convolutional neural network (CNN) ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ သည် အဘယ်နည်း နှင့် ၎င်းတို့ သည် ရုပ်ပုံ မှတ်မိခြင်း ကို မည်သို့ ပံ့ပိုးပေး ကြ သနည်း။
convolutional neural network (CNN) သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အထူးထိရောက်သော အတုမဲ့အာရုံကြောကွန်ရက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော နျူရွန်အလွှာများစွာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လူ့ဦးနှောက်၏ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ ဆွေးနွေးမည်နည်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်ဆင့်ကဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အာရုံကြောကွန်ယက်အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Vision AI API မှ ပေးဆောင်သည့် ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုမှာ အဘယ်နည်း။
Google Vision AI API သည် developer များအား ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများတွင် ကွန်ပျူတာ အမြင်စွမ်းရည်များ ပေါင်းစပ်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သော ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် API သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း နှင့် optical character recognition (OCR) တို့ကို ပေးဆောင်သည်။ 1. ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း- ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဝန်ဆောင်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား ပုံများမှ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ထုတ်ယူခွင့်ပြုသည်။ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, နိဒါန္း, Python ရှိ Google Cloud Vision API မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
developer များသည် Raspberry Pi စက်ရုပ်ဖြင့် Cloud Vision API ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
developer များသည် ၎င်း၏စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် အဆင့်မြင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ရန် Raspberry Pi စက်ရုပ်ဖြင့် Cloud Vision API ကို အမှန်တကယ် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Google မှ ကမ်းလှမ်းသည့် Cloud Vision API သည် ရုပ်ပုံများ၏ အကြောင်းအရာကို နားလည်ရန်နှင့် ၎င်းတို့ထံမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူရန် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တီထွင်သူများအား အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ အသုံးပြုရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, နိဒါန္း, Google Cloud Vision API မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Vision API ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Google မှကမ်းလှမ်းသည့် Cloud Vision API ၏အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ developer များအား ၎င်းတို့၏အပလီကေးရှင်းများတွင် ရုပ်ပုံပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းစွမ်းရည်များပေါင်းစပ်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံသုံးကိရိယာကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤ API သည် ရုပ်ပုံများ၏ အကြောင်းအရာကို နားလည်ရန် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို အသုံးချပြီး developer များသည် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူကာ အလုပ်များစွာကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, နိဒါန္း, Google Cloud Vision API မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Vasquez နှင့် Hernandez မှ ထုတ်လုပ်သော machine learning model မှ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အခြားသော လမ်းကွဲလွဲမှားမှုအချို့ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Los Angeles လမ်းများပေါ်ရှိ တွင်းပေါက်များကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် Vasquez နှင့် Hernandez မှ တီထွင်ထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် အခြားသော လမ်းကွဲလွဲချက်များကို သိရှိနိုင်စေရန် အလားအလာရှိပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ရုပ်ပုံမှတ်သားမှုနည်းပညာများ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ လမ်းပုံစံ မမှန်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ လမ်းကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်နိုင်ပါသည်။
Los Angeles လမ်းများပေါ်ရှိ တွင်းပေါက်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် TensorFlow ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow သည် လော့စ်အိန်ဂျလိစ်လမ်းများပေါ်ရှိ တွင်းပေါက်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ် စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် pothole detection အတွက် တိကျပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်များကို တီထွင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်း၏အဓိကတွင် TensorFlow သည် အာရုံကြောတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးတို့အတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဗိသုကာပညာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, လော့စ်အိန်ဂျယ်လိစ်လမ်းများရှိအမှိုက်ပုံများကို ML နှင့်အတူသတ်မှတ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
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
လမ်းညွှန်တွင် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော API Explorer နမူနာပုံစံ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း၊ "image.source.imageUri" အကွက်ကို သင်၏ Cloud Storage ပုံးအမည်ဖြင့် မည်သို့ အစားထိုးမည်နည်း။
လမ်းညွှန်တွင် ပေးထားသည့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော API Explorer နမူနာပုံစံသည် သုံးစွဲသူများအား ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများတွင် အထူးသဖြင့် Cloud Vision API ၏ အမျိုးမျိုးသောလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် စွမ်းရည်များကို အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်စူးစမ်းစမ်းသပ်နိုင်စေရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ဤပုံစံပလိတ်သည် အသုံးပြုသူများအား API တောင်းဆိုမှုများပြုလုပ်ရန်နှင့် တုံ့ပြန်မှုများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လက်ခံရရှိစေပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် Cloud Vision ဖြင့်ခွဲခြားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပရောဂျက်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်နှင့် GCP ရှိ Cloud Vision ကိုအသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Google Cloud Storage ပုံးကိုဖန်တီးရန် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
ပရောဂျက်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်နှင့် Google Cloud Platform (GCP) ရှိ Cloud Vision (GCP) ကိုအသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် Google Cloud Storage ပုံးတစ်ပုံးကိုဖန်တီးရန် သင်သည် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤအဆင့်များအကြောင်း အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းပြပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ သင်သည် ရှင်းလင်းစွာ နားလည်သဘောပေါက်ကြောင်း သေချာစေရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဖြင့်စတင်ခြင်း, ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် Cloud Vision ဖြင့်ခွဲခြားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်