ဒေတာမှတ်စုချက်ဆိုတာ ဘာလဲ [2025 Updated] – အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ၊ ကိရိယာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အခြားအရာများ
Data Annotation အခြေခံများကို သိလိုပါသလား။ စတင်သူများအတွက် ဤအချက်အလက်အပြည့်အစုံကို လမ်းညွှန်ချက် လမ်းညွှန်ချက်ကို ဖတ်ပါ။
မောင်းသူမဲ့ကားများ သို့မဟုတ် အသံအကူများကဲ့သို့ ခေတ်မီသော AI စနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ မယုံနိုင်လောက်အောင် တိကျမှုကို မည်သို့ရရှိသည်ကို သိချင်ပါသလား။ လျှို့ဝှက်ချက်သည် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာမှတ်စုတွင် တည်ရှိသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာများကို အညွှန်းတပ်ပြီး တိကျစွာ အမျိုးအစားခွဲထားကြောင်း သေချာစေပြီး၊ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ရန် စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များကို စွမ်းဆောင်နိုင်စေပါသည်။ သင်သည် AI ဝါသနာအိုး၊ လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင် သို့မဟုတ် နည်းပညာအမြော်အမြင်ရှိသူဖြစ်ပါစေ၊ ဤလမ်းညွှန်ချက်သည် ဒေတာမှတ်စုများအကြောင်း သိလိုသမျှ—အခြေခံမှစ၍ အဆင့်မြင့်အလေ့အကျင့်များအထိ သင့်အား လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
AI & ML အတွက် ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ကြောင်ကိုမှတ်မိစေရန် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ကို လေ့ကျင့်ပေးမည်ကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ တံဆိပ်တပ်ထားသည့် ဒေတာမပါဘဲ စက်ရုပ်သည် အဓိပ္ပါယ်မဲ့ ရှုပ်ယှက်ခတ်နေသည့် pixels များကိုသာ မြင်သည်။ သို့သော် ဒေတာမှတ်ချက်ဖြင့်၊ အဆိုပါ pixels များကို "နား၊" "အမြီး" သို့မဟုတ် "သားမွေး" ကဲ့သို့သော အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အညွှန်းများဖြင့် တဂ်ထားသည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံထည့်သွင်းမှုသည် AI သည် ပုံစံများကို မှတ်မိစေပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
Key ကို Stat: အဆိုအရ MIT၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏ 80% သည် ၎င်းတို့၏အချိန်များ၏ 60% ကျော်ကို ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းများကို အသုံးပြုကြသည်။မော်ဒယ်တွေ ဆောက်တာထက်၊ ၎င်းသည် AI ၏အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ် ဒေတာမှတ်ချက်သည် မည်မျှအရေးကြီးကြောင်း မီးမောင်းထိုးပြသည်။
Data Annotation ဆိုတာဘာလဲ။
ဒေတာမှတ်စာသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ လုပ်ဆောင်ပြီး နားလည်နိုင်စေရန် ဒေတာ မှတ်သားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ် (စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ၊ ဗီဒီယို၊ သို့မဟုတ် 3D အချက်ပြ cloud ဒေတာ) ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ AI စနစ်များသည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ၎င်းတို့ထံမှ သင်ယူရန် မှတ်သားထားသော အချက်အလက်များစွာ လိုအပ်ပါသည်။
Real-World AI အပလီကေးရှင်းများတွင်မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
- ကိုယ်ပိုင်ကားမောင်းခြင်း− အမှတ်အသားပြုထားသော ရုပ်ပုံများနှင့် LiDAR ဒေတာသည် လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ လမ်းပိတ်ဆို့မှုများနှင့် အခြားယာဉ်များကို ကားများသိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI: တံဆိပ်တပ်ထားသော X-rays နှင့် CT စကင်န်များသည် မူမမှန်မှုများကို သိရှိနိုင်ရန် မော်ဒယ်များကို သင်ကြားပေးပါသည်။
- အသံလက်ထောက်များ- မှတ်စုပြုထားသော အသံဖိုင်များသည် လေယူလေသိမ်း၊ ဘာသာစကားများနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို နားလည်ရန် စကားပြောမှတ်သားမှုစနစ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။
- လက်လီ AI: ထုတ်ကုန်နှင့် ဖောက်သည် သဘောထားကို တဂ်ခြင်းဖြင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အကြံပြုချက်များကို ဖွင့်ပေးသည်။
Data Annotation သည် အဘယ်ကြောင့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သနည်း။
- AI မော်ဒယ် တိကျမှု- သင်၏ AI မော်ဒယ်၏ အရည်အသွေးသည် ၎င်းလေ့ကျင့်ထားသည့် ဒေတာအတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ကောင်းစွာမှတ်သားထားသော ဒေတာသည် သင့်မော်ဒယ်များအား ပုံစံများကို မှတ်မိစေရန်၊ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ကာ မြင်ကွင်းအသစ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် သေချာစေသည်။
- ကွဲပြားခြားနားသော Applications ကို- မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်းမှ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအထိ၊ မှတ်ပုံတင်ထားသောဒေတာသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များတွင် အဆန်းသစ်ဆုံး AI ဖြေရှင်းချက်များကို စွမ်းအားပေးပါသည်။
- ပိုမိုမြန်ဆန်သော AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု- AI-အကူအညီပေးသည့်မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများ တိုးလာခြင်းဖြင့်၊ ပရောဂျက်များသည် အယူအဆမှ ဖြန့်ကျက်မှုသို့ စံချိန်တင်အမြန်နှုန်းဖြင့် ရွေ့လျားနိုင်ပြီး လူကိုယ်တိုင်လုပ်အားကို လျှော့ချကာ အချိန်မှစျေးကွက်သို့ အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။
AI ပရောဂျက်များအတွက် မဟာဗျူဟာမြောက် အရေးကြီးသောအချက်များ
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် သိသာထင်ရှားသောသက်ရောက်မှုများနှင့်အတူ ဒေတာမှတ်စုအခင်းအကျင်းသည် လျင်မြန်စွာ ဆက်လက်တိုးတက်နေပါသည်။
- စျေးကွက်တိုးတက်မှုGrand View Research အရ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဒေတာမှတ်ချက်ပေးကိရိယာများ စျေးကွက်အရွယ်အစားသည် 3.4 ခုနှစ်တွင် $2028 ဘီလီယံရောက်ရှိရန် မျှော်လင့်ထားပြီး 38.5 မှ 2021 တွင် CAGR 2028% ဖြင့် ကြီးထွားလာမည်ဖြစ်သည်။
- ထိရောက်မှု တိုင်းတာမှု: မကြာသေးမီက လေ့လာမှုများအရ AI-အကူအညီပေးထားသော မှတ်စာများသည် အပြည့်အဝလက်စွဲနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မှတ်ချက်အချိန်ကို 70% အထိ လျှော့ချနိုင်သည်ကို ပြသထားသည်။
- အရည်အသွေး ထိခိုက်မှု: IBM သုတေသနပြုချက်များအရ မှတ်ချက်အရည်အသွေးကို 5% မျှသာမြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောကွန်ပျူတာအမြင်လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် မော်ဒယ်တိကျမှုကို 15-20% တိုးမြင့်စေနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။
- ကုန်ကျစရိတ်အချက်များ- အဖွဲ့အစည်းများသည် အလတ်စားပရောဂျက်များအတွက် ဒေတာမှတ်ချက်ပေးခြင်းဝန်ဆောင်မှုများအတွက် တစ်လလျှင် ပျမ်းမျှ $12,000-$15,000 သုံးစွဲကြသည်။
