လေ့ကျင့်မှုဒေတာအပေါ် မတူကွဲပြားခြင်း၏သက်ရောက်မှု

ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ကွဲပြားသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

Artificial Intelligence နှင့် Big Data တို့သည် ဒေသဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဦးစားပေးပြီး ကမ္ဘာကြီးကို နက်နဲသောနည်းလမ်းများစွာဖြင့် ပြောင်းလဲပေးနေစဉ်တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပြဿနာများအတွက် အဖြေရှာရန် အလားအလာရှိသည်။ AI သည် အိမ်များမှ အလုပ်ခွင်များအထိ၊ ဆက်တင်များအားလုံးတွင် ဖြေရှင်းချက်အားလုံးကို ယူဆောင်လာပါသည်။ AI ကွန်ပျူတာများနှင့်အတူ စက်သင်ယူ လေ့ကျင့်ရေးသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အပြုအမူနှင့် စကားစမြည်များကို အလိုအလျောက် မဟုတ်ဘဲ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သည့် ပုံစံဖြင့် တုပနိုင်သည်။

သို့သော်လည်း AI သည် ပါဝင်မှုပြဿနာနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပြီး မကြာခဏ ဘက်လိုက်ပါသည်။ ကံအားလျော်စွာပဲ ပြောမှာပဲ။ ဉာဏ်ရည်တုကျင့်ဝတ် မတူကွဲပြားသော လေ့ကျင့်မှုဒေတာမှတဆင့် မသိစိတ်ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ကွဲပြားမှုနှင့် ပေါင်းစည်းမှုဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် ပိုမိုဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်သည်။

AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကွဲပြားမှု၏ အရေးပါမှု

Ai Training Data Diversity တစ်ခုက အခြားတစ်ခုကို သက်ရောက်မှုရှိပြီး AI ဖြေရှင်းချက်၏ ရလဒ်ကို သက်ရောက်မှုရှိသောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ကွဲပြားမှုနှင့် အရည်အသွေးသည် ဆက်စပ်နေသည်။ AI ဖြေရှင်းချက်၏အောင်မြင်မှုသည် ၎င်းပေါ်တွင်မူတည်သည်။ ဒေတာမျိုးစုံ အဲဒါကို လေ့ကျင့်ထားတယ်။ ဒေတာ ကွဲပြားမှုသည် AI ကို အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် တားဆီးပေးသည် - ဆိုလိုသည်မှာ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာများမှ လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် သင်ယူခြင်းသာ ဖြစ်သည်။ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်လွန်းသဖြင့် AI မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုံးမပြုသည့်ဒေတာကို စမ်းသပ်သောအခါ ရလဒ်များကို မပေးနိုင်ပါ။

AI သင်တန်း၏ လက်ရှိအခြေအနေ ဒေတာ

ဒေတာမညီမျှခြင်း သို့မဟုတ် ကွဲပြားမှုမရှိခြင်းသည် တရားမျှတမှုမရှိခြင်း၊ ကျင့်ဝတ်သိက္ခာမဲ့ခြင်းနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းများကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းဖြစ်စေသော AI ဖြေရှင်းချက်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော် AI ဖြေရှင်းချက်များနှင့် ဒေတာကွဲပြားမှုသည် မည်သို့နှင့် အဘယ်ကြောင့် ဆက်စပ်နေသနည်း။

အတန်းအားလုံး၏ မညီမျှသော ကိုယ်စားပြုမှုသည် မျက်နှာများကို လွဲမှားစွာ ခွဲခြားသိမြင်ခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သွားစေသည် - အရေးကြီးသော ကိစ္စတစ်ခုမှာ လူမည်းစုံတွဲအား 'ဂေါ်ရီလာများ' အဖြစ် သတ်မှတ်ပေးသော Google Photos ဖြစ်သည်။ Meta သည် အသုံးပြုသူသည် 'မျောက်ဝံကောင်များ၏ ဗီဒီယိုများကို ဆက်လက်ကြည့်ရှုလိုသည်ဖြစ်စေ အသုံးပြုသူသည် လူမည်းအမျိုးသားများ၏ ဗီဒီယိုကို ကြည့်ရှုရန် သတိပေးသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အထူးသဖြင့် chatbots များတွင် လူမျိုးရေး သို့မဟုတ် လူမျိုးရေးလူနည်းစုများကို မမှန်ကန်သော သို့မဟုတ် မလျော်ကန်သော အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် AI လေ့ကျင့်ရေးစနစ်များတွင် ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ 2019 ခုနှစ် အစီရင်ခံစာအရ သိရသည်။ ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းစနစ်များ - AI တွင် လိင်၊ လူမျိုး၊ စွမ်းအားAI ၏ ဆရာများ၏ 80% ကျော်သည် အမျိုးသားများဖြစ်ကြသည်၊ FB ပေါ်ရှိ AI သုတေသီအမျိုးသမီးများသည် Google တွင် 15% နှင့် 10% သာပါဝင်သည်။

