Shaip ဘလော့ဂ်
Artificial Intelligence & Machine Learning Technologies ကိုမောင်းနှင်သည့်နောက်ဆုံးပေါ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများကိုသိရှိထားပါ။
ကင်ဆာရောဂါဗေဒတွင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏ အခန်းကဏ္ဍ
ကင်ဆာသည် တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် အရေးပါသော ကျန်းမာရေးစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆဲလ်များ ကြီးထွားပြီး ထိန်းချုပ်မရသော နည်းလမ်းဖြင့် ပျံ့နှံ့သွားသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။ သေဆုံးရခြင်း၏ ဒုတိယအကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။
လူသားတုံ့ပြန်ချက်မှ ပြန်လည်အားဖြည့်မှု သင်ယူခြင်းအကြောင်း သင်သိလိုသမျှ
2023 တွင် ChatGPT ကဲ့သို့သော AI ကိရိယာများကို လက်ခံအသုံးပြုမှုတွင် အကြီးအကျယ် မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ ဤလှိုင်းလုံးကြီးသည် အသက်ဝင်သော စကားစစ်ထိုးပွဲတစ်ခုကို အစပြုခဲ့ပြီး လူများသည် AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ဆွေးနွေးနေကြသည်၊
မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းတွင် AI ၏စွမ်းအား
AI ကို ကားများအဖြစ် ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ ကမ္ဘာကြီးသည် ထူးထူးခြားခြား လမ်းဆုံလမ်းခွတွင် ရပ်တည်နေပါသည်။ AI ဖြင့် ရှုပ်ပွနေသောလမ်းပေါ်တွင် ကားမောင်းခြင်းကို စိတ်ကူးကြည့်လိုက်ပါ။
လုပ်ငန်းများတွင် စာသားမှ စကားပြောခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
Text-to-speech (TTS) နည်းပညာသည် ရေးထားသောစာသားကို စကားပြောစကားလုံးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် ဂိမ်းအပြောင်းအလဲဖြစ်လာပြီး တော်လှန်ခဲ့သည်။
ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်
ဒေတာမှတ်ချက်များအတွက် လမ်းညွှန်ချက်- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ Ultimate Buyers Guide 2024 Table of Index နိဒါန်း စက်သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။ ဘာဖြစ်သလဲ
Data De-identification အကြောင်း သင်သိလိုသမျှ
ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းသည့်ခေတ်တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများဆီသို့ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေကြသည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်မှုနှင့် ချောမွေ့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ယူဆောင်လာသော်လည်း၊
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI- အသုံးချမှုများ၊ အားသာချက်များ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အမြဲတစေ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တန်ဖိုးထားကာ အသက်များကို ကယ်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာများ တိုးတက်လာသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရဆဲဖြစ်သည်။
Responsible AI နှင့် Ethical AI အကြား ကွာခြားချက်
လျင်မြန်စွာတိုးတက်နေသောကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI စျေးကွက်သည် 1847 ခုနှစ်တွင်ဒေါ်လာ 2030 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်မျှော်လင့်ထားသည်။ AI သည်ကျွန်ုပ်တို့၏အသက်တာတွင်ဗဟိုအဆင့်ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှမည်ကဲ့သို့သောအမျိုးအစားကိုသိခြင်း၊
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
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။
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၊
HITL ဖြင့် အကြောင်းအရာ စိစစ်ခြင်း- ထိပ်တန်း အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အမျိုးအစားများ
ယနေ့ခေတ်တွင် လူပေါင်း 5.19 ဘီလီယံကျော်သည် အင်တာနက်ကို စူးစမ်းလေ့လာနေကြသည်။ အဲဒါ ပရိသတ်ကြီးပဲ မဟုတ်လား? အင်တာနက်မှာ ထုတ်ပေးတဲ့ အကြောင်းအရာ ပမာဏဟာ ဘာမှ မရှိပါဘူး။
5 အမျိုးအစား အကြောင်းအရာ စိစစ်မှု နှင့် AI ကို အသုံးပြု၍ မည်ကဲ့သို့ စကေးချရမည်နည်း။
ယနေ့ခေတ်၏ တက်ကြွသော စီးပွားရေးလောကတွင် သုံးစွဲသူမှထုတ်ပေးသော ဒေတာလိုအပ်ချက်နှင့် ဝယ်လိုအားသည် တောက်လျှောက်တိုးလာနေပြီး အကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိပေးရာတွင်လည်း လုံလောက်သောအာရုံစိုက်မှုကို ရရှိနေပါသည်။ ဖြစ်သလား
ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော စာသား- စာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခင်ကကဲ့သို့ ဒေတာများကို စုဆောင်းနေပြီး 2025 ခုနှစ်တွင်၊ ဤဒေတာ၏ 80% ခန့်သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိတော့ပါ။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ဤဒေတာကို ပုံဖော်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။
စာရွက်စာတမ်းများ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်တွင် OCR ၏ အခန်းကဏ္ဍ
စက္ကူမဲ့သွားခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းရေးတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် စာရွက်ပေါ်တွင် မှီခိုမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် သတင်းအချက်အလက်များ မျှဝေရန်၊ မှတ်စုများ ပြုလုပ်ရန် ဒစ်ဂျစ်တယ် ကြားခံများကို အသုံးပြုခြင်းမှ အကျိုးခံစားခွင့်၊
ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် Natural Language Processing (NLP) ကို ရှာဖွေခြင်း။
NLP နည်းပညာသည် တိုးတက်နှုန်းဖြင့် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာသည်။ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံ၊ သတင်းအချက်အလက် အင်ဂျင်နီယာပညာနှင့် ဉာဏ်ရည်တု ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ဘာသာစကား အတားအဆီးများကို ဖယ်ရှားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အတူ
အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်း- အသုံးပြုသူမှ ဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာ – ကောင်းချီးတစ်ခု သို့မဟုတ် ကျိန်စာတစ်ခု။
အသုံးပြုသူဖန်တီးသော အကြောင်းအရာ (UGC) တွင် ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းများပေါ်တွင် အမှတ်တံဆိပ်-သတ်မှတ်ထားသော အကြောင်းအရာဖောက်သည်များ ပို့စ်တင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ တင်ထားသော အသံဖိုင်များအပါအဝင် စာသားနှင့် မီဒီယာအကြောင်းအရာ အမျိုးအစားအားလုံး ပါဝင်ပါသည်။
ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှု၏ အရေးပါမှုနှင့် ၎င်းကို တိုးတက်အောင်ပြုလုပ်နည်း
