Open-Source သို့မဟုတ် Crowdsourced Datasets သည် AI ကိုလေ့ကျင့်ရာတွင်ထိရောက်မှုရှိပါသလား။

စျေးပေါတဲ့ Datasets များ၏စစ်မှန်သောကုန်ကျစရိတ်

သူတို့ကမင်းဘာအတွက်ပေးဆပ်ရတယ်ဆိုတာကိုပြောပြီးအချက်အလက်တွေနဲ့ပတ်သက်လာရင်အထူးသဖြင့်မှန်ကန်တယ်။ မင်းရဲ့ AI ပုံစံအတွက်အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ်မင်းက open source ဒါမှမဟုတ် crowdsourced data တွေကိုသုံးတယ်ဆိုရင်မင်းကဒီအားနည်းချက်တွေကိုဆန့်ကျင်သည့်ကံကြမ္မာကိုသုံးလိမ့်မယ်လို့မျှော်လင့်နိုင်တယ်။

1. တိကျမှန်ကန်မှုကိုလျှော့ချသည်

   အခမဲ့သို့မဟုတ်စျေးပေါသောဒေတာများသည်သီးခြားinရိယာတစ်ခုတည်းတွင်ကြုံတွေ့ရပြီး၎င်းသည် AI ဖွံ့ဖြိုးရေးကြိုးပမ်းမှုများကိုတိကျစွာဖျက်ဆီးပစ်ရန်အလားအလာရှိသည်။ ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ တီထွင်ထားသောပုံစံများသည်ယေဘူယျအားဖြင့်အချက်အလက်များကြောင့်ပျံ့နှံ့နေသောအရည်အသွေးဆိုင်ရာပြissuesနာများကြောင့်ဖြစ်သည်။ အချက်အလက်များကိုအမည်ဝှက်ဖြင့်လူစုလူဝေးဖြင့်ပြုလုပ်သောအခါအလုပ်သမားများသည်မလိုလားအပ်သောရလဒ်များအတွက်တာ ၀ န်မရှိကြပါ။ မတူညီသောနည်းစနစ်များနှင့်အတွေ့အကြုံအဆင့်များသည်အချက်အလက်နှင့်အဓိကမကိုက်ညီသည်။

2. ယှဉ်ပြိုင်မှုပိုများလာခြင်း -

   လူတိုင်းသည် open source data ဖြင့်အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာကုမ္ပဏီများစွာသည်ထိုသို့ပြုလုပ်နေကြသည်။ ပြိုင်ဘက်အသင်းနှစ်ခုသည်တူညီသောသွင်းအားစုများနှင့်အတူတကွအလုပ်လုပ်သောအခါ၎င်းတို့သည်တူညီသော (သို့မဟုတ်အနည်းဆုံးသိသိသာသာအလားတူ) ရလဒ်များကိုအဆုံးသတ်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ စစ်မှန်သောကွဲပြားခြားနားမှုမရှိပဲနှင့်သင်သည်သုံးစွဲသူတိုင်း၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဒေါ်လာနှင့်မီဒီယာလွှမ်းခြုံမှုအတွက်တန်းတူညီမျှယှဉ်ပြိုင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ စိန်ခေါ်မှုရှိသောစီးပွားရေးအခင်းအကျင်းတွင်သင်ထိုသို့လုပ်ကိုင်လိုသည်မဟုတ်ပါ။

3. တည်ငြိမ်သောအချက်အလက်များ

   သင့်ရဲ့ပါဝင်ပစ္စည်းများအရေအတွက်နှင့်အရည်အသွေး flux အတွက်အဆက်မပြတ်ရှိရာစာရွက်အောက်ပါဆိုပါစို့။ များစွာသောပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်ဒေတာအစုများကိုစဉ်ဆက်မပြတ်အဆင့်မြှင့်တင်ပြီး၊ ဤအသစ်ပြောင်းခြင်းများသည်တန်ဖိုးရှိသောဖြည့်စွက်မှုများဖြစ်နိုင်သော်လည်းသူတို့သည်သင်၏စီမံကိန်း၏သမာဓိကိုလည်းခြိမ်းခြောက်နိုင်သည်။ လျှို့ဝှက် open-source data တစ်ခုမှအလုပ်လုပ်ခြင်းသည်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော option တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းသည် updates များနှင့်အသစ်ဖြည့်စွက်မှုများမှသင်အကျိုးမရှိဟုဆိုလိုသည်။

4. ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများ

   ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်အချက်အလက်အစုသည်သင်၏တာ ၀ န်မဟုတ်ပါ - သင်၏ AI algorithm ကိုလေ့ကျင့်ရန်သူတို့ကိုအသုံးချသည်အထိ။ ဒါဟာ Database ကိုသင့်လျော်ခြင်းမရှိဘဲလူသိရှင်ကြားထုတ်ပြန်ခဲ့ဖြစ်နိုင်ပါတယ် ဖယ်ထုတ်ခြင်း အချက်အလက်များ၏ဆိုလိုတာကစားသုံးသူအချက်အလက်ကာကွယ်ခြင်းဥပဒေကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်သင်သည်ဖောက်သည်အချက်အလက်ကာကွယ်ခြင်းဥပဒေများကိုချိုးဖောက်နိုင်သည်ဟုဆိုလိုသည်။ ကွဲပြားခြားနားသောသတင်းအချက်အလက်ရင်းမြစ်နှစ်ခုကိုအသုံးပြုခြင်းသည်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်များကိုတစ်ခုချင်းစီတွင်ပါရှိသည့်အခြားအမည်မသိသောအချက်အလက်များကိုချိတ်ဆက်ရန်ဖြစ်နိုင်သည်။

ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်သို့မဟုတ်လူစုလူဝေးအရင်းအမြစ်များမှအချက်အလက်များသည်နှစ်သက်ဖွယ်ကောင်းသောစျေးနှုန်းဖြင့်လာသည်။ သို့သော်အမြင့်ဆုံးအဆင့်တွင်ယှဉ်ပြိုင်။ အနိုင်ရသောပြိုင်ကားများသည်အသုံးပြုသောကား၏မောင်းနှင်မှုကိုမမောင်းနှင်ပါ။

သင်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံတဲ့အခါ Shaip မှရရှိသောအချက်အလက်စာရင်းသင်သည်အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲသောလုပ်သားအင်အား၏ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုနှင့်အရည်အသွေး၊ ရင်းမြစ်မှမှတ်စုများအထိအဆုံးသတ် ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်သင့်မော်ဒယ်၏အသုံးပြုမှုကိုအပြည့်အဝနားလည်နိုင်ရန်နှင့်သင့်အားအကြံဥာဏ်ပေးနိုင်မည့်အိမ်တွင်းစက်မှုလုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူများကိုသင်ဝယ်ယူနေသည်။ သင်၏ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန်အကောင်းဆုံး သင့်ရဲ့အတိအကျသတ်မှတ်ချက်များနှင့်အညီ curated ရဲ့ဒေတာနှင့်အတူကျနော်တို့လုပ်နိုင်ပါတယ် သင့်ရဲ့မော်ဒယ်အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံး output ကိုထုတ်လုပ်ကူညီပေးပါ နည်းပါးတဲ့ကြားမှာ, သင်၏အောင်မြင်မှုအရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့်နောက်ဆုံးမှာသင်ပိုက်ဆံချွေတာ။