ဥာဏ်ရည်တု (AI) module တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်သည်သင်တန်းအဆင့်တွင်ပေးအပ်ထားသောဒေတာအတွဲများအရည်အသွေးပေါ်တွင်လုံးလုံးလျားလျားကျွန်ုပ်တို့နားလည်သည်။ သို့သော်၎င်းတို့ကိုအပေါ်ယံအဆင့်တွင်ဆွေးနွေးလေ့ရှိသည်။ အွန်လိုင်းအရင်းအမြစ်အများစုသည်အရည်အသွေးသင့်ဒေတာစုဆောင်းမှုသည်သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအဆင့်များအတွက်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်ဟုသတ်မှတ်သော်လည်းအရည်အသွေးမလုံလောက်သောဒေတာများနှင့်ကွဲပြားသောအသိပညာကွာဟချက်ရှိသည်။
သင်ဒေတာစုများကိုပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာစူးစိုက်ကြည့်သောအခါမကြာခဏလစ်လျှူရှုထားသောရှုပ်ထွေးနက်နဲသိမ်ငယ်မှုများကိုသင်သတိပြုမိလိမ့်မည်။ ဤစကားနည်းသောအကြောင်းအရာများအပေါ်အလင်းပြရန်ကျွန်ုပ်တို့ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ ဤဆောင်းပါးကိုဖတ်ပြီးနောက်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းတွင်သင်ပြုလုပ်ခဲ့သောအမှားအချို့နှင့်သင်၏ AI လေ့ကျင့်မှုဒေတာအရည်အသွေးကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်မည့်နည်းလမ်းအချို့ကိုသင်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းသိလိမ့်မည်။
စလိုက်ကြစို့။
AI စီမံကိန်းတစ်ခု၏ခန္ဓာဗေဒ
မသိသေးသူများအတွက် AI (သို့) ML (စက်သင်ယူခြင်း) ပရောဂျက်သည်အလွန်စနစ်ကျသည်။ ၎င်းသည် linear ဖြစ်ပြီးခိုင်မာသောလုပ်ဆောင်မှုရှိသည်။
မင်းကိုဥပမာတစ်ခုပေးဖို့၊ ဒါကယေဘုယျသဘောနဲ့ကြည့်ရတာ။
- အယူအဆအထောက်အထား
- မော်ဒယ်အတည်ပြုခြင်းနှင့်မော်ဒယ်အမှတ်ပေးခြင်း
- Algorithm ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး
- AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်ပြင်ဆင်ခြင်း
- ပုံစံချထားရေး
- Algorithm သင်တန်း
- ဖြန့်ကျက်မှုပိုမိုကောင်းမွန်ရေး
စာရင်းအင်းများအရ AI အသုံးချမှုအားလုံး၏ ၇၈ ရာခိုင်နှုန်းသည်ဖြန့်ကျက်မှုအဆင့်သို့မရောက်မီတစ်နေရာသို့မဟုတ်တစ်နေရာတွင်ရပ်တန့်သွားသည်။ ကြီးမားသောကွက်လပ်များ၊ ယုတ္တိအမှားများ (သို့) စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာပြဿနာများရှိနေသော်လည်းစီမံကိန်းများတွင်ကြီးမားသောပျက်ပြားစေသောသိမ်မွေ့သောအမှားများနှင့်အမှားများလည်းရှိသည်။ ဤပို့စ်တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်အသုံးအများဆုံးပရိယာယ်အချို့ကိုစူးစမ်းလေ့လာပါတော့မည်။
ဒေတာဘက်လိုက်မှု
ဒေတာဘက်လိုက်မှုသည်ရလဒ်များသို့ ဦး တည်ချက်သို့ဆန့်ကျင်သည့်ရလဒ်များကိုဆန့်ကျင်သည့်အချက်များ (သို့) ဆန္ဒအလျောက်ဆန္ဒအလျောက်မိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်သည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ AI လေ့ကျင့်ရေးနေရာ၌ဘက်လိုက်မှုသည်စိုးရိမ်စရာဖြစ်သည်။
ဤအရာသည်ရှုပ်ထွေးသည်ဟုခံစားရပါက AI စနစ်များသည်သူတို့၏ကိုယ်ပိုင်စိတ်မရှိကြောင်းနားလည်ပါ။ ထို့ကြောင့်ကျင့်ဝတ်၊ ကိုယ်ကျင့်တရားနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သောစိတ္တဇအယူအဆများမရှိပါ။ ၎င်းတို့သည်သူတို့၏ဒီဇိုင်းတွင်သုံးသောယုတ္တိဗေဒ၊ သင်္ချာနှင့်စာရင်းအင်းသဘောတရားများကဲ့သို့ထက်မြက်သောသို့မဟုတ်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းသာရှိသည်။ ထို့ကြောင့်လူသားတို့သည်ဤသုံးချက်ကိုဖွံ့ဖြိုးလာသောအခါသိသာထင်ရှားသည့်မလိုမုန်းထားမှုများနှင့်မျက်နှာသာပေးမှုများပါ ၀ င်လာလိမ့်မည်။
