Shaip ဘလော့ဂ်

Artificial Intelligence & Machine Learning Technologies ကိုမောင်းနှင်သည့်နောက်ဆုံးပေါ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများကိုသိရှိထားပါ။

Shaip ဘလော့ဂ်
Voice ကိုအသိအမှတ်ပြုမှု

အသံကို အသုံးချခြင်း - အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် အသုံးချမှုများ

အသံမှတ်မိခြင်းနည်းပညာသည် အစောပိုင်းစနစ်များက အကန့်အသတ်ရှိသော စကားပြောဆိုမှုကိုသာ မှတ်မိနိုင်သည့်အခါ 1950 ခုနှစ်များတွင် စတင်တည်ထောင်ချိန်မှစ၍ ဝေးကွာလာခဲ့သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဒေတာပလက်ဖောင်း

Shaip သည် ကျင့်ဝတ်နှင့် အရည်အသွေး AI လေ့ကျင့်မှုအတွက် အဆုံးစွန်သော ဒေတာပလပ်ဖောင်းကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။

LOUISVILLE၊ KENTUCKY၊ United States၊ ဇူလိုင် 09၊ 2024- ဥာဏ်ရည်တုစက်မှုလုပ်ငန်းများကို ပြောင်းလဲနေသည့်ခေတ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များ၏ ခိုင်မာမှုနှင့် အရည်အသွေးသည် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဘာသာစကားမျိုးစုံ AI စာသားဒေတာ

Multilingual AI Text Data သည် Advanced AI Models များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

ကမ္ဘာကြီးက မျိုးစုံလှတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့ကို ပထဝီဝင်တည်နေရာများ၊ နယ်နိမိတ်များ၊ ဘာသာစကားများ၊ အယူဝါဒများနှင့် အခြားအရာများဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ခံစားမှုနှင့် နည်းလမ်းအားဖြင့် စည်းလုံးနေပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
llm တွင် အနီရောင်အဖွဲ့

LLM များတွင် အနီရောင်အဖွဲ့ဖွဲ့ခြင်း- AI လုံခြုံရေးနှင့် ခံနိုင်ရည်အား မြှင့်တင်ခြင်း။

အင်တာနက်သည် ကမ္ဘာမြေကြီးကဲ့သို့ အသက်ရှင်လျက် ရှင်သန်နေသော ကြားခံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဗဟုသုတ ရတနာသိုက်ဖြစ်ခြင်းမှ၎င်း

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Soc 2 အမျိုးအစား 2

Shaip သည် Shaip Data Platform အတွက် SOC 2 အမျိုးအစား 2 စာရင်းစစ်ကို အောင်မြင်စွာ ပြီးစီးကြောင်း ကြေညာသည်။

LOUISVILLE၊ KENTUCKY၊ United States၊ June 18, 2024- Shaip သည် ၎င်း၏ Service Organization Control (SOC) 2 Type 2 စာရင်းစစ်ကို အောင်မြင်စွာ ပြီးဆုံးကြောင်း ကြေညာသည့်အတွက် ဂုဏ်ယူပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai သင်တန်းဒေတာ

ဒေတာစစ်ပွဲ 2024- AI လေ့ကျင့်ရေး၏ ကျင့်ဝတ်နှင့် လက်တွေ့ကျသော ရုန်းကန်မှုများ

အကယ်၍ သင်သည် Beatles ကဲ့သို့ သီချင်းတစ်ပုဒ်အတွက် Gen AI မော်ဒယ်ကို စာသားများရေးခိုင်းပါက၊ ၎င်းသည် စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော အလုပ်တစ်ခု ဖြစ်ခဲ့ပါက၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Eu ai က ပြစ်ဒဏ်ပေးတယ်။

မလိုက်နာခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်- EU AI အက်ဥပဒေ ပြစ်ဒဏ်များနှင့် ၎င်းတို့ကို ရှောင်ရှားရန် Shaip က သင့်အား မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးသည်

နိဒါန်း ဥရောပသမဂ္ဂ၏ Artificial Intelligence Act (EU AI Act) သည် AI စနစ်များအတွက် တင်းကြပ်သောလိုအပ်ချက်များကို သတ်မှတ်ရုံသာမက မလိုက်နာမှုအတွက် ပြင်းထန်သော ပြစ်ဒဏ်များချမှတ်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Eu ai လုပ်ရပ်

EU AI အက်ဥပဒေကို လမ်းညွှန်ခြင်း- Shaip သည် စိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားရန် သင့်အား မည်သို့ကူညီနိုင်မည်နည်း။

နိဒါန်း ဥရောပသမဂ္ဂ၏ Artificial Intelligence Act (EU AI Act) သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် အထွတ်အထိပ်စည်းမျဉ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဒေတာမှတ်စုနှင့် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း။

ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်

Data Annotation [2024 Updated] – အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ၊ ကိရိယာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အခြားအရာများ ဒေတာမှတ်စုဖော်ပြခြင်း အခြေခံများကို သိရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒါကို အပြည့်အစုံဖတ်ပါ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အမည်ပေးထားသည့် အဖွဲ့အစည်း အသိအမှတ်ပြုခြင်း (ner)

Entity Recognition (NER) - ဥပမာ၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Image ကိုမှတ်စု

ပုံမှတ်ချက် - အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ နည်းပညာများနှင့် အမျိုးအစားများ [2024]

ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် ပုံသဏ္ဌာန်မှတ်ချက်အတွက် နောက်ဆုံးလမ်းညွှန်- အသုံးချမှုများ၊ နည်းလမ်းများနှင့် အမျိုးအစားများ မာတိကာ eBook ဒေါင်းလုဒ်ရယူပါ ကျွန်ုပ်၏မိတ္တူကို ရယူပါ ဤလမ်းညွှန်ချက်သည် အယူအဆများကို လမ်းညွှန်ပေးသည်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai လိုက်နာမှု

AI လိုက်နာမှုကို လမ်းညွှန်ခြင်း- ကျင့်ဝတ်နှင့် စည်းမျဥ်းစည်းမျဥ်းအတွက် မဟာဗျူဟာများ

နိဒါန်း ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ စည်းမျဉ်းသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် သိသိသာသာ ကွဲပြားသွားပြီး၊ ကွဲပြားခြားနားသော နိုင်ငံများနှင့် ဒေသများက ၎င်းတို့၏ ချဉ်းကပ်မှုများကို သေချာစေရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ ချဉ်းကပ်မှုများကို လက်ခံကျင့်သုံးကြသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ တံဆိပ်ကပ်ခြင်း။

Outsourcing Healthcare Data Labeling မလုပ်မီ မေးရန် အရေးကြီးသော မေးခွန်း ၅ ခု

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍရှိ ဉာဏ်ရည်တုအတွက် ကမ္ဘာ့စျေးကွက်သည် 1.426 ခုနှစ်တွင် $2017 ဘီလီယံမှ 28.04 ခုနှစ်တွင် $2025 သို့ မြင့်တက်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းရပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စကားဝိုင်း

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စကားစမြည်ပြောဆိုခြင်း AI- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် နောက်ထပ်ကြီးမားတဲ့အရာ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI သည် အတော်အတန်အသစ်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးလာခဲ့သည်။ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုထားပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားပြောဒေတာစုဆောင်းခြင်း။

7 မိန့်ခွန်းဒေတာစုဆောင်းခြင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် သက်သေပြထားသောနည်းလမ်းများ

