AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် စတင်သူလမ်းညွှန်
သင်၏ AI / ML ပရောဂျက်အတွက် AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းကုမ္ပဏီကို ရွေးချယ်ခြင်း။
နိဒါန္း
Artificial Intelligence သည် လူများ၏ဘဝနှင့် လူနေမှုပုံစံကို မြှင့်တင်ရန် စက်များကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ လောကီဘဝများကို စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းပြီး မလိုအပ်သည့် အလုပ်များကို ရိုးရှင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အလုံးစုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ AI သည် မည်သည့်အခါမှ လွှမ်းမိုးနိုင်စွမ်းမရှိသော တွန်းအားတစ်ခုဟု မယူဆသင့်သော်လည်း မယုံနိုင်စရာများကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် စုပေါင်းဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အတွက် လမ်းခင်းရန် လူသားများနှင့် ယှဉ်တွဲလုပ်ဆောင်သည့် ဖြည့်စွက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ယခုအချိန်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ၏အကူအညီဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် ဖြစ်ပေါ်နေသော သိသာထင်ရှားသောအောင်မြင်မှုများနှင့်အတူ မှန်ကန်သောလမ်းကြောင်းပေါ်တွင် လျှောက်လှမ်းနေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုခံယူပါက၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံများဖြင့်ပါရှိသော AI စနစ်များသည် ကျွမ်းကျင်သူများအား ကင်ဆာရောဂါကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေပြီး ၎င်းအတွက် ကုသနည်းများကို ကူညီပေးပါသည်။ PTSD ကဲ့သို့သော အာရုံကြောဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများနှင့် စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို AI ၏အကူအညီဖြင့် ကုသလျက်ရှိသည်။ AI စွမ်းအင်သုံး လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများနှင့် သရုပ်ဖော်မှုများကြောင့် ကာကွယ်ဆေးများကို လျင်မြန်သောနှုန်းဖြင့် တီထွင်လျက်ရှိသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသာမက၊ AI ထိတွေ့မှုရှိသော လုပ်ငန်းတစ်ခုစီ သို့မဟုတ် အပိုင်းတိုင်းသည် တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ၊ စမတ်ကုန်စုံစတိုးဆိုင်များ၊ FitBit ကဲ့သို့သော ဝတ်ဆင်နိုင်သောပစ္စည်းများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏စမတ်ဖုန်းကင်မရာများသည် AI ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်နှာများ၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သောပုံရိပ်များကို ဖမ်းယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
AI အာကာသအတွင်း ဖြစ်ပေါ်နေသော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကြောင့် ကုမ္ပဏီများသည် အမျိုးမျိုးသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် ဖြေရှင်းချက်များဖြင့် နယ်ပယ်အတွင်းသို့ ဝင်ရောက်လာကြသည်။ ထို့အတွက်ကြောင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI စျေးကွက်သည် 267 နှစ်ကုန်တွင် စျေးကွက်တန်ဖိုး $2027bn ဝန်းကျင်သို့ ရောက်ရှိရန် မျှော်မှန်းထားသည်။ ထို့အပြင် လုပ်ငန်းများ၏ 37% ဝန်းကျင်သည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ထုတ်ကုန်များတွင် AI ဖြေရှင်းချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်နေပြီဖြစ်သည်။
ပို၍စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနေသည့် ထုတ်ကုန်နှင့်ဝန်ဆောင်မှုများ၏ 77% နီးပါးသည် AI ဖြင့် လည်ပတ်လျက်ရှိသည်။ ဒေါင်လိုက်များတစ်လျှောက်တွင် နည်းပညာဆိုင်ရာ အယူအဆ သိသိသာသာ မြင့်တက်လာခြင်းနှင့်အတူ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် AI ဖြင့် မဖြစ်နိုင်သောအရာကို မည်သို့စီမံခန့်ခွဲနိုင်သနည်း။
နာရီကဲ့သို့ ရိုးရှင်းသော စက်ပစ္စည်းများသည် လူသားများတွင် နှလုံးတိုက်ခိုက်ခံရခြင်းကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သနည်း။ ယာဉ်မောင်းတစ်ဦး အမြဲလိုအပ်နေသည့် ကားများနှင့် မော်တော်ကားများသည် ရုတ်တရက် လမ်းများပေါ်တွင် ယာဉ်မောင်းနည်းပါးသွားပါက မည်သို့ဖြစ်နိုင်သနည်း။
chatbots များက ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြားတစ်ဖက်မှလူတစ်ဦးနှင့် စကားပြောနေကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ကို မည်သို့ယုံကြည်စေသနည်း။
မေးခွန်းတိုင်းရဲ့အဖြေကို လေ့လာကြည့်မယ်ဆိုရင် DATA တစ်ခုတည်းနဲ့ ကွဲထွက်သွားပါတယ်။ ဒေတာသည် AI သီးသန့်လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံး၏ဗဟိုတွင်တည်ရှိသည်။ ၎င်းသည် စက်များအား သဘောတရားများကို နားလည်ရန်၊ သွင်းအားစုများကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး တိကျသောရလဒ်များ ပေးပို့ရန် ကူညီပေးသည့် ဒေတာဖြစ်ပါသည်။
အပြင်တွင်ရှိသော အဓိက AI ဖြေရှင်းချက်များအားလုံးသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာရယူခြင်း သို့မဟုတ် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဟုခေါ်သော အရေးကြီးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု၏ ထုတ်ကုန်များဖြစ်သည်။
ဤကျယ်ပြန့်သောလမ်းညွှန်ချက်သည် ၎င်းအရာသည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်နှင့် ၎င်းသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးကြောင်းကို သင့်အား နားလည်ရန် ကူညီပေးသည့်အရာဖြစ်သည်။
AI Data Collection ဆိုတာဘာလဲ။
စက်တွေမှာ ကိုယ်ပိုင်စိတ်မရှိဘူး။ ဤစိတ္တဇအယူအဆမရှိခြင်းသည် ၎င်းတို့အား ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်း၊ အသိဉာဏ်နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ထင်မြင်ချက်များ၊ အချက်အလက်များနှင့် စွမ်းရည်များ ကင်းမဲ့စေသည်။ ၎င်းတို့သည် ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သော သေတ္တာများ သို့မဟုတ် နေရာယူထားသော ကိရိယာများသာဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့အား အားကောင်းသည့် ကြားခံများအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ပိုအရေးကြီးသည်မှာ ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။
တီထွင်ထားသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လုပ်ဆောင်ရန် တစ်စုံတစ်ရာ လိုအပ်ပြီး တစ်စုံတစ်ခုသည် သက်ဆိုင်ရာ၊ အကြောင်းအရာနှင့် မကြာသေးမီက ဒေတာဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ ရည်ရွယ်ထားသော ရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် စက်များအတွက် ထိုကဲ့သို့ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဟုခေါ်သည်။
ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနေသော AI-ဖွင့်ထားသော ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုစီတိုင်းနှင့် ၎င်းတို့ပေးဆောင်သည့် ရလဒ်များသည် နှစ်ပေါင်းများစွာ လေ့ကျင့်မှု၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုတို့မှ အဓိကဖြစ်သည်။ စက်ပစ္စည်းချို့ယွင်းသည့်ရက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည့် ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များဆီသို့ လမ်းညွှန်လမ်းကြောင်းများပေးသည့် စက်ပစ္စည်းများမှ၊ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုစီတိုင်းသည် ရလဒ်များကို တိကျစွာပေးပို့နိုင်စေရန် AI လေ့ကျင့်မှုကို နှစ်ပေါင်းများစွာ ဖြတ်သန်းခဲ့ရသည်။
AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။ AI စနစ်သည် မည်မျှထိရောက်ပြီး ထိရောက်မည်ကို အစမှအဆုံးအဖြတ်ပေးသည့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ ပဏာမခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI မော်ဒယ်များ၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောရလဒ်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးမည့် ရင်းမြစ်များစွာမှ သက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများကို အရင်းအမြစ်များစွာမှ အရင်းအမြစ်များစွာမှ စုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
Machine Learning တွင် AI Training Data အမျိုးအစားများ
ယခုအခါ AI ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် ထီးအသုံးအနှုန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနေရာရှိဒေတာသည် မည်သည့်အရာကိုမဆို ဆိုလိုနိုင်သည်။ စာသား၊ ဗီဒီယိုရိုက်ကူးမှု၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အားလုံး၏ ရောနှောမှု ဖြစ်နိုင်သည်။ အတိုချုပ်ပြောရလျှင် စက်တစ်လုံးအတွက် ၎င်း၏လုပ်ငန်းတာဝန်များကို သင်ယူရန်နှင့် ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် မည်သည့်အရာမဆို ဒေတာဖြစ်သည်။ မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများအကြောင်း ပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက်၊ ဤနေရာတွင် အမြန်စာရင်းတစ်ခုပါ-
ဒေတာအတွဲများသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော အရင်းအမြစ်မှ ဖြစ်နိုင်သည်။ မစတင်ရသေးသူများအတွက်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများသည် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော အဓိပ္ပာယ်နှင့် ဖော်မတ်ရှိသူများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို စက်များဖြင့် နားလည်လွယ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောအချက်များသည် နေရာအနှံ့ရှိ ဒေတာအတွဲများတွင် အသေးစိတ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သီးခြားဖွဲ့စည်းပုံ သို့မဟုတ် ဖော်မတ်ကို မလိုက်နာဘဲ ထိုဒေတာအတွဲများမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန် လူသား၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု လိုအပ်ပါသည်။
စာသားဒေတာ
အပေါများပြီး အထင်ရှားဆုံး ဒေတာပုံစံများထဲမှ တစ်ခု။ စာသားဒေတာကို ဒေတာဘေ့စ်များ၊ GPS လမ်းကြောင်းပြယူနစ်များ၊ စာရင်းဇယားများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကိရိယာများ၊ ပုံစံများနှင့် အခြားအရာများမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုပုံစံဖြင့် တည်ဆောက်နိုင်သည်။ မဖွဲ့စည်းထားသော စာသားများသည် စစ်တမ်းများ၊ လက်ရေးမှတ်တမ်းများ၊ စာသားပုံများ၊ အီးမေးလ် တုံ့ပြန်မှုများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ မှတ်ချက်များနှင့် အခြားအရာများ ဖြစ်နိုင်သည်။
အသံဒေတာ
အော်ဒီယိုဒေတာအတွဲများသည် ကုမ္ပဏီများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော chatbots များနှင့် စနစ်များဖန်တီးရန်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော virtual assistant များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများကို တီထွင်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် မေးခွန်းတစ်ခုတည်း သို့မဟုတ် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုတစ်ခုအား မတူညီသောနည်းလမ်းများအတွက် လေယူလေသိမ်းနှင့် အသံထွက်များကို နားလည်စေရန် စက်များကို ကူညီပေးပါသည်။
ပုံဒေတာ
ပုံများသည် မတူကွဲပြားသော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုသည့် အခြားထင်ရှားသော ဒေတာအတွဲအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများနှင့် Google Lens ကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများမှ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းအထိ၊ ရုပ်ပုံများသည် စနစ်များကို ချောမွေ့စွာဖြေရှင်းနည်းများဖြင့် ကူညီပေးပါသည်။
ဗီဒီယိုဒေတာ
ဗီဒီယိုများသည် စက်များကို နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်နိုင်စေသည့် ပိုမိုအသေးစိတ်သော ဒေတာအတွဲများဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲများသည် ကွန်ပျူတာအမြင်၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း နှင့် အခြားအရာများမှ ရင်းမြစ်ဖြစ်သည်။
Machine Learning အတွက် ဒေတာစုဆောင်းနည်း။
ဤနေရာတွင် အရာများသည် အနည်းငယ် ရှုပ်ထွေးလာပါသည်။ အစကတည်းက၊ သင့်စိတ်ထဲမှာ တကယ့်ကမ္ဘာပြဿနာအတွက် အဖြေတစ်ခုရှိပုံရပြီး AI က အဲဒါကို အကောင်အထည်ဖော်ဖို့ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်မယ်ဆိုတာ သင်သိပြီး သင့်မော်ဒယ်တွေကို တီထွင်ခဲ့ပါတယ်။ ယခုမူ၊ သင်သည် သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်များကို စတင်ရန် အရေးကြီးသော အဆင့်သို့ ရောက်ရှိနေပါသည်။ သင့်မော်ဒယ်များသည် အယူအဆများကို သင်ယူပြီး ရလဒ်များရရှိစေရန် သင်နှင့်အတူ များပြားသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။ သင့်ရလဒ်များကို စမ်းသပ်ရန်နှင့် သင်၏ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် ခိုင်လုံသောဒေတာလည်း လိုအပ်ပါသည်။
ဒါဆို မင်းရဲ့ဒေတာကို ဘယ်လိုရှာမလဲ။ ဘယ်ဒေတာတွေ လိုအပ်သလဲ၊ သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာကို ရယူရန် ရင်းမြစ်များစွာက အဘယ်နည်း။
ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ML မော်ဒယ်များ၏ နယ်ပယ်နှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို အကဲဖြတ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများကို ရင်းမြစ်ရရှိရန် အလားအလာရှိသော နည်းလမ်းများကို ဇယားကွက်များ ပြုလုပ်ကြသည်။ လိုအပ်သော ဒေတာအမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် ဒေတာအရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်းဆိုင်ရာ သင်စိုးရိမ်မှု၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။ သင့်အား ပိုမိုကောင်းမွန်သော အကြံဥာဏ်တစ်ခုပေးရန်၊ ဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် မတူညီသော ချန်နယ်များ၊ နည်းလမ်းများ၊ အရင်းအမြစ်များ သို့မဟုတ် ကြားခံများ ရှိသည်-
အခမဲ့ရင်းမြစ်များ
နာမည်အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း၊ ၎င်းတို့သည် AI လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာအတွဲများကို အခမဲ့ပေးဆောင်သည့် အရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။ အခမဲ့ရင်းမြစ်များသည် အများသူငှာ ဖိုရမ်များ၊ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ၊ ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များမှ နှစ်ပေါင်းများစွာ အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းထားသည့် အစိုးရပေါ်တယ်များအထိ ဖြစ်နိုင်သည်။
အခမဲ့ဒေတာအတွဲများကို ရှာဖွေခြင်းတွင် အလွန်အားစိုက်ထုတ်မှု မပြုလိုပါက Kaggle၊ AWS အရင်းအမြစ်၊ UCI ဒေတာဘေ့စ်နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော သီးခြားဝဘ်ဆိုဒ်များနှင့် ပေါ်တယ်များ ရှိပါသည်။
အမျိုးအစားများနှင့် လိုအပ်သောဒေတာအတွဲများကို အခမဲ့ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။
ပြည်တွင်းအရင်းအမြစ်များ
အခမဲ့အရင်းအမြစ်များသည် အဆင်ပြေသောရွေးချယ်စရာများဖြစ်ပုံရသော်လည်း ၎င်းတို့နှင့်ဆက်စပ်နေသော ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ သင်သည် သင်၏လိုအပ်ချက်များနှင့် အတိအကျကိုက်ညီသော ဒေတာအတွဲများကို သင်အမြဲတမ်း မသေချာနိုင်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ကိုက်ညီနေသော်လည်း၊ ဒေတာအတွဲများသည် အချိန်ဇယားသတ်မှတ်ချက်များနှင့် မသက်ဆိုင်နိုင်ပါ။
သင့်စျေးကွက်အပိုင်းသည် အတော်လေးအသစ် သို့မဟုတ် မစူးစမ်းရသေးပါက၊ အမျိုးအစားများစွာ သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်မှုရှိမည်မဟုတ်ပါ။
ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ရန်အတွက်လည်း datasets များ။ အခမဲ့အရင်းအမြစ်များဖြင့် ပဏာမချို့ယွင်းချက်များကို ရှောင်ရှားရန်၊ ထိုနေရာတွင်
ပိုမိုသက်ဆိုင်ရာနှင့်ဆက်စပ်သောဒေတာအတွဲများကိုထုတ်လုပ်ရန် သင့်အတွက်ချန်နယ်တစ်ခုအနေဖြင့်လုပ်ဆောင်သည့် အခြားသောဒေတာအရင်းအမြစ်တစ်ခုရှိပါသည်။
၎င်းတို့သည် CRM ဒေတာဘေ့စ်များ၊ ဖောင်များ၊ အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဦးဆောင်သူများ၊ ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုသတ်မှတ်ထားသော ထိတွေ့မှုနေရာများ၊ အသုံးပြုသူဒေတာ၊ ဝတ်ဆင်နိုင်သော စက်များမှ ဒေတာများ၊ ဝဘ်ဆိုက်ဒေတာ၊ အပူမြေပုံများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော သင့်အတွင်းရေးအရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။ ဤပြည်တွင်းရေးအရင်းအမြစ်များကို သင်သတ်မှတ်၊ တည်ဆောက်ပြီး ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်း၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆန်းသစ်မှုတို့ကို သင်သေချာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အခပေးအရင်းအမြစ်များ
၎င်းတို့သည် မည်မျှပင် အသုံးဝင်သည်ဖြစ်စေ ပြည်တွင်းအရင်းအမြစ်များသည် ၎င်းတို့၏ ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို မျှတစွာခွဲဝေပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်၏စွမ်းရည်အုပ်စု၏ အာရုံစိုက်မှုအများစုသည် ဒေတာထိတွေ့မှုအမှတ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သွားမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် သင့်အဖွဲ့များနှင့် အရင်းအမြစ်များအကြား ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှုသည် အမှားအယွင်းမရှိနိုင်ပေ။
ဤကဲ့သို့သော ကြို့ထိုးမှုများ ပိုမိုရှောင်ရှားရန် သင့်တွင် အရင်းအမြစ်များ ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် သင့်ပရောဂျက်များအတွက် အသုံးအဝင်ဆုံးနှင့် ဆက်စပ်ဒေတာအစုံများကို ပေးဆောင်သည့် ဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်ပြီး သင်လိုအပ်သည့်အခါတိုင်း ၎င်းတို့ကို တသမတ်တည်းရရှိရန် သေချာစေပါသည်။
အခပေးရင်းမြစ်များ သို့မဟုတ် ဒေတာရောင်းချသူများအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့အများစု၏ ပထမဆုံးသော အထင်အမြင်မှာ ၎င်းတို့သည် စျေးကြီးသည်။ သို့သော်၊
သင်္ချာသင်တဲ့အခါ ရေရှည်မှာ ဈေးသက်သာတယ်။ ၎င်းတို့၏ ကျယ်ပြန့်သော ကွန်ရက်များနှင့် ဒေတာ ရင်းမြစ်ဆိုင်ရာ နည်းစနစ်များကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် မည်မျှပင် မယုံနိုင်လောက်ဘဲ သင်၏ AI ပရောဂျက်များအတွက် ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအတွဲများကို သင် လက်ခံရရှိနိုင်ပါသည်။
အရင်းအမြစ် သုံးခုကြားတွင် ကွဲလွဲမှုများ၏ အသေးစိတ်အချက်အချာကို သင့်အား ပေးဆောင်ရန်၊ ဤတွင် အသေးစိပ်ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။
| အခမဲ့အရင်းအမြစ်များ | ပြည်တွင်းအရင်းအမြစ်များ | အခပေးအရင်းအမြစ်များ |
|---|---|---|
| ဒေတာအတွဲများကို အခမဲ့ရနိုင်သည်။ | သင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်ပေါ်မူတည်၍ ပြည်တွင်းအရင်းအမြစ်များမှာလည်း အခမဲ့ဖြစ်နိုင်သည်။ | သင့်အတွက် သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများကို ဒေတာရောင်းချသူအား ပေးချေပါ။ |
| နှစ်သက်ရာဒေတာအတွဲများကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ရန် အွန်လိုင်းတွင် အခမဲ့ရရှိနိုင်သော အရင်းအမြစ်များစွာ။ | AI သင်တန်းအတွက် သင့်လိုအပ်ချက်အရ စိတ်ကြိုက်သတ်မှတ်ထားသောဒေတာကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ | သင်လိုအပ်နေသမျှ ကာလပတ်လုံး စိတ်ကြိုက်သတ်မှတ်ထားသော ဒေတာကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ |
| ဒေတာအတွဲများကို စုစည်းခြင်း၊ ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဖော်မတ်ချခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းတို့ကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်။ | လိုအပ်သော အချက်အလက်များဖြင့် ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်လုပ်ရန် သင်၏ ဒေတာထိတွေ့သည့်နေရာများကိုပင် ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ | ရောင်းချသူများထံမှ ဒေတာအတွဲများသည် စက်သင်ယူရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ။ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့ကို အမှတ်အသားပြုထားပြီး အရည်အသွေး အာမခံချက်ဖြင့် လာခြင်းဖြစ်သည်။ |
| သင်ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများတွင် လိုင်စင်နှင့် လိုက်နာမှု ကန့်သတ်ချက်များနှင့်ပတ်သက်၍ သတိထားပါ။ | သင့်ထုတ်ကုန်အတွက် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ရန် အချိန်အကန့်အသတ်ရှိနေပါက အတွင်းတွင်းအရင်းအမြစ်များသည် အန္တရာယ်ဖြစ်လာနိုင်သည်။ | သင်သည် သင်၏ သတ်မှတ်ရက်များကို သတ်မှတ်နိုင်ပြီး လိုက်လျောညီထွေ ပေးပို့ထားသော ဒေတာအတွဲများရှိသည်။ |
မကောင်းတဲ့ဒေတာတွေက မင်းရဲ့ AI ရည်မှန်းချက်တွေကို ဘယ်လိုအကျိုးသက်ရောက်သလဲ။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ရင်းမြစ်ကို မည်သို့ချဉ်းကပ်ရမည်ကို သင်အကြံဥာဏ်တစ်ခုရှိမည်ဖြစ်သောကြောင့် အသုံးအများဆုံးဒေတာအရင်းအမြစ်သုံးခုကို ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြထားပါသည်။ သို့သော်၊ ဤအချိန်တွင်၊ သင်၏ဆုံးဖြတ်ချက်သည် သင်၏ AI ဖြေရှင်းချက်၏ ကံကြမ္မာကို အမြဲမပြတ်ဆုံးဖြတ်နိုင်ကြောင်းကိုလည်း နားလည်ရန် အရေးကြီးလာသည်။
အရည်အသွေးမြင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် သင့်မော်ဒယ်အား တိကျပြီး အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ရလဒ်များရရှိစေရန် ကူညီပေးပုံနှင့် အလားတူစွာ၊ ဆိုးရွားသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် သင်၏ AI မော်ဒယ်များကို ချိုးဖျက်နိုင်ပြီး ရလဒ်များကို လှည့်စားကာ ဘက်လိုက်မှုကို မိတ်ဆက်ကာ အခြားမလိုလားအပ်သော အကျိုးဆက်များကို ပေးဆောင်နိုင်သည်။
ဒါပေမယ့် ဘာကြောင့် ဒီလိုဖြစ်တာလဲ။ သင်၏ AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် မည်သည့်ဒေတာမျှ မလုပ်ဆောင်သင့်ပါ။ ရိုးရိုးသားသားပြောရရင် မဟုတ်ဘူး။ ဒါကို ထပ်ပြီး နားလည်ကြရအောင်။
မကောင်းသောဒေတာ - အဲဒါကဘာလဲ။
မကောင်းသောဒေတာသည် မသက်ဆိုင်သော၊ မမှန်ပါ၊ မပြည့်စုံသော သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်သော မည်သည့်ဒေတာမဆို။ ညံ့ဖျင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုနည်းဗျူဟာများကြောင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အများစုနှင့် မှတ်ချက်ပညာရှင်များ မကောင်းသော ဒေတာများကို အလုပ်ခိုင်းစေခြင်း။
ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောဒေတာနှင့် မကောင်းတဲ့ဒေတာကြားက ခြားနားချက်ကတော့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားတဲ့ အချက်အလက်တွေရဲ့ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေဟာ နေရာအနှံ့မှာ ရှိနေလို့ပါပဲ။ သို့သော် အနှစ်သာရအားဖြင့် ၎င်းတို့သည် မည်သို့ပင် အသုံးဝင်နိုင်မည်နည်း။ ထပ်လောင်းအချိန်ဖြုန်းခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာအတွဲများမှ သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ထုတ်ယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ဆိုးရွားသော ဒေတာကြောင့် ထိုသို့မဟုတ်ပါ။ ဤဒေတာအတွဲများတွင် သင့် AI ပရောဂျက် သို့မဟုတ် ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် တန်ဖိုးရှိသော သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်သော သို့မဟုတ် အကန့်အသတ်မရှိ သိမြင်နားလည်မှု သို့မဟုတ် အချက်အလက်များ ပါဝင်ပါသည်။
ထို့ကြောင့်၊ သင်သည် သင်၏ဒေတာအတွဲများကို အခမဲ့ရင်းမြစ်များမှ ရင်းမြစ်ယူသည့်အခါ သို့မဟုတ် အတွင်းပိုင်းဒေတာထိတွေ့မှုအချက်များ လျော့လျော့ရဲရဲရှိနေသောအခါ၊ သင်သည် ဆိုးရွားသောဒေတာကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ရန် သို့မဟုတ် ထုတ်ပေးရန် အလားအလာများပါသည်။ သင့်သိပ္ပံပညာရှင်များသည် မကောင်းသောအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် သင်သည် လူ့နာရီများကို ဖြုန်းတီးနေရုံသာမက သင့်ထုတ်ကုန်ကို လွှင့်တင်ရန်လည်း တွန်းအားပေးနေပါသည်။
သင့်ရည်မှန်းချက်များအတွက် ဆိုးရွားသောဒေတာသည် အဘယ်အရာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို သင်မရှင်းလင်းသေးပါက၊ ဤတွင် အမြန်စာရင်းတစ်ခုပါ-
- သင်သည် မရေမတွက်နိုင်သော ဒေတာများကို ရှာဖွေရင်း နာရီပေါင်းများစွာ၊ အားစိုက်ထုတ်မှုနှင့် ငွေများကို အရင်းအမြစ်များပေါ်တွင် ဖြုန်းတီးနေပါသည်။
- သတိမပြုမိပါက ဆိုးရွားသောဒေတာသည် သင့် AI ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျဆင်းစေနိုင်သည်
မော်ဒယ်များ။ - သင့်ထုတ်ကုန်ကို မကောင်းသောဒေတာဖြင့် တိုက်ရိုက်လေ့ကျင့်သင်ကြားယူသောအခါ၊ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။
- မကောင်းသောဒေတာသည် ရလဒ်များနှင့် ကောက်ချက်များအား ဘက်လိုက်မှုဖြစ်စေနိုင်ပြီး၊ တုံ့ပြန်မှုများကို ပိုမိုဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
ဒီတော့ ဒီအတွက် အဖြေရှိမရှိ သိချင်နေတယ်ဆိုရင်၊ တကယ်ရှိမှာပါ။
ကယ်ဆယ်ရန် AI Training Data ပံ့ပိုးပေးသည်။
အခြေခံဖြေရှင်းနည်းများထဲမှတစ်ခုမှာ ဒေတာရောင်းချသူ (အခပေးရင်းမြစ်များ) ကိုရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ AI လေ့ကျင့်ရေး ဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများသည် သင်ရရှိသည့်အရာသည် တိကျပြီး သက်ဆိုင်ကြောင်း သေချာစေပြီး သင့်ထံ ဒေတာအတွဲများကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် ပုံစံဖြင့် ပေးပို့ထားကြောင်း သေချာစေသည်။ ဒေတာအစုံလိုက်ရှာဖွေရာတွင် portal မှ portal သို့ပြောင်းရွှေ့ရန်အခက်အခဲများတွင်သင်ပါဝင်နေရန်မလိုအပ်ပါ။
သင်လုပ်ရမှာက ဒေတာကိုယူပြီး ပြီးပြည့်စုံတဲ့ AI မော်ဒယ်တွေကို လေ့ကျင့်ပါ။ ထိုသို့ပြောခြင်းဖြင့်၊ သင်၏နောက်မေးခွန်းမှာ ဒေတာရောင်းချသူများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရာတွင် ပါဝင်သည့်ကုန်ကျစရိတ်အပေါ် ကျွန်ုပ်တို့သေချာပေါက်သေချာပါသည်။ သင်အချို့သည် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဘတ်ဂျက်အတွက် လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့နားလည်ထားပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နောက်သို့ဦးတည်မည့်နေရာအတိအကျဖြစ်သည်။
