hyperparameters တွေက ဘာတွေလဲ။
အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင် Hyperparameter များသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ hyperparameter များကိုနားလည်ရန်၊ machine learning ၏သဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရန်အရေးကြီးပါသည်။ Machine Learning သည် ဒေတာနှင့် သင်ယူနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ဖန်တီးရန် အာရုံစိုက်သည့် ဉာဏ်ရည်တု၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
TensorFlow မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (TFMA) နှင့် TFX မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် "မည်သည်" ကိရိယာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ နက်နဲသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မည်သို့ရရှိနိုင်မည်နည်း။
TensorFlow မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (TFMA) နှင့် TensorFlow Extended (TFX) မှ ပံ့ပိုးပေးသော "ဘာဖြစ်မည်" ကိရိယာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် များစွာ အထောက်အကူပြုပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အကဲဖြတ်ရန်နှင့် နားလည်နိုင်စေရန် ပြည့်စုံသော အင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), မော်ဒယ်နားလည်မှုနှင့်စီးပွားရေးအဖြစ်မှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX သည် ပိုက်လိုင်းများအတွင်း ဒေတာအရည်အသွေးကို စုံစမ်းရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း၊ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် မည်သည့်အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာများကို ရနိုင်သနည်း။
TFX သို့မဟုတ် TensorFlow Extended သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ ပိုက်လိုင်းများအတွင်း ဒေတာအရည်အသွေးကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရန် ကူညီပေးသည့် အားကောင်းသည့်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဤရည်ရွယ်ချက်ကိုဖြေရှင်းရန် အထူးထုတ်လုပ်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဒေတာအရည်အသွေးကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရာတွင် TFX က မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးကြောင်းနှင့် အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာအမျိုးမျိုးကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), မော်ဒယ်နားလည်မှုနှင့်စီးပွားရေးအဖြစ်မှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX သည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် စေ့စေ့စပ်စပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
TFX သို့မဟုတ် TensorFlow Extended သည် စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အသုံးချမှုနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အစွမ်းထက်သော ပွင့်လင်းသော အရင်းအမြစ်ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏များစွာသောအင်္ဂါရပ်များထဲတွင် TFX သည် မော်ဒယ်တစ်ဦး၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် စေ့စေ့စပ်စပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပြီး လေ့ကျင့်သူများအား မော်ဒယ်၏အပြုအမူကို အချိန်နှင့်အမျှ စောင့်ကြည့်အကဲဖြတ်ရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့ စူးစူးစိုက်စိုက်ကြည့်ပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), မော်ဒယ်နားလည်မှုနှင့်စီးပွားရေးအဖြစ်မှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Extended (TFX) ကိုအသုံးပြုသောအခါ မော်ဒယ်နားလည်မှုသည် စီးပွားရေးရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် TensorFlow Extended (TFX) ကိုအသုံးပြုသောအခါ မော်ဒယ်နားလည်မှုသည် အရေးကြီးသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ TFX သည် ထုတ်လုပ်မှု အဆင်သင့်ဖြစ်နိုင်သော စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို အသုံးချရန်အတွက် အဆုံးမှ အဆုံး ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော် နက်နဲသော နားလည်မှုမရှိဘဲ မော်ဒယ်ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း အသုံးချပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), မော်ဒယ်နားလည်မှုနှင့်စီးပွားရေးအဖြစ်မှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX ရှိ Pusher အစိတ်အပိုင်းအတွက် အသုံးချရန် ပစ်မှတ်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow Extended (TFX) ရှိ Pusher အစိတ်အပိုင်းသည် TFX ပိုက်လိုင်း၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို ပစ်မှတ်ပတ်ဝန်းကျင်အမျိုးမျိုးသို့ ဖြန့်ကျက်လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ TFX ရှိ Pusher အစိတ်အပိုင်းအတွက် ဖြန့်ကျက်ပစ်မှတ်များသည် ကွဲပြားပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များပေါ်မူတည်၍ ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို မတူညီသောပလပ်ဖောင်းများသို့ ဖြန့်ကျက်ခွင့်ပြုသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX ရှိ အကဲဖြတ်သူ အစိတ်အပိုင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow Extended အတွက် အတိုကောက် TFX ရှိ အကဲဖြတ်သူ အစိတ်အပိုင်းသည် စက်သင်ယူမှု ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ ထိရောက်မှုဆိုင်ရာ တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးရန် ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို မြေပြင်အမှန်တရား အညွှန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်၊ အကဲဖြတ်သူ အစိတ်အပိုင်းကို ဖွင့်ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Trainer အစိတ်အပိုင်းမှ ထုတ်ပေးသော SavedModels အမျိုးအစား နှစ်မျိုးမှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow Extended (TFX) ရှိ Trainer အစိတ်အပိုင်းသည် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားရေး မော်ဒယ်များအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သည့်အခါ၊ Trainer အစိတ်အပိုင်းသည် TensorFlow မော်ဒယ်များကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် အမှတ်စဉ်ဖော်မတ်ဖြစ်သည့် SavedModels ကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ဤ SavedModels များကို အမျိုးမျိုးသောထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ကောက်ချက်ချခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Trainer ရဲ့ context မှာတော့ အဲဒီမှာ ပါပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX မူဘောင်တွင် Apache Beam ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
Apache Beam သည် အစုလိုက်အစည်းလိုက်တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းပိုက်လိုင်းများကို ထုတ်လွှင့်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် open-source စုစည်းထားသော ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Apache Flink၊ Apache Spark နှင့် Google Cloud Dataflow ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ဖြန့်ဝေသည့်လုပ်ဆောင်မှုနောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့်ပိုက်လိုင်းများကို developer များအား ရေးသားခွင့်ပြုသည့် ရိုးရှင်းပြီး ဖော်ပြနိုင်သော API ကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), ဖြန့်ဝေအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အစိတ်အပိုင်းများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TFX တွင် ဒေတာ ရှေးဟောင်းပစ္စည်းများ၏ မျိုးရိုး သို့မဟုတ် သက်သေရှိခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
TFX တွင် ဒေတာပစ္စည်းများ၏ မျိုးရိုး သို့မဟုတ် သက်သေရှိခြင်း၏ အရေးပါမှုသည် Artificial Intelligence (AI) နှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ TFX ၏အခြေအနေတွင်၊ မျိုးရိုးစဉ်ဆက်သည် စက်သင်ယူမှု (ML) ပိုက်လိုင်းတစ်လျှောက်ရှိ ဒေတာပစ္စည်းများ၏ မူလ၊ အသွင်ပြောင်းမှုနှင့် မှီခိုမှုကို ခြေရာခံနားလည်နိုင်စွမ်းကို ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), metadata, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်