ကမ္ဘာပေါ်တွင်၊ အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်းစျေးကွက်သည် CAGR တွင် 84.97 ခုနှစ်တွင် $ 2032 ဘီလီယံမှ 10.7 ခုနှစ်တွင် $ 2023 ဘီလီယံအထိတိုးလာရန်မျှော်လင့်ရသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အလိုအလျောက်မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု

အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု (ASR)- စတင်သူတိုင်းသိထားရမည့်အရာအားလုံး (2024)

အလိုအလျောက်စကားပြောအသိမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် ကြာရှည်စွာတည်ရှိနေသော်လည်း မကြာသေးမီက ၎င်းကိုစမတ်ဖုန်းအက်ပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ပျံ့နှံ့အသုံးပြုလာပြီးနောက် ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လက်ရေးအချက်အလက်အစုံ

သင်၏ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အကောင်းဆုံး Open-source OCR နှင့် လက်ရေးဒေတာအတွဲများ

စီးပွားရေးလောကသည် ထူးထူးခြားခြား အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပြောင်းလဲနေသော်လည်း ဤဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့လိုချင်သလောက် ကျယ်ပြန့်သည်မဟုတ်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်

လူသားထိတွေ့မှု- LLM များ၏ တကယ့်ကမ္ဘာ့ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ခြင်း။

နိဒါန်း ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများ (LLMs) ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အရှိန်မြှင့်လာသည်နှင့်အမျှ၊ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ၎င်းတို့၏ လက်တွေ့အသုံးချမှုကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် ထည့်သွင်းဖော်ပြပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ml အတွက် Nlp ဒေတာအတွဲ

သင်၏သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန် အကောင်းဆုံး NLP ဒေတာအတွဲ 33

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် machine learning armour တွင် အရေးကြီးသောအပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်အတွက် ဒေတာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးအမြောက်အမြား လိုအပ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ယဉ်ကျေးမှုအရပါ၀င်ပါတယ်။

မတူကွဲပြားမှုကို လက်ခံခြင်း- ယဉ်ကျေးမှုကြွယ်ဝသော AI စနစ်များဆီသို့ လမ်းကြောင်း

ကန့်သတ်ချုပ်ချယ်မှုများနှင့် မူရင်းအကြောင်းအရာကို ဖန်တီးခြင်း၏ စိတ်ဓာတ်ဖြင့် ယဉ်ကျေးမှုအရ ပါဝင်သော ကြီးမားသော ခေါင်းစဉ်ဖြင့် မှုတ်သွင်းထားသော ဆောင်းပါးအသစ်ကို ရေးဆွဲပါမည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Nlp

NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ

Infographics ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ NLP ဆိုတာဘာလဲ။ Natural Language Processing (NLP) သည် Artificial Intelligence (AI) ၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) သည် ကွန်ပျူတာများကို လည်းကောင်း၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လူ့အသိုက်အဝန်းအတွင်း အကဲဖြတ်မှုများ

AI အကဲဖြတ်မှုများတွင် ကြီးမားသောစကေးလူသား၏ စိန်ခေါ်မှုများ

ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ လျင်မြန်စွာ တိုးတက်နေသော နယ်ပယ်တွင်၊ လူသားများအတွင်းမှ လှည့်ပတ်မှု (HITL) အကဲဖြတ်မှုများသည် လူသားတို့၏ အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် စက်စွမ်းဆောင်ရည်တို့ကြားတွင် အရေးကြီးသော တံတားတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ သို့သော်အဖြစ်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လူ့ပတ်ဝန်းကျင်တွင်ရှိသော စနစ်များ

AI အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် ထိရောက်သော လူသား-တွင်း-ကွင်းပတ်စနစ်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း။

နိဒါန်း နိဒါန်း သည် လူသား၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်နှင့် ပေါင်းစပ်မှု နှင့် human-in-the-loop (HITL) စနစ်များဟု လူသိများသော AI စံပြ အကဲဖြတ်မှု တွင် ကြီးကြပ်မှု ပေါင်းစပ်မှုသည် နောက်ထပ် လိုက်စားမှု အတွက် ရှေ့တန်းကို ကိုယ်စားပြုသည် ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Generative ai

Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို အားကောင်းစေခြင်း- ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းကို တော်လှန်ခြင်း။

မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် သိသာထင်ရှားသော ခြေလှမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ Generative AI၊ AI ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အသုံးချမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် အမျိုးအစားများ

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် AI မော်ဒယ်များကို လိုအပ်သောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာများပေးဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျင့်ဝတ်

ကျင့်ဝတ်နှင့် ဘက်လိုက်မှု- စံပြအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် လူသား-AI ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ စိန်ခေါ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်း

Artificial Intelligence (AI) ၏ အသွင်ပြောင်းစွမ်းအားကို အသုံးချရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် နည်းပညာအသိုက်အဝန်းသည် အရေးကြီးသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ကို ရင်ဆိုင်နေရသည်- ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိစေရန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်စေရန်၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai တီထွင်ဖန်တီးမှု

လူ့ထိတွေ့မှု- ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် AI ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ခြင်း။

လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲတိုးတက်နေသော ဥာဏ်ရည်တု (AI) ကမ္ဘာတွင်၊ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မှုရှာဖွေမှုသည် လူသား၏ကြိုးစားအားထုတ်မှုမျှသာ မဟုတ်တော့ပါ။ ယနေ့ခေတ် AI နည်းပညာများ ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်လာပါပြီ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေပါ။

ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဖြင့် ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို တိုးမြှင့်ခြင်း- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ

ယနေ့အသုံးပြုသူများသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာဖြင့် နစ်မြုပ်နေပြီး ၎င်းတို့လိုအပ်သော အချက်အလက်ကို ရှာဖွေရာတွင် ရှုပ်ထွေးစေသည်။ ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှုသည် အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုကို တိုင်းတာသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လူ့အသိုက်အဝန်းအတွင်း အကဲဖြတ်ခြင်း

ကွာဟမှုကို ပေါင်းကူးခြင်း- AI စံပြအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် လူသား၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။

နိဒါန်း ဥာဏ်ရည်တု (AI) သည် ကျွန်ုပ်တို့ဘဝ၏ ကဏ္ဍတိုင်းကို ပုံဖော်ပေးသည့် ခေတ်တွင်၊ လူသား၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်ကို AI စံပြအကဲဖြတ်မှုအဖြစ် ပေါင်းစပ်မှု ပေါ်ပေါက်လာသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ

Shaip- ဘာသာဗေဒ ကွဲပြားမှုနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်နိုင်မှုတို့ကို အားကောင်းလာစေရန်အတွက် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ

LOUISVILLE၊ KENTUCKY၊ United States၊ April 01, 2024- Shaip- ဘာသာဗေဒ ကွဲပြားမှုနှင့် စီးပွားရေး စွမ်းဆောင်နိုင်မှုကို အားကောင်းလာစေရန်အတွက် Ethical AI ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ။ နည်းပညာတွေ ကြီးစိုးနေတဲ့ ခေတ်ကြီးမှာ၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအစုံ

စက်သင်ယူခြင်းပရောဂျက်များအတွက် အကောင်းဆုံး အရင်းအမြစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများ

ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်သည် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးချနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည့် နေ့စဉ်နေ့တိုင်း ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ အများအပြားကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
AI ရှိ ဒေတာ privacy

AI တွင် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ လမ်းညွှန်ခြင်း- လိုက်နာမှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် မဟာဗျူဟာများ