သင်၏ဒေတာစုဆောင်းခြင်းပရောဂျက်အတွက် ထိရောက်သောဘတ်ဂျက်တစ်ခုရရှိလာသောအခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များ
AI လေ့ကျင့်ရေးသည် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ထို့ကြောင့် ဘတ်ဂျက်ရေးဆွဲခြင်းသည် ၎င်း၏အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်။ RoI ကဲ့သို့အချက်များ၊ ရလဒ်များ၏တိကျမှု၊ လေ့ကျင့်ရေးနည်းစနစ်များနှင့် အခြားအရာများကို AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ငွေကြေးအမြောက်အမြားမမြှုပ်နှံမီ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ပရောဂျက်မန်နေဂျာများ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းပိုင်ရှင် အများအပြားသည် ဤအဆင့်တွင် စိတ်ရှုပ်နေကြပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် နောက်ပြန်မဆုတ်နိုင်သော အပြောင်းအလဲများကို ဆောင်ကြဉ်းပေးသည့် အလျင်အမြန် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချကြပြီး နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုသုံးစွဲရန် တွန်းအားပေးကြသည်။
သို့သော် ဤအပိုင်းသည် သင့်အား မှန်ကန်သော ထိုးထွင်းအမြင်များ ပေးလိမ့်မည်။ AI သင်တန်းအတွက် ဘတ်ဂျက်ငွေနဲ့ အလုပ်လုပ်ဖို့ ထိုင်နေတဲ့အခါ၊ ရှောင်လွှဲလို့မရတဲ့အရာ (သို့) အချက်သုံးချက်ပါ။
တစ်ခုချင်းစီကို အသေးစိတ်ကြည့်ရအောင်။
သင်လိုအပ်သောဒေတာပမာဏ
သင်၏ AI မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုသည် ၎င်းအား လေ့ကျင့်မည်မျှအပေါ် မူတည်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တလျှောက်လုံး ပြောနေပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာအတွဲများ ပမာဏများလေ၊ သင်ယူမှု ပိုများလေဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ဒါက သိပ်ကို မရေရာပါဘူး။ ဤသဘောတရားကို နံပါတ်တစ်သတ်မှတ်ရန်အတွက်၊ Dimensional Research သည် ၎င်းတို့၏ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် အနည်းဆုံး နမူနာဒေတာအတွဲပေါင်း 100,000 လိုအပ်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည့် အစီရင်ခံစာတစ်စောင်ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။
ဒေတာအတွဲ 100,000 ဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် 100,000 အရည်အသွေးနှင့် သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများကို ဆိုလိုပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲများတွင် အချက်အလက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ရည်ရွယ်ထားသောလုပ်ဆောင်စရာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် သင်၏ algorithms နှင့် machine learning မော်ဒယ်များအတွက် လိုအပ်သော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အရည်အချင်းများ၊ မှတ်ချက်များကို နှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအားလုံး ရှိသင့်ပါသည်။
ဤသည်မှာ ယေဘူယျ စည်းမျဉ်းတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် သင်လိုအပ်သော ဒေတာပမာဏသည် သင့်လုပ်ငန်း၏ အသုံးပြုမှုကိစ္စဖြစ်သည့် အခြားသော အနုစိတ်သောအချက်ပေါ်တွင်လည်း မူတည်ကြောင်း ထပ်လောင်းနားလည်ကြပါစို့။ သင့်ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဖြေရှင်းချက်နှင့် သင်လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည့်အရာသည် သင်လိုအပ်သည့်ဒေတာကို မည်မျှပေးသည်ကိုလည်း ဆုံးဖြတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကြံပြုချက်အင်ဂျင်ကိုတည်ဆောက်သည့်လုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် chatbot တစ်ခုကိုတည်ဆောက်နေသည့်ကုမ္ပဏီတစ်ခုထက် ဒေတာပမာဏလိုအပ်ချက်များ ကွဲပြားလိမ့်မည်။
ဒေတာစျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေးဗျူဟာ
သင်အမှန်တကယ်လိုအပ်သောဒေတာမည်မျှရှိသည်ကို အပြီးသတ်ပြီးသောအခါ၊ ဒေတာစျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုဗျူဟာကို နောက်တစ်ကြိမ်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ရိုးရှင်းသောအားဖြင့် ၎င်းသည် သင်ရယူသည့် သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်သည့် ဒေတာအတွဲများအတွက် သင်မည်ကဲ့သို့ ပေးဆောင်ရမည်ကို ဆိုလိုသည်။
ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ဤသည်မှာ စျေးကွက်တွင် လိုက်နာကျင့်သုံးသော သမားရိုးကျစျေးနှုန်းဗျူဟာများဖြစ်သည်-
| ဒေတာအမျိုးအစား | စျေးနှုန်းမဟာဗျူဟာ |
|---|---|
 image ကို | တစ်ခုတည်းသောပုံရိပ်ဖိုင်အတွက်စျေးနှုန်း |
 ဗီဒီယို | တစ်စက္ကန့်၊ တစ်မိနစ်၊ တစ်နာရီ၊ |
 အသံ / မိန့်ခွန်း | တစ်စက္ကန့်လျှင်တစ်မိနစ်, ဒါမှမဟုတ်တစ်နာရီစျေးနှုန်း |
 စာသားမ | စကားလုံးသို့မဟုတ်ဝါကျနှုန်းစျေးနှုန်း |
ဒါပေမယ့် စောင့်ပါ။ ဒါက စည်းကမ်းတကျ ဖြစ်ပြန်တယ်။ ဒေတာအတွဲများဝယ်ယူခြင်း၏ အမှန်တကယ်ကုန်ကျစရိတ်သည် အောက်ပါအချက်များပေါ်တွင်လည်း မူတည်ပါသည်။
- ဒေတာအတွဲများကို ရင်းမြစ်ယူရမည့်နေရာမှ ထူးခြားသောစျေးကွက်အပိုင်း၊ လူဦးရေစာရင်း သို့မဟုတ် ပထဝီဝင်
- သင်၏အသုံးပြုမှုကိစ္စ၏ရှုပ်ထွေးမှု
- ဒေတာဘယ်လောက်လိုသလဲ။
- စျေးကွက်ရှာဖွေရန်သင့်အချိန်
- စိတ်ကြိုက်လိုအပ်ချက်များနှင့် အခြားအရာများ
လေ့လာကြည့်လျှင် သင်၏ AI ပရောဂျက်အတွက် ပုံအများအပြားကို ရယူရန် ကုန်ကျစရိတ် နည်းပါးနိုင်သော်လည်း သင့်တွင် သတ်မှတ်ချက်များ များလွန်းပါက ဈေးနှုန်းများ တက်လာနိုင်သည်ကို သင်သိရပါမည်။
သင်၏ အရင်းအမြစ်ရှာဖွေရေး ဗျူဟာများ
ဒါက ဆန်းကျယ်တယ်။ သင်တွေ့ခဲ့သည့်အတိုင်း၊ သင်၏ AI မော်ဒယ်များအတွက် ဒေတာထုတ်လုပ်ရန် သို့မဟုတ် ရင်းမြစ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးရှိသည်။ ရှုပ်ထွေးမှုများမရှိဘဲ လိုအပ်သောဒေတာအတွဲများကို အခမဲ့ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သောကြောင့် အခမဲ့အရင်းအမြစ်များသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်ကြောင်း ဘုံသဘောက ညွှန်ပြမည်ဖြစ်သည်။
ယခုအချိန်တွင်၊ အခပေးရင်းမြစ်များသည် ဈေးကြီးလွန်းသည်ဟုလည်း ပေါ်လွင်နေပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဒါက ရှုပ်ထွေးမှု အလွှာတစ်ခု ထပ်ထည့်တဲ့ နေရာပါ။ အခမဲ့ရင်းမြစ်များမှ ဒေတာအတွဲများကို သင်ရှာဖွေနေသည့်အခါ၊ သင်သည် သင်၏ဒေတာအတွဲများကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ရန်၊ ၎င်းတို့ကို သင့်လုပ်ငန်းအလိုက် ဖော်မတ်သို့ စုစည်းကာ ၎င်းတို့အား တစ်ဦးချင်း မှတ်သားရန် အချိန်နှင့် အားထုတ်မှု ထပ်မံသုံးစွဲနေပါသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် သင်သည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို ပေးဆောင်နေပါသည်။
