စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
စက်သင်ယူခြင်းသည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်အတွင်း ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီတွင် အသုံးပြုသူများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများတွင် ပါဝင်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ မေးမြန်းချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို chatbots၊ virtual assistant၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြားအရာများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။ Google Cloud Machine ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow Keras Tokenizer API သည် Natural Language Processing (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည့် စာသားဒေတာကို ထိရောက်သော တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပါသည်။ TensorFlow Keras တွင် Tokenizer instance ကို configure လုပ်သောအခါ၊ သတ်မှတ်နိုင်သည့် parameters များထဲမှ တစ်ခုသည် frequency ကိုအခြေခံ၍ သိမ်းဆည်းရမည့် စကားလုံးအများဆုံးအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် `num_words` parameter ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, တိုကင်ယူခြင်း
TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
TensorFlow Keras Tokenizer API ကို စာသား၏ corpus အတွင်းတွင် အများဆုံး မကြာခဏ စကားလုံးများကို ရှာဖွေရန် အမှန်ပင် အသုံးချနိုင်သည်။ Tokenization သည် နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် စာသားကို သေးငယ်သော ယူနစ်များအဖြစ် ခွဲထုတ်ခြင်း ပါ၀င်သော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အခြေခံအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow ရှိ Tokenizer API သည် ထိရောက်သော tokenization ကို ခွင့်ပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, တိုကင်ယူခြင်း
Generative Pre-trained Transformer (GPT) မော်ဒယ်ဆိုတာ ဘာလဲ။
Generative Pre-trained Transformer (GPT) သည် လူနှင့်တူသော စာသားများကို နားလည်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည့် ဉာဏ်ရည်တုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ GPT မော်ဒယ်များသည် များပြားလှသော စာသားဒေတာအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီး စာသားဖန်တီးမှု၊ ဘာသာပြန်မှု၊ အကျဉ်းချုပ်နှင့် အမေးအဖြေများကဲ့သို့သော သီးခြားလုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သည်။ machine learning ၏အခြေအနေတွင်၊ အထူးသဖြင့်အတွင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ကြီးမားသော ဘာသာစကားဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကား အဘယ်နည်း။
ကြီးမားသောဘာသာစကားဆိုင်ရာမော်ဒယ်များသည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အများအပြားနှင့် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို နားလည်ပြီး ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဒီတုန့်ပြန်မှုမှာတော့ ကျွန်တော်တို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် lemmatization နှင့် stemming အကြားခြားနားချက်ကား အဘယ်နည်း။
Lemmatization နှင့် stemming တို့သည် စကားလုံးများကို ၎င်းတို့၏ အခြေခံ သို့မဟုတ် အမြစ်ပုံစံသို့ လျှော့ချရန်အတွက် စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အလားတူရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်နေချိန်တွင်၊ ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများရှိသည်။ Stemming သည် ပင်မဟုခေါ်သော ၎င်းတို့၏အမြစ်ပုံစံကိုရရှိရန် စကားလုံးများမှ ရှေ့ဆက်များနှင့် နောက်ဆက်များကို ဖယ်ရှားသည့်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒီနည်းပညာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာကို processing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ စက်သင်ယူမှုတွင် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးသဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နယ်ပယ်တွင် အခြေခံတာဝန်တစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် စာသားအချက်အလက်များကို ၎င်း၏အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအတန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါဝင်ပါသည်။ စက်များသည် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်ပြီး ဘာသာပြန်နိုင်စေသောကြောင့် ဤတာဝန်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူစာသားခွဲခြား, စက်သင်ယူမှုများအတွက်ဒေတာပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ခန်းအတွက် n-grams ပြင်ဆင်ရာတွင် padding ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
Padding သည် Natural Language Processing (NLP) နယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်ရေး အတွက် n-grams ပြင်ဆင်ရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ N-grams များသည် ပေးထားသော စာသားမှ ထုတ်နုတ်ထားသော n စကားလုံးများ သို့မဟုတ် အက္ခရာများ ၏ ဆက်နွှယ်သော အတွဲများ ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို ဘာသာစကားပုံစံ၊ စာသားထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းကဲ့သို့သော NLP လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ n-grams ပြင်ဆင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဖောက်ထွင်းခြင်း ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, ကဗျာဖန်တီးရန် AI ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow နှင့် NLP နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ကဗျာဖန်တီးရန် AI မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် သီချင်းစာသားများကို တိုကင်လုပ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် NLP နည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ ကဗျာဖန်တီးရန် AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ခြင်း လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် သီချင်းစာသားများကို တိုကင်လုပ်ခြင်းသည် အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ Tokenization သည် စာသားတစ်ခုကို တိုကင်များဟုခေါ်သော ယူနစ်ငယ်များအဖြစ် ခွဲထုတ်ခြင်း ပါ၀င်သော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အခြေခံအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သီချင်းစာသား၏စကားရပ်တွင်၊ တိုကင်ယူခြင်းသည် သီချင်းစာသားကို ပိုင်းခြားခြင်းပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, ကဗျာဖန်တီးရန် AI ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
LSTM အလွှာများစွာကို စုထားသောအခါ "return_sequences" ဘောင်ကို အမှန်ဟု သတ်မှတ်ခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ဖြင့် Natural Language Processing (NLP) တွင် LSTM အလွှာများစွာကို အထပ်ထပ်ပေါင်းစည်းခြင်း၏ context ရှိ "return_sequences" ပါရာမီတာသည် input data မှ ဆက်တိုက်အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူထိန်းသိမ်းခြင်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်။ အမှန်ဟု သတ်မှတ်သောအခါ၊ ဤကန့်သတ်ချက်သည် LSTM အလွှာအား နောက်ဆုံးနောက်ဆုံးအဖြစ်ထက် ရလဒ်များ၏ အစီအစဥ်အပြည့်အစုံကို ပြန်ပေးခွင့်ပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, NLP များအတွက်ရေရှည်ရေတိုမှတ်ဉာဏ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်