ယနေ့အသုံးပြုသူများသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာဖြင့် နစ်မြုပ်နေပြီး ၎င်းတို့လိုအပ်သော အချက်အလက်ကို ရှာဖွေရာတွင် ရှုပ်ထွေးစေသည်။ ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှုသည် အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုကို တိုင်းတာသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို တော်လှန်ခြင်း- AI ရောဂါရှာဖွေရေးတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံသတိပေးချက်၏ အခန်းကဏ္ဍ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် AI မော်ဒယ်များအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွေးမွေးရာတွင် အရေးကြီးသောလေ့ကျင့်ခန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ပရိုဂရမ်များအနေဖြင့် ကြိုတင်ပုံပြထားသည့်ဒေတာကို အသုံးပြုသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏အလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။
သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) သည် ကွန်ပျူတာများကို လူသားဘာသာစကားကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် စာသား၊ အသံနှင့် အခြားမီဒီယာဖော်မတ်များကို အနက်ပြန်ဆိုရန် algorithms နှင့် machine learning ကိုအသုံးပြုသည်။ ဟိ
ပိုမိုကောင်းမွန်သောတိုးတက်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုအတွက် Generative AI ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
ကုန်ထုတ်စွမ်းအား၊ စွမ်းဆောင်ရည်၊ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်း။ ဤသည်မှာ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်နှင့် အဖွဲ့အစည်းတိုင်းတွင် အလွန်အရေးကြီးသော စကားလုံးသုံးလုံးဖြစ်သည်။ Generative AI သည်မည်သည့်ပုဂ္ဂိုလ်ကိုမဆိုခွင့်ပြုရန်အလားအလာရှိသည်။
နောက်ကွယ်မှ- ChatGPT ၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစမ်းခြင်း - အပိုင်း 2
ChatGPT နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ဆွေးနွေးမှု၏ ဒုတိယအပိုင်းသို့ ပြန်သွားရန် ကြိုဆိုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏စကားဝိုင်း၏ ကနဦးအပိုင်းတွင် ဒေတာ၏အခန်းကဏ္ဍကို ဆွေးနွေးခဲ့ကြသည်။
နောက်ကွယ်မှ- ChatGPT ၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစမ်းခြင်း - အပိုင်း 1
ဟေး ဟိုမှာ၊ ငါ့နာမည် Anubhav Saraf က Shaip ရဲ့ ဒါရိုက်တာ မားကတ်တင်း၊ ဒီနေ့ နေကောင်းလား။ မင်္ဂလာပါ Anubhav။ ငါက AI ဆိုတော့ ငါ့မှာမရှိဘူး။
Machine Learning တွင် စာသားမှတ်ချက်- ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်
Machine Learning တွင် Text Annotation ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။ စက်သင်ယူမှုတွင် စာသားမှတ်စာသည် မက်တာဒေတာ သို့မဟုတ် အညွှန်းများကို ပေါင်းစပ်ဖန်တီးရန်အတွက် ကုန်ကြမ်းစာသားဒေတာသို့ မက်တာဒေတာများထည့်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။
လမ်းညွှန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံ LLM
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLM)- 2023 တွင် လမ်းညွှန်ချက်အပြည့်အစုံ LLM အညွှန်းဇယား နိဒါန်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး သင်သိလိုသမျှ ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များဟူသည် အဘယ်နည်း။ လူကြိုက်များသည်။
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
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၊
4 အများဆုံး ROI သို့ထိရောက်သောစကားပြောဆိုနိုင်သော AI အလေ့အကျင့်များ
သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်နည်းပညာများဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော စကားဝိုင်း AI သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသစ်တွင် ဂိမ်းအပြောင်းအလဲတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ တော်လှန်သည်။
AI Training Data ပြတ်လပ်မှုအတွက် ဦးတည်နေပါသလား။
AI Training Data Shortage ၏ သဘောတရားသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ပြောင်းလဲနေသည်။ ကြီးမားသောစိုးရိမ်မှုတစ်ခုမှာ ခေတ်မီဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် ကောင်းမွန်သော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ လိုအပ်ကောင်းလိုအပ်နိုင်သည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် OCR- ကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အားနည်းချက်များကို အသုံးပြုရန် ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်ချက်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် AI တွင်အသစ်နှင့်အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကိုစတင်ခြင်းဖြင့်၎င်း၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင်ပါရာဒိုင်းအပြောင်းအရွှေ့နှင့်ရင်ဆိုင်နေရသည်။ AI ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်း၊
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စကားဝိုင်း AI လမ်းညွှန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI သည် အတော်အတန်အသစ်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးလာခဲ့သည်။ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုထားပါသည်။
စိတ်ကျန်းမာရေးအတွက် AI – ဥပမာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ
ယနေ့ခေတ်တွင် AI သည် အထင်ရှားဆုံးသော နည်းပညာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာပြီး အဓိကစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးကို အနှောင့်အယှက်ပေးကာ ကမ္ဘာ့စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် ကဏ္ဍများအတွက် ကြီးမားသောအကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
NLP ကို အသုံးပြု၍ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ၏ အလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။
ယနေ့ခေတ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဌာနများတွင် ပါ၀င်သော အချက်အလက်များစွာသည် အလွန်ကြီးထွားလာနေသည်။ ဒေတာသည် ယနေ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင် အထင်ရှားဆုံး ပိုင်ဆိုင်မှုဟု ယူဆသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်
Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2023 Table of Index နိဒါန်း Conversational AI ဆိုတာ ဘာလဲ Conversational AI အမျိုးအစားများ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ
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။
ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများ (LLM)- အရေးကြီးဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှ ထိပ်တန်း 3 ခု
ကြီးမားသော Language Models များသည် ၎င်းတို့၏ စွမ်းရည်မြင့်မားသော ChatGPT အသုံးပြုမှုကိစ္စတွင် နေ့ချင်းညချင်း အောင်မြင်လာပြီးနောက် မကြာသေးမီက အကြီးအကျယ် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ChatGPT ၏အောင်မြင်မှုကိုကြည့်ရှုခြင်းနှင့်
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု (ASR)- စတင်သူတိုင်းသိထားရမည့်အရာအားလုံး (2023)
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် ကြာရှည်စွာတည်ရှိနေသော်လည်း မကြာသေးမီက ၎င်းကိုစမတ်ဖုန်းအက်ပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ပျံ့နှံ့အသုံးပြုလာပြီးနောက် ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်။