အခပေးရင်းမြစ်များဖြင့်၊ ငွေပေးချေမှုသည် တစ်ကြိမ်သာဖြစ်ပြီး သင်လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် လက်ထဲတွင် စက်အဆင်သင့်ဒေတာအစုံကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှုမှာ အလွန်အစီအစဥ်ဖြစ်သည်။ အခမဲ့ ဒေတာအတွဲများကို မှတ်သားခြင်းအတွက် အချိန်ဖြုန်းနိုင်သည်ဟု သင်ခံစားရပါက၊ သင့်အနေနှင့် ဘတ်ဂျက်ငွေ ပေးနိုင်သည်။ သင်၏ ပြိုင်ဆိုင်မှုသည် ပြင်းထန်ပြီး စျေးကွက်အတွက် အချိန်အကန့်အသတ်ဖြင့် သင်ယုံကြည်ပါက၊ သင်သည် စျေးကွက်တွင် လှိုင်းထစေမည့် အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဖန်တီးနိုင်လျှင် အခပေးရင်းမြစ်များကို နှစ်သက်သင့်သည်။
ဘတ်ဂျက်ရေးဆွဲခြင်းသည် အပိုင်းတစ်ပိုင်းချင်းစီကို တိကျသေချာစွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အားလုံးပါဝင်သည်။ ဤအချက်သုံးချက်သည် အနာဂတ်တွင် သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဘတ်ဂျက်ရေးဆွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် လမ်းပြမြေပုံတစ်ခုအဖြစ် သင့်အား ဆောင်ရွက်ပေးသင့်ပါသည်။
In-house Data Acquisition ဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို သက်သာစေပါသလား။
ဘတ်ဂျက်ချနေစဉ်တွင်၊ သင့်အား အခမဲ့အရင်းအမြစ်များ မည်မျှကြာကြာအသုံးခံရန် တွန်းအားပေးခဲ့သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေခဲ့သည်။ ထိုအချိန်တွင်၊ အိမ်တွင်းဒေတာရယူခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်၏ ကုန်ကျစရိတ်ထိရောက်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ သင်အလိုအလျောက် အံ့သြသွားမည်ဖြစ်သည်။
အခပေးရင်းမြစ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ချီတုံချတုံဖြစ်နေသေးကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သိပြီးဖြစ်သောကြောင့် ဤကဏ္ဍသည် ၎င်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး သင့်သံသယများကို ရှင်းလင်းစေပြီး အိမ်တွင်းဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် လျှို့ဝှက်ကုန်ကျစရိတ်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။
In-house Data ရယူမှုသည် စျေးကြီးပါသလား။
အဲဒါဟုတ်ပါတယ်!
ယခု ဤနေရာတွင် တိကျသော တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကုန်ကျစရိတ်သည် သင်သုံးစွဲသည့်အရာဖြစ်သည်။ အခမဲ့အရင်းအမြစ်များကို ဆွေးနွေးနေစဉ်တွင် သင့်အား ငွေ၊ အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အိမ်တွင်းဒေတာ ရယူခြင်းတွင်လည်း အကျုံးဝင်ပါသည်။
သင့်တွင် စိတ်ကြိုက်သတ်မှတ်ထားသော touch point သို့မဟုတ် data funnels များရှိသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် သင့်တွင်ရှိမည်ဟု မဆိုလိုပါ။ စက်အဆင်သင့် ဒေတာအတွဲများ အဆုံးမှာ။ သင်ထုတ်လုပ်လိုက်သော ဒေတာသည် အများအားဖြင့် အကြမ်းခံပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိပေ။ တစ်နေရာတည်းတွင် သင်လိုအပ်သော ဒေတာအားလုံးကို သင့်တွင်ရှိနိုင်သော်လည်း ဒေတာပါ၀င်သည့်အရာသည် နေရာအနှံ့ဖြစ်လိမ့်မည်။
အဆုံးစွန်အားဖြင့် သင်သည် သင်၏ဝန်ထမ်းများ၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ မှတ်ချက်ပေးသူများ၊ အရည်အသွေးအာမခံသည့် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနှင့် အခြားအရာများကို ပေးဆောင်ရန် ကုန်ကျစရိတ်ကို ကုန်ဆုံးစေမည်ဖြစ်သည်။ မှတ်ချက်ပေးကိရိယာများနှင့် စာရင်းသွင်းမှုများအတွက် သင်လည်း သုံးစွဲမည်ဖြစ်သည်။
CMS၊ CRM နှင့် အခြားသော အခြေခံအဆောက်အဦစရိတ်များကို ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်း။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာအတွဲများတွင် ဘက်လိုက်မှုနှင့် တိကျမှုဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများရှိရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့ကို သင်ကိုယ်တိုင် စီထားရန် လိုအပ်သည်။ သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအဖွဲ့တွင် ညစ်ညမ်းမှုပြဿနာတစ်ခုရှိနေပါက၊ အဖွဲ့ဝင်အသစ်များစုဆောင်းခြင်း၊ ၎င်းတို့ကို သင်၏လုပ်ငန်းစဉ်များဆီသို့ ဦးတည်ခြင်း၊ သင်၏ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းနှင့် အခြားအရာများအတွက် သင်သုံးစွဲရမည်ဖြစ်ပါသည်။
ရေရှည်မှာ သင်လုပ်မယ့်အရာထက် ပိုအသုံးစရိတ်တွေ ကုန်ဆုံးသွားလိမ့်မယ်။ မှတ်ချက်ကုန်ကျစရိတ်လည်းရှိပါတယ်။ မည်သည့်အချိန်တွင်မဆို၊ အိမ်တွင်းဒေတာဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်မှာ-
ကုန်ကျစရိတ် = မှတ်ချက်ပေးသူအရေအတွက် * မှတ်ချက်တစ်ခုအတွက်ကုန်ကျစရိတ် + ပလပ်ဖောင်းကုန်ကျစရိတ်
သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးပြက္ခဒိန်ကို လအတန်ကြာ စီစဉ်ထားပါက၊ သင်အမြဲတမ်းကျသင့်မည့် အသုံးစရိတ်များကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် ဒေတာရယူခြင်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို စံပြဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သလော သို့မဟုတ် အခြားရွေးချယ်စရာရှိပါသလား။
အဆုံးမှအဆုံးအထိ AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုပေးသူ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
ဤပြဿနာအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အဖြေတစ်ခုရှိပြီး သင်၏ AI မော်ဒယ်များအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ရယူရန် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး စျေးနည်းသော နည်းလမ်းများရှိပါသည်။ ၎င်းတို့ကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ သို့မဟုတ် ဒေတာရောင်းချသူများဟုခေါ်သည်။
၎င်းတို့သည် သင်၏ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များနှင့် လိုအပ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာအတွဲများကို ပေးပို့ရာတွင် အထူးပြုသည့် Shaip ကဲ့သို့ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများကို ရှာဖွေခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေး၊ စုစည်းခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းစသည့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းတွင် သင်ကြုံတွေ့ရသည့် အခက်အခဲအားလုံးကို ဖယ်ရှားပေးပြီး သင်၏ AI မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်သာ အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။ ဒေတာရောင်းချသူများနှင့် ပူးပေါင်းခြင်းဖြင့် သင်သည် အရေးကြီးသောအရာများနှင့် သင်ထိန်းချုပ်နိုင်သည့်အရာများအပေါ် အာရုံစိုက်ပါ။