- မွေးစားနှုန်းများ: လုပ်ငန်း AI ပရောဂျက်များ၏ 78% သည် 54 ခုနှစ်တွင် 2022% မှ XNUMX ခုနှစ်အတွင်း အိမ်တွင်းနှင့် ပြင်ပဖော်ပြချက်ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုထားပါသည်။
- ထွန်းသစ်စနည်းပညာများ- တက်ကြွသောသင်ယူမှုနှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကြီးကြပ်ထားသော မှတ်စာများချဉ်းကပ်မှုများသည် အစောပိုင်းမွေးစားသူများအတွက် မှတ်ချက်ကုန်ကျစရိတ် 35-40% လျှော့ချပေးသည်။
- အလုပ်သမားဖြန့်ဝေမှတ်ချက်- မှတ်ချက်ပေးသည့်အလုပ်၏ ၆၅% သည် အိန္ဒိယ၊ ဖိလစ်ပိုင်၊ အရှေ့ဥရောပနှင့် အရှေ့ဥရောပရှိ အထူးပြုမှတ်စာစင်တာများတွင် လုပ်ဆောင်နေပြီး မှတ်ချက်ပေးသည့် လုပ်သားအင်အားမှာ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာပါသည်။
ပေါ်ထွက်လာသော ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်း လမ်းကြောင်းများ
ပေါ်ထွက်နေသော နည်းပညာများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ တောင်းဆိုမှုများကြောင့် ဒေတာမှတ်စုအခင်းအကျင်းသည် လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသည်။ ဤသည်မှာ ယခုနှစ်တွင် လှိုင်းများဖြစ်ပေါ်နေပါသည်။
| လမ်းကြောင်းသစ် | ဖေါ်ပြချက် | သက်ရောက်မှု |
|---|---|---|
| AI-အကူအညီ မှတ်ချက် | စမတ်ကိရိယာများနှင့် မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်လ်များသည် လူသားများ၏ ရလဒ်များကို သန့်စင်ပေးခြင်းဖြင့် ကြိုတင်အညွှန်းဒေတာ။ | မှတ်ချက်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးကာ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပြီး အတိုင်းအတာကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ |
| Multimodal & Unstructured Data | ယခုအခါ မှတ်ချက်များသည် စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယို၊ အသံနှင့် အာရုံခံကိရိယာဒေတာတို့ကို မကြာခဏ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ | ပိုမိုကြွယ်ဝပြီး ဆက်စပ်သိရှိနိုင်သော AI အပလီကေးရှင်းများကို ဖွင့်ပေးသည်။ |
| အချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုအသွားအလာများ | အထူးသဖြင့် ဗီဒီယိုနှင့် တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုခြင်းဒေတာအတွက် အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ မှတ်ချက်များသည် စံဖြစ်လာသည်။ | စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး တက်ကြွသော AI စနစ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ |
| Synthetic Data မျိုးဆက် | Generative AI သည် လက်စွဲမှတ်စာအပေါ် မှီခိုအားထားမှုကို လျှော့ချပေးသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးပေးသည်။ | ကုန်ကျစရိတ်ကို သက်သာစေပြီး ဒေတာရှားပါးမှုကို ဖြေရှင်းပေးပြီး မော်ဒယ်ကွဲပြားမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ |
| ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် ကျင့်ဝတ်များ | ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ ဘက်လိုက်မှု လျော့ပါးစေရေးနှင့် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာမှုအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်ပါ။ | ယုံကြည်မှုကိုတည်ဆောက်ပြီး တာဝန်သိ AI ဖြန့်ကျက်မှုကို သေချာစေသည်။ |
| အထူးပြုစက်မှုဖြေရှင်းချက် | ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များနှင့် အခြားအရာများအတွက် စိတ်ကြိုက်မှတ်ချက်။ | ပိုမိုတိကျမှုနှင့် ဒိုမိန်းဆက်စပ်မှုကို ပေးဆောင်သည်။ |
LLM များအတွက် ဒေတာ မှတ်ချက်။
မူရင်းအားဖြင့် LLM များသည် စာသားများနှင့် စာကြောင်းများကို နားမလည်ပါ။ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် အတိအကျရှာဖွေနေသည့်အရာကို သရုပ်ဖော်ပြီးနောက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် စကားစုများနှင့် စကားလုံးတိုင်းကို ပိုင်းခြားရန် လေ့ကျင့်ပေးရမည်ဖြစ်သည်။ LLM fine-tuning သည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ဤမော်ဒယ်များကို သတ်သတ်မှတ်မှတ် အလုပ်များ သို့မဟုတ် domains များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ခွင့်ပေးသည်။
ထို့ကြောင့်၊ Generative AI မော်ဒယ်သည် မေးခွန်းတစ်ခုအတွက် အတိကျဆုံးနှင့် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှု—အထူးဆန်းဆုံးမေးခွန်းများဖြင့် တင်ပြသည့်အခါတွင်ပင်- တိကျမှုသည် အကြောင်းအရာ၊ ရည်ရွယ်ချက်၊ ပုတ်ခတ်ပြောဆိုမှု၊ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အချက်ပြမှုနှင့် ၎င်း၏နောက်ကွယ်တွင် ၎င်း၏ရှုပ်ထွေးရှုပ်ထွေးမှုများကို စုံလင်စွာနားလည်နိုင်စွမ်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။
ဒေတာမှတ်ချက်သည် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် LLMS အား စွမ်းဆောင်နိုင်စေသည်။ ရိုးရှင်းသောစကားဖြင့်၊ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ဒေတာမှတ်စုတွင် အညွှန်းတပ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ တဂ်ခြင်းများနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဒေတာအတွက် ထပ်လောင်းအရည်အချင်းတစ်ခုခုကို ပေါင်းထည့်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ရလဒ်များကို ပြီးပြည့်စုံစေရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဤအရေးပါသောလုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
LLM များအတွက် ဒေတာကို မှတ်သားခြင်းနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် ကွဲပြားသော နည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်သည်။ နည်းစနစ်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် စနစ်တကျ စည်းမျဉ်းမရှိသော်လည်း၊ တစ်ခုချင်းစီ၏ အားသာချက် အားနည်းချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စံနမူနာအရှိဆုံးကို အသုံးချတတ်သည့် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်အရ ယေဘူယျအားဖြင့် ၎င်းသည် ယေဘုယျအားဖြင့် ရှိနေပါသည်။
LLM များအတွက် အသုံးများသော ဒေတာမှတ်ချက်ရေးနည်းအချို့ကို ကြည့်ကြပါစို့။
လက်စွဲမှတ်စု- ၎င်းသည် လူသားများအား ဒေတာများကို ကိုယ်တိုင်မှတ်သားခြင်းနှင့် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လုပ်ဆောင်စေသည်။ ၎င်းသည် အရည်အသွေးမြင့်ထွက်ရှိမှုကို သေချာစေသော်လည်း ၎င်းသည် ပျင်းရိပြီး အချိန်ကုန်သည်။