နိဒါန်း ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင် OpenAI ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာအတွက် မကျေနပ်နိုင်သော လိုအပ်ချက်ကို တင်းကြပ်စွာ ချိန်ညှိရာတွင် သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး အသိအမှတ်ပြုခြင်း (icr)

Intelligent Character Recognition (ICR) ဖြင့် ဒေတာ၏အနာဂတ်

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်ပင် လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသော မှတ်စုများသည် အထူးဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ Intelligent Character Recognition (ICR) သည် analog နှင့် digital ပိုင်းခြားမှုကို ပေါင်းကူးစေပြီး လက်ရေးစာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Nlp

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရောဂါရှာဖွေရေးအပေါ် NLP ၏သက်ရောက်မှု

Natural Language Processing (NLP) သည် နည်းပညာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ပုံကို ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ကြီးမားသော အချက်အလက် အလားအလာကို ဖွင့်ရန် လူသားဘာသာစကားကို လုပ်ဆောင်သည်။ နည်းပညာသည် တူညီသော အလားအလာရှိသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားပြောမှတ်သားမှုဒေတာအတွဲများ

သင်၏ AI မော်ဒယ်အတွက် မှန်ကန်သော စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုဒေတာအတွဲကို ရွေးချယ်ခြင်း။

Siri သို့မဟုတ် Alexa နှင့် အပြန်အလှန် ဆက်ဆံပုံကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏စကားများကို နားလည်နိုင်စွမ်းသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများမှ အရင်းခံပါသည်။ ဒါတွေ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအစုံ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အတွက် အကျိုးကျေးဇူး

Artificial Intelligence ဟူသော ဝေါဟာရသည် တစ်ချိန်က သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်များတွင် အများဆုံးတွေ့ရှိရသော ဝေါဟာရဖြစ်ပြီး ယခုအခါ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုး၏ ကြီးထွားမှုကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့် လက်တွေ့ဖြစ်လာသည်။ နောက်တစ်ခု Move Strategy Consulting

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လူသားတို့၏ အကြံပြုချက်ဖြင့် ခိုင်မာသော သင်ယူမှု

လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ယူခြင်း- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့် ခြေလှမ်းများ

အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RL) သည် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသားများကဲ့သို့ပင် စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားမှတစ်ဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai ယောင်မှားနေသည်။

AI Hallucinations ၏အကြောင်းရင်းများ (နှင့်၎င်းတို့ကိုလျှော့ချရန်နည်းပညာများ)

AI မှော်ယောင်ချောက်ချားမှုများသည် AI မော်ဒယ်များ အထူးသဖြင့် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) သည် မှန်သော်လည်း မှားယွင်းနေသည် သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုမရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ပေးသည့် ဖြစ်ရပ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လက်တွေ့အတည်ပြုချက်

Clinical Validation ဆိုတာဘာလဲ။ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် သင်၏လမ်းညွှန်

ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာအသစ်ကို တီထွင်ထားသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ ဆရာဝန်များသည် ၎င်း၏အလားအလာအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေကြသည်။ သို့သော် ၎င်းကို ပုံမှန်စောင့်ရှောက်မှုအဖြစ် မပေါင်းစည်းမီ၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျင့်ဝတ်

ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI / တရားမျှတသော AI ၏အရေးကြီးမှုနှင့် ရှောင်ရန် ဘက်လိုက်မှုအမျိုးအစားများ

ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ ထွန်းကားလာသော နယ်ပယ်တွင်၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများနှင့် တရားမျှတမှုအပေါ် အာရုံစိုက်မှုသည် ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်ထက် ပိုသည်—၎င်းသည် အခြေခံလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဆေးမှတ်တမ်းများ အကျဉ်းချုပ်

AI ဆေးမှတ်တမ်းများ အကျဉ်းချုပ်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဆေးမှတ်တမ်းများ တိုးတက်မှုသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုနှင့် အခွင့်အလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ အနုစိတ်တိုင်းကို တစ်ကမ္ဘာလုံးမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လက်တွေ့ဒေတာ abstraction

လက်တွေ့ဒေတာ နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် အခြားအရာများ

ဆေးရုံများနှင့် ဆေးခန်းများတွင် နှစ်စဉ် လူနာထောင်ပေါင်းများစွာ ကြုံတွေ့နေရပါသည်။ ဤသည်မှာ သီးသန့် သမားတော်များနှင့် သူနာပြု အများအပြား လိုအပ်ပါသည်။ ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုပေးဖို့ မမောမပန်း အလုပ်လုပ်ကြတယ်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာ- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

သုတေသီများသည် ဆေးအသစ်တစ်မျိုးကို တီထွင်နေသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ၎င်းတို့သည် စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်သော လူနာဒေတာ လိုအပ်သော်လည်း ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ပတ်သက်၍ သိသာထင်ရှားသော စိုးရိမ်မှုများ ရှိနေပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Hipaa ကျွမ်းကျင်သူ၏ဆုံးဖြတ်ချက်

De-Identification အတွက် HIPAA ကျွမ်းကျင်သူ ဆုံးဖြတ်ချက်

Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် လူနာဒေတာကို ကာကွယ်ရန်အတွက် စံသတ်မှတ်ထားသည်။ ဤအရာ၏ အရေးကြီးသောအချက်မှာ ကာကွယ်ထားသည်ကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း ဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကင်ဆာရောဂါ nlp

NLP ဖြင့် ကင်ဆာရောဂါသုတေသနကို ရှေ့ဆောင်ခြင်း- The Shaip Breakthrough

ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ ကင်ဆာကို အောင်နိုင်ရေးအတွက် ဒေတာသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကဲ့သို့ အရေးကြီးပါသည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြီးမားသော ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အတွက် ဂုဏ်ယူပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Nlp

ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှိ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) စွမ်းအား- ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်း။

ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CT စကင်န်၊ X-rays နှင့် MRI ကဲ့သို့သော ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ အခြေအနေအမျိုးမျိုးကို ရောဂါရှာဖွေကုသရန်၊ သဘာဝဘာသာစကား

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Nlp ကင်ဆာရောဂါဗေဒ

ကင်ဆာရောဂါဗေဒတွင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏ အခန်းကဏ္ဍ

ကင်ဆာသည် တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် အရေးပါသော ကျန်းမာရေးစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆဲလ်များ ကြီးထွားပြီး ထိန်းချုပ်မရသော နည်းလမ်းဖြင့် ပျံ့နှံ့သွားသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။ သေဆုံးရခြင်း၏ ဒုတိယအကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Rlhf

လူသားတုံ့ပြန်ချက်မှ ပြန်လည်အားဖြည့်မှု သင်ယူခြင်းအကြောင်း သင်သိလိုသမျှ

2023 တွင် ChatGPT ကဲ့သို့သော AI ကိရိယာများကို လက်ခံအသုံးပြုမှုတွင် အကြီးအကျယ် မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ ဤလှိုင်းလုံးကြီးသည် အသက်ဝင်သော စကားစစ်ထိုးပွဲတစ်ခုကို အစပြုခဲ့ပြီး လူများသည် AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ဆွေးနွေးနေကြသည်၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
မော်တော်ကား ai

မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းတွင် AI ၏စွမ်းအား

AI ကို ကားများအဖြစ် ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ ကမ္ဘာကြီးသည် ထူးထူးခြားခြား လမ်းဆုံလမ်းခွတွင် ရပ်တည်နေပါသည်။ AI ဖြင့် ရှုပ်ပွနေသောလမ်းပေါ်တွင် ကားမောင်းခြင်းကို စိတ်ကူးကြည့်လိုက်ပါ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
မိန့်ခွန်းမှစာသား