ထို့အပြင်၊ အခမဲ့နှင့် အတွင်းပိုင်းအရင်းအမြစ်များမှ ဒေတာအတွဲများ အရင်းအမြစ်များ စုဆောင်းခြင်းနှင့် ဆက်စပ်သော အခက်အခဲအားလုံးကိုလည်း ဖယ်ရှားပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။ အဆုံးမှအဆုံး ဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများ၏ အားသာချက်ကို သင့်အား ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်သဘောပေါက်စေရန်၊ ဤနေရာတွင် အမြန်စာရင်းတစ်ခုပါ-
- လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် သင်၏ AI မော်ဒယ်အတွက် အကိုက်ညီဆုံးဒေတာကို သင့်ထံရယူရန်အတွက် သင်၏စျေးကွက်အပိုင်း၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ လူဦးရေစာရင်းများနှင့် အခြားအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အပြည့်အဝနားလည်ပါသည်။
- ၎င်းတို့သည် ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ စာသားများ၊ အသံဖိုင်များ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အားလုံးကဲ့သို့သော သင့်ပရောဂျက်အတွက် သင့်လျော်သည်ဟု ယူဆသည့် မတူကွဲပြားသောဒေတာအစုံများကို ရင်းမြစ်ပေးနိုင်စွမ်းရှိသည်။
- ဒေတာရောင်းချသူများသည် ဒေတာကို သန့်ရှင်းစေပြီး ၎င်းကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ကာ စက်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့လာရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့် အရည်အချင်းများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများဖြင့် အမှတ်အသားပြုပါ။ ၎င်းသည် အသေးစိတ်နှင့် အချိန်ကို စေ့စေ့စပ်စပ် အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်သော ကိုယ်တိုင်အားထုတ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- သင့်တွင် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို မှတ်သားထားရန် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်ထုတ်ကုန်အသုံးပြုမှုကိစ္စသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနေရာ၌ရှိနေပါက၊ ၎င်းကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမဟုတ်သော ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်ထံမှ မှတ်သားထားပြီး တိကျသောရလဒ်များကို မျှော်လင့်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ဒေတာရောင်းချသူများအနေဖြင့်၊ ထိုသို့မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် SME လုပ်ငန်းများနှင့် လုပ်ဆောင်နေပြီး သင်၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဒေတာကို စက်မှုလုပ်ငန်းမှ စစ်ပြန်များမှ ကောင်းစွာမှတ်ယူကြောင်း သေချာစေပါသည်။
- ၎င်းတို့သည် ဒေတာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကိုလည်း ဂရုစိုက်ပြီး HIPAA သို့မဟုတ် အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ သီးခြားလိုက်နာမှု နှင့် ပရိုတိုကောများကို လိုက်နာသောကြောင့် သင်သည် ဥပဒေဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ ပုံစံအားလုံးနှင့် ဝေးဝေးနေပါ။
- ဒေတာရောင်းချသူများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအတွဲများမှ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားရာတွင် မမောနိုင်မပန်းနိုင် လုပ်ဆောင်ကြပြီး သင့်တွင် ရည်မှန်းချက်ရလဒ်များနှင့် ကောက်ချက်ချမှုများကို သေချာစေသည်။
- သင်၏ AI မော်ဒယ်များကို အကောင်းမွန်ဆုံး ထိရောက်မှု ရှိစေရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး သင်၏ နယ်ပယ်ရှိ နောက်ဆုံးပေါ် ဒေတာအတွဲများကိုလည်း သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
- သူတို့နဲ့လည်း လုပ်ရတာ လွယ်တယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာလိုအပ်ချက်များတွင် ရုတ်တရက်ပြောင်းလဲမှုများကို ၎င်းတို့ထံ ဆက်သွယ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့သည် မွမ်းမံထားသော လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သောဒေတာကို ချောမွေ့စွာ ရင်းမြစ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
ဤအချက်များဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများနှင့် မည်ကဲ့သို့ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး ရိုးရှင်းသောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို ယခုနားလည်လာပြီဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ အခိုင်အမာယုံကြည်ပါသည်။ ဤနားလည်မှုဖြင့်၊ သင့် AI ပရောဂျက်အတွက် အကောင်းဆုံးဒေတာရောင်းချသူအား သင်မည်ကဲ့သို့ရွေးချယ်နိုင်သည်ကို ရှာဖွေကြပါစို့။
သက်ဆိုင်ရာ Datasets များကို ရှာဖွေခြင်း။
သင့်စျေးကွက်ကို နားလည်ပါ၊ ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ စာသား သို့မဟုတ် အသံများ မကြာသေးမီက ဒေတာအစုံအတွက် ရင်းမြစ်အတွက် လူဦးရေစာရင်းကို နားလည်ပါ။
သက်ဆိုင်ရာဒေတာကို သန့်ရှင်းပါ။
စက်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ နားလည်နိုင်သော အရည်အချင်းများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများဖြင့် ဒေတာကို ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် တဂ်ပါ။
ဒေတာဘက်လိုက်မှု
သင့်တွင် ဦးတည်ချက်ရလဒ်များနှင့် ကောက်ချက်ချမှုများကို သေချာစေရန် ဒေတာအတွဲများမှ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားပါ။
ဒေတာများကိုမှတ်ချက်
သီးခြား domains များမှ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများသည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို မှတ်သားထားရန် ဂရုစိုက်ပါသည်။
ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း
ဥပဒေဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုများကို ဖယ်ရှားရန် HIPAA၊ GDPR သို့မဟုတ် အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ သီးခြားလိုက်နာမှု နှင့် ပရိုတိုကောများကို လိုက်နာပါ။
မှန်ကန်သော AI Data Collection ကုမ္ပဏီကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။