AI စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ကွဲပြားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ သက်ရောက်မှု

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ကွဲပြားမှု၏သက်ရောက်မှု ဒေတာကိုယ်စားပြုမှုမှ သီးခြားအုပ်စုများနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းများကို ဖယ်ထုတ်ခြင်းသည် လွဲမှားသော အယ်လဂိုရီသမ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။

အချို့သော လူမျိုးစု သို့မဟုတ် အုပ်စုများကို နမူနာယူခြင်းဖြင့် ဒေတာဘက်လိုက်မှုကို မကြာခဏဆိုသလို ဒေတာစနစ်များတွင် မတော်တဆ ထည့်သွင်းမိပါသည်။ ကွဲပြားသောမျက်နှာများတွင် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းစနစ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသောအခါ၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်သည် မျက်နှာအင်္ဂါများ၏ အနေအထားနှင့် အရောင်ကွဲပြားမှုများကဲ့သို့သော သီးခြားအင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

တံဆိပ်များ မမျှတသော ကြိမ်နှုန်းရှိခြင်း၏ နောက်ရလဒ်တစ်ခုမှာ စနစ်သည် လူနည်းစုအား အချိန်တိုအတွင်း အထွက်တစ်ခု ထုတ်လုပ်ရန် ဖိအားပေးသောအခါတွင် ကွဲလွဲမှုတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။

ယနေ့သင်၏ AI သင်တန်းအချက်အလက်လိုအပ်ချက်ကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။

AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကွဲပြားမှုရရှိခြင်း။

တစ်ဖက်တွင်၊ မတူကွဲပြားသောဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းသည်လည်း စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချို့သော အတန်းများတွင် အချက်အလက် နည်းပါးခြင်းသည် ကိုယ်စားပြုမှု နည်းသွားနိုင်သည်။ AI developer အဖွဲ့များကို ကျွမ်းကျင်မှု၊ လူမျိုးရေး၊ လူမျိုးရေး၊ ကျား၊ ထို့အပြင်၊ AI တွင် ဒေတာကွဲပြားမှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းအဆင့်တွင် မတူကွဲပြားမှုများကို ပေါင်းစည်းခြင်းတို့ကို ပြုပြင်ရန်ကြိုးစားခြင်းအစား go ဟူသော စကားလုံးမှ ၎င်းကို ရင်ဆိုင်ရန်ဖြစ်သည်။

AI နှင့်ပတ်သက်သော အရှိန်အဟုန်သည် မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ၊ ၎င်းသည် လူသားများမှ စုဆောင်း၊ ရွေးချယ်ထားသော၊ လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် ဒေတာများအပေါ်တွင် မူတည်နေသေးသည်။ လူသားများ၏ မွေးရာပါ ဘက်လိုက်မှုသည် ၎င်းတို့စုဆောင်းထားသော ဒေတာတွင် ထင်ဟပ်နေမည်ဖြစ်ပြီး၊ ဤမသိစိတ်တွင် ဘက်လိုက်မှုသည် ML မော်ဒယ်များထဲသို့ စိမ့်ဝင်လာပါသည်။ 

မတူကွဲပြားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ စုဆောင်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် အဆင့်များ