Demystifying NLU- သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို နားလည်ရန် လမ်းညွှန်
Siri သို့မဟုတ် Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant နှင့် စကားပြောပြီး သင်ပြောနေသည်ကို သူတို့နားလည်ပုံရသည်ကို အံ့ဩမိပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် ရှိလား။
ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၏အနာဂတ်- ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ၎င်းတို့၏ဥပမာများ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေသည်။ အထူးခြားဆုံးတစ်ခု
Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲခြင်း- အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အသုံးချမှုများ
ယနေ့တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့တွင် လျင်မြန်သောတိုးတက်မှုများကို တွေ့မြင်နေရသည်။ နည်းပညာများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာများအတွက် အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ဖွင့်ပေးနိုင်ခဲ့သည်။
Shaip သည် Ahmedabad - Gujarat၊ India ရှိ ၎င်း၏ရုံးခန်းသစ်ဖွင့်ပွဲနှင့်အတူ တိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်တင်
ရုံးခန်းချဲ့ထွင်မှုအသစ်သည် Shaip သည် ထုတ်ကုန်အင်ဂျင်နီယာ၊ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဝန်ဆောင်မှုများ၊ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနှင့် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု Ahmedabad၊ Gujarat၊ India- Shaip၊ ဒေတာပလပ်ဖောင်းတွင် တိုးတက်မှုအရှိန်မြှင့်နိုင်စေပါသည်။
ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ကွဲပြားသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ
Artificial Intelligence နှင့် Big Data တို့သည် ဒေသဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ပြီး များစွာလေးနက်သော ကမ္ဘာကြီးကို အသွင်ပြောင်းစေပြီး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပြဿနာများအတွက် အဖြေရှာရန် အလားအလာရှိသည်။
Off-the-Shelf လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေး၏ သက်ရောက်မှု
စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုံအသစ်များကို အစမှတည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုနှင့် ပျင်းစရာကောင်းသည်။ စင်ပြင်ပဒေတာကြောင့်၊ ၎င်းသည် developer များအတွက် လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးဆောင်ပါသည်။
မှန်ကန်သော Off-the-Shelf AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။
တိကျသောရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အရည်အသွေးကောင်း ဒေတာအစုံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ တိကျသော machine-learning codes များကို ဖန်တီးရန် အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုများစွာ လိုအပ်ပါသည်။
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။
အရည်အသွေး ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအား အားကောင်းစေသည်။
Artificial Intelligence သည် ကွန်ပြူတာစနစ်များနှင့် လူသားကဲ့သို့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ Machine Learning သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်းတွင် လူသားဉာဏ်ရည်ကို အတုယူရန် အဆိုပါစက်များကို သင်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဘာလဲ။
အရေအတွက်မှ အရည်အသွေးအထိ - AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ပြောင်းလဲမှု
AI၊ Big Data နှင့် Machine Learning တို့သည် မူဝါဒချမှတ်သူများ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ သိပ္ပံပညာ၊ မီဒီယာအိမ်များနှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးကို လွှမ်းမိုးနေပါသည်။ အစီရင်ခံစာများက အကြံပြုထားသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏အနာဂတ်ကိုပြောင်းလဲစေသော AI ၏စွမ်းအား
Artificial Intelligence သည် ကဏ္ဍတိုင်းကို အားကောင်းစေပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် အသွင်ပြောင်းဒေတာနှင့် အစပျိုးခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို စုဆောင်းလျက်ရှိသည်။
Shaip သည်သင်၏ Artificial Intelligence Projects ကိုမည်သို့ပံ့ပိုးပေးနိုင်သနည်း
ဒေတာသည် စွမ်းအားဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော၊ သို့သော် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏမှ တန်ဖိုးကို ရယူရန် ခက်ခဲသည်။ သင့်အဖွဲ့သည် အချိန်၏ 41% ကို အသုံးပြုသည်။
Off-the-Shelf Training Datasets များသည် သင်၏ ML ပရောဂျက်များကို လည်ပတ်ခြင်းစတင်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြသနည်း။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင့်မြင့်ဥာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်ရန်အတွက် စင်ပြင်ပဒေတာအစုံကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ငြင်းခုံမှုများ ရှိနေပါသည်။ သို့သော် စင်ပြင်ပတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ တတ်နိုင်သည်။
ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတိုင်းအတာအထိ လုပ်နိုင်သော ML မော်ဒယ်အတွက် ဒေတာပိုက်လိုင်းကို စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း။
ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဖိုးတန်ဆုံး ကုန်ပစ္စည်းမှာ ဒေတာဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီသည် တစ်စက္ကန့်လျှင် ဒေတာပမာဏ အမြောက်အမြား ဆက်လက်ထုတ်လုပ်နေသောကြောင့် ၎င်းသည်
AI/ML ပရောဂျက်အတွက် လိုအပ်သော လူအချင်းချင်း လှည့်ပတ်မှု သို့မဟုတ် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု ရှိပါသလား။
ထူးခြားသည့်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးဆောင်ရန်၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရန်၊ လည်ပတ်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး အိမ်သို့ပို့ဆောင်ရန် AI ကိုအသုံးပြုသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးရှိ ကုမ္ပဏီများမှ အတုအယောင်ဉာဏ်ရည်သည် လျင်မြန်စွာပျံ့နှံ့လျက်ရှိပါသည်။
3 စကားဝိုင်း AI ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အတားအဆီး
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်များတွင် စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှုများကြောင့် ကွန်ပျူတာများသည် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများကို တိုးပွားလာစေသည်။ ရလဒ်အနေနှင့်,
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုသည် အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း နှင့် အသံမှတ်မိခြင်းတို့သည် သီးခြားနည်းပညာနှစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သင်သိပါသလား။ လူတွေဟာ နည်းပညာတစ်ခုနဲ့ အခြားတစ်ခုကို လွဲမှားစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုလေ့ရှိတဲ့ အမှားတစ်ခုကို လုပ်လေ့ရှိပါတယ်။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် လူစုလူဝေး-ကျင့်ဝတ် AI ၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု
ခိုင်မာပြီး ဘက်မလိုက်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို တည်ဆောက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုးပမ်းမှုများတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ၊ တက်ကြွသော၊ နှင့် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်နေခြင်းသည် သက်ဆိုင်ပါသည်။
AI သည် အာမခံတောင်းဆိုမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရအောင် ပြုလုပ်ပုံ
တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသည် အာမခံလုပ်ငန်းတွင် oxymoron (အာမခံတောင်းဆိုမှု) တစ်ခုဖြစ်သည် - အာမခံကုမ္ပဏီများနှင့် ဖောက်သည်များက တောင်းဆိုချက်မတင်လိုပါ။ သို့သော် နှစ်မျိုးလုံး
ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် မည်သည့်အချိန်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်း၊ ဒေတာစုဆောင်းနည်းတို့ကို ရှာဖွေစူးစမ်းခြင်း။
ကွန်ပြူတာအမြင်ကိုအခြေခံသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ တိကျသော၊ တက်ကြွပြီး ပမာဏကြီးမားသော ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။
AI-အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အကျိုးကျေးဇူးများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်၊ လုပ်ငန်းများသည် နေ့စဉ်ဒေတာများစွာကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒေတာသည် အဖွဲ့အစည်းကို ဆက်လက်လည်ပတ်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော သတင်းပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။ လုပ်ငန်းတွေ ရေလျှံနေတယ်။
Facial Recognition Models များကိုလေ့ကျင့်ရန် ထိပ်တန်းအခမဲ့ Face Image Datasets 15 ခုစာရင်း
AI ၏ ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Computer Vision သည် ကွန်ပျူတာများကို ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများမှ အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ထို့နောက် machine learning model သည် လုပ်ဆောင်သည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်
ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲပေးနေသော စူပါပါဝါဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်များမှသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များအထိ နေရာတိုင်းတွင် ဒေတာရှိပါသည်။ အဲဒါ
ဘာသာစကားမျိုးစုံ ခံစားချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ နည်းစနစ်နှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
အင်တာနက်သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်အရာနှင့် ပတ်သက်သည်များကိုမဆို ၎င်းတို့၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အမြင်များနှင့် အကြံပြုချက်များကို လွတ်လပ်စွာ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်ရန် တံခါးဖွင့်ပေးထားသည်။
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
Infographics ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ NLP ဆိုတာဘာလဲ။ Natural Language Processing (NLP) သည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် လူသားဘာသာစကားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်စေသည်၊
Synthetic Data၊ ၎င်း၏အသုံးပြုမှု၊ အန္တရာယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးဝင်သောလမ်းညွှန်
နည်းပညာတွေ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ ML မော်ဒယ်တွေမှာ အသုံးပြုတဲ့ ဒေတာ ပြတ်လပ်မှုတွေ ရှိလာခဲ့ပါတယ်။ ဤကွာဟချက်ကို ဖြည့်ရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာ / အတုများစွာရှိသည်။
Shaip သည် Conversational AI ကို အကောင်းဆုံးအသုံးပြုမှုအတွက် Global AI Summit & Awards'22 ကို ရရှိခဲ့သည်။
AHMEDABAD၊ GUJARAT၊ အိန္ဒိယ၊ အောက်တိုဘာ 17၊ 2022- Shaip သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ Artificial Intelligence Summit တွင် အကောင်းဆုံး Conversational AI ဆုအတွက် Shaip ကို အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။
အသံကို အသုံးချခြင်း - အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် အသုံးချမှုများ
လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်နှစ်ခုခန့်က စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို တွန်းပို့သည့် 'Star Trek' ၏ နည်းပညာအဆင့်မြင့်သော ဖန်တီးမှုကမ္ဘာကြီးသည် စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို တွန်းပို့နိုင်မည်ဟု မည်သူမှ ယုံမည်မဟုတ်ပေ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရာတွင် AI-အခြေခံ အသံအကူများ တိုးလာခြင်း။
နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် ၎င်းကို စာရိုက်ရန် သို့မဟုတ် လွှတ်ချထားသော မီနူးမှ မှန်ကန်သည့်အရာကို ရွေးချယ်ခြင်းထက် နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် မမှားနိုင်သော အဆင်ပြေမှုတစ်ခု ရှိပါသည်။
သင်၏ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အကောင်းဆုံး Open-source Handwriting Datasets 15 ခု
စီးပွားရေးလောကသည် ထူးထူးခြားခြား အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပြောင်းလဲနေသော်လည်း ဤဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့လိုချင်သလောက် ကျယ်ပြန့်သည်မဟုတ်။
သင်၏ စကားဝိုင်း AI သည် အဘယ်ကြောင့် ကောင်းမွန်သော Utterance Data လိုအပ်သနည်း။
'Hey Siri' သို့မဟုတ် 'Alexa' ဟုပြောသောအခါ chatbots နှင့် virtual assistant များ နိုးထလာပုံကို သင် တွေးဖူးပါသလား။ စာသားအပြောအဆိုကြောင့် ဖြစ်၏။
စကားဝိုင်း AI သို့ Retrospect တွင် မော်တော်ကားများ၏ အနာဂတ်ကို ကြည့်လိုက်ပါ။
Automotive conversational AI သည် မကြာသေးမီက အင်ဂျင်နီယာများ၏ အာရုံစိုက်မှုကို အကြီးအကျယ်ရရှိနေသည့် နောက်ဆုံးပေါ် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား chatbot သို့မဟုတ် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်စေပါသည်။
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။
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် အသံဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ခြင်း။
အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်များနှင့် Siri၊ Alexa နှင့် Cortana ကဲ့သို့သော virtual assistant များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝ၏ ဘုံအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်လာသည်။ ငါတို့က သူတို့အပေါ် မှီခိုနေရတာ
အဝေးထိန်းစကားပြောဒေတာစုဆောင်းခြင်းဖြင့် မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှုကို ချောမွေ့အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ် အမြင့်မြတ်ဆုံးကမ္ဘာတွင် ဒေတာပါဝင်သည့် အခန်းကဏ္ဍသည် အလွန်အရေးပါလာပါသည်။ လုပ်ငန်းခန့်မှန်းချက်၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်အတွက်ဖြစ်စေ ဒေတာသည် လိုအပ်ပါသည်။