AI ဒေတာစုဆောင်းသည့်ကုမ္ပဏီကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အခမဲ့အရင်းအမြစ်များမှ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးခြင်း သို့မဟုတ် အချိန်ကုန်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအတွက် သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် ရိုးရှင်းသောအချက်အနည်းငယ်သာ ရှိပါသည်။
ဒေတာရောင်းချသူတစ်ဦးကို သင်စတင်ရှာဖွေသောအခါ၊ သင်သည် ယခုအချိန်အထိ ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးခဲ့ပြီးသမျှကို လိုက်နာပြီး စဉ်းစားခဲ့သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယူဆပါသည်။ သို့သော်၊ ဤတွင် အတိုချုံးပြန်ချုပ်သည်-
- သင့်တွင် ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော အသုံးအနှုန်းတစ်ခုရှိသည်။
- သင်၏စျေးကွက်အပိုင်းနှင့် ဒေတာလိုအပ်ချက်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ချမှတ်ထားပါသည်။
- သင်၏ဘတ်ဂျက်လျာထားချက်သည် မှန်ကန်ပါသည်။
- ပြီးတော့ သင်လိုအပ်တဲ့ ဒေတာပမာဏကို စိတ်ကူးတစ်ခုရှိတယ်။
ဤအရာများကို မှတ်သားထားပြီး၊ စံပြလေ့ကျင့်ရေးဒေတာဝန်ဆောင်မှုပေးသူကို မည်သို့ရှာဖွေနိုင်သည်ကို နားလည်ကြပါစို့။
Sample Dataset Litmus Test
ရေရှည်သဘောတူညီချက်ကို လက်မှတ်မထိုးမီ၊ ဒေတာရောင်းချသူအား အသေးစိတ်နားလည်ရန် အမြဲတမ်း အကြံဉာဏ်ကောင်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်ပေးဆောင်ရမည့် နမူနာဒေတာအတွဲ၏ လိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြင့် သင်၏ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို စတင်လိုက်ပါ။
၎င်းတို့သည် သင့်လိုအပ်ချက်များကို နားလည်ပြီး၊ မှန်ကန်သော ဝယ်ယူရေးဗျူဟာများ ရှိ၊ ၎င်းတို့၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် အခြားအရာများကို သိရှိပါက အကဲဖြတ်ရန် သေးငယ်သော ဒေတာအတွဲတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအချိန်တွင် သင်သည် ရောင်းချသူအများအပြားနှင့် အဆက်အသွယ်ရှိမည်ဟူသောအချက်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူအား ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး သင်၏လိုအပ်ချက်များအတွက် နောက်ဆုံးတွင် မည်သူက ပိုသင့်တော်မည်ကို အပြီးသတ်ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။
ပုံမှန်အားဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဝန်ဆောင်မှုပေးသူအများစုသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်များနှင့် ပရိုတိုကောအားလုံးကို လိုက်နာကြသည်။ သို့သော်လည်း ဘေးကင်းသောဘက်တွင်ရှိနေရန်၊ ၎င်းတို့၏ လိုက်နာမှုနှင့် မူဝါဒများကို မေးမြန်းပြီး သင်၏ရွေးချယ်မှုကို ကျဉ်းမြောင်းစေပါ။
၎င်းတို့၏ QA လုပ်ငန်းစဉ်များအကြောင်း မေးပါ။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် သူ့အလိုလိုစနစ်တကျဖြစ်ပြီး အလွှာလိုက်ဖြစ်သည်။ အကောင်အထည်ဖော်တဲ့ linear methodology ရှိတယ်။ ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ပုံနှင့်ပတ်သက်၍ စိတ်ကူးတစ်ခုရရန်၊ ၎င်းတို့၏ QA လုပ်ငန်းစဉ်များအကြောင်း မေးမြန်းပြီး ၎င်းတို့၏ ရင်းမြစ်နှင့် မှတ်စုဖော်ပြသည့် ဒေတာအတွဲများကို အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများနှင့် စာရင်းစစ်များမှတစ်ဆင့် ဖြတ်သန်းခြင်းရှိမရှိ မေးမြန်းပါ။ ဒီတစ်ခုပေးမယ်။
သင်ရရှိမည့် နောက်ဆုံးပေးပို့နိုင်သောပစ္စည်းများမှာ စက်အဆင်သင့်ဖြစ်မဖြစ် စဉ်းစားပါ။
ဒေတာဘက်လိုက်မှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်း။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများတွင် ဘက်လိုက်မှုအကြောင်း အသိပေးထားသော ဖောက်သည်ကသာ မေးပါမည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရောင်းချသူများနှင့် စကားပြောသည့်အခါ၊ ဒေတာဘက်လိုက်မှုအကြောင်းနှင့် ၎င်းတို့ထုတ်လုပ်သည့် ဒေတာအတွဲများတွင် ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားရန် မည်ကဲ့သို့ စီမံခန့်ခွဲနည်းကို ဆွေးနွေးပါ။ ဘက်လိုက်မှုကို လုံးလုံးလျားလျား ဖယ်ရှားရန် ခက်ခဲသည်ဟူသည့် အသိတရားရှိသော်လည်း ဘက်လိုက်မှုကို ရှောင်ရှားရန် ၎င်းတို့လိုက်နာရမည့် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များကို သင်သိနိုင်သေးသည်။
၎င်းတို့သည် အရွယ်အစားရှိပါသလား။
တစ်ကြိမ်တည်းပေးဆောင်ရတာကောင်းပါတယ်။ ရေရှည် သယ်ယူနိုင်ရင် ပိုကောင်းပါတယ်။ သို့သော်၊ အကောင်းဆုံးပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများသည် သင့်လုပ်ငန်းအမြင်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့်အရာဖြစ်ပြီး သင့်တိုးလာသည်နှင့်တပြိုင်နက် ၎င်းတို့၏ပေးပို့နိုင်မှုများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ လုပ်ဆောင်ပေးသည့်အရာများဖြစ်သည်။
လိုအပ်ချက်များ။
ထို့ကြောင့် လိုအပ်ပါက သင်ပြောသော ရောင်းချသူများသည် ဒေတာပမာဏ၏ အတိုင်းအတာကို အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်သည်ဆိုသည်ကို ဆွေးနွေးပါ။ တတ်နိုင်ရင် စျေးနှုန်းနည်းဗျူဟာနဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ဘယ်လိုပြောင်းမလဲ။
ကောက်ချက်
အကောင်းဆုံး AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူကိုရှာရန် ဖြတ်လမ်းကို သင်သိချင်ပါသလား။ ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။ အဆိုပါ ပျင်းစရာကောင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်များအားလုံးကို ကျော်ပြီး သင့် AI မော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးအမြင့်မားဆုံးနှင့် တိကျသောဒေတာအတွဲများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ပါ။
အခုအချိန်အထိ ဆွေးနွေးထားတဲ့ အကွက်တွေအားလုံးကို စစ်ဆေးပါတယ်။ ဤနေရာ၌ ရှေ့ဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သဖြင့် AI မော်ဒယ်လ်တစ်ခု တည်ဆောက်ရန်နှင့် အတိုင်းအတာနှင့် ဒေတာသည် အရာခပ်သိမ်း၏ ဗဟိုချက်ဖြစ်ပုံကို ကျွန်ုပ်တို့ သိပါသည်။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်ချက်သည် မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် အရင်းအမြစ်ကြွယ်ဝသည်ဟုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။ AI လေ့ကျင့်ရေးသည် ရှုပ်ထွေးသော်လည်း ဤအကြံပြုချက်များနှင့် အကြံပြုချက်များကြောင့် ၎င်းတို့ကို ပျင်းရိမှုနည်းပါးစေနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ သင်၏ထုတ်ကုန်သည် ဤအရာအားလုံးမှ နောက်ဆုံးတွင် အကျိုးရှိမည့် တစ်ခုတည်းသောဒြပ်စင်ဖြစ်သည်။
သငျသညျသဘောတူမဟုတ်လော