AI ပရောဂျက်တစ်ခုအတွက် သင်လိုအပ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အကောင်းဆုံးပမာဏမှာ မည်မျှရှိသနည်း။

Data နည်းပါးလွန်းခြင်း၏ အားနည်းချက်များ 

ပရောဂျက်တစ်ခုသည် ဒေတာအမြောက်အမြား လိုအပ်နေသည်မှာ ထင်ရှားသည်ဟု သင်ထင်ကောင်းထင်နိုင်သော်လည်း တစ်ခါတစ်ရံတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာကို ရယူနိုင်သည့် လုပ်ငန်းကြီးများသည်ပင် ၎င်းကို ရယူရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ အကန့်အသတ် သို့မဟုတ် ကျဉ်းမြောင်းသော ဒေတာပမာဏအတွက် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ရပ်တန့်သွားနိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ၎င်းတို့၏ အလားအလာများ အပြည့်အဝရရှိရန်နှင့် မှားယွင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်နိုင်ခြေကို တိုးစေသည်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာလိုအပ်ချက်များကို ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်ရန် ရွှေစည်းမျဉ်းမရှိသော်လည်း ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ကြုံတွေ့ရသည်ထက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများထားရှိခြင်းသည် အမြဲတမ်းပိုကောင်းပါသည်။ သင့်မော်ဒယ်ခံစားနေရသည့် ဒေတာကန့်သတ်ချက်သည် သင့်ပရောဂျက်၏ ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်သည်။  

Datasets တွေ ပိုလိုအပ်ရင် ဘာလုပ်ရမလဲ

လူတိုင်းသည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ရယူသုံးစွဲလိုကြသော်လည်း၊ ပြုလုပ်သည်ထက် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ အရည်အသွေးနှင့် ကွဲပြားမှုရှိသော ဒေတာအတွဲအမြောက်အမြားကို ရယူသုံးစွဲနိုင်မှုသည် ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဤတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား ဒေတာစုဆောင်းမှု ပိုမိုလွယ်ကူစေရန် ဗျူဟာမြောက်အဆင့်များကို ပေးထားပါသည်။

Dataset ကိုဖွင့်ပါ။ 

Open datasets များကို အများအားဖြင့် အခမဲ့ဒေတာ၏ 'ကောင်းသောရင်းမြစ်' အဖြစ် သတ်မှတ်ကြသည်။ ၎င်းသည် အမှန်ဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ အဖွင့်ဒေတာအတွဲများသည် ကိစ္စအများစုတွင် ပရောဂျက်လိုအပ်သည့်အရာမဟုတ်ပေ။ အစိုးရရင်းမြစ်များ၊ EU Open data portals၊ Google Public data explorers နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ဒေတာများကို ၀ယ်ယူနိုင်သည့် နေရာများစွာရှိပါသည်။ သို့သော်၊ ရှုပ်ထွေးသောပရောဂျက်များအတွက် open datasets ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အားနည်းချက်များစွာရှိသည်။

ထိုသို့သော ဒေတာအတွဲများကို သင်အသုံးပြုသောအခါ အန္တရာယ်ရှိသည်။ လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်မှု မမှန်ကန်သော သို့မဟုတ် ပျောက်ဆုံးနေသောဒေတာအတွက် သင့်မော်ဒယ်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနည်းလမ်းများကို ယေဘူယျအားဖြင့် မသိရသောကြောင့် ပရောဂျက်၏ ရလဒ်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ ခွင့်ပြုချက်နှင့် အထောက်အထားခိုးယူမှုတို့သည် open data အရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ သိသာထင်ရှားသော အားနည်းချက်များဖြစ်သည်။

တိုးမြှင့်ထားသော ဒေတာအတွဲ 

များလာတဲ့အခါ သင်တန်းဒေတာပမာဏ သို့သော် သင့်ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်အားလုံးကို ပြည့်မီရန် မလုံလောက်ပါ၊ သင်သည် ဒေတာတိုးမြင့်ခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။ ရရှိနိုင်သောဒေတာအတွဲကို မော်ဒယ်၏လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ပြန်လည်အသုံးပြုပါသည်။