Speech-to-Text Technology ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ အလိုအလျောက် စကားပြော မှတ်သားမှု မှာ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ
အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ASR) သည် ဝေးကွာလာပြီ။ ဟိုးရှေးရှေးတုန်းက တီထွင်ခဲ့ပေမဲ့ ဘယ်သူကမှ မသုံးဖူးပါဘူး။ သို့သော် အချိန်နှင့်
အလိုအလျောက်နံပါတ်ပြားအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ANPR) – ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
နည်းပညာ၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည် လူသားများ၏ ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရန် အသုံးဝင်သော စက်ကိရိယာများစွာ၏ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ Automatic Number Plate Recognition အစရှိတဲ့ နည်းပညာတစ်မျိုးဖြစ်ခြင်း၊
ဤအရာများသည် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိပ်တန်းမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (FAQs) များဖြစ်သည်။
ML အင်ဂျင်နီယာတိုင်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျသော AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်လိုကြသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ အချိန်၏ 80% နီးပါးကို တံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို မြှင့်တင်ခြင်းတို့ကို သုံးစွဲကြသည်။ အဲဒါ
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
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။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုများ
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းစျေးကွက်သည် 1.8 ခုနှစ်တွင် $2021 ဘီလီယံမှ 4.3 ခုနှစ်တွင် $2026 ဘီလီယံအထိ တိုးမြှင့်ရန် မျှော်မှန်းထားပြီး CAGR ဖြင့် ကြီးထွားလာမည်ဖြစ်သည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် AI ၏ကမ္ဘာကြီးတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍ- အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အသုံးပြုမှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
ရေနံအသစ်ဖြစ်သည်ဟူသော ဒေတာ၏ နောက်ဆုံးဆိုရိုးစကားမှာ အမှန်ဖြစ်ပြီး သင်၏ပုံမှန်လောင်စာများကဲ့သို့ပင် သွားလာရန်ခက်ခဲလာသည်။ ဒါတောင်၊
အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်းအတွက် လိုအပ်သောလမ်းညွှန် - အရေးကြီးမှု၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေပြီး ဤပလပ်ဖောင်းကို အခြားအရာများနှင့် ကွဲပြားစေသည့် အထောက်အကူတစ်ခုသည် သုံးစွဲသူမှဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဝဘ်ဆိုဒ်များ ရှိသော်လည်း၊
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။
Human-in-the-Loop Approach သည် ML Model Performance ကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ပြီးပြည့်စုံသည်မဟုတ်ပါ - လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုများနှင့်အတူ အချိန်နှင့်အမျှ ပြီးပြည့်စုံသွားပါသည်။ ML algorithm တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စုတွင် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍ
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အံ့မခန်းတိုးတက်မှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို တော်လှန်ခဲ့သည်။ 2016 ခုနှစ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ AI အတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စျေးကွက်သည် ပတ်သက်ခဲ့သည်။
အသံ/မိန့်ခွန်း မှတ်ချက်ဆိုသည်မှာ ဥပမာအားဖြင့် အဘယ်နည်း
ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး Alexa (သို့မဟုတ် အခြားသော အသံအကူ) အဖွင့်မေးခွန်းအချို့ကို မေးပြီးပါပြီ။ Alexa၊ အနီးဆုံး ပီဇာဆိုင် ဖွင့်ပါသလား။ Alexa သည် ကျွန်ုပ်တည်နေရာရှိ စားသောက်ဆိုင်ဖြစ်သည်။
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။
Optical Character Recognition (OCR) ဆိုတာဘာလဲ- ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်များ
Optical Character Recognition သည် ကျွန်ုပ်တို့အများစုအတွက် ပြင်းထန်ပြီး ထူးထူးခြားခြားဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာကို ကျွန်ုပ်တို့မကြာခဏအသုံးပြုနေပါသည်။ ဒါကို ကျွန်တော်တို့ သုံးပါတယ်။
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။
DDS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါပုံ DDS ဟူသည် အဘယ်နည်း
လွှမ်းမိုးမှုအောက်တွင် မောင်းနှင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကားမောင်းနေစဉ် စာပို့ခြင်း၏ အန္တရာယ်များကို လူတိုင်းသိသည်။ သို့သော် ငိုက်မျဉ်း၍ ကားမောင်းခြင်းကို အာရုံစူးစိုက်မှု သိပ်မရှိပါ။ ၌
ADAS ဆိုတာဘာလဲ။ ADAS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါမှု
ယာဉ်နှင့်ပတ်သက်သော မတော်တဆမှုအများစုသည် လူ၏အမှားကြောင့် ဖြစ်တတ်ပါသည်။ ယာဉ်မတော်တဆမှုအားလုံးကို သင်မတားဆီးနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့ထဲမှ သိသိသာသာကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။
အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို လောင်စာဆီပေးသည်။
ပြီးခဲ့သောဆယ်စုနှစ် သို့မဟုတ် ယင်းထက်နည်းသောကာလတွင်၊ သင်တွေ့ဆုံခဲ့သော ကားထုတ်လုပ်သူတိုင်းသည် စျေးကွက်ကိုလွှမ်းမိုးမည့် မောင်းသူမဲ့ကားများ၏ အလားအလာအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေပါသည်။ အနည်းအကျဉ်းရှိနေစဉ်
6 မိန့်ခွန်းဒေတာစုဆောင်းခြင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် သက်သေပြထားသောနည်းလမ်းများ
ဖောက်သည် အမျိုးအစားများစွာ ရှိသည် - အချို့သူတို့၏ စကားအပြောအဆိုဒေတာကို မည်သို့ဖွဲ့စည်းသင့်သည်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သိကြပြီး အချို့မှာ ပို၍
မော်တော်ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းခြင်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ရွှေစံနှုန်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှု
Artificial Intelligence သည် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုနှင့် ဆန်းပြားမှုကို နယ်ပယ်များစွာသို့ ဖြန့်ကြက်ထားပြီး၊ ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာ၏ ဆန်းသစ်သောအသုံးချမှုတစ်ခုသည် ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဧရာဝတီမြစ်ရေ
Healthcare Data Labeling Company ကို မငှားရမ်းခင် မေးသင့်တဲ့ မေးခွန်း ၅ ခု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍရှိ ဉာဏ်ရည်တုအတွက် ကမ္ဘာ့စျေးကွက်သည် 1.426 ခုနှစ်တွင် $2017 ဘီလီယံမှ 28.04 ခုနှစ်တွင် $2025 သို့ မြင့်တက်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းရပါသည်။
Conversational AI တွင် ဘုံဒေတာစိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့လျော့ပါးမည်နည်း။
