Off-the-Shelf ဒေတာအတွဲ

Off-the-Shelf Training Datasets များသည် သင်၏ ML ပရောဂျက်များကို လည်ပတ်ခြင်းစတင်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြသနည်း။

အသုံးပြုခြင်းအတွက် ဆန့်ကျင်ကန့်ကွက်မှုများ ဆက်လက်ရှိနေပါသည်။ off-the-shelf dataset စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင့်မြင့်ဥာဏ်ရည်တုဖြေရှင်းနည်းများကို ဖော်ဆောင်ရန်။ သို့သော် စင်ပြင်ပရှိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများသည် ၎င်းတို့၏ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် အထူးပြုထားသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ အင်ဂျင်နီယာများနှင့် မှတ်သားသူများအတွက် အိမ်တွင်းမှုအဖွဲ့မရှိသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော အဖြေဖြစ်နိုင်ပါသည်။

အဖွဲ့အစည်းများတွင် ကြီးမားသော ML ဖြန့်ကျက်မှုများအတွက် အဖွဲ့များရှိနေသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်အတွက် လိုအပ်သော အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကို စုဆောင်းရာတွင် တစ်ခါတစ်ရံတွင် အခက်အခဲရှိသည်။

ထို့အပြင်၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဖြန့်ကျက်မှု အရှိန်အဟုန်သည် စျေးကွက်တွင် ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရရှိရန် လိုအပ်ပြီး ကုမ္ပဏီများစွာသည် ပြင်ပဒေတာအတွဲများကို မှီခိုအားထားနေရပါသည်။ off-the- ဟု သတ်မှတ်ကြပါစို့။စင်ဒေတာ၎င်းတို့အတွက် သွားရန် မဆုံးဖြတ်မီ ၎င်းတို့၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို နားလည်ပါ။

Off-the-Shelf Datasets တွေက ဘာတွေလဲ။

သင်တန်းဒေတာလိုင်စင် စင်ပြင်ပရှိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲသည် AI ဖြေရှင်းချက်များအား ၎င်းတို့တွင် စိတ်ကြိုက်ဒေတာတည်ဆောက်ရန် အချိန် သို့မဟုတ် အရင်းအမြစ်များမရှိသည့်အခါတွင် AI ဖြေရှင်းချက်များကို လျင်မြန်စွာ တီထွင်အသုံးချလိုသည့်ကုမ္ပဏီများအတွက် အလားအလာရှိသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

အမည်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း စင်ပြင်ပလေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စုဆောင်း၊ သန့်စင်ထားပြီး၊ အမျိုးအစားခွဲခြားပြီး အသုံးပြုရန် အသင့်ဖြစ်နေပြီဖြစ်သော ဒေတာအတွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ စိတ်ကြိုက်ဒေတာ၏တန်ဖိုးကို လျှော့မချနိုင်သော်လည်း၊ နောက်ထပ်အကောင်းဆုံးရွေးချယ်စရာမှာ တစ်ခုဖြစ်သည်။ off-the-shelf dataset။

အဘယ်ကြောင့်နှင့် မည်သည့်အချိန်တွင် သင်သည် စင်ပေါ်မှ ဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သနည်း။

ထုတ်ပြန်ချက်၏ ပထမအပိုင်း—the ကိုဖြေဆိုခြင်းဖြင့် စတင်ကြပါစို့ 'အဘယ်ကြောင့်။' 

off-the-the-shelf လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကြီးမားဆုံးအားသာချက်မှာ ၎င်း၏ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ မြန်နှုန်း. လုပ်ငန်းတစ်ခုအနေဖြင့်၊ သင်သည် စိတ်ကြိုက်ဒေတာကို အစမှအဆုံး ဖန်တီးရန် သိသာထင်ရှားသော အချိန်၊ ငွေနှင့် အရင်းအမြစ်များကို သုံးစွဲရန် မလိုအပ်တော့ပါ။ ကနဦးဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် စစ်ဆေးခြင်းအဆင့်များသည် ပရောဂျက်၏အချိန်များစွာကြာပါသည်။ စျေးကွက်ထဲကို ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ဖြန့်ကျက်ဖို့ အချိန်ကြာကြာစောင့်ရလေ၊ လုပ်ငန်းရဲ့ ယှဉ်ပြိုင်မှုသဘောသဘာဝကြောင့် ကြီးကြီးမားမားဖြစ်ဖို့ အခွင့်အလမ်းနည်းလေပါပဲ။

