အရည်အသွေး ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအား အားကောင်းစေသည်။

Artificial Intelligence သည် ကွန်ပြူတာစနစ်များနှင့် လူသားကဲ့သို့အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ Machine Learning သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်းတွင် လူသားဉာဏ်ရည်ကို တုပရန် ဤစက်များကို လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ သို့သော် ဤအဆင့်မြင့် ML နှင့် AI ကိရိယာများသည် အဘယ်အရာက စွမ်းဆောင်နိုင်သနည်း။ အချက်အလက်မှတ်ချက်။

ဒေတာသည် ML အယ်လဂိုရီသမ်များကို စွမ်းအားပေးသည့် ကုန်ကြမ်းပစ္စည်းဖြစ်သည် - သင်ဒေတာများများသုံးလေ၊ AI ထုတ်ကုန်သည် ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ဒေတာအမြောက်အမြားကို သုံးစွဲခွင့်ရရှိရန် အလွန်အရေးကြီးသော်လည်း ဖြစ်နိုင်ခြေရလဒ်များထွက်ပေါ်ရန် ၎င်းတို့ကို တိကျစွာ မှတ်ကျောက်တင်ထားကြောင်း သေချာစေရန်လည်း အလားတူအရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာမှတ်ချက်သည် အဆင့်မြင့်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ တိကျသော ML အယ်လဂိုရီသမ်စွမ်းဆောင်ရည်နောက်ကွယ်ရှိ ဒေတာစွမ်းအားစုဖြစ်သည်။

AI လေ့ကျင့်ရေးတွင် ဒေတာမှတ်ချက်များ၏ အခန်းကဏ္ဍ

ဒေတာမှတ်ချက်များသည် ML လေ့ကျင့်ရေးနှင့် AI ပရောဂျက်များ၏ အလုံးစုံအောင်မြင်မှုအတွက် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် သီးခြားရုပ်ပုံများ၊ ဒေတာ၊ ရည်ရွယ်ချက်များနှင့် ဗီဒီယိုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲရန် စက်အတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေရန် ၎င်းတို့အား အညွှန်းတပ်ပေးပါသည်။ တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကိုပြုလုပ်ရန် ML မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် လူသားဦးဆောင်သည့်တာဝန်ဖြစ်သည်။

ဒေတာမှတ်စုများကို တိကျစွာလုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိပါက၊ ML algorithm သည် ရည်ညွှန်းချက်များကို အရာဝတ္ထုများနှင့် အလွယ်တကူ ချိတ်ဆက်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

AI စနစ်များအတွက် မှတ်သားထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှု

ဒေတာမှတ်စာသည် ML မော်ဒယ်များ၏ တိကျသောလုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဒေတာမှတ်ချက်များ၏ တိကျမှုနှင့် တိကျမှုနှင့် AI ပရောဂျက်၏ အောင်မြင်မှုတို့ကြား အငြင်းပွားနိုင်သော ဆက်စပ်မှုတစ်ခုရှိသည်။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI စျေးကွက်တန်ဖိုးသည် 119 ခုနှစ်တွင် $2022 ဘီလီယံရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းရပြီး၊ 1,597 အားဖြင့် $ 2030 ဘီလီယံအထိကာလအတွင်း CAGR 38% ဖြင့် ကြီးထွားလာသည်။ AI ပရောဂျက်တစ်ခုလုံးသည် အရေးကြီးသောအဆင့်များစွာကို ဖြတ်သန်းနေသော်လည်း ဒေတာဖော်ပြချက်အဆင့်သည် သင့်ပရောဂျက်သည် အထူးခြားဆုံးအဆင့်တွင် ရှိနေသည့်နေရာဖြစ်သည်။

ဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်းသည် သင့်ပရောဂျက်ကို များစွာအထောက်အကူဖြစ်စေမည်မဟုတ်ပါ။ သင်၏ AI ပရောဂျက်ကို အောင်မြင်စွာအကောင်အထည်ဖော်ရန် သင်သည် အရည်အသွေးမြင့်ပြီး သက်ဆိုင်ရာဒေတာအမြောက်အမြား လိုအပ်ပါသည်။ ML ပရောဂျက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် သင့်အချိန်၏ ခန့်မှန်းခြေ 80% ကို အညွှန်းတပ်ခြင်း၊ ပွတ်တိုက်ခြင်း၊ စုစည်းခြင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ တိုးချဲ့ခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းစသည့် ဒေတာဆိုင်ရာ အလုပ်များတွင် အသုံးပြုပါသည်။

ဒေတာမှတ်စုသည် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပင်ကိုယ်စိတ်ဆန္ဒကို ပုံဖော်နိုင်ခြင်း၊ မရေရာသော ဖြတ်ကျော်ခြင်းနှင့် မသေချာမရေရာသော အချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ခြင်းတို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့တွင် လူသားများ ကွန်ပျူတာများထက် အားသာချက်ရှိသည့် နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Data Annotation က ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။

သင်၏ ဉာဏ်ရည်တုဖြေရှင်းချက်၏ တန်ဖိုးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာထည့်သွင်းမှု အရည်အသွေးပေါ်တွင် များစွာမူတည်ပါသည်။