semi-automatic မှတ်ချက်- လူသားများနှင့် LLM များသည် ဒေတာအတွဲများကို တဂ်လုပ်ရန်အတွက် အချင်းချင်း တပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်ကြသည်။ ၎င်းသည် လူသားများ၏ တိကျမှုနှင့် စက်များ၏ အသံအတိုးအကျယ် ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုများကို သေချာစေသည်။ AI အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ပဏာမအညွှန်းများကို အကြံပြုနိုင်ပြီး လူသားမှတ်စုများတန်ဖိုးရှိသောအချိန်ကို သက်သာစေသည်။ (ဥပမာ၊ AI သည် လူသားများအား ထပ်လောင်းတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရုပ်ပုံများတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော အလားအလာရှိသော ဒေသများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်)
တစ်ပိုင်း ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု- မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အညွှန်းမပါသော ဒေတာပမာဏ အများအပြားနှင့် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအနည်းငယ်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
အလိုအလျောက် မှတ်ချက်- အချိန်ကုန်သက်သာပြီး ဒေတာအတွဲအမြောက်အမြားကို မှတ်သားရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီး၊ နည်းပညာသည် ရည်ညွှန်းချက်များထည့်သွင်းရန် LLM မော်ဒယ်၏ ပင်ကိုယ်စွမ်းရည်အပေါ် မူတည်သည်။ ၎င်းသည် အချိန်ကုန်သက်သာပြီး ပမာဏအများအပြားကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သော်လည်း၊ တိကျမှုသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့်မော်ဒယ်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် ဆီလျော်မှုအပေါ်တွင် များစွာမူတည်ပါသည်။
ညွှန်ကြားချက်ကို ချိန်ညှိခြင်း- မတူကွဲပြားသော ညွှန်ကြားချက်များနှင့် သက်ဆိုင်သော ရလဒ်များဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်မှု ပါ၀င်သော သဘာဝဘာသာစကား ညွှန်ကြားချက်များဖြင့် ဖော်ပြထားသော လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ကောင်းစွာချိန်ညှိထားသော ဘာသာစကားပုံစံများကို ရည်ညွှန်းသည်။
Zero-shot သင်ယူခြင်း- ရှိပြီးသား အသိပညာနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ LLM များသည် ဤနည်းပညာတွင် အထွက်များအဖြစ် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များကို ပေးပို့နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အညွှန်းများရယူရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပြီး အစုလိုက်ဒေတာများကို လုပ်ဆောင်ရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် အထူးတလည် လေ့ကျင့်မသင်ကြားရသေးသော အလုပ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရန် မော်ဒယ်တစ်ဦး၏ ရှိရင်းစွဲအသိပညာကို အသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။
တိုက်တွန်းခြင်း- အဖြေများအတွက် မေးခွန်းများအဖြစ် အသုံးပြုသူတစ်ဦးက မော်ဒယ်ကို ခိုင်းစေပုံနှင့် အလားတူ၊ လိုအပ်ချက်များကို ဖော်ပြခြင်းဖြင့် ဒေတာမှတ်စုတင်ရန် LLMs များကို တောင်းဆိုနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင် အထွက်အရည်အသွေးသည် နှိုးဆော်ချက်အရည်အသွေးနှင့် တိကျသောညွှန်ကြားချက်များကို မည်ကဲ့သို့ကျွေးသည်အပေါ် တိုက်ရိုက်မူတည်သည်။
လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု- လိုအပ်သော တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာပမာဏကို လျှော့ချရန်အတွက် အလားတူလုပ်ဆောင်မှုများတွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်း။
တက်ကြွစွာ သင်ယူခြင်း- ဤနေရာတွင် ML မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်က ဒေတာမှတ်စာလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ သင်ယူမှုအတွက် အကျိုးအရှိဆုံးဖြစ်မည့် ဒေတာအချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အဆိုပါအမှတ်များအတွက် မှတ်ချက်များကို တောင်းဆိုပါသည်။ ဤပစ်မှတ်ထားသော ချဉ်းကပ်မှုသည် မှတ်စုမှတ်ရန် လိုအပ်သော အချက်အလက် စုစုပေါင်းပမာဏကို လျှော့ချပေးသည်။ လုပ်ရည်ကိုင်ရည် တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုမြှင့်တင်ထားသည်။
ခေတ်မီ AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် ဒေတာမှတ်ချက် အမျိုးအစားများ
ဤသည်ကွဲပြားခြားနားသောအချက်အလက်မှတ်စုအမျိုးအစားများပါ ၀ င်သောထီးအသုံးအနှုန်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်ပုံ၊ စာ၊ အသံနှင့်ဗီဒီယိုတို့ပါဝင်သည်။ မင်းပိုကောင်းတဲ့နားလည်မှုရဖို့ငါတို့ကတစ်ခုချင်းစီကိုနောက်ထပ်အပိုင်းအစတွေခွဲထားတယ်။ သူတို့ကိုတစ် ဦး ချင်းစီစစ်ဆေးကြည့်ရအောင်။
Image ကိုမှတ်စုများ
၎င်းတို့ကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးထားသောအချက်အလက်များမှ၎င်းတို့သည်သင်၏မျက်လုံးများအားသင်၏နှာခေါင်းနှင့်မျက်ခုံးမွေးများကိုမျက်တောင်မွေးများမှချက်ချင်းတိကျစွာကွဲပြားစေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်သုံးသောစစ်ထုတ်မှုများသည်သင်၏မျက်နှာပုံသဏ္,န်၊ ကင်မရာနှင့်သင်မည်မျှနီးကပ်သည်နှင့်မဆိုလိုက်ဖက်သည်။
ဒါဆိုရင်မင်းအခုသိတဲ့အတိုင်း ပုံမှတ်စု မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံ၊ စက်ရုပ်အမြင်နှင့်အခြားအရာများပါ ၀ င်သော modules များတွင်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ AI ကျွမ်းကျင်သူများကဤပုံစံများကိုလေ့ကျင့်သောအခါ၎င်းတို့ပုံများအတွက်စာတန်းများ၊ အမှတ်အသားများနှင့်အမှတ်အသားများကိုထည့်သည်။ ထို့နောက် algorithms များသည်ဤသတ်မှတ်ချက်များမှခွဲခြားနားလည်ပြီးအလိုအလျောက်လေ့လာသည်။
ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း – ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတွင် ၎င်းတို့၏အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ ပုံများသို့ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် အညွှန်းများသတ်မှတ်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံများကို အလိုအလျောက် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုပါသည်။
အရာဝတ္ထု အသိအမှတ်ပြု/ထောက်လှမ်းခြင်း – Object recognition (သို့) object detection သည် ပုံတစ်ပုံအတွင်းမှ သီးခြားအရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများတွင် အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေသိရှိနိုင်ရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုပါသည်။
segment - ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းတွင် ပုံတစ်ပုံကို အပိုင်းများစွာ သို့မဟုတ် ဒေသများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း၊ တစ်ခုစီသည် သီးခြားအရာဝတ္ထု သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားသည့်ဧရိယာနှင့် သက်ဆိုင်သည်။ ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို pixel အဆင့်တွင် ပုံများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်၊ ပိုမိုတိကျသော အရာဝတ္ထုကို မှတ်မိခြင်းနှင့် မြင်ကွင်းနားလည်မှုတို့ကို ရရှိစေပါသည်။
