည် မှတ်သားထားသော သို့မဟုတ် သီးခြားတံဆိပ်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများဖြင့် အမှတ်အသားပြုထားသော ဒေတာအတွဲကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤအညွှန်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အခြေခံအမှန်တရား သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းတို့နှင့် ဒေတာအချက်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
အပ်လုဒ်လုပ်ထားသောပုံများအတွက် တဂ်များဖန်တီးရာတွင် ဝဘ်ရှာဖွေခြင်းအင်္ဂါရပ်က မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Google Vision API ရှိ Web Detection အင်္ဂါရပ်သည် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသော ပုံများအတွက် တဂ်များ၏ မျိုးဆက်ကို ကူညီပေးရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အဆင့်မြင့် ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ရုပ်ပုံတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသော သက်ဆိုင်ရာ ဝဘ်နှင့် စာမျက်နှာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အမြင်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့လာသုံးသပ်ခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ဝဘ်အမြင်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုနားလည်ခြင်း, ဝဘ်အဖွဲ့အစည်းများနှင့်စာမျက်နှာများကိုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Vision API ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သရုပ်ပြရန်အတွက် မည်သည့်စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားကို အသုံးပြုသနည်း။
Google Vision API သည် developer များအား ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများတွင် အစွမ်းထက်သော ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းစွမ်းရည်များကို ပေါင်းစပ်ခွင့်ပြုသည့် အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံနားလည်မှုကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ စာသားထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Google Vision API ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သရုပ်ပြရန်၊ developer များသည် အမျိုးမျိုးသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်, အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Vision API ရှိ တံဆိပ်များရှာဖွေခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Cloud Vision API ရှိ ထောက်လှမ်းတံဆိပ်များ အင်္ဂါရပ်သည် ပုံတစ်ပုံအတွင်း အရာဝတ္ထုများ၊ မြင်ကွင်းများနှင့် သဘောတရားများကို အလိုအလျောက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ပုံတစ်ပုံ၏ အမြင်အာရုံကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန်နှင့် ၎င်း၏အကြောင်းအရာများကို ဖော်ပြသည့် သက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများစာရင်းကို ထုတ်လုပ်ရန် အဆင့်မြင့်စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုထားသည်။ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အစုံလိုက်ဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ပုံများတံဆိပ်ကပ်ခြင်း, တံဆိပ်ကပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Convolutional Neural Networks များသည် ဘာအတွက် ပထမဆုံး ဒီဇိုင်းထုတ်ခဲ့သနည်း။
Convolutional neural networks (CNNs) များကို ကွန်ပျူတာအမြင်နယ်ပယ်တွင် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် ပထမဆုံး ဒီဇိုင်းထုတ်ခဲ့သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် အမြင်အာရုံဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် လွန်စွာထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြထားသည့် အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်များ အထူးပြုအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ CNN များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးသည် တိကျမှန်ကန်သော မော်ဒယ်များ ဖန်တီးရန် လိုအပ်ခြင်းကြောင့် တွန်းအားပေးခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/ADL အဆင့်မြင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု, အဆင့်မြင့်ကွန်ပျူတာအမြင်, ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် Convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များ
convolutional neural network (CNN) ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ နှင့် ရုပ်ပုံ မှတ်သားခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ အခန်းကဏ္ဍများ သည် အဘယ်နည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုခဲ့သည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ရုပ်မြင်သံကြားဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အထူးဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ၎င်းတို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, TensorFlow နှင့်အတူ Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
CNN တွင် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ပုံတစ်ပုံရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးပုံတို့ကို ရှင်းပြပါ။
Convolutional neural networks (CNNs) သည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးများသော နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများ အတန်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN ရှိ ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပုံတစ်ပုံရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် convolutions ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံနှင့်ပုံတွင်၎င်းတို့၏အရေးပါပုံကိုအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုအသေးစိတ်ပိုင်းဖြတ်ပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်