AI Training Data Shortage ၏ သဘောတရားသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ပြောင်းလဲနေသည်။ ကြီးမားသောစိုးရိမ်မှုတစ်ခုမှာ ခေတ်မီဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် ကောင်းမွန်သော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ ထိရောက်သောဒေတာများလိုအပ်နိုင်သည် ။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ထုတ်ပေးသည့် ဒေတာပမာဏ လျင်မြန်စွာ တိုးလာနေသော်လည်း ပြတ်တောက်မှုများ သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ချက်များ ရှိနေနိုင်သည့် အချို့သော ဒိုမိန်းများ သို့မဟုတ် ဒေတာအမျိုးအစားများ ရှိပါသည်။ အနာဂတ်ကို ခန့်မှန်းရန် ခက်ခဲသော်လည်း၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် စာရင်းဇယားများက ကျွန်ုပ်တို့သည် အချို့သောနေရာများတွင် ဒေတာနှင့်ပတ်သက်သည့် ပြတ်တောက်မှုများနှင့် ကြုံတွေ့ရနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြသည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်၊ ၎င်းတို့အား ပုံစံများကို လေ့လာရန်၊ ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်နှင့် အမျိုးမျိုးသော ခေတ်မီစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အလုပ်မျိုးစုံလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် အသုံးချသည်။
[ဖတ်ရန်- မှန်ကန်သော Off-the-Shelf AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။?]
ဒေတာပြတ်လပ်မှုအပေါ် လမ်းကြောင်းများက အဘယ်အရာကို အကြံပြုသနည်း။
ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင် ဒေတာသည် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်ကို သံသယဖြစ်စရာမရှိပါ။ သို့သော်၊ ဒေတာအားလုံးကို အလွယ်တကူရနိုင်၊ အသုံးပြုနိုင်သော သို့မဟုတ် သီးခြား AI လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် တံဆိပ်တပ်ထားခြင်းမဟုတ်ပါ။
ယုဂ် ဒေတာအရင်းအမြစ်အသစ်များကို မရရှိနိုင်ပါက သို့မဟုတ် ဒေတာထိရောက်မှု သိသိသာသာ တိုးတက်မလာပါက လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်နေသော ML မော်ဒယ်များ၏ လမ်းကြောင်းကို အကြံပြုထားသည်။
ကန့်သတ်ချက်များထက် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများသည် စက်သင်ယူမှု ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တွန်းအားပေးသင့်သည်ဟု DeepMind က ယုံကြည်သည်။ Epoch ၏ခန့်မှန်းချက်အရ မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက် ယေဘုယျအားဖြင့် ခန့်မှန်းချေ 4.6 မှ 17.2 ထရီလီယံတိုကင်များကို အသုံးပြုပါသည်။
မိမိတို့၏လုပ်ငန်းတွင် AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုလိုသော ကုမ္ပဏီများအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများကို အသုံးချရန် လိုအပ်ကြောင်း နားလည်သဘောပေါက်ရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ AI လေ့ကျင့်ရေး ဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများသည် သင့်လုပ်ငန်းတွင် ရရှိနိုင်သော အညွှန်းမပါသော အချက်အလက်များကို အာရုံစိုက်နိုင်ပြီး AI မော်ဒယ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Data ပြတ်လပ်မှုကို ဘယ်လိုကျော်လွှားမလဲ။
အဖွဲ့အစည်းများသည် Generative AI နှင့် Synthetic Data တို့ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် AI Training Data ပြတ်လပ်မှုစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားနိုင်သည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် AI မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်မှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် မည်သို့ကူညီနိုင်သည်-
Generative AI ဖြစ်သည်
GANs (Generative Adversarial Networks ကဲ့သို့ Generative AI မော်ဒယ်များ) သည် အမှန်တကယ်ဒေတာနှင့် အနီးစပ်ဆုံး ဆင်တူသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ GAN များတွင် နမူနာအသစ်များဖန်တီးရန် သင်ယူနိုင်သော ဂျင်နရေတာကွန်ရက်တစ်ခုနှင့် အစစ်အမှန်နှင့် ပေါင်းစပ်နမူနာများအကြား ခွဲခြားနိုင်သော ခွဲခြားဆက်ဆံသည့်ကွန်ရက်တစ်ခု ပါဝင်သည်။
Synthetic Data မျိုးဆက်
ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာကို စည်းမျဉ်းအခြေခံသော အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ သရုပ်ဖော်မှုများ သို့မဟုတ် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများကို အတုယူသည့် မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ဖန်တီးနိုင်သည်။ လိုအပ်သောဒေတာသည် အလွန်စျေးကြီးသောအခါ ဤနည်းလမ်းသည် အကျိုးရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI မော်ဒယ်များကို အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေခြင်းဖြင့် အမျိုးမျိုးသောမောင်းနှင်မှုအခြေအနေများကို အတုယူရန် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သော ယာဉ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
ဒေတာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပေါင်းစပ်နည်းလမ်း
ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်မှုများသည် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြတ်လပ်မှုကို ကျော်လွှားရန် အစစ်အမှန်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲ၏ ကွဲပြားမှုနှင့် အရွယ်အစားကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အစစ်အမှန်ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာဖြင့် ဖြည့်စွက်နိုင်ပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် မော်ဒယ်များအား လက်တွေ့ကမ္ဘာနမူနာများနှင့် ပေါင်းစပ်မှုပုံစံများမှ သင်ယူနိုင်စေပြီး လုပ်ငန်းတာဝန်ကို ပိုမိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်စေပါသည်။
ဒေတာအရည်အသွေးအာမခံချက်
ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ထုတ်လုပ်လိုက်သောဒေတာသည် လုံလောက်သောအရည်အသွေးရှိပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ဖြန့်ဖြူးမှုကို တိကျစွာကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေရေးသည် အရေးကြီးပါသည်။ စေ့စေ့စပ်စပ်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာအရည်အသွေးအာမခံချက်နည်းပညာများသည် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာများကို အလိုရှိသောဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် ကိုက်ညီစေပြီး AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် သင့်လျော်ကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။
သင့်စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အရည်အသွေးမြင့်၊ မှတ်စုပြုထားသောဒေတာကို ရှာဖွေနေပါသလား။
Synthetic Data ၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုဖော်ထုတ်ခြင်း။
Synthetic data သည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အရွယ်အစားကို ပေးစွမ်းပြီး အဖိုးတန်လေ့ကျင့်မှု၊ စမ်းသပ်မှုနှင့် အယ်လဂိုရီသမ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို ပံ့ပိုးပေးစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်ရေးကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ဤသည်မှာ ၎င်း၏ အားသာချက်အချို့ ဖြစ်သည်-
ပိုမိုမြင့်မားသောကုန်ကျစရိတ်ထိရောက်မှု
ပမာဏများစွာဖြင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် အမှတ်အသားပြုခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ်ပို၍ အချိန်ကုန်သော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒိုမိန်း-သီးသန့် AI မော်ဒယ်များအတွက် လိုအပ်သော ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်များစွာဖြင့် ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး လိုချင်သော ရလဒ်များကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
ဒေတာကိုရရှိနိုင်
ထပ်ဆင့်လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများပေးခြင်းဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာသည် ဒေတာရှားပါးမှုပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား ဒေတာအများအပြားကို လျင်မြန်စွာထုတ်ပေးနိုင်ပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏ စိန်ခေါ်မှုကို ကျော်လွှားနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ထိန်းသိမ်းခြင်း။
လူတစ်ဦးချင်းစီနှင့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် မူရင်းဒေတာပုံစံများကို ထိန်းသိမ်းခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ အချက်အလက်အစစ်အမှန်များအစား တစ်ဦးချင်းကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်ကို မထိခိုက်စေဘဲ ချောမွေ့စွာ လွှဲပြောင်းနိုင်ပါသည်။
ဒေတာကွဲပြားမှု
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတွင် ကွဲပြားမှုများ တိုးမြင့်လာစေရန် သီးသန့်ကွဲပြားမှုများဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဤကွဲပြားမှုသည် AI မော်ဒယ်များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် အသုံးချသည့်အခါ ယေဘုယျသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည့် ကျယ်ပြန့်သောအခြေအနေများမှ သင်ယူရန် ကူညီပေးသည်။
ဇာတ်လမ်းသရုပ်သကန်
သီးခြားအခြေအနေများ သို့မဟုတ် ပတ်ဝန်းကျင်များကို အတုယူသည့်အခါ ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာသည် အဖိုးတန်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပကတိပတ်ဝန်းကျင်များဖန်တီးရန်နှင့် မောင်းနှင်မှုအခြေအနေများ၊ လမ်းအပြင်အဆင်များနှင့် ရာသီဥတုအခြေအနေအမျိုးမျိုးကို အတုယူရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာကို အလိုအလျောက်မောင်းနှင်မှုတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ဖြန့်ကျက်ခြင်းမပြုမီ AI မော်ဒယ်များကို အကြမ်းပတမ်း လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
AI Training Data Shortage စိန်ခေါ်မှုများကို ဖယ်ရှားရာတွင် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် အရေးကြီးပါသည်။ မတူကွဲပြားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် တိကျသော၊ ကြံ့ခိုင်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်နိုင်စေပြီး အလိုရှိသော အလုပ်အသွားအလာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် AI လေ့ကျင့်ရေး ဒေတာပြတ်လပ်မှု၏ အနာဂတ်သည် ဒေတာစုဆောင်းမှုနည်းပညာများ တိုးတက်မှုများ၊ ဒေတာပေါင်းစပ်မှု၊ ဒေတာမျှဝေခြင်းဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်များနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများ အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန်၊ ငါတို့အသင်းကိုဆက်သွယ်ပါ.