သင်တန်းတွင် Data Diversity ပါဝင်ခြင်း။

ဒေတာကွဲပြားမှု အားဖြင့်အောင်မြင်နိုင်သည်-

  • ကိုယ်စားပြု အောက်တန်းကျသော အတန်းများမှ ဒေတာများကို များများထည့်ကာ သင့်မော်ဒယ်လ်များကို မတူညီသော ဒေတာအချက်များထံ ဖော်ထုတ်ပါ။ 
  • မတူညီသော ဒေတာရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်းဖြင့်။ 
  • ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာအတွဲအသစ်များကို တိုးမြှင့်/ထည့်သွင်းရန် ဒေတာအတွဲများကို အတုအယောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် မူလဒေတာအချက်များနှင့် ကွဲပြားစွာကွဲပြားသည်။ 
  • AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် လျှောက်ထားသူများကို ငှားရမ်းသည့်အခါ၊ အလုပ်နှင့်မသက်ဆိုင်သော အချက်အလက်အားလုံးကို လျှောက်လွှာမှ ဖယ်ရှားပါ။ 
  • မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှု တိုးတက်စေခြင်း။ 
  • မတူကွဲပြားမှုကို တည်ဆောက်ရန် စည်းမျဉ်းများကို မိတ်ဆက်ခြင်း။ AI တွင်ပါဝင်မှု အောက်ခြေအဆင့်မှ စနစ်များ။ အမျိုးမျိုးသောအစိုးရများသည် မတူကွဲပြားမှုများကိုသေချာစေရန်နှင့် AI ဘက်လိုက်မှုများအား လျော့ပါးစေရန်အတွက် လမ်းညွှန်ချက်များကို ရေးဆွဲထားပြီး မမျှတသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးပါသည်။ 

[ ဖတ်ရှုရန်- AI လေ့ကျင့်ရေး ဒေတာစုဆောင်းခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ။ ]

ကောက်ချက်

လက်ရှိတွင်၊ နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများနှင့် သင်ကြားရေးစင်တာအနည်းငယ်သာ AI ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်ထုတ်လုပ်ရာတွင် သီးသန့်ပါဝင်နေပါသည်။ ဤအထက်တန်းစားနေရာများသည် ဖယ်ထုတ်မှု၊ ခွဲခြားဆက်ဆံမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုတို့၌ နက်နဲသည်။ သို့သော်၊ ဤအရာများသည် AI တီထွင်နေသည့်နေရာများဖြစ်ပြီး၊ ဤအဆင့်မြင့် AI စနစ်များ၏နောက်ကွယ်ရှိ ယုတ္တိဗေဒသည် ကိုယ်စားပြုလက်အောက်ခံအုပ်စုများမှ ပေးဆောင်သော တူညီသောဘက်လိုက်မှု၊ ခွဲခြားဆက်ဆံမှုနှင့် ဖယ်ထုတ်မှုတို့ဖြင့် ပြည့်နေပါသည်။ 

မတူကွဲပြားမှုနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှု မရှိခြင်းတို့ကို ဆွေးနွေးနေချိန်တွင် ၎င်းအကျိုးခံစားခွင့်ရှိသူများနှင့် ၎င်းကို ထိခိုက်စေမည့်သူများကို မေးခွန်းထုတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ 'သာမန်' လူတစ်ဦး၏ အယူအဆကို တွန်းအားပေးခြင်းဖြင့် AI သည် 'အခြားသူများ' ကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့လည်း ကြည့်ရှုသင့်သည်။ 

ပါဝါဆက်ဆံရေး၊ သာတူညီမျှမှုနှင့် တရားမျှတမှုကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းမရှိဘဲ AI ဒေတာတွင် မတူကွဲပြားမှုများကို ဆွေးနွေးခြင်းသည် ပိုမိုကြီးမားသော ပုံရိပ်ကို ပြသမည်မဟုတ်ပါ။ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် မတူကွဲပြားမှုများ၏ နယ်ပယ်ကို အပြည့်အဝနားလည်ရန်နှင့် လူသားများနှင့် AI တို့သည် ဤအကျပ်အတည်းကို မည်ကဲ့သို့ လျော့ပါးစေနိုင်ကြောင်း၊ Shaip ရှိ အင်ဂျင်နီယာများထံ ဆက်သွယ်ပါ။. သင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအတွက် ကွဲပြားပြီး ကွဲပြားသောဒေတာများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် မတူကွဲပြားသော AI အင်ဂျင်နီယာများရှိသည်။ 

လူမှုဝေမျှမယ်