AI-For-Beginners/translations/my/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab

PyTorch/TensorFlow ဖြင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း

AI for Beginners Curriculum မှ Lab Assignment။

တာဝန်

PyTorch သို့မဟုတ် TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ single-layer နှင့် multi-layered fully-connected networks များဖြင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာ ၂ ခုကို ဖြေရှင်းပါ။

1. Iris classification ပြဿနာ - tabular input data ဖြင့် classical machine learning ဖြင့် ကိုင်တွယ်နိုင်သော ပြဿနာတစ်ခု။ သင့်ရဲ့ ရည်မှန်းချက်မှာ 4 ခုသော ကိန်းဂဏန်း parameters အပေါ်မူတည်ပြီး iris များကို အမျိုးအစား 3 ခုသို့ ခွဲခြားရန်ဖြစ်ပါသည်။
2. MNIST လက်ရေးအင်္ဂါရပ်ဂဏန်းများ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပြဿနာကို ယခင်က တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။

အကောင်းဆုံး တိကျမှုရလဒ်ကို ရရှိစေရန် အမျိုးမျိုးသော network architectures များကို စမ်းသပ်ပါ။

စတင်ရန် Notebook

LabFrameworks.ipynb ကို ဖွင့်ပြီး lab ကို စတင်ပါ။

အကြောင်းကြားချက်:
ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးစားနေပါသော်လည်း၊ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်မှုများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မတိကျမှုများ ပါရှိနိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော စာရွက်စာတမ်းကို အာဏာတရားရှိသော ရင်းမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်ပညာရှင်များမှ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဘာသာပြန်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အလွဲအမှားများ သို့မဟုတ် အနားယူမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။