ပုံစာတန်းထိုး: ရုပ်ပုံကူးယူဖော်ပြခြင်းသည် ပုံများမှအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်ပြီး ၎င်းတို့အား သရုပ်ဖော်ထားသော စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲစေကာ၊ ထို့နောက် မှတ်စုမှတ်စုဒေတာအဖြစ် သိမ်းဆည်းမည်ဖြစ်သည်။ ပုံများကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မှတ်ပုံတင်ရန် လိုအပ်သည်များကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ ကိရိယာသည် ရုပ်ပုံများနှင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ ဖော်ပြချက်များကို ထုတ်ပေးသည်။
Optical Character အသိအမှတ်ပြု (OCR): OCR နည်းပညာသည် ကွန်ပျူတာများကို စကင်န်ဖတ်ထားသော ပုံများ သို့မဟုတ် စာရွက်စာတမ်းများမှ စာသားများကို ဖတ်ရှုသိရှိနိုင်စေပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စာသားကို တိကျစွာ ထုတ်ယူရာတွင် ကူညီပေးပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်၊ အလိုအလျောက် ဒေတာထည့်သွင်းမှုနှင့် အမြင်အာရုံချို့ယွင်းသူများအတွက် သိသိသာသာ အကျိုးသက်ရောက်စေပါသည်။
Pose Estimation (အဓိက မှတ်ချက်- ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများအတွင်း 2D သို့မဟုတ် 3D နေရာလွတ်တွင် လူတစ်ဦး၏ အနေအထားနှင့် တိမ်းညွှတ်မှုတို့ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ခန္ဓာကိုယ်ရှိ အဓိကအချက်များအား ခြေရာခံခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
အသံမှတ်ချက်
အသံဒေတာတွင်ပုံရိပ်ဒေတာများထက်ပိုသောဒိုင်းနမစ်များရှိသည်။ အချက်များစွာသည်ဘာသာစကား၊ စပီကာလူ ဦး ရေစာရင်း၊ စကားပြောဆိုမှု၊ စိတ်နေစိတ်ထား၊ ရည်ရွယ်ချက်၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှု၊ အပြုအမူများအပါအ ၀ င်အသံဖိုင်နှင့်ဆက်စပ်သည်။ algorithms များကိုစီမံဆောင်ရွက်ရာတွင်ထိရောက်စေရန်ဤသတ်မှတ်ချက်များအားလုံးကို timestamping၊ အသံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သောနည်းစနစ်များဖြင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်သင့်သည်။ နှုတ်ဖြင့်သာအသံတိတ်ခြင်း၊ နှုတ်ဆိတ်ခြင်း၊ အသက်ရှူခြင်း၊ နောက်ခံဆူညံသံကဲ့သို့သောမဟုတ်သောဖြစ်ရပ်များသည်စနစ်များကိုအပြည့်အဝနားလည်နိုင်ရန်မှတ်ချက်ပေးနိုင်သည်။
audio အမျိုးအစားခွဲခြား: အသံအမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းသည် ၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များပေါ်မူတည်၍ အသံဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲပေးကာ စက်များသည် ဂီတ၊ စကားပြောနှင့် သဘာဝအသံများကဲ့သို့သော အသံအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကြားတွင် ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး ခွဲခြားနိုင်စေပါသည်။ Spotify ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် အလားတူသီချင်းများကို အကြံပြုရာတွင် ကူညီပေးသည့် တေးဂီတအမျိုးအစားများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
အသံမှတ်တမ်း- အသံကူးယူခြင်းဆိုသည်မှာ အင်တာဗျူးများ၊ ရုပ်ရှင်များ သို့မဟုတ် တီဗီရှိုးများအတွက် စာတန်းများဖန်တီးခြင်းအတွက် အသုံးဝင်သော အသံဖိုင်များမှ စကားပြောဆိုထားသော စကားလုံးများကို ရေးထားသောစာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ OpenAI's Whisper ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် ဘာသာစကားမျိုးစုံဖြင့် စာသားမှတ်တမ်းကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် လက်စွဲပြင်ဆင်မှုအချို့ လိုအပ်နိုင်ပါသည်။ Shaip ၏ အော်ဒီယိုမှတ်စာတူးလ်ကို အသုံးပြု၍ ဤစာသားမှတ်တမ်းများကို မည်ကဲ့သို့ ပြုပြင်ရမည်ကို သင်ခန်းစာတစ်ခု ပေးပါသည်။
ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ
ရုပ်ပုံတစ်ခုတည်နေစဉ်ဗီဒီယိုသည်ရွေ့လျားနေသောအရာဝတ္ထုများ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဖန်တီးသောရုပ်ပုံများကိုစုစည်းထားခြင်းဖြစ်သည်။ ယခုဤစုစည်းမှုရှိပုံတိုင်းကိုဘောင်တစ်ခုဟုခေါ်သည်။ video annotation နှင့်သက်ဆိုင်သဖြင့်လုပ်ငန်းစဉ်သည် frame တစ်ခုစီရှိကွဲပြားခြားနားသောအရာဝတ္ထုများကို annotate လုပ်ရန် keypoints, polygons သို့မဟုတ် bounding boxes များထည့်သွင်းခြင်းပါဝင်သည်။
ဤဘောင်များကို ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ၊ လှုပ်ရှားမှု၊ အပြုအမူ၊ ပုံစံများနှင့် အခြားအရာများကို AI မော်ဒယ်များက သင်ယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ရှောက်သာ ဖြစ်၏။ ဗီဒီယိုမှတ်စုများ ဒေသသတ်မှတ်ခြင်း၊ ရွေ့လျားမှု မှုန်ဝါးခြင်းနှင့် အရာဝတ္တုခြေရာခံခြင်းကဲ့သို့သော သဘောတရားများကို စနစ်များတွင် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ အမျိုးမျိုးသော ဗီဒီယိုဒေတာ မှတ်စုဆော့ဖ်ဝဲသည် သင့်ဘောင်များကို မှတ်သားရန် ကူညီပေးသည်။ ဤမှတ်စုပုံဘောင်များကို ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ AI မော်ဒယ်များသည် လှုပ်ရှားမှု၊ အပြုအမူ၊ ပုံစံများနှင့် အခြားအရာများကို လေ့လာနိုင်သည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် ဒေသသတ်မှတ်ခြင်း၊ လှုပ်ရှားမှုမှုန်ဝါးခြင်းနှင့် AI ရှိ အရာဝတ္ထုများကို ခြေရာခံခြင်းကဲ့သို့သော သဘောတရားများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ဗီဒီယို အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်း (Tagging)- ဗီဒီယိုအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတွင် ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာကို သီးခြားအမျိုးအစားများခွဲခြင်းတွင် ပါဝင်သည်၊ ၎င်းသည် အွန်လိုင်းအကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိရန်နှင့် သုံးစွဲသူများအတွက် ဘေးကင်းသောအတွေ့အကြုံရရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ဗီဒီယို စာတန်းထိုးခြင်း- ကျွန်ုပ်တို့ ပုံများကို စာတန်းထိုးပုံနှင့် ဆင်တူသည်၊ ဗီဒီယို စာတန်းထိုးခြင်းတွင် ဗီဒီယို အကြောင်းအရာကို သရုပ်ဖော်သော စာသားအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။
ဗီဒီယို ဖြစ်ရပ် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်ကို သိရှိခြင်း- ဤနည်းပညာသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် သို့မဟုတ် ရှားပါးဖြစ်ရပ်များကို ရှာဖွေရန် အားကစားတွင် အသုံးများသော ဗီဒီယိုများတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။
ဗီဒီယို အရာဝတ္ထုကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်း- ဗီဒီယိုများတွင် အရာဝတ္တုကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ဖရိမ်များတစ်လျှောက် ၎င်းတို့၏ ရွေ့လျားမှုကို ခြေရာခံကာ ၎င်းတို့သည် တည်နေရာနှင့် အရွယ်အစားကဲ့သို့ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အမှတ်အသားပြုကာ ဆက်တိုက်ရွေ့လျားနေပါသည်။