Alexa၊ Siri နှင့် Google Home ကဲ့သို့သော Conversational AI အပလီကေးရှင်းများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်ထားပါသည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Speech Recognition Training Data – အမျိုးအစားများ၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အပလီကေးရှင်းများ
အကယ်၍ သင်သည် Siri၊ Alexa၊ Cortana၊ Amazon Echo သို့မဟုတ် အခြားအရာများကို သင့်နေ့စဉ်ဘဝ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုပါက၊ Speech recognition ဖြစ်လာသည်ကို သင်လက်ခံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ပြင်ဆင်နည်း
ကုဒ်တစ်ခုပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ် တီထွင်ဖန်တီးမှုကဲ့သို့ပင်၊ အလုပ်လုပ်သော ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာ လိုအပ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် တိကျစွာ တံဆိပ်ကပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
AI ပရောဂျက်တစ်ခုအတွက် သင်လိုအပ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အကောင်းဆုံးပမာဏမှာ မည်မျှရှိသနည်း။
အလုပ်လုပ်သော AI မော်ဒယ်သည် ခိုင်မာသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ နှင့် တက်ကြွသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ကြွယ်ဝပြီး အသေးစိတ်သော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများ လက်ထဲတွင်မရှိလျှင် ၎င်းသည် သေချာပေါက်မဟုတ်ပါ။
Machine Learning အတွက် မှတ်ချက်ပေးခြင်းနှင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်း ဗီဒီယိုများအတွက် ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်
Video မှတ်ချက်များနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှု တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ခြင်း- ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်ချက် အညွှန်းဇယား နိဒါန်း ဗီဒီယို မှတ်ချက်စကားသည် ဘာလဲ? ဗီဒီယိုမှတ်စု၏ရည်ရွယ်ချက်
စကားဝိုင်း AI 2022 ၏ပြည်နယ်
စကားစမြည်ပြောဆိုဆက်သွယ်မှု AI ဆိုတာဘာလဲ။ တကယ့်လူတွေ၊ ဒီဂျစ်တယ်နှင့်တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်မှုများမှတဆင့်စကားပြောဆိုမှုအတွေ့အကြုံကိုရရှိနိုင်မည့်အစီအစဉ်နှင့်အသိဥာဏ်ရှိသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) – အယူအဆ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အသုံးချမှုများ
စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။
ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် Facial Recognition Models များဖန်တီးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပုံ
လူသားများသည် မျက်နှာများကို မှတ်မိခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် အမူအရာနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို သဘာဝကျကျ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် 380ms အတွင်း ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ရင်းနှီးသော မျက်နှာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည်ဟု သုတေသနက ဆိုသည်။
Shaip သည် ၎င်း၏ အဖွင့် CSR အစီအစဉ် “Prayas” ကို စတင်လိုက်သည်
Shaip သည် စျေးကွက်တွင် စဉ်ဆက်မပြတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး ၎င်းတို့ လုပ်ကိုင်နေသော LOUISVILLE၊ KENTUCKY၊ United States၊
Shaip သည် သင်၏ AI မော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အာမခံပါသည်။
မည်သည့် AI မော်ဒယ်၏ အောင်မြင်မှုသည် စနစ်ထဲသို့ ပေးပို့သော ဒေတာအရည်အသွေးအပေါ် မူတည်သည်။ ML စနစ်များသည် ဒေတာအမြောက်အမြားပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော်လည်း၊
Data Collection ဆိုတာ ဘာလဲ Beginner တစ်ယောက် သိထားသင့်တဲ့အရာအားလုံး
ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး #AI/ #ML မော်ဒယ်များသည် နေရာတိုင်းတွင် ရှိနေသည်၊ ဖြစ်ပါစေ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များ၊ တက်ကြွသော ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊
22+ ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် အရှာအများဆုံး ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်ဒေတာအတွဲများ
AI algorithm သည် သင်ကျွေးသည့်ဒေတာအတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ၎င်းသည် ရဲရင့်ခြင်းလည်းမဟုတ် သမားရိုးကျမဟုတ်သော ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုလည်း မဟုတ်ပေ။ AI လည်း ရှိနိုင်တယ်။
15 အကောင်းဆုံး NLP Datasets များကို သင့်အား သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။
သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် machine learning armour တွင် အရေးကြီးသောအပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်အတွက် ဒေတာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးအမြောက်အမြား လိုအပ်သည်။
AI စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျဆင်းစေသည့် ထိပ်တန်းဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအမှား ၅ ခု
ဥာဏ်ရည်တုဖြေရှင်းနည်းများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဦးစွာပြောင်းလဲရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ အချင်းချင်း ကြိတ်ကြိတ်တိုး ကြိတ်ကြိတ်တိုး လှုပ်ရှားနေသော ကမ္ဘာတွင်၊
Conversational AI အတွက် ဒေတာစုဆောင်းပုံကို ချဉ်းကပ်နည်း
ယနေ့တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် chatbots၊ virtual assistants နှင့် အခြားအရာများအဖြစ် စကားပြောစက်ရုပ်အချို့ရှိပါသည်
Machine Learning အတွက် Crowdsourced Data စုဆောင်းအသုံးပြုခြင်း၏ ထိပ်တန်း အကျိုးကျေးဇူး 5 ခုနှင့် အခက်အခဲများကို ကုဒ်ဆွဲခြင်း။
သင့်ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် အပိုဆောင်းပမာဏများနှင့်အတူ AI လေ့ကျင့်မှုများအတွက် လမ်းစပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ခြင်းကြောင့် တွန်းအားပေးခြင်းဖြင့် သင်သည် ထိုနေရာတွင် ရှိနေနိုင်သည်။
Crowdsourcing 101- သင်၏ Crowdsourced ဒေတာ၏ ဒေတာအရည်အသွေးကို ထိရောက်စွာ ထိန်းသိမ်းနည်း
အောင်မြင်တဲ့ ဒိုးနပ်လုပ်ငန်းကို စတင်ဖို့ ရည်မှန်းထားတယ်ဆိုရင် စျေးကွက်ထဲမှာ အကောင်းဆုံး ဒိုးနပ်ကို ပြင်ဆင်ထားဖို့ လိုပါတယ်။ သင်၏နည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတွေ့အကြုံ
သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ခိုင်မာသောလမ်းညွှန်ချက် 6 ခု
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် မလွဲမသွေဖြစ်ပြီး စိန်ခေါ်မှုလည်းဖြစ်သည်။ ဒီအပိုင်းကို ကျော်ပြီး တိုက်ရိုက်ရောက်ဖို့ နည်းလမ်းမရှိပါဘူး။
AI ဒေတာစုဆောင်းဝယ်ယူသူ၏လမ်းညွှန်
သင့် AI/ML ပရောဂျက်အတွက် အညွှန်းကိန်းဇယား နိဒါန်း AI/ML ပရောဂျက်အတွက် AI ဒေတာစုဆောင်းကုမ္ပဏီကို ရွေးချယ်ခြင်း AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် စတင်သူ၏လမ်းညွှန်ချက်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လေ့ကျင့်ရေးဒေတာက ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
