စက်ရုပ်အမြင်အာရုံချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းတွင် ပန်ကာမပါသော စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးကွန်ပျူတာများ အသုံးချခြင်း

မာတိကာ

• ၁။ ထုတ်ကုန်နည်းပညာဆိုင်ရာ အားသာချက်များ
• ၂။ အမြင်အာရုံချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းအတွက် လျှောက်လွှာလိုအပ်ချက်များ
• ၃။ သီးခြားအသုံးချမှုဖြေရှင်းချက်များ
• ၄။ စနစ်အကောင်အထည်ဖော်မှု အဆင့်များ
• ၅။ စနစ်၏ အားသာချက်များ

၁။ ထုတ်ကုန်နည်းပညာဆိုင်ရာ အားသာချက်များ

AIR-300 သည် Intel Xeon E3 နှင့် Core 6/7 မျိုးဆက် ပရိုဆက်ဆာများ၊ 32G DDR4 မှတ်ဉာဏ်တို့ တပ်ဆင်ထားသော embedded fanless စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ကွန်ပျူတာတစ်လုံးဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ လုပ်ဆောင်မှုစွမ်းဆောင်ရည်သည် desktop ကွန်ပျူတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

၂။ အမြင်အာရုံချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းအတွက် လျှောက်လွှာလိုအပ်ချက်များ

စက်ရုပ်အမြင်အာရုံစနစ်များသည် ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေရာတွင် မြင့်မားသောတိကျမှုနှင့် တည်ငြိမ်မှုလိုအပ်သည်။ ထုတ်လုပ်မှုအရည်အသွေးတိုးတက်စေရန်အတွက် အလားတူအစိတ်အပိုင်းများအကြား ကွာခြားချက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ချို့ယွင်းချက်အမျိုးအစားများကို တိကျစွာဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းအတွက် စနစ်သည် မတူညီသောရှုထောင့်များမှ မြင့်မားသောအဓိပ္ပါယ်ရှိသော ရုပ်ပုံများကို ရိုက်ကူးနိုင်ရန်နှင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော deep learning မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။

၃။ သီးခြားအသုံးချမှုဖြေရှင်းချက်များ

၄။ စနစ်အကောင်အထည်ဖော်မှု အဆင့်များ

၁။ ဒေတာပြင်ဆင်မှု- ချို့ယွင်းချက်အမျိုးမျိုးပါ၀င်သည့် အစိတ်အပိုင်းပုံအများအပြားကို စုဆောင်းပါ၊ ချို့ယွင်းချက်အမျိုးအစားများကို မှတ်ချက်ရေးပါ၊ ထို့နောက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံတစ်ခု တည်ဆောက်ပါ။

၂။ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှု- မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် deep learning framework ကို အသုံးပြုပါ၊ သို့မှသာ ၎င်းသည် ချို့ယွင်းချက်အမျိုးမျိုးကို ဖော်ထုတ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

၃။ စနစ်ပေါင်းစပ်မှု- လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို AIR-300 တွင် ဖြန့်ကျက်ပြီး ဂရပ်ဖစ်ကတ်နှင့် ရုပ်ပုံဖမ်းယူသည့်ကိရိယာနှင့် ပေါင်းစပ်ကာ ပြီးပြည့်စုံသော ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းစနစ်တစ်ခု ဖွဲ့စည်းပါ။

၄။ လုပ်ငန်းခွင်တွင် debugging: စနစ်ကို တကယ့်စက်မှုလုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် debug လုပ်ခြင်း၊ မော်ဒယ် parameters များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ထောက်လှမ်းမှုတိကျမှုနှင့် အမြန်နှုန်းသည် တကယ့်လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေခြင်း။

၅။ ထုတ်လုပ်မှု စောင့်ကြည့်ခြင်း- စနစ်ကို ထုတ်လုပ်မှုပြုလုပ်ပြီးနောက်၊ ထောက်လှမ်းမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကို အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ပြီး ချို့ယွင်းချက်အမျိုးအစားအသစ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မော်ဒယ်ကို မှန်မှန် အပ်ဒိတ်လုပ်ပါ။

၅။ စနစ်၏ အားသာချက်များ

၁။ မြင့်မားသောတိကျမှု- deep learning နည်းပညာကို အသုံးပြုခြင်းသည် ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်း၏ တိကျမှုကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။

၂။ မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်- မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော ပရိုဆက်ဆာနှင့် မှတ်ဉာဏ်ဖွဲ့စည်းမှုစနစ်သည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ကို သေချာစေသည်။

၃။ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှု- စနစ်ကို ချဲ့ထွင်ရန်နှင့် အဆင့်မြှင့်တင်ရန် လွယ်ကူပြီး မတူညီသော ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီအောင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။

၄။ တည်ငြိမ်မှု- ပန်ကာမပါသော အပူပျံ့နှံ့မှုဒီဇိုင်း၊ ကြမ်းတမ်းသော စက်မှုလုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်များတွင် တည်ငြိမ်စွာလည်ပတ်နိုင်သည်။