လုပ်ငန်းများတွင် စာသားမှ စကားပြောခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

Text-to-speech (TTS) နည်းပညာသည် ရေးထားသောစာသားကို စကားပြောစကားလုံးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် ဂိမ်းအပြောင်းအလဲဖြစ်လာပြီး တော်လှန်ခဲ့သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အချက်အလက်များဖော်ထုတ်ခြင်း

ဒေတာ De-identification လမ်းညွှန်- စတင်သူတိုင်း သိထားရမည့်အရာများ (2024)

ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းသည့်ခေတ်တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများဆီသို့ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေကြသည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်မှုနှင့် ချောမွေ့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ယူဆောင်လာသော်လည်း၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Generative ai

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI- အသုံးချမှုများ၊ အားသာချက်များ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အမြဲတစေ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တန်ဖိုးထားကာ အသက်များကို ကယ်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာများ တိုးတက်လာသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရဆဲဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
တာဝန်ရှိပါတယ်

Responsible AI နှင့် Ethical AI အကြား ကွာခြားချက်

လျင်မြန်စွာတိုးတက်နေသောကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI စျေးကွက်သည် 1847 ခုနှစ်တွင်ဒေါ်လာ 2030 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်မျှော်လင့်ထားသည်။ AI သည်ကျွန်ုပ်တို့၏အသက်တာတွင်ဗဟိုအဆင့်ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှမည်ကဲ့သို့သောအမျိုးအစားကိုသိခြင်း၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားဝိုင်း ai

Bhasini သည် အိန္ဒိယ၏ ဘာသာဗေဒ ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုကို မည်ကဲ့သို့ စွမ်းဆောင်နိုင်မည်နည်း။

G20 Digital Economy Working Group ဝန်ကြီးများတွေ့ဆုံပွဲတွင် ၀န်ကြီးချုပ် Narendra Modi မှ Bhashini ကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။ ဤ AI စနစ်သုံး ဘာသာစကား ဘာသာပြန်ပလပ်ဖောင်းသည် အိန္ဒိယ၏ ဘာသာစကား ကွဲပြားမှုကို ဂုဏ်ပြုသည်။ Bhashini

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Generative ai

Generative AI လေ့ကျင့်ရေးတွင် သဘောတူညီချက်၏ အခန်းကဏ္ဍ

Generative AI သည် လူသားတို့၏ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို အတုယူသည့် အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးရန် ၎င်း၏ စွမ်းအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကမ္ဘာကြီးကို ပြောင်းလဲပေးခဲ့သည်။ ဆောင်းပါးများ၊ အနုပညာ သို့မဟုတ် ဂီတကို ထုတ်လုပ်သည့် နည်းပညာကို စဉ်းစားပါ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ရယ်

ဘာသာစကားမျိုးစုံ AI Virtual Assistant များကို စွမ်းအားမြှင့်ပေးရာတွင် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ အခန်းကဏ္ဍ

Virtual assistant များသည် ရှုပ်ထွေးသော မေးခွန်းများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ရိုးရှင်းသော အမေးအဖြေဖော်မတ်များထက် တိုးတက်လာပါသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် AI-driven virtual assistant များသည် ဘာသာစကားမျိုးစုံဖြင့် အလွယ်တကူ ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်ပြီး ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အကြောင်းအရာဖြည့်တင်း

HITL ဖြင့် အကြောင်းအရာ စိစစ်ခြင်း- ထိပ်တန်း အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အမျိုးအစားများ

ယနေ့ခေတ်တွင် လူပေါင်း 5.19 ဘီလီယံကျော်သည် အင်တာနက်ကို စူးစမ်းလေ့လာနေကြသည်။ အဲဒါ ပရိသတ်ကြီးပဲ မဟုတ်လား? အင်တာနက်မှာ ထုတ်ပေးတဲ့ အကြောင်းအရာ ပမာဏဟာ ဘာမှ မရှိပါဘူး။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အကြောင်းအရာဖြည့်တင်း

5 အမျိုးအစား အကြောင်းအရာ စိစစ်မှု နှင့် AI ကို အသုံးပြု၍ မည်ကဲ့သို့ စကေးချရမည်နည်း။

ယနေ့ခေတ်၏ တက်ကြွသော စီးပွားရေးလောကတွင် သုံးစွဲသူမှထုတ်ပေးသော ဒေတာလိုအပ်ချက်နှင့် ဝယ်လိုအားသည် တောက်လျှောက်တိုးလာနေပြီး အကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိပေးရာတွင်လည်း လုံလောက်သောအာရုံစိုက်မှုကို ရရှိနေပါသည်။ ဖြစ်သလား

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်း

ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော စာသား- စာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခင်ကကဲ့သို့ ဒေတာများကို စုဆောင်းနေပြီး 2025 ခုနှစ်တွင်၊ ဤဒေတာ၏ 80% ခန့်သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိတော့ပါ။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ဤဒေတာကို ပုံဖော်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Optical character အသိအမှတ်ပြုမှု

စာရွက်စာတမ်းများ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်တွင် OCR ၏ အခန်းကဏ္ဍ

စက္ကူမဲ့သွားခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းရေးတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် စာရွက်ပေါ်တွင် မှီခိုမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် သတင်းအချက်အလက်များ မျှဝေရန်၊ မှတ်စုများ ပြုလုပ်ရန် ဒစ်ဂျစ်တယ် ကြားခံများကို အသုံးပြုခြင်းမှ အကျိုးခံစားခွင့်၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဘလော့_ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို ရှာဖွေခြင်း။

ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် Natural Language Processing (NLP) ကို ရှာဖွေခြင်း။

NLP နည်းပညာသည် တိုးတက်နှုန်းဖြင့် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာသည်။ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံ၊ သတင်းအချက်အလက် အင်ဂျင်နီယာပညာနှင့် ဉာဏ်ရည်တု ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ဘာသာစကား အတားအဆီးများကို ဖယ်ရှားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အတူ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အကြောင်းအရာဖြည့်တင်း

အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်း- အသုံးပြုသူမှ ဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာ – ကောင်းချီးတစ်ခု သို့မဟုတ် ကျိန်စာတစ်ခု။

အသုံးပြုသူဖန်တီးသော အကြောင်းအရာ (UGC) တွင် ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းများပေါ်တွင် အမှတ်တံဆိပ်-သတ်မှတ်ထားသော အကြောင်းအရာဖောက်သည်များ ပို့စ်တင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ တင်ထားသော အသံဖိုင်များအပါအဝင် စာသားနှင့် မီဒီယာအကြောင်းအရာ အမျိုးအစားအားလုံး ပါဝင်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လက်တွေ့ nlp

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏အလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။

သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) သည် ကွန်ပျူတာများကို လူသားဘာသာစကားကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် စာသား၊ အသံနှင့် အခြားမီဒီယာဖော်မတ်များကို အနက်ပြန်ဆိုရန် algorithms နှင့် machine learning ကိုအသုံးပြုသည်။ ဟိ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Generative ai

ပိုမိုကောင်းမွန်သောတိုးတက်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုအတွက် Generative AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။