Healthcare Training Data သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ကို လပေါ်သို့ မည်သို့ မောင်းနှင်သနည်း။ ဒေတာဝယ်ယူရေးသည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဦးစားပေးဖြစ်သည်။ ဒေ သ မှာ စိုး ရိမ် ရ ပါ တယ်
ပုံမှတ်ချက်အမျိုးအစားများ- အားသာချက်၊ အားနည်းချက်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ကွန်ပြူတာများသည် အရာဝတ္တုများကို စတင်ကြည့်ရှုပြီး ၎င်းတို့ကို ဘာသာပြန်ဆိုကတည်းက ကမ္ဘာကြီးနှင့် မတူတော့ပါ။ ရိုးရှင်းသော ဖျော်ဖြေရေး အစိတ်အပိုင်းများမှ
သင်၏ ဒေတာ မှတ်သားချက် ပရောဂျက်ကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်သည့် အကြောင်းရင်း ၄ ချက်
AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်တာက စျေးကြီးတယ်ဟုတ်လား။ ကုမ္ပဏီများစွာအတွက် ရိုးရှင်းသော AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရန် စိတ်ကူးသက်သက်က ၎င်းတို့ကို တွန်းပို့နိုင်သည်။
မှန်ကန်သော ဒေတာတံဆိပ်တပ်ရောင်းချသူကို ရွေးချယ်ရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော လက်စွဲစာအုပ်
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ သို့မဟုတ် စိန်ခေါ်မှုအဆင့်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ သင်က လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်တွေကို စုစည်းနေတယ်ဆိုရင် စိန်ခေါ်မှုပါပဲ။
ဒေတာအရည်အသွေး ၅ နည်းလမ်းသည်သင်၏ AI ဖြေရှင်းချက်ကိုထိခိုက်စေနိုင်သည်
60s အစောပိုင်းကာလများကတည်းကတည်ရှိခဲ့သောအနာဂတ်အယူအဆသည်ကစားပွဲပြောင်းလဲခြင်းအခိုက်အတန့်တစ်ခုဖြစ်လာရန်စောင့်ဆိုင်းနေခဲ့သည်။
Manual & Automatic Data Labeling အကြားခြားနားချက်များကိုနားလည်ခြင်း
သင် AI ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကိုတီထွင်နေလျှင်၊ သင်၏ထုတ်ကုန်၏အချိန်နှင့်စျေးကွက်သည်လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်အရည်အသွေးအချက်အလက်များအချိန်မီရရှိနိုင်မှုအပေါ်များစွာမူတည်သည်။ အခါသာ
Data Labeling Efficiency ကိုကျဆင်းစေသောအဓိကစိန်ခေါ်မှု ၅ ခု
ဒေတာမှတ်စု (သို့) ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်သင်သိသည့်အတိုင်းအမြဲတစေလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ မင်းလေ့ကျင့်မှုရပ်သွားလိမ့်မယ်ဆိုတာမင်းသတ်မှတ်နိုင်တဲ့အချိန်မရှိဘူး
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်စက်သင်ယူခြင်း၏လက်တွေ့ကမ္ဘာ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည်နည်းပညာတိုးတက်မှုများနှင့်၎င်းတို့၏ကမ်းလှမ်းမှုများမှအမြဲအကျိုးခံစားခဲ့ရသည်။ နှလုံးခုန်စက်များနှင့် X-Rays မှလျှပ်စစ် CPR များအထိအခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုများပေးနိုင်ခဲ့သည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အခန်းကဏ္:၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့်ကြားရှိအရာအားလုံး
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာအသိဥာဏ်တု၏စျေးကွက်တန်ဖိုးသည် ၂၀၂၀ တွင်ဒေါ်လာ ၆.၇ ဘီလီယံဖြင့်အမြင့်ဆုံးသို့တက်ခဲ့သည်။ နည်းပညာနယ်ပယ်မှကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနှင့်စစ်မှုထမ်းဟောင်းများမှလည်းဖော်ထုတ်သည်
အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများနှင့် AI: ကောင်းကင်၌ပြုလုပ်သောပွဲ
အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ (EHRs) များသည်လူနာများအတွက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ၀ န်ဆောင်မှုကိုလျင်မြန်စွာဖြန့်ဝေရာတွင်ထိရောက်စေရမည်။ သို့သော်ရှိပုံရသည်
Data Labeling ဆိုတာဘာလဲ။ အစပြုသူတိုင်းသိရန်လိုအပ်သည်
Infographics Intelligent AI ပုံစံများကိုဒေါင်းလုပ်ဆွဲရန်ပုံစံများ၊ အရာဝတ္ထုများနှင့်နောက်ဆုံးတွင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်လေ့ကျင့်ရန်လိုသည်။ သို့သော်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခဲ့သည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အသုံးအများဆုံး AI အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက်အချက်အလက်မှတ်စုရေးနည်း
အချိန်ကြာမြင့်စွာကတည်းကကျွန်ုပ်တို့သည်စက်သင်ယူမှုနှင့် Artificial Intelligence (AI) modules များတွင်အချက်အလက်မှတ်စုများ၏အခန်းကဏ္ကိုဖတ်နေသည်။ အဲဒီအရည်အသွေးကိုငါတို့သိတယ်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်မှတ်စု၏အခန်းကဏ္
နောက်တစ်ကြိမ်သင်ဆယ်လ်ဖီရိုက်သောအခါငါတို့ကမင်းကိုပြောခဲ့သည်ဆိုလျှင်သင်၏စမတ်ဖုန်းသည်သင်၌ ၀ က်ခြံများဖြစ်လာနိုင်ခြေကိုခန့်မှန်းပေးလိမ့်မည်
၄ ထူးခြားသောအချက်အလက်များသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုများတွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းကိုစိန်ခေါ်သည်
ဒါဟာလုံလောက်တဲ့အချိန်လို့ပြောပြီးပေမယ့် AI ကကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းမှာ game changer တစ်ယောက်ဖြစ်ကြောင်းသက်သေပြနေပါတယ်။ ၎င်းတွင် passive ပါဝင်သူများသာဖြစ်ခြင်း
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အလားအလာ
အမှန်အတိုင်းပြောရရင်ငါတို့အားလုံးဟာလွန်ခဲ့တဲ့နှစ်နှစ်ကအိပ်မက်မက်ခဲ့တဲ့အနာဂတ်မှာနေထိုင်နေကြတယ်။ ဖြစ်ပျက်မှုတစ်ခုသို့မဟုတ်အဖြစ်အပျက်တစ်ခုကိုအတိအကျခန့်မှန်းလျှင်
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏အသေးစိတ်အချက်များ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) module တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်သည်သင်တန်းအဆင့်တွင်ပေးအပ်ထားသောဒေတာစုများ၏အရည်အသွေးပေါ်တွင်လုံး ၀ မူတည်သည်ကိုကျွန်ုပ်တို့အားလုံးနားလည်သည်။ ဒါပေမယ့်၊
သင်တန်းဒေတာ ၀ န်ဆောင်မှုပေးသူသည်သင်၏ AI Project ကိုကမ်းလှမ်းနိုင်သည်
AI (အသိဥာဏ်တု) နှင့်လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များသည် ခွဲခြား၍ မရပါ။ ၎င်းတို့သည်ညနှင့်နေ့၊ ခေါင်းနှင့်အမြီးများ၊ ယဉ်နှင့်ယန်တို့နှင့်တူသည်။ မရှိရင်ဘယ်သူမှမရှိနိုင်ဘူး
AI သင်တန်းအချက်အလက်များဝယ်ယူရေးဆုံးဖြတ်ချက်သည်စျေးနှုန်းအပေါ်တွင်သာအခြေခံသင့်သလား။
ကျယ်ပြန့်သောစက်မှုကဏ္ across အသီးသီးရှိကုမ္ပဏီများသည်၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတိုးတက်စေရန်နှင့်၎င်းတို့၏စီးပွားရေးလိုအပ်ချက်များအတွက်အဖြေများကိုအလျင်အမြန်ရှာဖွေနေသည်။ ဟိ
Computer Vision အတွက်ပုံဖော်ခြင်း
ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် ပုံမှတ်ချက်နှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်း Ultimate Buyers Guide 2023 Table of Index နိဒါန်း Image Annotation ဆိုတာ ဘာလဲ။ မှတ်ချက် အမျိုးအစားများ မှတ်ချက်ပေးခြင်း နည်းပညာများ အသုံးပြုခြင်း။
ဒေတာရောင်းချသူသည်သင့်အားအမြဲတမ်းအကုန်အကျသက်သာလိမ့်မည်။ ဤတွင်ဘာကြောင့်ဖြစ်သည်