စက်သည် ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့ ပုံများကို မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။ လေ့ကျင့်မှုမှတဆင့် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန် လေ့ကျင့်ပေးရန်လိုအပ်သည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် ကျယ်ပြန့်သောအပလီကေးရှင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် - ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောဖြေရှင်းနည်းများ - ဒေတာမှတ်စုတွင် မည်သည့်အမှားအယွင်းမဆို အန္တရာယ်ရှိနိုင်သော ဂယက်ရိုက်တတ်ပါသည်။

သင်၏ AI ဖြေရှင်းချက်သည် ၎င်း၏စွမ်းရည်အပြည့်ဖြင့် အလုပ်လုပ်ကြောင်း ဒေတာမှတ်ချက်ပေးသည်။ ပုံစံများနှင့်ဆက်စပ်မှုများမှတဆင့်၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်ကိုတိကျစွာအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် ML မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်း၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန်နှင့် လိုအပ်သောလုပ်ဆောင်မှုပြုလုပ်ရန် အလွန်အမျိုးအစားခွဲခြားပြီး မှတ်စုများလိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ. မှတ်ချက်တွင် ဒေတာအတွဲရှိ အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကို တဂ်လုပ်ခြင်း၊ ကူးယူခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းတို့ဖြင့် လိုအပ်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ML မော်ဒယ်ကို ပြသသည်။

ကြီးကြပ်သင်ယူသည်

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာမှတ်စာများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ မလေ့လာမီ၊ ကြီးကြပ်ပြီး ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုမှတစ်ဆင့် ဒေတာမှတ်ချက်များကို ဖော်ထုတ်လိုက်ကြပါစို့။

စက်သင်ယူမှု ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှု၏ အမျိုးအစားခွဲတစ်ခုသည် ကောင်းစွာတံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲ၏အကူအညီဖြင့် AI မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုကို ညွှန်ပြသည်။ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းတစ်ခုတွင်၊ အချို့သောဒေတာများကို တိကျစွာ တဂ်လုပ်ထားပြီး အမှတ်အသားပြုထားပါသည်။ ဒေတာအသစ်များနှင့် ထိတွေ့သောအခါတွင် ML မော်ဒယ်သည် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်အပေါ် အခြေခံ၍ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုရရှိရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ML မော်ဒယ်သည် အမျိုးမျိုးသောအဝတ်အစားများ ပြည့်နေသော ဗီရိုတစ်ခုပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ လေ့ကျင့်ရေး၏ ပထမအဆင့်မှာ အထည်တစ်မျိုးစီ၏ ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် ဂုဏ်ရည်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို အမျိုးမျိုးသောအဝတ်အစားများဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးရမည်ဖြစ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်မှုအပြီးတွင် စက်သည် ၎င်း၏ယခင်အသိပညာ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်မှုကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သီးခြားအ၀တ်အထည်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို အမျိုးအစားခွဲခြင်း (အမျိုးအစားအလိုက်) နှင့် ဆုတ်ယုတ်မှု (တန်ဖိုးအစစ်အမှန်ပေါ်အခြေခံ၍) ဟူ၍ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။

ဒေတာဖော်ပြချက်သည် AI စနစ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိပုံ

ဒေတာသည် တစ်ခုတည်းသော အရာမဟုတ်ပါ - ၎င်းသည် မတူညီသောပုံစံများ - စာသား၊ ဗီဒီယိုနှင့် ရုပ်ပုံတို့ကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာမှတ်စုသည် ကွဲပြားသောပုံစံများဖြင့် လာသည်ဟု ပြောနေစရာမလိုပေ။

စက်သည် မတူညီသော အရာများကို နားလည်ပြီး တိကျစွာခွဲခြားနိုင်စေရန်အတွက်၊ Nameed Entity Tagging ၏ အရည်အသွေးကို အလေးထားရန် အရေးကြီးပါသည်။ တဂ်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်းတွင် အမှားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ML သည် Amazon – e-commerce စတိုး၊ မြစ် သို့မဟုတ် ကြက်တူရွေးကြားတွင် ခွဲခြား၍မရပါ။

ထို့အပြင်၊ ဒေတာမှတ်စုသည် လူသားများအတွက် သဘာဝအလျောက်ရရှိသည့် အရည်အသွေးဖြစ်သည့် သိမ်မွေ့သောရည်ရွယ်ချက်ကို စက်များကို မှတ်မိစေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသော ဆက်သွယ်ပြောဆိုကြပြီး လူသားများသည် အတိအလင်း ဖော်ပြထားသော အတွေးအမြင်များနှင့် အဓိပ္ပာယ်သက်ရောက်သော မက်ဆေ့ချ်များကို နားလည်ကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာမှ ပြန်ကြားချက်များ သို့မဟုတ် သုံးသပ်ချက်များသည် အပြုသဘောနှင့် အနုတ်လက္ခဏာ နှစ်မျိုးလုံး ဖြစ်နိုင်ပြီး ML သည် နှစ်ခုလုံးကို နားလည်နိုင်သင့်သည်။ 'နေရာကောင်း။ ထပ်သွားဦးမယ်။' ၎င်းသည် 'မည်မျှ ကြီးကျယ်သော နေရာဖြစ်ခဲ့ဖူးသည်! ဒီနေရာကို ငါတို့ကြိုက်ဖူးတယ်!' အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်ပြီး၊ လူ့မှတ်စာသည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုလွယ်ကူစေနိုင်သည်။