ကုန်ထုတ်စွမ်းအား၊ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်း။ ဤသည်မှာ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်နှင့် အဖွဲ့အစည်းတိုင်းတွင် အလွန်အရေးကြီးသော စကားလုံးသုံးလုံးဖြစ်သည်။ Generative AI သည်မည်သည့်ပုဂ္ဂိုလ်ကိုမဆိုခွင့်ပြုရန်အလားအလာရှိသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
chatgpt

နောက်ကွယ်မှ- ChatGPT ၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစမ်းခြင်း - အပိုင်း 2

ChatGPT နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ဆွေးနွေးမှု၏ ဒုတိယအပိုင်းသို့ ပြန်သွားရန် ကြိုဆိုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏စကားဝိုင်း၏ ကနဦးအပိုင်းတွင် ဒေတာ၏အခန်းကဏ္ဍကို ဆွေးနွေးခဲ့ကြသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
chatgpt

နောက်ကွယ်မှ- ChatGPT ၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစမ်းခြင်း - အပိုင်း 1

ဟေး ဟိုမှာ၊ ငါ့နာမည် Anubhav Saraf က Shaip ရဲ့ ဒါရိုက်တာ မားကတ်တင်း၊ ဒီနေ့ နေကောင်းလား။ မင်္ဂလာပါ Anubhav။ ငါက AI ဆိုတော့ ငါ့မှာမရှိဘူး။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စာသားမှတ်ချက်

Machine Learning တွင် စာသားမှတ်ချက်- ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်

Machine Learning တွင် Text Annotation ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။ စက်သင်ယူမှုတွင် စာသားမှတ်စာသည် မက်တာဒေတာ သို့မဟုတ် အညွှန်းများကို ပေါင်းစပ်ဖန်တီးရန်အတွက် ကုန်ကြမ်းစာသားဒေတာသို့ မက်တာဒေတာများထည့်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်

လမ်းညွှန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံ LLM

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLM)- 2024 ခုနှစ်တွင် လမ်းညွှန်ချက်အပြည့်အစုံ LLM မာတိကာအကြောင်း သိလိုသမျှ eBook ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ ကျွန်ုပ်၏မိတ္တူနိဒါန်းကို အမြဲရယူပါ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အမေရိကန်စီးပွားရေးဆုများ - sm

Shaip သည် The American Business Awards for Startup of the Year (2 နှစ်ဆက်တိုက်) တွင် ကြေးတံဆိပ်ရရှိခဲ့သည်။

LOUISVILLE၊ KENTUCKY၊ United States၊ ဇွန်လ 20 ရက်၊ 2022 ခုနှစ်- Shaip သည် 21 ကြိမ်မြောက် နှစ်ပတ်လည် American Business Awards တွင် ကြေးတံဆိပ်ရရှိခဲ့ပြီး၊ အမျိုးအစား- Startup of the

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဂီတ ml မော်ဒယ်များအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

ဂီတလုပ်ငန်းရှိ AI- ML Models များတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အဓိကအခန်းကဏ္ဍ

Artificial Intelligence သည် အလိုအလျောက်ဖွဲ့စည်းမှု၊ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်မှုကိရိယာများကို ပေးဆောင်ပြီး ဂီတလုပ်ငန်းကို တော်လှန်လျက်ရှိသည်။ AI algorithms သည် ဆန်းသစ်သော ရေးစပ်သီကုံးမှုများကို ထုတ်ပေးသည်၊ hits ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းကာ နားထောင်သူအတွေ့အကြုံကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပေးသည်၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားဝိုင်း ai

4 အများဆုံး ROI သို့ထိရောက်သောစကားပြောဆိုနိုင်သော AI အလေ့အကျင့်များ

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်နည်းပညာများဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော စကားဝိုင်း AI သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသစ်တွင် ဂိမ်းအပြောင်းအလဲတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ တော်လှန်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai သင်တန်းဒေတာ

AI Training Data ပြတ်လပ်မှုအတွက် ဦးတည်နေပါသလား။

AI Training Data Shortage ၏ သဘောတရားသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ပြောင်းလဲနေသည်။ ကြီးမားသောစိုးရိမ်မှုတစ်ခုမှာ ခေတ်မီဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် ကောင်းမွန်သော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ လိုအပ်ကောင်းလိုအပ်နိုင်သည်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Ocr

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် OCR- ကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အားနည်းချက်များကို အသုံးပြုရန် ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်ချက်

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် AI တွင်အသစ်နှင့်အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကိုစတင်ခြင်းဖြင့်၎င်း၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင်ပါရာဒိုင်းအပြောင်းအရွှေ့နှင့်ရင်ဆိုင်နေရသည်။ AI ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်း၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စိတ်ကျန်းမာရေး

စိတ်ကျန်းမာရေးအတွက် AI – ဥပမာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ

ယနေ့ခေတ်တွင် AI သည် အထင်ရှားဆုံးသော နည်းပညာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာပြီး အဓိကစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးကို အနှောင့်အယှက်ပေးကာ ကမ္ဘာ့စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် ကဏ္ဍများအတွက် ကြီးမားသောအကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု nlp

NLP ကို ​​အသုံးပြု၍ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ၏ အလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။

ယနေ့ခေတ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဌာနများတွင် ပါ၀င်သော အချက်အလက်များစွာသည် အလွန်ကြီးထွားလာနေသည်။ ဒေတာသည် ယနေ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင် အထင်ရှားဆုံး ပိုင်ဆိုင်မှုဟု ယူဆသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားပြောဆိုရန် လမ်းညွှန်ချက်အပြည့်အစုံ

စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်

Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2024 မာတိကာ ဒေါင်းလုဒ် eBook ရယူပါ ကျွန်ုပ်၏မိတ္တူ နိဒါန်းကို ယနေ့ခေတ်တွင် မည်သူမျှ မရပ်မနား

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Nlp

NLP၊ NLU နှင့် NLG တို့သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့နှင့် ၎င်းတို့၏ ခြားနားချက်များကို သင်အဘယ်ကြောင့် သိသင့်သနည်း။

Artificial Intelligence နှင့် ၎င်း၏ အပလီကေးရှင်းများသည် သုံးစွဲသူများကို ကမ္ဘာကို ယူဆောင်လာပေးသည့် ChatGPT၊ Siri နှင့် Alexa ကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သောအက်ပ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ ကြီးမားစွာ တိုးတက်လျက်ရှိသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ

ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများ (LLM)- အရေးကြီးဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှ ထိပ်တန်း 3 ခု

ကြီးမားသော Language Models များသည် ၎င်းတို့၏ စွမ်းရည်မြင့်မားသော ChatGPT အသုံးပြုမှုကိစ္စတွင် နေ့ချင်းညချင်း အောင်မြင်လာပြီးနောက် မကြာသေးမီက အကြီးအကျယ် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ChatGPT ၏အောင်မြင်မှုကိုကြည့်ရှုခြင်းနှင့်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Nlu

Demystifying NLU- သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို နားလည်ရန် လမ်းညွှန်

Siri သို့မဟုတ် Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant နှင့် စကားပြောပြီး သင်ပြောနေသည်ကို သူတို့နားလည်ပုံရသည်ကို အံ့ဩမိပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် ရှိလား။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်

ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၏အနာဂတ်- ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ၎င်းတို့၏ဥပမာများ

ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေသည်။ အထူးခြားဆုံးတစ်ခု

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု

Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲခြင်း- အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အသုံးချမှုများ

ယနေ့တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့တွင် လျင်မြန်သောတိုးတက်မှုများကို တွေ့မြင်နေရသည်။ နည်းပညာများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာများအတွက် အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ဖွင့်ပေးနိုင်ခဲ့သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ရုံးသစ်ဖွင့်ပွဲ- ဘလော့ဂ်