နောက်ထပ်အားသာချက်တစ်ခုက စျေးနှုန်း- ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများသည် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး အဆင်သင့်ဖြစ်နေပါပြီ။ အဲဒါကို တစ်စက္ကန့်လောက် စဉ်းစားကြည့်ပါ- AI ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု တည်ဆောက်တဲ့ လုပ်ငန်းတစ်ခုဟာ အတွင်းနဲ့ ပြင်ပဒေတာ အများအပြားကို စုဆောင်းပါလိမ့်မယ်။ သို့သော်၊ စုဆောင်းထားသောဒေတာအားလုံးကို အပလီကေးရှင်းများဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုသည်မဟုတ်ပါ။ ထို့အပြင် ကုမ္ပဏီက ပေးဆောင်ရုံသာမက၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း အကဲဖြတ်ရန်၊ သန့်ရှင်းရေးနှင့် ပြန်လည်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက်လည်းဖြစ်သည်။ စင်ပြင်ပရှိ ဒေတာအတွဲများဖြင့်၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သင်အသုံးပြုသည့်ဒေတာအတွက်သာ ပေးချေရမည်ဖြစ်သည်။

ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာအတွက် လမ်းညွှန်ချက်များရှိသောကြောင့်၊ off-the-shelf data သည် ယေဘူယျအားဖြင့် တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပိုမိုလုံခြုံပြီး ပိုမိုလုံခြုံသောဒေတာအတွဲ. သို့သော်၊ ချက်ချင်းဒေတာဖြင့်၊ ဒေတာရင်းမြစ်အပေါ် ထိန်းချုပ်မှုနည်းပါးခြင်းနှင့် ဒေတာအပေါ် ဉာဏမူပိုင်ခွင့်များ ကင်းမဲ့ခြင်းကဲ့သို့သော အန္တရာယ်များ အမြဲရှိနေမည်ဖြစ်သည်။

ယခု ထုတ်ပြန်ချက်၏ နောက်အပိုင်းကို ကိုင်တွယ်ကြပါစို့။ "ဘယ်တော့လဲ" pre-built ကိုအသုံးပြုရန် Datasets?

အလိုအလျောက်မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု

ASR (သို့) အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းအား အသံအကူ၊ ဗီဒီယိုစာတန်းထိုးခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးကို တီထွင်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ သို့သော်လည်း ASR-based application ကို တီထွင်ရန် မှတ်သားထားသော အချက်အလက်နှင့် တွက်ချက်မှု အမြောက်အမြား လိုအပ်သည်။ ဘာသာစကားကွဲပြားမှုကို ရောနှောထည့်သွင်းသောအခါ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သောဒေတာအတွဲကို ရယူခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်လာသည်။

စက်ဘာသာပြန်ခြင်း

တိကျသော စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများအတွက် လမ်းခင်းပေးပြီး လေ့ကျင့်မှုအတွက် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများ လိုအပ်ပါသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသောနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော စက်ဘာသာပြန်အပလီကေးရှင်းကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်အတွက် သင်သည် တိကျစွာမှတ်သားထားသော ဘာသာစကားဒေတာ အမြောက်အမြား လိုအပ်ပါသည်။

text-to-speech

စာသားမှစကားပြောအထောက်အကူနည်းပညာကို ကားတွင်းစနစ်များ၊ virtual assistant နှင့် မိုဘိုင်းဖုန်းများအတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ML algorithm ကို အရည်အသွေးမြင့် မှတ်သားထားသော ဒေတာအတွက် လေ့ကျင့်ထားသောအခါ TTS-based အပလီကေးရှင်းကို တီထွင်နိုင်သည်။

ယနေ့သင်၏ AI သင်တန်းအချက်အလက်လိုအပ်ချက်ကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။

ML ပရောဂျက်များအတွက် Off-the-shelf Training Datasets ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး တိကျသောလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။

စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းများသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ML ဖြေရှင်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ရန် သော့ချက်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးကြောင်း သေချာစေရန်၊ ၎င်းကို သီးသန့်ဒေတာအသစ်ဖြင့် စမ်းသပ်ရပါမည်။ စမ်းသပ်မှုအတွက်အသုံးပြုသည့် တူညီသောဒေတာပေါ်တွင် နမူနာပုံစံကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် တိကျသောရလဒ်များကို ပေးမည်မဟုတ်ပါ။