စာသား Annotation
ယနေ့စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုသည်ထူးခြားသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့်သတင်းအချက်အလက်များအတွက်စာသားအခြေပြုဒေတာအပေါ်မှီခိုနေကြသည်။ ယခုတွင်စာသားသည်အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုမှဖောက်သည်၏တုံ့ပြန်ချက်မှလူမှုမီဒီယာဖော်ပြချက်အထိဖြစ်နိုင်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်များကိုတိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်သောရုပ်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများနှင့်မတူဘဲစာသားသည် semantics များစွာဖြင့်လာသည်။
လူသားများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်စကားစုတစ်ခု၏အခြေအနေ၊ စကားလုံး၊ ဝါကျသို့မဟုတ်စကားစု၏အဓိပ္ပာယ်ကိုနားလည်ရန်၊ ၎င်းတို့ကိုအခြေအနေတစ်ခုသို့မဟုတ်စကားပြောဆိုမှုနှင့်ဆက်စပ်မှုရှိသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူစက်များသည်၎င်းကိုတိကျသောအဆင့်များ၌မပြုလုပ်နိုင်ပါ။ sarcasm, humour နှင့်အခြားစိတ္တဇ element များကဲ့သို့သောအယူအဆများသည်သူတို့အတွက်မသိသောကြောင့်စာသားဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်ပိုမိုခက်ခဲလာသည်။ ထို့ကြောင့်စာသားမှတ်စာတွင်အောက်ပါကဲ့သို့သော ပို၍ အဆင့်မြင့်အဆင့်များရှိသည်။
semantic မှတ်ချက် - အရာဝတ္ထုများ၊ ထုတ်ကုန်များနှင့် ၀ န်ဆောင်မှုများကိုသင့်လျော်သောသော့ချက်စာလုံးတံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့်မှတ်ပုံတင်သတ်မှတ်ခြင်းများဖြင့်ပိုမိုသက်ဆိုင်စေသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်လူ့စကားပြောဆိုမှုများကိုတုပရန် Chatbots များကိုလည်းပြုလုပ်သည်။
မှတ်ချက်ရည်ရွယ်ချက် - အသုံးပြုသူ၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့်၎င်းတို့အသုံးပြုသောဘာသာစကားကိုစက်များနားလည်ရန် tagged လုပ်သည်။ ဤနည်းဖြင့်မော်ဒယ်လ်များသည်တောင်းဆိုမှုကို command တစ်ခုမှထောက်ခံချက်တစ်ခု၊ ဘွတ်ကင်နံပါတ်နှင့်ခွဲခြားနိုင်သည်။
ခံစားချက်မှတ်ချက် - ခံစားချက်မှတ်ချက်တွင် စာသားအချက်အလက်များကို အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေစသည့် ခံစားချက်များဖြင့် တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ AI မော်ဒယ်များသည် စာသားတွင် ဖော်ပြထားသော စိတ်ခံစားမှုများကို နားလည်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။
Entity မှတ်ချက် - ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောဝါကျများသည်၎င်းတို့ကိုပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝစေရန်နှင့်စက်များမှနားလည်နိုင်သောပုံစံသို့ယူဆောင်လာသည့်နေရာဖြစ်သည်။ ဤသို့ဖြစ်နိုင်ရန်ရှုထောင့်နှစ်ခုပါဝင်သည် - entity အသိအမှတ်ပြုမှုအမည်ရှိ နှင့် ဆက်သွယ်မှု entity။ အမည်၊ အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုသည်မှာနေရာများ၏အမည်များ၊ လူများ၊ ဖြစ်ရပ်များ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့်အခြားအရာများကိုမှတ်သားပြီးခွဲခြားသတ်မှတ်သည့်အခါနှင့်ဤဆက်သွယ်မှုအမှတ်အသားများသည်ထိုစကားလုံးများသည်ဝါကျများ၊ စကားစုများ၊ အချက်အလက်များသို့မဟုတ်ထင်မြင်ချက်များနှင့်ဆက်စပ်သည့်အခါဖြစ်သည်။ စုပေါင်း၍ ဤဖြစ်စဉ်နှစ်ခုသည်ဆက်စပ်နေသောစာသားများနှင့်ပတ် ၀ န်းကျင်ထုတ်ပြန်ချက်အကြားဆက်နွယ်မှုကိုတည်ဆောက်သည်။
စာသားအမျိုးအစား - ဝါကျများ သို့မဟုတ် စာပိုဒ်များကို ခေါင်းစဉ်တပ်ထားသော အကြောင်းအရာများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ ဘာသာရပ်များ၊ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အမျိုးအစားများ (အားကစား၊ ဖျော်ဖြေရေးနှင့် အလားတူ) နှင့် အခြားသော ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ တဂ်လုပ်ပြီး ခွဲခြားနိုင်ပါသည်။
Lidar မှတ်ချက်
LiDAR မှတ်ချက်တွင် LiDAR အာရုံခံကိရိယာများမှ 3D ပွိုင့်တိမ်တိုက်ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤမရှိမဖြစ်လိုအပ်သောလုပ်ငန်းစဉ်သည် စက်များသည် အမျိုးမျိုးသောအသုံးပြုမှုများအတွက် spatial information ကိုနားလည်ရန်ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များတွင်၊ အမှတ်အသားပြုထားသည့် LiDAR ဒေတာသည် ကားများကို အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး ဘေးကင်းစွာ သွားလာနိုင်စေပါသည်။ မြို့ပြစီမံကိန်းတွင်၊ ၎င်းသည် အသေးစိတ် 3D မြို့ပြမြေပုံများကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ပတ်ဝန်းကျင်စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက်၊ သစ်တောဖွဲ့စည်းပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မြေပြင်အနေအထားပြောင်းလဲမှုများကို ခြေရာခံရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ တိကျသောတိုင်းတာမှုများနှင့် အရာဝတ္တုများကို မှတ်မိခြင်းအတွက် စက်ရုပ်များ၊ အပိုဆောင်းအဖြစ်မှန်နှင့် တည်ဆောက်မှုတို့တွင်လည်း အသုံးပြုပါသည်။
စက်သင်ယူမှုအောင်မြင်မှုအတွက် ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်း/ ဒေတာ မှတ်သားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အဆင့်ဆင့်
ဒေတာမှတ်စုချက်လုပ်ငန်းစဉ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် အရည်အသွေးမြင့်ပြီး တိကျသောဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို သေချာစေရန် ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသောအဆင့်များပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များသည် လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရှုထောင့်တိုင်းကို အကျုံးဝင်သည်၊ တည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာစုဆောင်းမှုမှ နောက်ထပ်အသုံးပြုရန်အတွက် အမှတ်အသားပြုထားသော ဒေတာကို ထုတ်ယူခြင်းအထိ။ ထိရောက်သော MLOps အလေ့အကျင့်များသည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး အလုံးစုံထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။
ဒေတာမှတ်စုအဖွဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-
- ဒေတာစုဆောင်းခြင်း- ဒေတာမှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမအဆင့်မှာ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ အသံဖမ်းယူမှုများ သို့မဟုတ် စာသားဒေတာများကဲ့သို့သော သက်ဆိုင်ရာဒေတာအားလုံးကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသည့်နေရာတွင် စုစည်းရန်ဖြစ်သည်။
- ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်နေသည်- ရုပ်ပုံများကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း၊ စာသားဖော်မတ်ချခြင်း သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာကို စာသားမှတ်တမ်းပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် စုဆောင်းထားသောဒေတာကို စံသတ်မှတ်ပြီး မြှင့်တင်ပါ။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် ဒေတာအဆင်သင့်ဖြစ်ကြောင်း သေချာစေသည်။