Shaip သည် Ahmedabad - Gujarat၊ India ရှိ ၎င်း၏ရုံးခန်းသစ်ဖွင့်ပွဲနှင့်အတူ တိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်တင်

ရုံးခန်းချဲ့ထွင်မှုအသစ်သည် Shaip သည် ထုတ်ကုန်အင်ဂျင်နီယာ၊ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဝန်ဆောင်မှုများ၊ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနှင့် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု Ahmedabad၊ Gujarat၊ India- Shaip၊ ဒေတာပလပ်ဖောင်းတွင် တိုးတက်မှုအရှိန်မြှင့်နိုင်စေပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ကွဲပြားမှု၏သက်ရောက်မှု

ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ကွဲပြားသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

Artificial Intelligence နှင့် Big Data တို့သည် ဒေသဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ပြီး များစွာလေးနက်သော ကမ္ဘာကြီးကို အသွင်ပြောင်းစေပြီး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပြဿနာများအတွက် အဖြေရှာရန် အလားအလာရှိသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စင်ပေါ်မှ ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ

Off-the-Shelf လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေး၏ သက်ရောက်မှု

စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုံအသစ်များကို အစမှတည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုနှင့် ပျင်းစရာကောင်းသည်။ စင်ပြင်ပဒေတာကြောင့်၊ ၎င်းသည် developer များအတွက် လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးဆောင်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
off-the-shelf ai လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

မှန်ကန်သော Off-the-Shelf AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။

တိကျသောရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အရည်အသွေးကောင်း ဒေတာအစုံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ တိကျသော machine-learning codes များကို ဖန်တီးရန် အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုများစွာ လိုအပ်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai သင်တန်းဒေတာ

သင့် AI Model အတွက် မှန်ကန်သော AI Training Data ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

ပြောင်းလဲနေသော AI စျေးကွက်၏ ကြီးမားသောနယ်ပယ်ကို လူတိုင်းသိပြီး နားလည်သည်။ ထို့ကြောင့် ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏အက်ပ်များကို AI တွင် တီထွင်ရန် စိတ်အားထက်သန်နေကြသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှတ်စု

အရည်အသွေး ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအား အားကောင်းစေသည်။

Artificial Intelligence သည် ကွန်ပြူတာစနစ်များနှင့် လူသားကဲ့သို့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ Machine Learning သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်းတွင် လူသားဉာဏ်ရည်ကို အတုယူရန် အဆိုပါစက်များကို သင်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဘာလဲ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အရည်အသွေးပြည့်မီသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

အရေအတွက်မှ အရည်အသွေးအထိ - AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ပြောင်းလဲမှု

AI၊ Big Data နှင့် Machine Learning တို့သည် မူဝါဒချမှတ်သူများ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ သိပ္ပံပညာ၊ မီဒီယာအိမ်များနှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးကို လွှမ်းမိုးနေပါသည်။ အစီရင်ခံစာများက အကြံပြုထားသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဆန်းသစ်တီထွင်မှု

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏အနာဂတ်ကိုပြောင်းလဲစေသော AI ၏စွမ်းအား

Artificial Intelligence သည် ကဏ္ဍတိုင်းကို အားကောင်းစေပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် အသွင်ပြောင်းဒေတာနှင့် အစပျိုးခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို စုဆောင်းလျက်ရှိသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဉာဏ်ရည်တု

Shaip သည်သင်၏ Artificial Intelligence Projects ကိုမည်သို့ပံ့ပိုးပေးနိုင်သနည်း

ဒေတာသည် စွမ်းအားဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော၊ သို့သော် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏမှ တန်ဖိုးကို ရယူရန် ခက်ခဲသည်။ သင့်အဖွဲ့သည် အချိန်၏ 41% ကို အသုံးပြုသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စင်ပြင်ပဒေတာအစုံ

Off-the-Shelf Training Datasets များသည် သင်၏ ML ပရောဂျက်များကို လည်ပတ်ခြင်းစတင်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြသနည်း။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင့်မြင့်ဥာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်ရန်အတွက် စင်ပြင်ပဒေတာအစုံကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ငြင်းခုံမှုများ ရှိနေပါသည်။ သို့သော် စင်ပြင်ပတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ တတ်နိုင်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
AI အတွက် ဒေတာ ပိုက်လိုင်း

ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတိုင်းအတာအထိ လုပ်နိုင်သော ML မော်ဒယ်အတွက် ဒေတာပိုက်လိုင်းကို စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း။

ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဖိုးတန်ဆုံး ကုန်ပစ္စည်းမှာ ဒေတာဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီသည် တစ်စက္ကန့်လျှင် ဒေတာပမာဏ အမြောက်အမြား ဆက်လက်ထုတ်လုပ်နေသောကြောင့် ၎င်းသည်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လူသား-ကွင်းဆက် (hitl)

AI/ML ပရောဂျက်အတွက် လိုအပ်သော လူအချင်းချင်း လှည့်ပတ်မှု သို့မဟုတ် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု ရှိပါသလား။

ထူးခြားသည့်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးဆောင်ရန်၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရန်၊ လည်ပတ်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး အိမ်သို့ပို့ဆောင်ရန် AI ကိုအသုံးပြုသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးရှိ ကုမ္ပဏီများမှ အတုအယောင်ဉာဏ်ရည်သည် လျင်မြန်စွာပျံ့နှံ့လျက်ရှိပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားဝိုင်း ai

3 စကားဝိုင်း AI ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အတားအဆီး

ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်များတွင် စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှုများကြောင့် ကွန်ပျူတာများသည် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများကို တိုးပွားလာစေသည်။ ရလဒ်အနေနှင့်,

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု

စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုသည် အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။

စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း နှင့် အသံမှတ်မိခြင်းတို့သည် သီးခြားနည်းပညာနှစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သင်သိပါသလား။ လူတွေဟာ နည်းပညာတစ်ခုနဲ့ အခြားတစ်ခုကို လွဲမှားစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုလေ့ရှိတဲ့ အမှားတစ်ခုကို လုပ်လေ့ရှိပါတယ်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် လူအုပ်ကြီး

ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် လူစုလူဝေး-ကျင့်ဝတ် AI ၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု

ခိုင်မာပြီး ဘက်မလိုက်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို တည်ဆောက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုးပမ်းမှုများတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ၊ တက်ကြွသော၊ နှင့် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်နေခြင်းသည် သက်ဆိုင်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
တိုင်ကြားမှု လုပ်ဆောင်ရာတွင် ရိုးရှင်းပါသည်။

AI သည် အာမခံတောင်းဆိုမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရအောင် ပြုလုပ်ပုံ

တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသည် အာမခံလုပ်ငန်းတွင် oxymoron (အာမခံတောင်းဆိုမှု) တစ်ခုဖြစ်သည် - အာမခံကုမ္ပဏီများနှင့် ဖောက်သည်များက တောင်းဆိုချက်မတင်လိုပါ။ သို့သော် နှစ်မျိုးလုံး

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။

ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် မည်သည့်အချိန်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်း၊ ဒေတာစုဆောင်းနည်းတို့ကို ရှာဖွေစူးစမ်းခြင်း။

ကွန်ပြူတာအမြင်ကိုအခြေခံသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ တိကျသော၊ တက်ကြွပြီး ပမာဏကြီးမားသော ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။