Artificial Intelligence (AI) နှင့် Machine Learning တို့ပါဝင်သောစီမံကိန်းအားလုံးသည် AI သင်တန်းအချက်အလက်များလိုအပ်သည်။ AI စနစ်များသည် ပို၍ တိကျမှန်ကန်ရန်နှင့်သင်ယူရန်တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်
AI နှင့် ML စီမံကိန်းများအတွက်အကောင်းဆုံးဒေတာစုဆောင်းရေးကုမ္ပဏီကိုမည်သို့ရွေးချယ်ရမည်နည်း
ယနေ့ခေတ် Artificial Intelligence (AI) နှင့် Machine Learning (ML) မပါသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းသည်အပြိုင်အဆိုင်အားနည်းချက်ရှိသည်။ backend ဖြစ်စဉ်များနှင့်လုပ်ငန်းအသွားအလာကိုထောက်ပံ့ခြင်းနှင့်ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းမှဖြစ်သည်
In-house AI အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၏အမှန်တကယ်ဖုံးကွယ်ထားသောကုန်ကျစရိတ်များ
ကြီးထွားလာသောကုမ္ပဏီများအတွက်အချက်အလက်ကောက်ယူခြင်းသည်အမြဲတမ်းပူပန်စရာဖြစ်ခဲ့သည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်အသေးစားနှင့်အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်အချက်အလက်ကောက်ယူသည့်နည်းဗျူဟာများနှင့်နည်းစနစ်များနှင့်ရုန်းကန်နေရသည်။ ကုမ္ပဏီကြီးများ
AI စီမံကိန်းများအတွက်တိကျသောအချက်အလက်မှတ်စုများကိုသေချာစေရန်
ခိုင်မာသော AI-အခြေခံဖြေရှင်းချက်သည် ဒေတာပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသည် - မည်သည့်ဒေတာမျှသာမက အရည်အသွေးမြင့်၊ တိကျစွာမှတ်သားထားသောဒေတာ။ အကောင်းဆုံးနှင့် အသန့်စင်ဆုံးဒေတာများသာ
အများပြည်သူရရှိနိုင်သော AI သင်တန်းအချက်အလက်များနှင့်၎င်းကိုအဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုသင့်သည် (မသုံးသင့်သည်)
အများပြည်သူ / ပွင့်လင်းပြီးလွတ်လပ်သောအရင်းအမြစ်များမှအတုထောက်လှမ်းရေး (AI) module များအတွက်အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းများသည်ကျွန်ုပ်တို့နှင့်တိုင်ပင်ဆွေးနွေးစဉ်အတွင်းကျွန်ုပ်တို့အားမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများဖြစ်သည်။
AI အလေ့အကျင့်အချက်အလက်များ၏စစ်မှန်သောကုန်ကျစရိတ်
အတုထောက်လှမ်းရေးစနစ် (AI) ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည်အခွန်ကောက်ခံနေသည်။ ရိုးရှင်းသော AI module တစ်ခုပင်လျှင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်၊ ပြုပြင်ရန်သို့မဟုတ်အကြံပြုရန်အတွက်လပေါင်းများစွာလေ့ကျင့်ရသည်
သင်၏ AI / ML မော်ဒယ်များအတွက်လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုရယူရန်ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းများ
သင်၏ရည်မှန်းချက်ကြီးသည့်စီမံကိန်းများအတွက် AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များ၏တန်ဖိုးကိုသင့်အားပြောပြရန်မလိုအပ်ပါ။ အမှိုက်သရိုက်များကိုသင်ကျွေးမည်ဆိုပါကသင်သိသည်
မကောင်းသောဒေတာသည်သင်၏ AI အကောင်အထည်ဖော်မှုရည်မှန်းချက်များအပေါ်မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
အတုဥာဏ်ရည် (AI) နှင့်ဆက်ဆံရာတွင်တစ်ခါတစ်ရံကျွန်ုပ်တို့သည်ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်စနစ်၏ထိရောက်မှုနှင့်တိကျမှုကိုသာအသိအမှတ်ပြုသည်။ ကျနော်တို့မရေမတွက်နိုင်သောရုန်းကန်မှုများကိုဖေါ်ထုတ်ရန်ပျက်ကွက်
သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များအတွက်ထိရောက်သောဘတ်ဂျက်တစ်ခုကိုရေးဆွဲရာတွင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက် ၃ ချက်
သင်၏ထုတ်ကုန်များနှင့် ၀ န်ဆောင်မှုများတွင် Artificial Intelligence ၏အရေးပါမှုသည် ၂၀၂၁ တွင် ပို၍ အရေးပါလာသည်။ သင်သိနှင့်ပြီးဖြစ်သောအတိုင်း AI module များသည်သာဖြစ်သည်။
စိတ်ခံစားမှု ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း လမ်းညွှန်- ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့်၊ နှင့် စိတ်သဘောထား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဘယ်လို အလုပ်လုပ်သလဲ
မာတိကာစိတ်ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုတာဘာလဲ၊ ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲ။ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအမျိုးအစားများ? ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။ Sentiment Analysis ဆိုတာဘာလဲ
AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက်
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက်သည် AI အတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသောဒေတာမိတ်ဆက်သော့ချက်ဖြစ်သည်။ ရှုပ်ထွေးသော လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော အချက်အလက် အရည်အသွေးကို လမ်းညွှန်ခြင်း၏ စိန်ခေါ်မှု
Open-Source သို့မဟုတ် Crowdsourced Datasets သည် AI ကိုလေ့ကျင့်ရာတွင်ထိရောက်မှုရှိပါသလား။
နှစ်ပေါင်းများစွာ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်ကြီးမားသောရလဒ်များရရှိခဲ့ပြီးနောက်ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏နေရာအနှံ့နှင့်ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအဆင်သင့်ရရှိမှုတို့သည်ပေါက်ကွဲမှုဖြစ်စေသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် IoT နှင့် AI တို့ကစက်မှုလုပ်ငန်းကိုပြုပြင်ပြောင်းလဲရန်မည်သို့မည်ပုံပြင်ဆင်ထားသည်
အရာဝတ္ထုများ၏အင်တာနက် (IoT) သည်လျင်မြန်စွာကျယ်ပြန့်လာပြီးချိတ်ဆက်ထားသောကိရိယာများမှထုတ်လုပ်သောအချက်အလက်ပမာဏသည်နေ့စဉ်တိုးများလာနေသည်။ ဖြစ်လိမ့်မယ်နေစဉ်
၂၀၂၁ ခုနှစ်တွင်သင်လိုအပ်မည့် AI သင်တန်းအချက်အလက်များအကြောင်းတစ်ခုတည်းသောလမ်းညွှန်
Machine Learning တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဟူသည် အဘယ်နည်း-အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ နမူနာများနှင့် ဒေတာအစုံများ Ultimate Buyers Guide 2023 Table of Index နိဒါန်း AI Training ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
Shaip ကအသင်းများကိုကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI Solutions များတည်ဆောက်ရာတွင်မည်သို့ကူညီသည်
နောက်တစ်ကြိမ် ဆရာဝန်ရုံးခန်းသို့ သွားရောက်သည့်အခါ စက်ရုပ်သမားတော်က ကုသရန် မမျှော်လင့်ပါနှင့်။ ကွန်ပျူတာများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များက ကျွန်ုပ်တို့အား အဘယ်အရာလုပ်ရမည်ကို ပြောပြနိုင်သည်။
Shaip သည်အရည်အသွေးမြင့်မားသောစက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များအတွက်စက်မှုလုပ်ငန်း ဦး ဆောင်သည့် ShaipCloud ပလက်ဖောင်းကိုကြေငြာခဲ့သည်
Shaip သည် အရည်အသွေးမြင့် စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွက် Louisville၊ Kentucky၊ USA – ဒီဇင်ဘာ 15၊ 2020- ကမ္ဘာ့ခေါင်းဆောင်နှင့် တီထွင်ဆန်းသစ်တီထွင်သူ Shaip၊ Shaip၊
လိုက်နာရမည့်ရှုပ်ထွေးမှုများကို Bridge AI & Healthcare သို့သွားရန်
စျေးပေါသော လုပ်ဆောင်ချက်စွမ်းအားများစွာနှင့် ဒေတာအဆုံးမရှိသော ရေလွှမ်းမိုးမှုတို့ကြောင့် AI နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့သည် ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အံ့သြဖွယ်ရာများကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်စေပါသည်။
သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။