ဒေတာနမူနာများသည် ဒေတာအတွဲကို ကြွယ်ဝ၊ ကွဲပြားပြီး တက်ကြွစေသည့် အသွင်ကူးပြောင်းမှုအမျိုးမျိုးကို ခံယူမည်ဖြစ်သည်။ ပုံများနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် ဒေတာ တိုးမြှင့်ခြင်း၏ ရိုးရှင်းသော ဥပမာကို တွေ့မြင်နိုင်သည်။ ပုံတစ်ပုံအား နည်းလမ်းများစွာဖြင့် ချဲ့ထွင်နိုင်သည် - ၎င်းအား ဖြတ်တောက်ခြင်း၊ အရွယ်အစားပြောင်းလဲခြင်း၊ ရောင်ပြန်ဟပ်ခြင်း၊ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးသို့ ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး အရောင်ဆက်တင်များကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

Synthetic Data များ

ဒေတာမလုံလောက်သောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပေါင်းစပ်ဒေတာဂျင်နရေတာများသို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဦးစွာလေ့ကျင့်နိုင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် တကယ့်ကမ္ဘာဒေတာအတွဲတွင် ဖြစ်သောကြောင့် ပေါင်းစပ်သင်ယူမှုတွင် ပေါင်းစပ်သင်ယူမှုတွင် အသုံးဝင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ယာဉ်သည် အတွင်းရှိ အရာဝတ္တုများကို မှတ်မိရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်သည်။ ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို ဗီဒီယိုဂိမ်းများ။

လက်တွေ့ဘဝတွင် မရှိသည့်အခါ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အကျိုးရှိသည်။ ဒေတာလေ့ကျင့်ရန် သင်၏စမ်းသပ်မှု လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ. ထို့အပြင်၊ privacy နှင့် data sensitivity ကိုကိုင်တွယ်ရာတွင်လည်းအသုံးပြုသည်။

စိတ်ကြိုက်ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။ 

အခြားပုံစံများသည် လိုအပ်သောရလဒ်များမရရှိသောအခါ စိတ်ကြိုက်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရန်အတွက် စံပြဖြစ်နိုင်သည်။ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို ဝဘ်ခြစ်ခြင်းကိရိယာများ၊ အာရုံခံကိရိယာများ၊ ကင်မရာများနှင့် အခြားကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ သင့်မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ဒေတာအတွဲများ လိုအပ်သည့်အခါ၊ စိတ်ကြိုက်ဒေတာအတွဲများကို ဝယ်ယူခြင်းသည် မှန်ကန်သော ပြောင်းရွှေ့မှုဖြစ်နိုင်သည်။ ပြင်ပမှ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ အများအပြားသည် ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုကို ကမ်းလှမ်းကြသည်။

စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော AI ဖြေရှင်းချက်များကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် မော်ဒယ်များကို အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားရန် လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော်၊ ရလဒ်များကို ကောင်းကျိုးသက်ရောက်စေသည့် ကြွယ်ဝပြီး အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဆုပ်ကိုင်ထားရန် မလွယ်ကူပါ။ သို့သော် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများနှင့် လက်တွဲသောအခါ၊ ခိုင်မာသောဒေတာအခြေခံဖြင့် အားကောင်းသည့် AI မော်ဒယ်ကို သင်တည်ဆောက်နိုင်သည်။

သင့်တွင် ကောင်းမွန်သော ပရောဂျက်ကို စိတ်ထဲတွင်ရှိပါသလား၊ သို့သော် သင့်မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ဒေတာအတွဲများကို စောင့်ဆိုင်းနေပါသလား သို့မဟုတ် သင့်ပရောဂျက်မှ မှန်ကန်သောရလဒ်ရရှိရန် ရုန်းကန်နေပါသလား။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် ကျယ်ပြန့်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အလားအလာကို အသုံးချပါ။ ship ငါတို့ထဲက တစ်ယောက်နဲ့ စကားပြောဖြစ်တယ်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ ယနေ့တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခင်က သုံးစွဲသူများအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားပြီး အရည်အသွေးကောင်းသော ဒေတာအတွဲများကို မည်ကဲ့သို့ ပေးပို့ထားသည်ကို နားလည်ပါသည်။