ဘက်လိုက်မှုသည် AI နှင့်တိုက်ရိုက်မသက်ဆိုင်ဘဲအခြားပတ် ၀ န်းကျင်ရှိအရာအားလုံးနှင့်ဆိုင်သောအယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာလူသား၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမှ ပို၍ အဓိကကျပြီးမည်သည့်အချိန်မဆိုမိတ်ဆက်ပေးနိုင်သည်။ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောဖြေရှင်းနည်းများအတွက်ပြဿနာကိုဖြေရှင်းနေသည်၊ ဒေတာစုဆောင်းသည့်အခါ (သို့) ဒေတာကိုပြင်ဆင်ပြီး AI module ထဲသို့မိတ်ဆက်သည့်အခါဖြစ်နိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည်ဘက်လိုက်မှုများကိုလုံးလုံးလျားလျားဖယ်ရှားနိုင်သလား။
ဘက်လိုက်မှုပပျောက်ရေးသည်ရှုပ်ထွေးသည်။ ပုဂ္ဂိုလ်ရေး ဦး စားပေးသည်အဖြူအမည်းလုံးဝမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည်မီးခိုးရောင်ဧရိယာတွင်ရှင်သန်သည်၊ ၎င်းသည်လည်း၎င်းကို၎င်းသည်လည်းအစီအရင်ခံသည်။ ဘက်လိုက်မှုဖြင့်မည်သည့်အရာမဆိုမျှတမှုကိုထောက်ပြရန်ခက်ခဲသည်။ ထို့ပြင်စိတ်သည်အထူးယုံကြည်ချက်များ၊ ပုံသေပုံစံများ (သို့) အလေ့အကျင့်များဆီသို့ ဦး တည်နေသည်ကိုအတိအကျခွဲခြားရန်လည်းခက်ခဲသည်။
ထို့ကြောင့် AI ကျွမ်းကျင်သူများသည်အလားအလာရှိသောဘက်လိုက်မှုများကိုထည့်သွင်းစဉ်း စား၍ ၎င်းတို့ကိုအခြေအနေများနှင့်အခြေအနေများမှဖယ်ရှားပစ်သည်။ မှန်မှန်ကန်ကန်လုပ်ရင်ရလဒ်အကဲဖြတ်တာကိုအနည်းဆုံးအနည်းဆုံးဖြစ်အောင်ထိန်းထားနိုင်ပါတယ်။
ဒေတာအရည်အသွေး
ဒေတာအရည်အသွေးသည်အလွန်ယေဘုယျအားဖြင့်ဖြစ်သော်လည်းသင်ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာကြည့်သောအခါကွဲပြားသောအလွှာများစွာကိုတွေ့ရလိမ့်မည်။ ဒေတာအရည်အသွေးသည်အောက်ပါတို့ပါ ၀ င်နိုင်သည်။
- ခန့်မှန်းခြေဒေတာပမာဏရရှိနိုင်မှုမရှိခြင်း
- သက်ဆိုင်ရာနှင့်ဆက်စပ်သောအချက်အလက်များမရှိခြင်း
- မကြာသေးမီကအပ်ဒိတ်လုပ်ထားသောအချက်အလက်များမရှိခြင်း
- အသုံးမ ၀ င်သောအချက်အလက်များစွာ
- လိုအပ်သောဒေတာအမျိုးအစားမရှိခြင်း - ဥပမာအားဖြင့်ဗီဒီယိုများအစားပုံများနှင့်အသံအစားစာသားများနှင့်အခြားအရာများ
- ဘက်လိုက်မှု
- data interoperability ကိုကန့်သတ်သောစာပိုဒ်များ
- မှတ်သားဖွယ်အချက်အလက်များညံ့ဖျင်းသည်
- မမှန်ကန်သောအချက်အလက်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း
AI ကျွမ်းကျင်သူ ၉၆ ရာခိုင်နှုန်းနီးပါးသည်ဒေတာအရည်အသွေးပြသနာများနှင့်ရုန်းကန်နေရသဖြင့်စက်များသည်အကောင်းဆုံးရလဒ်များကိုပေးနိုင်သည်။
ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောဒေတာ
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် AI ကျွမ်းကျင်သူများသည်၎င်းတို့၏ပြီးပြည့်စုံသောမိတ်ဖက်များထက်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသောဒေတာများကိုပိုမိုလုပ်ဆောင်သည်။ ရလဒ်အနေနှင့်၎င်းတို့၏အချိန်များစွာသည်ဖွဲ့စည်းပုံမပါဘဲအချက်အလက်များကိုအဓိပ္ပာယ်ရှိရှိနားလည်ပြီးစက်များနားလည်နိုင်သောပုံစံတစ်ခုအဖြစ်စုစည်းသည်။
ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောအချက်အလက်များသည်တိကျသောပုံစံ၊ ပုံစံ (သို့) ပုံစံနှင့်မကိုက်ညီသောသတင်းအချက်အလက်များဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ရှုပ်ထွေးပြီးကျပန်းဖြစ်သည်။ ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောအချက်အလက်များသည်ဗီဒီယို၊ အသံ၊ ပုံများ၊ စာသားများ၊ စစ်တမ်းများ၊ အစီရင်ခံစာများ၊ တင်ပြချက်များ၊ မှတ်စုများ (သို့) အခြားသတင်းအချက်အလက်ပုံစံများဖြစ်နိုင်သည်။ ဖွဲ့စည်းပုံမပါ ၀ င်သောအချက်အလက်များမှအများဆုံးသက်ဆိုင်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုအထူးကုတစ် ဦး ကမှတ်စုထုတ်ပြီးကိုယ်တိုင်မှတ်ရမည်။ မင်းကဖွဲ့စည်းပုံမပါတဲ့ဒေတာတွေနဲ့အလုပ်လုပ်တဲ့အခါမင်းမှာရွေးချယ်စရာနှစ်ခုရှိတယ်။
- ဒေတာကိုသန့်ရှင်းရေးလုပ်ရန်သင်ပိုအချိန်ဖြုန်းသည်
- အကွဲအပြဲရလဒ်များကိုလက်ခံပါ
ယုံကြည်ရသောဒေတာမှတ်စုအတွက် SME များမရှိခြင်း
ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးခဲ့သည့်အချက်များအားလုံးအနက်မှယုံကြည်ရသောအချက်အလက်မှတ်စုသည်ကျွန်ုပ်တို့တွင်သိသိသာသာထိန်းချုပ်နိုင်သောသိမ်ငယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာမှတ်စုသည် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင်အရေးပါသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၎င်းတို့မည်သို့သင်ယူရမည်၊ မည်သို့သင်ယူရမည်ကိုညွှန်ပြသည်။ အချက်အလက်များညံ့ဖျင်းခြင်း (သို့) မှားယွင်းစွာဖော်ပြခြင်းသည်သင်၏ရလဒ်များကိုလုံးလုံးလျားလျားမှေးမှိန်သွားစေနိုင်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်အတိအကျဖော်ပြထားသောအချက်အလက်များကမင်းရဲ့စနစ်တွေကိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီးအလုပ်လုပ်စေနိုင်တယ်။
ထို့ကြောင့်ဒိုမိန်းဗဟုသုတရှိသော SMEs များနှင့်စစ်မှုထမ်းဟောင်းများ၏အချက်အလက်မှတ်စုများကိုလုပ်ဆောင်သင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုထိုကဏ္fromမှအချက်အလက်များနှင့်အလုပ်လုပ်ဖူးသောအတွေ့အကြုံရှိသောပညာရှင်များကမှတ်စုရေးသင့်သည်။ ထို့ကြောင့်ပုံစံကိုအသက်ကယ်အခြေအနေတွင်ဖြန့်ကျက်လိုက်သောအခါ၎င်းသည်မျှော်မှန်းချက်များအတိုင်းလုပ်ဆောင်သည်။ အိမ်ခြံမြေ၊ fintech eCommerce နှင့်အခြားနယ်ပယ်များတွင်ရှိသောထုတ်ကုန်များအတွက်တူညီသည်။
Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက
ဤအချက်များအားလုံးသည် ဦး တည်ချက်တစ်ခုတည်းသို့ ဦး တည်နေသည်၊ ၎င်းသည် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုတစ် ဦး တည်းသီးခြားယူနစ်အဖြစ်သို့ ၀ င်ရန်မသင့်ပါ။ ၎င်းအစား၎င်းသည်ပြီးပြည့်စုံသောအဖြေတစ်ခုကိုထုတ်ရန်အတူတကွပေါင်းစည်းရန်နယ်ပယ်အသီးသီးမှကျွမ်းကျင်သူများကိုသင်လိုအပ်သောပူးပေါင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့နှင့်ဆက်သွယ်ရန်အကြံပြုသည် ဒေတာ စုဆောင်းမှု နှင့် မှတ်ချက် Shaip ကဲ့သို့ကျွမ်းကျင်သူများကသင်၏ထုတ်ကုန်များနှင့်ဖြေရှင်းချက်များကိုပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိစေရန် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင်ပါ ၀ င်သောသိမ်မွေ့မှုများကိုကျွန်ုပ်တို့သတိပြုမိပြီး၎င်းတို့ကိုချက်ချင်းဖယ်ရှားပစ်ရန်သတိရှိသည့် protocols များနှင့်အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများရှိသည်။
ရယူ in တို့ ငါတို့ရဲ့ကျွမ်းကျင်မှုကမင်းရဲ့ AI ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးမှုကိုဘယ်လိုကူညီပေးနိုင်လဲဆိုတာကိုရှာဖွေဖို့ငါတို့နဲ့အတူ။