AI-အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အကျိုးကျေးဇူးများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်၊ လုပ်ငန်းများသည် နေ့စဉ်ဒေတာများစွာကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒေတာသည် အဖွဲ့အစည်းကို ဆက်လက်လည်ပတ်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော သတင်းပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။ လုပ်ငန်းတွေ ရေလျှံနေတယ်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အခမဲ့ မျက်နှာပုံ ဒေတာအတွဲများ

Open Source Face Recognition Datasets- ပြည့်စုံသောအရင်းအမြစ်

သင်၏ AI ပရောဂျက်များကို အားဖြည့်ရန် အရည်အသွေးမြင့်၊ အခမဲ့ မျက်နှာမှတ်မိမှုဒေတာအတွဲများကို ရှာဖွေနေပါသလား။ နောက်ထပ်မကြည့်ပါနဲ့! ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိပ်တန်း 19 ဦးစာရင်းကို ရွေးချယ်ပြီးပြီ၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စာသားခွဲခြား

စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်

ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲပေးနေသော စူပါပါဝါဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်များမှသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များအထိ နေရာတိုင်းတွင် ဒေတာရှိပါသည်။ အဲဒါ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဘာသာစုံ စိတ်ဓာတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

ဘာသာစကားမျိုးစုံ ခံစားချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ နည်းစနစ်နှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

အင်တာနက်သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်အရာနှင့် ပတ်သက်သည်များကိုမဆို ၎င်းတို့၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အမြင်များနှင့် အကြံပြုချက်များကို လွတ်လပ်စွာ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်ရန် တံခါးဖွင့်ပေးထားသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Synthetic data များ

Synthetic Data၊ ၎င်း၏အသုံးပြုမှု၊ အန္တရာယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးဝင်သောလမ်းညွှန်

နည်းပညာတွေ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ ML မော်ဒယ်တွေမှာ အသုံးပြုတဲ့ ဒေတာ ပြတ်လပ်မှုတွေ ရှိလာခဲ့ပါတယ်။ ဤကွာဟချက်ကို ဖြည့်ရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာ / အတုများစွာရှိသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI ထိပ်သီးအစည်းအဝေးနှင့် ဆုပေးပွဲ ၂၂

Shaip သည် Conversational AI အတွက် Global AI Summit & Awards 2021-22 ကို ရရှိခဲ့သည်။

AHMEDABAD၊ GUJARAT၊ အိန္ဒိယ၊ အောက်တိုဘာ 17၊ 2022- Shaip သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ Artificial Intelligence Summit တွင် အကောင်းဆုံး Conversational AI ဆုအတွက် Shaip ကို အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အသံအကူ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရာတွင် AI-အခြေခံ အသံအကူများ တိုးလာခြင်း။

နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် ၎င်းကို စာရိုက်ရန် သို့မဟုတ် လွှတ်ချထားသော မီနူးမှ မှန်ကန်သည့်အရာကို ရွေးချယ်ခြင်းထက် နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် မမှားနိုင်သော အဆင်ပြေမှုတစ်ခု ရှိပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စာသားစကားစုစုစည်းမှု

သင်၏ စကားဝိုင်း AI သည် အဘယ်ကြောင့် ကောင်းမွန်သော Utterance Data လိုအပ်သနည်း။

'Hey Siri' သို့မဟုတ် 'Alexa' ဟုပြောသောအခါ chatbots နှင့် virtual assistant များ နိုးထလာပုံကို သင် တွေးဖူးပါသလား။ စာသားအပြောအဆိုကြောင့် ဖြစ်၏။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
မော်တော်ကား စကားပြောဆိုမှု

စကားဝိုင်း AI သို့ Retrospect တွင် မော်တော်ကားများ၏ အနာဂတ်ကို ကြည့်လိုက်ပါ။

Automotive conversational AI သည် မကြာသေးမီက အင်ဂျင်နီယာများ၏ အာရုံစိုက်မှုကို အကြီးအကျယ်ရရှိနေသည့် နောက်ဆုံးပေါ် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား chatbot သို့မဟုတ် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်စေပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ocr

OCR - အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အသုံးပြုပုံများ [Infographic]

OCR သည် စက်များမှ ပုံနှိပ်ထားသော စာသားနှင့် ပုံများကို ဖတ်နိုင်စေသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စာရွက်စာတမ်းများကို သိမ်းဆည်းခြင်း သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းအပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး ကုန်ကျစရိတ်ပြန်အမ်းငွေအတွက် ပြေစာကို စကင်န်ဖတ်ခြင်းကဲ့သို့သော စားသုံးသူအပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အလိုအလျောက်မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု

အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် အသံဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ခြင်း။

အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်များနှင့် Siri၊ Alexa နှင့် Cortana ကဲ့သို့သော virtual assistant များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝ၏ ဘုံအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်လာသည်။ ငါတို့က သူတို့အပေါ် မှီခိုနေရတာ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အဝေးမှ စကားပြောဒေတာ စုဆောင်းခြင်း။

အဝေးထိန်းစကားပြောဒေတာစုဆောင်းခြင်းဖြင့် မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှုကို ချောမွေ့အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။

ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ် အမြင့်မြတ်ဆုံးကမ္ဘာတွင် ဒေတာပါဝင်သည့် အခန်းကဏ္ဍသည် အလွန်အရေးပါလာပါသည်။ လုပ်ငန်းခန့်မှန်းချက်၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်အတွက်ဖြစ်စေ ဒေတာသည် လိုအပ်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အလိုအလျောက်မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု

Speech-to-Text Technology ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ အလိုအလျောက် စကားပြော မှတ်သားမှု မှာ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ

အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ASR) သည် ဝေးကွာလာပြီ။ ဟိုးရှေးရှေးတုန်းက တီထွင်ခဲ့ပေမဲ့ ဘယ်သူကမှ မသုံးဖူးပါဘူး။ သို့သော် အချိန်နှင့်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အလိုအလျောက် နံပါတ်ပြား မှတ်မိခြင်း။

အလိုအလျောက်နံပါတ်ပြားအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ANPR) – ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်

နည်းပညာ၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည် လူသားများ၏ ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရန် အသုံးဝင်သော စက်ကိရိယာများစွာ၏ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ Automatic Number Plate Recognition အစရှိတဲ့ နည်းပညာတစ်မျိုးဖြစ်ခြင်း၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ထိပ်တန်းဒေတာ တံဆိပ်တပ်ခြင်း faqs ၁၀ ခု

ဤအရာများသည် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိပ်တန်းမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (FAQs) များဖြစ်သည်။

ML အင်ဂျင်နီယာတိုင်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျသော AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်လိုကြသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ အချိန်၏ 80% နီးပါးကို တံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို မြှင့်တင်ခြင်းတို့ကို သုံးစွဲကြသည်။ အဲဒါ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ထိပ်တန်း Fortune 500 ကုမ္ပဏီအတွက် စကားများ

Shaip သည် ထိပ်တန်း Fortune 7 ကုမ္ပဏီအတွက် 500M+ Utterances ကို ပေးအပ်ခဲ့သည်။

ဘာသာစကားပေါင်းစုံ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်ကို လေ့ကျင့်ရန် နာရီပေါင်း 22k ကျော် အသံဒေတာကို စုဆောင်းပြီး ကူးယူဖော်ပြပါသည်။ LOUISVILLE၊ KENTUCKY၊ United States၊ သြဂုတ် 1၊ 2022- Shaip ကို ဖွင့်ပေးသည်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အသံလက်ထောက်

