convolutional neural networks တွေရဲ့ အပြုအမူကို နားလည်ပြီး သူတို့လေ့လာခဲ့ရတဲ့ ပုံမှန်မဟုတ်တဲ့ ဆက်စပ်မှုတွေကို ဖော်ထုတ်ဖို့ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
convolutional neural networks (CNNs) ၏ အပြုအမူကို နားလည်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ သင်ယူခဲ့သည့် ပုံမှန်မဟုတ်သော ချိတ်ဆက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြပြီး ရုပ်ပုံများမှ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို လေ့လာနိုင်မှုတို့သည် နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။ သို့သော် ဤအနက်ရောင်သေတ္တာ၏ သဘောသဘာဝ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Activation Atlas ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များနှင့်ဟောကိန်းများကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို မည်သို့ လေ့ကျင့်နိုင်သနည်း။
AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်၊ သင်သည် ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်မှု ပါ၀င်သည့် အဆင့်ဆင့်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ AutoML Vision သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု algorithms များကို အသုံးချပြီး အများအပြားကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Machine Learning တွင် AutoML Vision ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
AutoML Vision သည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန်နှင့် အရှိန်မြှင့်ရန် ရည်ရွယ်သည့် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှုတွင် ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ သုံးစွဲသူများအား အနည်းငယ်မျှသော အားထုတ်မှုဖြင့် အလွန်တိကျသော ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်ကို AutoML Vision ကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဓာတ်ပုံအများအပြားကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့စုဆောင်းနိုင်မည်နည်း။
AutoML Vision ကို အသုံးပြု၍ သင့်မော်ဒယ်လ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အညွှန်းတပ်ထားသော ဓာတ်ပုံအများအပြားကို စုဆောင်းရန်၊ သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော နည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်။ AutoML Vision သည် ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများကို စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည့် Google Cloud မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အညွှန်းတပ်ထားသော ဓာတ်ပုံများဖြင့် ဤမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် သင်သည် တိုးတက်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AutoML Vision ဆိုတာ ဘာလဲ၊ စိတ်ကြိုက် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတွင် မည်ကဲ့သို့ အထောက်အကူ ပြုသနည်း။
AutoML Vision သည် Google Cloud Machine Learning မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး သုံးစွဲသူများအား ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများအတွက် စိတ်ကြိုက်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ကာ အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ ၎င်းသည် AI မော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အကန့်အသတ်ရှိသော စက်သင်ယူမှု ကျွမ်းကျင်မှုရှိသော သုံးစွဲသူများအတွက် အသုံးပြုနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ AutoML Vision ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် အလွယ်တကူ လေ့ကျင့်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, AutoML Vision - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်