သို့တိုင်၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုအချိန်ဘောင်များကို မထိခိုက်စေသော နည်းလမ်းဖြင့် ဒေတာများကို စုဆောင်း၊ ရှင်းလင်းရန်၊ မှတ်စုထုတ်ရန်နှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုရန် အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုများစွာ လိုအပ်ပါသည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်၊ ၎င်းတို့ကို အလွယ်တကူရနိုင်၊ ချွေတာနိုင်ကာ အသုံးဝင်သောကြောင့် စင်ပြင်ပရှိ ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်းသည် အကျိုးကျေးဇူးရှိသည်။

သင်၏ AI ပရောဂျက်ကို စတင်ရန်

တစ်ခါတစ်ရံတွင် AI ပရောဂျက်များသည် ဒေတာစုဆောင်းရန် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များ မရှိသောကြောင့် ရိုးရှင်းစွာ မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ အချို့ကိစ္စများတွင်၊ လုံးဝအသစ်သောဖြေရှင်းချက်မလိုအပ်ပါ။ ဒီလိုအခြေအနေမျိုးမှာ a သုံးရတာ အဓိပ္ပါယ်ရှိပါတယ်။ ကြိုတင်စုဆောင်းထားသောဒေတာအတွဲ အသုံးပြုမည့် မော်ဒယ်၏ အစိတ်အပိုင်းကိုသာ စမ်းသပ်ရန်။

လျင်မြန်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် တိုးတက်မှုကို ခွင့်ပြုသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် AI ပဏာမခြေလှမ်းများသည် တစ်ကြိမ်တည်းပြင်ဆင်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ ယင်းအစား ၎င်းတို့သည် ရှိပြီးသား မော်ဒယ်များကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် မြှင့်တင်ရန် ဖောက်သည်ဒေတာကို အသုံးပြုသည့် ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းများသည် များစွာသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို စမ်းသပ်ရန်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ဗျူဟာများကို ရေးဆွဲကာ ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒေတာအသစ်များဖြင့် တင်ပြထားသော အချက်အလက်များကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများက ဖြည့်စွက်နိုင်ပါသည်။

သင်၏ ML ပရောဂျက်များအတွက် စင်ပေါ်မှ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အန္တရာယ်များ

Off-The-Shelf Training Datasets များ၏ အန္တရာယ်များ

ကြိုတင်တည်ဆောက်အသုံးပြုခြင်း။ AI ကိုလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အားသာချက်များစွာဖြင့် လာနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ၎င်း၏ ခွဲဝေမှုအန္တရာယ်များ မပါဝင်ပါ။

စင်ပြင်ပရှိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများဖြင့် သင်သည် အချက်အလက်များ၊ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ဖြေရှင်းချက်အပေါ် ထိန်းချုပ်မှုနည်းပါးသွားမည့် အန္တရာယ်ရှိသည်။ ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများတွင် ဒေတာများသည် ယေဘုယျအားဖြင့် ဖြစ်နိုင်သောကြောင့်၊ အထူးသဖြင့် edge case များကို စမ်းသပ်သည့်အခါတွင် စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်စရာများမှာလည်း အကန့်အသတ်ရှိသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် သင့်လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ သေချာစေရန်အတွက် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသောဒေတာဖြင့် လက်ရှိအချက်အလက်များကို ဖြည့်စွက်ရပါမည်။

အမှန်တကယ် အကောင်းဆုံးကို ရအောင်ယူပါ။ နမူနာဒေတာအစု ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များကို လျော့ပါးစေပြီး အတွေ့အကြုံရှိပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာပါတနာကို သင်ရွေးချယ်ရပါမည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ဒေတာလက်တွဲဖော်ကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် အချက်အလက်မှတ်စု စွမ်းရည်များ၊ သင်သည် သင်၏ အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အချိန်နှင့် ဈေးကွက်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည်။

Shaip သည် ထိပ်တန်းနည်းပညာများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိသော အဖွဲ့ကို အသုံးပြု၍ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာအစုံများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အတွေ့အကြုံ နှစ်ပေါင်းများစွာရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား သင်၏ AI ထုတ်ကုန်များကို စတင်လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ ကောင်းမွန်စွာမှတ်သားထားသော မှတ်သားဖွယ်ရာ ဒေတာအတွဲများဖြင့် ၎င်းတို့ကို စတင်လည်ပတ်စေပါသည်။

လူမှုဝေမျှမယ်