Voice Assistant ဆိုတာ ဘာလဲ။ & Siri နဲ့ Alexa က မင်းပြောနေတာကို ဘယ်လိုနားလည်လဲ။

Voice assistant များသည် အနီးဆုံး စားသောက်ဆိုင် သို့မဟုတ် အတိုဆုံး လမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေရန် သင့်တောင်းဆိုချက်များကို တုံ့ပြန်သည့် အေးမြသော အမျိုးသမီး အသံများ ဖြစ်နိုင်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုများ

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းစျေးကွက်သည် 1.8 ခုနှစ်တွင် $2021 ဘီလီယံမှ 4.3 ခုနှစ်တွင် $2026 ဘီလီယံအထိ တိုးမြှင့်ရန် မျှော်မှန်းထားပြီး CAGR ဖြင့် ကြီးထွားလာမည်ဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Synthetic data များ

ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် AI ၏ကမ္ဘာကြီးတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍ- အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အသုံးပြုမှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

ရေနံအသစ်ဖြစ်သည်ဟူသော ဒေတာ၏ နောက်ဆုံးဆိုရိုးစကားမှာ အမှန်ဖြစ်ပြီး သင်၏ပုံမှန်လောင်စာများကဲ့သို့ပင် သွားလာရန်ခက်ခဲလာသည်။ ဒါတောင်၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အကြောင်းအရာဖြည့်တင်း

အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်းအတွက် လိုအပ်သောလမ်းညွှန် - အရေးကြီးမှု၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေပြီး ဤပလပ်ဖောင်းကို အခြားအရာများနှင့် ကွဲပြားစေသည့် အထောက်အကူတစ်ခုသည် သုံးစွဲသူမှဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဝဘ်ဆိုဒ်များ ရှိသော်လည်း၊

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဒေတာမှတ်စာ

In-House သို့မဟုတ် Outsourced Data Annotation - ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI ရလဒ်များကို မည်သည့်အရာကပေးသနည်း။

2020 ခုနှစ်တွင် စက္ကန့်တိုင်း ဒေတာ 1.7 MB ကို လူများက ဖန်တီးခဲ့သည်။ ထိုနှစ်တွင်ပင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာဘိုက် ၂.၅ သန်းနီးပါးကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
လူသား-ကွင်းဆက် (hitl)

Human-in-the-Loop Approach သည် ML Model Performance ကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးသနည်း။

စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ပြီးပြည့်စုံသည်မဟုတ်ပါ - လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုများနှင့်အတူ အချိန်နှင့်အမျှ ပြီးပြည့်စုံသွားပါသည်။ ML algorithm တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
အသံမှတ်စာ

အသံ/မိန့်ခွန်း မှတ်ချက်ဆိုသည်မှာ ဥပမာအားဖြင့် အဘယ်နည်း

ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး Alexa (သို့မဟုတ် အခြားသော အသံအကူ) အဖွင့်မေးခွန်းအချို့ကို မေးပြီးပါပြီ။ Alexa၊ အနီးဆုံး ပီဇာဆိုင် ဖွင့်ပါသလား။ Alexa သည် ကျွန်ုပ်တည်နေရာရှိ စားသောက်ဆိုင်ဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမှု

AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။

လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ocr

Optical Character Recognition (OCR) ဆိုတာဘာလဲ- ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်များ

Optical Character Recognition သည် ကျွန်ုပ်တို့အများစုအတွက် ပြင်းထန်ပြီး ထူးထူးခြားခြားဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာကို ကျွန်ုပ်တို့မကြာခဏအသုံးပြုနေပါသည်။ ဒါကို ကျွန်တော်တို့ သုံးပါတယ်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအရှိဆုံး နည်းပညာစတင်မှု

ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအရှိဆုံး Tech Startup အတွက် American Business & Asia-Pacific Stevie Awards တွင် Shaip သည် ငွေနှင့် ကြေးတံဆိပ်ကို ရရှိခဲ့သည်။

LOUISVILLE၊ KENTUCKY၊ United States၊ May 3, 2022- Shaip သည် 20 ကြိမ်မြောက် အာရှ-ပစိဖိတ် နှစ်စဉ်ကျင်းပမြဲဖြစ်သော 9th Annual American Business Awards နှင့် Bronze တွင် Silver ရရှိခဲ့ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ဗီဒီယိုကားမောင်းသူ ထိနမိဒ္ဓ

DDS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါပုံ DDS ဟူသည် အဘယ်နည်း

လွှမ်းမိုးမှုအောက်တွင် မောင်းနှင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကားမောင်းနေစဉ် စာပို့ခြင်း၏ အန္တရာယ်များကို လူတိုင်းသိသည်။ သို့သော် ငိုက်မျဉ်း၍ ကားမောင်းခြင်းကို အာရုံစူးစိုက်မှု သိပ်မရှိပါ။ ၌

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Adas

ADAS ဆိုတာဘာလဲ။ ADAS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါမှု

ယာဉ်နှင့်ပတ်သက်သော မတော်တဆမှုအများစုသည် လူ၏အမှားကြောင့် ဖြစ်တတ်ပါသည်။ ယာဉ်မတော်တဆမှုအားလုံးကို သင်မတားဆီးနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့ထဲမှ သိသိသာသာကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ

အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို လောင်စာဆီပေးသည်။

ပြီးခဲ့သောဆယ်စုနှစ် သို့မဟုတ် ယင်းထက်နည်းသောကာလတွင်၊ သင်တွေ့ဆုံခဲ့သော ကားထုတ်လုပ်သူတိုင်းသည် စျေးကွက်ကိုလွှမ်းမိုးမည့် မောင်းသူမဲ့ကားများ၏ အလားအလာအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေပါသည်။ အနည်းအကျဉ်းရှိနေစဉ်

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း။

မော်တော်ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းခြင်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ရွှေစံနှုန်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှု

Artificial Intelligence သည် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုနှင့် ဆန်းပြားမှုကို နယ်ပယ်များစွာသို့ ဖြန့်ကြက်ထားပြီး၊ ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာ၏ ဆန်းသစ်သောအသုံးချမှုတစ်ခုသည် ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဧရာဝတီမြစ်ရေ

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားဝိုင်း AI စိန်ခေါ်မှုများ

Conversational AI တွင် ဘုံဒေတာစိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့လျော့ပါးမည်နည်း။

Alexa၊ Siri နှင့် Google Home ကဲ့သို့သော Conversational AI အပလီကေးရှင်းများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်ထားပါသည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
စကားပြောမှတ်သားမှု လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

Speech Recognition Training Data – အမျိုးအစားများ၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အပလီကေးရှင်းများ

အကယ်၍ သင်သည် Siri၊ Alexa၊ Cortana၊ Amazon Echo သို့မဟုတ် အခြားအရာများကို သင့်နေ့စဉ်ဘဝ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုပါက၊ Speech recognition ဖြစ်လာသည်ကို သင်လက်ခံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်
Ai သင်တန်းဒေတာ

AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ပြင်ဆင်နည်း

ကုဒ်တစ်ခုပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ် တီထွင်ဖန်တီးမှုကဲ့သို့ပင်၊ အလုပ်လုပ်သော ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာ လိုအပ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် တိကျစွာ တံဆိပ်ကပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

➔ ဆက်ဖတ်ရန်