TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အဓိကရှုထောင့်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။ အဆင့် 1: Data Preprocessing ပထမအဆင့်မှာ data ကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းတွင် loading ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"process_data" လုပ်ဆောင်ချက်၏ ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့၏ ပုံသေတန်ဖိုးများကား အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှုအခြေအနေရှိ "process_data" လုပ်ဆောင်ချက်သည် TensorFlow ကိုအသုံးပြု၍ နက်နဲသောသင်ယူမှုများအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ဖြည့်သွင်းနိုင်သော ဖော်မတ်အဖြစ် ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဒေတာ preprocessing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အရွယ်အစားပြောင်းထားသော ပုံများကို ဂရစ်ဖော်မတ်ဖြင့် ပြသရန် ကုဒ်ကို မည်သို့ ပြင်ဆင်နိုင်မည်နည်း။
အရွယ်အစားပြောင်းလဲထားသောပုံများကို ဂရစ်ဖော်မတ်ဖြင့်ပြသရန် ကုဒ်ကိုမွမ်းမံပြင်ဆင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python ရှိ matplotlib စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Matplotlib သည် စိတ်ကူးပုံဖော်မှုများကို ဖန်တီးရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုထားသော ကြံစည်မှုစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပထမဦးစွာ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ TensorFlow အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့ တင်သွင်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နေပုံကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle kernel တွင် အချက်အလက်များကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သော ပက်ကေ့ဂျ်များကို မည်သို့ ထည့်သွင်းနိုင်မည်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှုဖြင့် 3D convolutional neural network တစ်ခုအတွက် ရည်ရွယ်၍ Kaggle kernel တွင် ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ သီးခြား packages များကို ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤပက်ကေ့ဂျ်များသည် ဒေတာဖတ်ရှုခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဒီအဖြေမှာ လိုအပ်တာတွေကို ဆွေးနွေးပါမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဖိုင်များကိုဖတ်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဖြင့် 3D convolutional neural network ကိုအသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပထမအဆင့်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ဖြင့် 3D convolutional neural network ကိုအသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပထမအဆင့်တွင် ဒေတာပါရှိသော ဖိုင်များကို ဖတ်ခြင်းပါဝင်သည်။ နောက်ဆက်တွဲကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ကို သတ်မှတ်ပေးသောကြောင့် ဤအဆင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဖိုင်များကိုဖတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွဲကို ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဖိုင်များကိုဖတ်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင် အသုံးပြုသည့် အကဲဖြတ်မက်ထရစ်သည် အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင်အသုံးပြုသည့် အကဲဖြတ်မက်ထရစ်သည် မှတ်တမ်းဆုံးရှုံးမှုမက်ထရစ်ဖြစ်သည်။ မှတ်တမ်းဆုံးရှုံးမှု၊ cross-entropy loss ဟုလည်းလူသိများသော၊ သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အသုံးများသော အကဲဖြတ်မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အတန်းတစ်ခုစီအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လော့ဂရစ်သမ်ကို တွက်ချက်ကာ အားလုံးကို ပေါင်းချုပ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle မှာ ပြိုင်ဆိုင်မှုတွေ ဘယ်လိုရှိလဲ။
Kaggle ရှိ ပြိုင်ဆိုင်မှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုစီအတွက် သတ်မှတ်ထားသော သီးခြားအကဲဖြတ်မှု မက်ထရစ်များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အမှတ်ပေးပါသည်။ ဤ မက်ထရစ်များသည် ပါဝင်သူများ၏ မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှု ဦးဆောင်သူစာရင်းတွင် ၎င်းတို့၏ အဆင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ 3D convolutional neural ကိုအသုံးပြုခြင်းအပေါ်အလေးပေးသော Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေရေးယှဉ်ပြိုင်မှုကိစ္စတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle ရှိ kernels များသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် မည်ကဲ့သို့ အထောက်အကူ ပြုနိုင်သနည်း။
Kaggle ရှိ Kernels များသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ အလုပ်၊ ထိုးထွင်းဥာဏ်နှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများကို Kaggle အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် မျှဝေခွင့်ပြုသည့် ကုဒ်မှတ်စုစာအုပ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ပူးပေါင်းသင်ယူမှုနှင့် အသိပညာဖလှယ်မှုအတွက် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ Kernels များကို Python၊ R နှင့် Julia အပါအဝင် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအမျိုးမျိုးဖြင့် ရေးသားထားပြီး ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် Kaggle သို့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို တင်ပြခြင်း၏ အဓိပ္ပာယ်မှာ အဘယ်နည်း။
ခွေးများနှင့် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် Kaggle သို့ ခန့်မှန်းချက်များကို တင်ပြခြင်းသည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အရေးပါပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပြိုင်ပွဲများအတွက် ရေပန်းစားသော ပလက်ဖောင်းဖြစ်သော Kaggle သည် စံနှုန်းများနှင့် မတူညီသော မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ထူးခြားသောအခွင့်အရေးကို ပေးပါသည်။ Kaggle ပြိုင်ပွဲများတွင် ပါဝင်ခြင်းဖြင့် သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများ လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, ခွေးများနှင့်ကြောင်များခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, ကွန်ယက်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဓာတ်ခွဲခန်း၏အခြေအနေတွင် NCAA နှင့် Kaggle နှင့် Google Cloud ၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။
Google Cloud၊ National Collegiate Athletic Association (NCAA) နှင့် Kaggle တို့၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် BigQuery ဖြင့် NCAA ဒေတာကို စူးစမ်းရှာဖွေရာတွင် အထူးသဖြင့် GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ၏ အခြေအနေတွင် သိသာထင်ရှားသောတန်ဖိုးရှိသည်။ ဤပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် cloud computing တွင် Google Cloud ၏ကျွမ်းကျင်မှု၊ NCAA ၏ကြွယ်ဝသောဒေတာအတွဲနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပြိုင်ပွဲများအတွက် Kaggle ၏ပလပ်ဖောင်းကို ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, BigQuery နှင့်အတူ NCAA ဒေတာရှာဖွေစူးစမ်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2