အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံမှ မှုတ်သွင်းထားသော အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော node အလွှာများ ပါဝင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်သင်ကြားအသုံးချရန်၊ များစွာသောသော့ချက်ဘောင်များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
machine learning မှာ သင်ယူမှုနှုန်းက ဘယ်လောက်လဲ။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးသော မော်ဒယ်ညှိခြင်း ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်မှရရှိသော အချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တစ်ခုစီတွင် ခြေလှမ်းအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်သည်။ သင်ယူမှုနှုန်းကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်မှုဒေတာနှင့် မော်ဒယ်မှသင်ယူသည့်နှုန်းကို ထိန်းချုပ်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, မိုmodels်းတိမ်၌လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက်ကြီးမားသောဒေတာ
အကဲဖြတ်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် 80% နှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် 20% သည် အဘယ်ကြောင့် ဆန့်ကျင်ဘက်မဟုတ်သနည်း။
စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် အကဲဖြတ်ရန် 80% အလေးချိန်နှင့် 20% အလေးချိန်ကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် ခွဲဝေပေးခြင်းသည် အချက်များစွာအပေါ် အခြေခံ၍ မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖြန့်ဝေမှုသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာအကဲဖြတ်ရန် သေချာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အကြောင်းရင်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
ကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အလားအလာပြဿနာအချို့ကား အဘယ်နည်း၊ ဤပြဿနာများကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ကန့်သတ်ချက်များအများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဖြစ်နိုင်ချေပြဿနာများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာများသည် ကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းမျိုးစုံနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ ရှိပါသည်။ ကြီးမားသောအာရုံကြောပြဿနာများထဲမှတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသောသင်ယူမှုအဆင့်တွင် stochastic gradient ဆင်းသက်ခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
stochastic gradient descent (SGD) ကဲ့သို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုဖြစ်သော ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုသည် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကိုလေ့လာရန်နှင့် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများပြုလုပ်ရန် အလွှာများစွာရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ချိန်ညှိခြင်းများ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာအပေါ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ရှိ "train_neural_network" လုပ်ဆောင်ချက်၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ "train_neural_network" လုပ်ဆောင်ချက်သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ TensorFlow သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးများအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည့် open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး "train_neural_network" လုပ်ဆောင်ချက်သည် အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခု၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အထူးစီစဉ်ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မော်ဒယ်၏ ဘောင်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာဆိုင်ရာရွေးချယ်မှုသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှုအပါအဝင် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးဖြင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုသည် အချက်အလက်မှ စံနမူနာ၏ သင်ယူနိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာလက်ရာများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် မည်သည့်အစိတ်အပိုင်းများ ပျောက်ဆုံးနေသေးသနည်း၊ ၎င်းတို့ကို အနာဂတ်သင်ခန်းစာတွင် မည်သို့ optimize လုပ်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် Support Vector Machine (SVM) algorithm ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။ SVM တစ်ခုကို အစမှ ဖန်တီးခြင်းတွင် အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတွင် ပါဝင်သော်လည်း နောင်သင်ခန်းစာများတွင် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည့် လွဲမှားနေသော အစိတ်အပိုင်းအချို့ ရှိနေသေးသည်။ ဤအဖြေသည် အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းပြပေးလိမ့်မည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, scratch မှ SVM တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှု လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အင်္ဂါရပ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှု လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် အင်္ဂါရပ်များကို အတိုင်းအတာ ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များရရှိရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ စကေးချဲ့ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ၎င်းတို့သည် အလားတူစကေးပေါ်တွင်ရှိပြီး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံအပေါ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေရန်၊ အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန်ဖြစ်သည်။ ပေါင်းစည်းမှုကို တိုးတက်စေခြင်းအပါအဝင် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးအတွက် ပုံမှန်ဖြစ်စေရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အပလီကေးရှင်းတွင် မော်ဒယ်ကို မည်သို့လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သနည်း၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မည်သည့်ကိရိယာများကို အသုံးပြုခဲ့သနည်း။
နယ်စည်းမခြားဆရာဝန်များအဖွဲ့မှ ဝန်ထမ်းများအား ရောဂါပိုးကူးစက်မှုများအတွက် ပဋိဇီဝဆေးများ ညွှန်းပေးရာတွင် ကူညီပေးရန်အတွက် အသုံးပြုသည့်ပုံစံကို ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းစနစ်များပေါင်းစပ်အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခဲ့ပါသည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင် ထည့်သွင်းဒေတာနှင့် သက်ဆိုင်ရာ မှန်ကန်သောအထွက်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ စံပြလေ့ကျင့်မှုတွင် ပါဝင်ပါသည်။ တစ်ဖက်တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow Applications ကို, နယ်စည်းမခြားဆရာ ၀ န်များ ၀ န်ထမ်းများကိုရောဂါကူးစက်မှုအတွက်ပantibိဇီဝဆေးများကိုညွှန်ကြားသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2