quantization နည်းပညာဖြင့်လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ မတူညီသောအခြေအနေများ တိကျမှု/အမြန်နှုန်းကို နှိုင်းယှဉ်ရန် software တွင် quantization အဆင့်ကို ရွေးချယ်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
Tensor Processing Units (TPUs) ၏အခြေအနေတွင် quantization နည်းပညာများဖြင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ တိကျမှုနှင့် မြန်နှုန်းအပေးအယူများပါဝင်သည့် မတူညီသောအခြေအနေများအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အဆင့်တွင် ချိန်ညှိခြင်းရှိမရှိ နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Quantization သည် တွက်ချက်မှုနှင့် လျှော့ချရန်အတွက် machine learning တွင်အသုံးပြုသော အရေးကြီးသော optimization technique တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဒေတာအတွဲကို အကြိမ်များစွာ ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့်အခါ၊ ဒေတာအတွဲကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်လေ့ရှိသည်။ ခေတ်အခြေခံလေ့ကျင့်ရေးဟု လူသိများသော ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယေဘူယျအသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ရရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း dataset ကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်ရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သင်ယူမှုနှုန်းသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
သင်ယူမှုနှုန်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည့် အဆင့်အရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။ မော်ဒယ်၏ ပေါင်းစည်းမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်သောကြောင့် သင့်လျော်သော သင်ယူမှုနှုန်းကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဒီတုံ့ပြန်မှုမှာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
neural network model ကို လေ့ကျင့်ရာတွင် optimizer ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို ရရှိရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူသည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို လျှော့ချရန်နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်၏ဘောင်များကို ချိန်ညှိရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အများအားဖြင့် ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေး CNN တွင် နောက်ကြောင်းပြန်ဖြန့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Backpropagation သည် ကွန်ရက်အား forward pass ကာလအတွင်း အမှားအယွင်းများကို အခြေခံ၍ ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို လေ့လာရန်နှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ဆောင်ရွက်ပါသည်။ backpropagation ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ network ၏ parameters များ၏ gradients များကို ပေးထားသော loss function တစ်ခုနှင့်စပ်လျဉ်း၍ ထိရောက်စွာတွက်ချက်ရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, Convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNN), convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (CNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် "ဒေတာချွေတာနိုင်သောကိန်းရှင်" ၏ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် "ဒေတာချွေတာနိုင်သော ကိန်းရှင်" သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်သည့်အဆင့်များအတွင်း သိုလှောင်မှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကိန်းရှင်သည် ဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းတို့ကို ထိရောက်စွာစီမံခန့်ခွဲရန် တာဝန်ရှိပြီး မော်ဒယ်သည် ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များကို လွှမ်းမိုးခြင်းမရှိဘဲ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်စေရန်အတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများမကြာခဏကိုင်တွယ်ဖြေရှင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သောအခါ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီတွင် နာမည်များကို မည်သို့သတ်မှတ်နိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီတွင် အမည်များကို မကြာခဏသတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ TensorFlow Summary API နှင့် tf.summary.FileWriter အတန်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorBoard ရှိ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုများတွင် အမည်များသတ်မှတ်ခြင်း အဆင့်ဆင့်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ပထမဦးစွာနားလည်ရန်အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်အတူအကောင်းဆုံး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဥ်စတင်သောအခါတွင် အာရုံစိုက်ရန် အကြံပြုထားသော အပြောင်းအလဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်သောအခါ၊ အထူးသဖြင့် Python၊ TensorFlow နှင့် Keras ဖြင့် Deep Learning တွင် အာရုံစိုက်ရန် အကြံပြုထားသော အပြောင်းအလဲများစွာရှိပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုများသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤအကြံပြုချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်သူများသည် အလုံးစုံလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး အောင်မြင်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်အတူအကောင်းဆုံး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard ကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည့် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ အချို့သော ကဏ္ဍများကား အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် နက်နဲသော ရှုထောင့်အချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ဒေတာမှ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည့်အခါ၊ chatbot ၏ လုပ်ဆောင်မှုအပေါ် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် အရေးကြီးမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲများစွာရှိသည်။ ဤချန်လှပ်မှုများသည် သိုလှောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် chatbot ၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဓိက-တန်ဖိုးအချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်