- မှန်ကန်သော ရောင်းချသူ သို့မဟုတ် ကိရိယာကို ရွေးပါ- သင့်ပရောဂျက်၏ လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သော ဒေတာမှတ်ချက်ပေးကိရိယာ သို့မဟုတ် ရောင်းချသူကို ရွေးချယ်ပါ။
- မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ- လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်လုံး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး တိကျသေချာစေရန်အတွက် မှတ်ချက်ပေးသူများ သို့မဟုတ် မှတ်ချက်ပေးကိရိယာများအတွက် ရှင်းလင်းသောလမ်းညွှန်ချက်များကို ချမှတ်ပါ။
- မှတ်ချက် - သတ်မှတ်ထားသော လမ်းညွှန်ချက်များအတိုင်း လူသားမှတ်စုများ သို့မဟုတ် ဒေတာမှတ်စုပလက်ဖောင်းကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ပြီး တဂ်ပါ။
- အရည်အသွေးအာမခံ (QA)- တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် အမှတ်အသားပြုထားသော အချက်အလက်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။ ရလဒ်များ၏ အရည်အသွေးကို အတည်ပြုရန် လိုအပ်ပါက မျက်စိကန်းသော မှတ်ချက်များစွာကို အသုံးပြုပါ။
- ဒေတာထုတ်ယူခြင်း- ဒေတာမှတ်စုကို ပြီးမြောက်ပြီးနောက်၊ ဒေတာကို လိုအပ်သည့်ပုံစံဖြင့် တင်ပို့ပါ။ Nanonets ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အပလီကေးရှင်းများသို့ ချောမွေ့စွာဒေတာတင်ပို့မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
ပရောဂျက်၏ အရွယ်အစား၊ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များပေါ်မူတည်၍ ဒေတာမှတ်စုချက်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးသည် ရက်အနည်းငယ်မှ ရက်သတ္တပတ်များစွာအထိ ကြာမြင့်နိုင်ပါသည်။
Enterprise Data Annotation Platforms / Data Labeling Tools များတွင် ရှာဖွေရန် အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များ
ဒေတာမှတ်တမ်းရေးကိရိယာများသည်သင်၏ AI ပရောဂျက်ကိုဖျက်စီးစေနိုင်သောအဆုံးအဖြတ်အချက်များဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်တိကျသောရလဒ်များနှင့်ရလဒ်များထွက်ပေါ်လာသောအခါဒေတာအတွဲများ၏အရည်အသွေးသည်အရေးမကြီးပါ။ အမှန်တော့မင်းရဲ့ AI modules တွေကိုလေ့ကျင့်ပေးဖို့မင်းသုံးနေတဲ့ data annotation tools တွေကမင်းရဲ့ရလဒ်တွေကိုအများကြီးလွှမ်းမိုးမှုရှိတယ်။
ထို့ကြောင့်သင်၏လုပ်ငန်း (သို့) စီမံကိန်းလိုအပ်ချက်များနှင့်အကိုက်ညီဆုံးနှင့်အသင့်တော်ဆုံးဒေတာတံဆိပ်ကပ်ကိရိယာကိုရွေးချယ်အသုံးပြုရန်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ ဒါပေမယ့်ပထမအချက်မှာအချက်အလက်မှတ်တဲ့ကိရိယာကဘာလဲ။ ၎င်းသည်မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုလုပ်ဆောင်သနည်း။ အမျိုးအစားများရှိပါသလား။ ကောင်းပြီ၊ ရအောင်ရှာကြည့်ရအောင်။
အခြားကိရိယာများနှင့်ဆင်တူသော၊ အချက်အလက်မှတ်စုများသည်လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့်စွမ်းရည်များစွာကိုပေးသည်။ သင့်အားအင်္ဂါရပ်များကိုအမြန်အကြံဥာဏ်ပေးရန်၊ ဒေတာမှတ်မှတ်ကိရိယာတစ်ခုကိုရွေးသောအခါသင်ရှာဖွေသင့်သောအခြေခံအကျဆုံးအင်္ဂါရပ်များစာရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Dataset စီမံခန့်ခွဲမှု
သင်အသုံးပြုရန် ရည်ရွယ်ထားသော ဒေတာမှတ်စုတူးလ်သည် သင့်လက်ထဲတွင်ရှိသော အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို တံဆိပ်တပ်ရန်အတွက် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းခွင့်ပြုမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်၏ဒေတာအတွဲများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် ကမ်းလှမ်းသည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်ကိရိယာများဖြစ်သည်။ ခေတ်ပြိုင်ဖြေရှင်းချက်များသည် သင့်အား အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ စစ်ထုတ်ခြင်း၊ ပုံတူပွားခြင်း၊ ပေါင်းစည်းခြင်း နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များမှတစ်ဆင့် သင့်ဒေတာအတွဲများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း စုစည်းခွင့်ပြုစေသည့် ဝန်ဆောင်မှုများပေးသည်။
သင်၏ဒေတာအတွဲများထည့်သွင်းခြင်းပြီးသည်နှင့်၊ နောက်တစ်ခုက ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သောဖိုင်များအဖြစ် တင်ပို့ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ သင်အသုံးပြုသည့်ကိရိယာသည် သင့်ဒေတာအတွဲများကို သင့် ML မော်ဒယ်များတွင် ထည့်သွင်းနိုင်စေရန် သင်သတ်မှတ်သည့်ဖော်မတ်တွင် သင့်ဒေတာအစုံကို သိမ်းဆည်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ မှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် ဒေတာအတွဲများ၏ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် ထိရောက်သောဒေတာဗားရှင်းရေးဆွဲခြင်းစွမ်းရည်များသည် အရေးကြီးပါသည်။
မှတ်စုများနည်းစနစ်များ
ဤသည်မှာ ဒေတာမှတ်စာတူးလ်ကို တည်ဆောက်ထားသည် သို့မဟုတ် ဒီဇိုင်းဆွဲထားသည့်အရာဖြစ်သည်။ ခိုင်မာသောတူးလ်တစ်ခုသည် အမျိုးအစားအားလုံး၏ ဒေတာအတွဲများအတွက် သင့်အား မှတ်ချက်ရေးနည်းများစွာကို ပေးဆောင်သင့်သည်။ ၎င်းသည် သင့်လိုအပ်ချက်များအတွက် စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို မဖန်တီးထားလျှင် ၎င်းသည် သင့်ကိရိယာသည် သင့်အား ကွန်ပျူတာအမြင်၊ NLPs မှ အသံ သို့မဟုတ် စာသားနှင့် စာသားမှတ်တမ်းများမှ ဗီဒီယို သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံများကို မှတ်သားနိုင်စေသင့်သည်။ ၎င်းကို ထပ်ဆင့် သန့်စင်ခြင်းတွင် ဘောင်ဘောင်အကွက်များ၊ semantic segmentation၊ instance segmentation ကို အသုံးပြုရန် ရွေးချယ်စရာများ ရှိသင့်သည်။ cuboids၊ interpolation၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စကားပြောအစိတ်အပိုင်းများ၊ coreference solution နှင့် အခြားအရာများ။
မသိသေးသူများအတွက် AI ပါ ၀ င်သောအချက်အလက်မှတ်စုများလည်းရှိသည်။ ဤအရာသည်မှတ်စုရေးသူ၏အလုပ်ပုံစံများမှအလိုအလျောက်သင်ယူပြီးပုံများ (သို့) စာသားများကိုအလိုအလျောက်မှတ်ပေးသော AI modules များပါလာသည်။ ဒါမျိုးတွေ
မှတ်စုများကိုမယုံနိုင်လောက်အောင်အကူအညီများပေးရန်၊ မှတ်ချက်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့်အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် modules များကိုသုံးနိုင်သည်။
ဒေတာအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု
အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများအကြောင်းပြောလျှင်အချက်အလက်စာရင်းမှတ်ကိရိယာများကို embedded quality check modules များဖြင့်ထုတ်သည်။ ဤအရာသည်မှတ်စုစာသားများအား၎င်းတို့၏အဖွဲ့ ၀ င်များနှင့်ပိုမိုပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်စေပြီးလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်ကူညီပေးသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်ဖြင့်မှတ်စုများသည်မှတ်ချက်များနှင့်တုံ့ပြန်ချက်များကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီမှတ်သားနိုင်၊ ဖိုင်များကိုပြောင်းလဲစေသောသူများ၏နောက်ကွယ်မှသွင်ပြင်လက္ခဏာများ၊ ယခင်ဗားရှင်းများကိုပြန်လည်ရယူခြင်း၊ သဘောတူညီချက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများအားရွေးချယ်ခြင်းတို့ပြုလုပ်နိုင်သည်။
လုံခွုံရေး
မင်းဒေတာတွေနဲ့အလုပ်လုပ်နေတဲ့အတွက်လုံခြုံရေးကအမြင့်ဆုံးကို ဦး စားပေးသင့်တယ်။ သင်သည်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအသေးစိတ်အချက်အလက်များ (သို့) အသိဥာဏ်ပစ္စည်းမူပိုင်ခွင့်များကဲ့သို့လျှို့ဝှက်ဒေတာများကိုလုပ်ဆောင်နေပေမည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏ကိရိယာသည်ဒေတာကိုမည်သို့သိမ်းဆည်းသည်နှင့်မည်သို့ဝေမျှသည်နှင့်အညီလေလုံလုံခြုံမှုကိုပေးရမည်။ ၎င်းသည်အဖွဲ့ ၀ င်များ ၀ င်ခွင့်ကိုကန့်သတ်သောကိရိယာများပံ့ပိုးပေးရမည်၊ ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲဒေါင်းလုပ်များနှင့်အခြားအရာများအားကာကွယ်ပေးရမည်။
၎င်းတို့အပြင်၊ ဒေတာလုံခြုံရေးစံနှုန်းများနှင့် ပရိုတိုကောများကို ဖြည့်ဆည်းပြီး လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။
လုပ်သားအင်အားစီမံခန့်ခွဲမှု
အချက်အလက်မှတ်စုတစ်ခုသည်လည်းအဖွဲ့ ၀ င်များအားအလုပ်များပေးနိုင်ခြင်း၊ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းများပြုလုပ်နိုင်ခြင်း၊ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းများနှင့်အခြားအရာများပါ ၀ င်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏ကိရိယာသည်သင်၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သင့်ပြီးကုန်ထုတ်စွမ်းအားအကောင်းဆုံးဖြစ်ရန်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ အချက်အလက်မှတ်စု၏ဖြစ်စဉ်သည်သူ့ဘာသာသူအချိန်ကုန်နေသောကြောင့် tool သည်လည်းသင်ယူမှုမျဉ်းကွေးအနည်းဆုံးရှိရမည်။ ၎င်းသည် tool ကိုလေ့လာခြင်းဖြင့်အချိန်အများကြီးဖြုန်းရန်မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုမှအသုံးမ ၀ င်ပါ။ ထို့ကြောင့်မည်သူမဆိုလျင်မြန်စွာစတင်ရန်အလိုလိုသိပြီးချောမွေ့စွာနေသင့်သည်။
Data Annotation ရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေက ဘာတွေလဲ။
ဒေတာမှတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှုစနစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာမှတ်စု၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများဖြစ်သည်။
- မြှင့်တင်ထားသော လေ့ကျင့်ရေး စွမ်းဆောင်ရည်- ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။
- တိုးမြှင့်တိကျမှု- တိကျစွာမှတ်စုထားသော ဒေတာသည် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် သင်ယူနိုင်ပြီး ထိရောက်စွာ သင်ယူနိုင်စေကာ အနာဂတ်လုပ်ဆောင်စရာများတွင် ပိုမိုတိကျမှုအဆင့်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
- လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လျှော့ချသည်- အဆင့်မြင့် ဒေတာမှတ်ချက်ရေးကိရိယာများသည် လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေရန်နှင့် ဆက်စပ်ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန် လိုအပ်မှုကို သိသိသာသာ လျော့နည်းစေသည်။
ထို့ကြောင့်၊ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အစဉ်အလာအရ လိုအပ်သော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် လူကိုယ်တိုင် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို လျော့နည်းစေပြီး ဒေတာမှတ်ချက်သည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး တိကျသော စက်သင်ယူမှုစနစ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဒေတာမှတ်စုတွင် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု
Shaip သည် ဒေတာမှတ်စုပရောဂျက်များတွင် အရည်အသွေးသေချာစေရန် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု အဆင့်များစွာဖြင့် ထိပ်တန်းအရည်အသွေးကို သေချာစေသည်။
- ကနဦးလေ့ကျင့်ရေး- သရုပ်ဖော်သူများကို ပရောဂျက်အလိုက် လမ်းညွှန်ချက်များကို သေချာစွာ လေ့ကျင့်ထားသည်။
- ဆက်လက်စောင့်ကြည့်ခြင်း- မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပုံမှန်အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများ။
- နောက်ဆုံးသုံးသပ်ချက်- တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် အကြီးတန်း မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် အလိုအလျောက် ကိရိယာများဖြင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သုံးသပ်ချက်များ။
ထို့အပြင် AI သည် လူသားမှတ်စာများတွင် မကိုက်ညီမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို အလံပြပေးကာ အလုံးစုံဒေတာအရည်အသွေးကို ပိုမိုမြင့်မားစေပါသည်။ (ဥပမာ၊ AI သည် ပုံတစ်ပုံတွင် တူညီသော အရာဝတ္တုကို တံဆိပ်ခတ်ပုံ မတူညီသော မှတ်ချက်ပေးသူများ၏ ကွဲလွဲမှုများကို သိရှိနိုင်သည်)။ ထို့ကြောင့် လူသားနှင့် AI ဖြင့် ပရောဂျက်များ ပြီးမြောက်ရန် အချိန်ကို လျှော့ချနိုင်ချိန်တွင် မှတ်ချက်များ၏ အရည်အသွေးကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
ဘုံဒေတာ မှတ်ချက်ရေးခြင်းစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားခြင်း။
ဒေတာမှတ်ချက်များသည် AI နှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် တိကျမှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အတူ လာပါသည်။
- ဒေတာမှတ်သားခြင်းကုန်ကျစရိတ်: ဒေတာ မှတ်ချက်များကို ကိုယ်တိုင် သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ လက်စွဲမှတ်စာသည် ကုန်ကျစရိတ်များ တိုးမြင့်လာနိုင်သည့် သိသိသာသာ အားထုတ်မှု၊ အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်လုံး ဒေတာအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည်လည်း အဆိုပါကုန်ကျစရိတ်များကို အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
- မှတ်ချက်၏တိကျမှု: မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း လူသားအမှားများသည် AI/ML မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို တိုက်ရိုက်ထိခိုက်စေပြီး ဒေတာအရည်အသွေး ညံ့ဖျင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ Gartner ၏ လေ့လာမှုတစ်ခုက ယင်းကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ဒေတာအရည်အသွေးညံ့ဖျင်းသောကုမ္ပဏီများသည် 15% အထိ သူတို့ရဲ့ဝင်ငွေ။
- အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: ဒေတာပမာဏ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ မှတ်သားမှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့်အတူ၊ အထူးသဖြင့် multimodal data နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါတွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပြီး အချိန်ကုန်နိုင်သည်။
- ဒေတာ privacy နဲ့လုံခြုံရေး: ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ၊ ဆေးမှတ်တမ်းများ သို့မဟုတ် ငွေကြေးဒေတာများကဲ့သို့ အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို မှတ်သားခြင်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးအတွက် စိုးရိမ်ပူပန်မှုဖြစ်စေသည်။ မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် သက်ဆိုင်ရာဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်းများနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာကြောင်းသေချာစေရေးသည် ဥပဒေနှင့်ဂုဏ်သိက္ခာဆိုင်ရာအန္တရာယ်များကိုရှောင်ရှားရန် အရေးကြီးပါသည်။
- မတူကွဲပြားသောဒေတာအမျိုးအစားများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း။: စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယို ကဲ့သို့သော ဒေတာအမျိုးအစား အမျိုးမျိုးကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် အထူးသဖြင့် ၎င်းတို့သည် မတူညီသော မှတ်ချက်ရေးနည်းများနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများ လိုအပ်သည့်အခါတွင် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ ဤဒေတာအမျိုးအစားများတစ်လျှောက် မှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အရင်းအမြစ်-အသုံးများနိုင်ပါသည်။
အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာဖော်ပြချက်များနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် အတားအဆီးများကို ကျော်လွှားပြီး ၎င်းတို့၏ AI နှင့် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ဤစိန်ခေါ်မှုများကို နားလည်ပြီး ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။
ဒေတာမှတ်စုချက်တူးလ် နှိုင်းယှဉ်မှု- တည်ဆောက်မှု နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက် မူဘောင်ကို ဝယ်ယူပါ။
ဒေတာမှတ်စုများသို့မဟုတ်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်စီမံကိန်းကာလအတွင်းပေါ်ထွက်လာစေခြင်းငှါအရေးကြီးသောနှင့်ကျယ်ပြန့်ပြissueနာတစ်ခုမှာဤလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုတည်ဆောက်ရန်သို့မဟုတ်ဝယ်ယူရန်ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်စီမံကိန်းအဆင့်အမျိုးမျိုးတွင်သို့မဟုတ်အကြိမ်ကြိမ်အစီအစဉ်၏အစိတ်အပိုင်းများနှင့်ဆက်နွယ်နိုင်သည်။ စနစ်တစ်ခုကိုပြည်တွင်း၌တည်ဆောက်ရန် (သို့) ရောင်းချသူများကိုအားကိုးရန်ရွေးချယ်ခြင်းတွင်၊ အပေးအယူတစ်ခုအမြဲရှိသည်။
သင်ယခုပြောပြနိုင်သည့်အတိုင်း၊ အချက်အလက်မှတ်စုသည်ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၎င်းသည်ပုဂ္ဂလဒိive္လုပ်ငန်းစဉ်လည်းဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ သင်မှတ်စုကိရိယာတစ်ခုကို ၀ ယ်ရမည်လား၊ တည်ဆောက်ရမည်လားဟူသောမေးခွန်းအတွက်အဖြေတစ်ခုတည်းမရှိပါ။ အချက်များများစွာကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်လိုအပ်ပြီးသင်၏လိုအပ်ချက်များကိုနားလည်ရန်နှင့်သင်အမှန်တကယ်ဝယ်ရန်သို့မဟုတ်တည်ဆောက်ရန်လိုအပ်သည်ဆိုပါကသင်နားလည်ရန်သင့်ကိုယ်သင်မေးခွန်းများမေးရန်လိုအပ်သည်။
ဤအချက်ကိုလွယ်ကူစေရန်သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည့်အချက်အချို့ရှိသည်။
သင်၏ရည်မှန်းချက်
သင်သတ်မှတ်ရန်ပထမ ဦး ဆုံးအရာသည်သင်၏ဥာဏ်ရည်တုနှင့်စက်သင်ယူမှုသဘောတရားများနှင့်ပန်းတိုင်ဖြစ်သည်။
- အဘယ်ကြောင့်သင်သည်သင်၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းမှာသူတို့ကိုအကောင်အထည်ဖော်နေကြသနည်း
- သင်၏ဖောက်သည်များရင်ဆိုင်နေရသောတကယ့်လက်တွေ့ပြproblemနာကိုသူတို့ဖြေရှင်းသလား။
- သူတို့သည်မည်သည့် front-end သို့မဟုတ် backend လုပ်ငန်းစဉ်ကိုပြုလုပ်နေပါသလဲ။
- သငျသညျ features အသစ်မိတ်ဆက်သို့မဟုတ် AI ကိုသင့်ရဲ့လက်ရှိ website, app ကိုသို့မဟုတ် module တစ်ခုပိုကောင်းအောင်လုပ်ဖို့ AI ကိုသုံးမလား။
- သင်၏အစိတ်အပိုင်းတွင်သင်၏ပြိုင်ဘက်ကဘာလုပ်နေလဲ။
- သင် AI ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုလိုအပ်ကြောင်းအသုံးပြုမှုကိစ္စများရှိပါသလား
ဤအဖြေများသည်သင်၏အတွေးများကိုတစ်နေရာတည်းသို့ စုစည်း၍ ပိုမိုရှင်းလင်းစွာဖော်ပြလိမ့်မည်။
AI အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း / လိုင်စင်ပေးခြင်း
AI ပုံစံများသည်လုပ်ဆောင်ရန်အချက်အလက်တစ်ခုသာလိုအပ်သည်။ မြေပြင်အမှန်တရားအချက်အလက်များအမြောက်အများထုတ်လုပ်နိုင်သောနေရာမှဖော်ထုတ်ရန်လိုသည်။ မင်းရဲ့စီးပွားရေးကလုပ်ငန်း၊ လည်ပတ်မှု၊ ပြိုင်ဘက်သုတေသန၊ စျေးကွက်မတည်ငြိမ်မှုကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဖောက်သည်တွေရဲ့အမူအကျင့်လေ့လာခြင်းနဲ့အခြားအရာတွေအတွက်အရေးကြီးတဲ့ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေကိုစီမံဖို့လိုတဲ့ဒေတာအမြောက်အများကိုထုတ်ပေးမယ်ဆိုရင်မင်းမှာအချက်အလက်မှတ်စုကိရိယာတစ်ခုလိုအပ်တယ်။ သို့သော်၊ သင်ထုတ်လုပ်သောဒေတာပမာဏကိုလည်းထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ အစောပိုင်းတွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း AI ပုံစံသည်၎င်းပေးပို့သောအချက်အလက်များ၏အရည်အသွေးနှင့်ပမာဏအတိုင်းသာထိရောက်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏ဆုံးဖြတ်ချက်များသည်ဤအချက်ပေါ်တွင်မူတည်သည်။
သင်၏ ML မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်သင့်တွင်မှန်ကန်သောအချက်အလက်မရှိလျှင်၊ စျေးသည်များသည် ML မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည့်အချက်အလက်များ၏မှန်ကန်သောအချက်အလက်များကိုလိုင်စင်ချပေးခြင်းအားဖြင့်သင့်ကိုကူညီပေးနိုင်သည်။ အချို့သောကိစ္စရပ်များတွင်ရောင်းချသူမှရရှိသောတန်ဖိုးတစ်ခုတွင်နည်းပညာအောင်မြင်မှုနှင့်စီမံကိန်းအောင်မြင်မှုကိုမြှင့်တင်မည့်အရင်းအမြစ်များကိုရယူသုံးစွဲခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်။
ဘတ်ဂျက်
ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးနေသောအချက်တိုင်းကိုလွှမ်းမိုးနိုင်သည့်နောက်ထပ်အခြေခံကျသောအခြေအနေတစ်ခု။ ဒေတာမှတ်စုများကိုသင်တည်ဆောက်သင့်၊ ဝယ်သင့်မသင့်ဟူသောမေးခွန်းကိုဖြေရှင်းရန်သင့်တွင်သုံးစွဲရန်ငွေအလုံအလောက်ရှိမရှိသင်နားလည်သောအခါလွယ်ကူလာသည်။
လိုက်နာမှုရှုပ်ထွေးသော
လူ့အရင်းအမြစ်
အချက်အလက်မှတ်စုသည်သင်၏လုပ်ငန်းအရွယ်အစား၊ စကေးနှင့်မခွဲခြားဘဲလုပ်ဆောင်ရန်ကျွမ်းကျင်သောလူအင်အားလိုအပ်သည်။ မင်းကနေ့တိုင်းအနိမ့်ဆုံး data တွေထုတ်နေရင်တောင်မင်းတံဆိပ်ကပ်ဖို့အတွက်မင်းရဲ့ data တွေကိုအလုပ်လုပ်ဖို့ဒေတာကျွမ်းကျင်သူတွေလိုတယ်။ ဒါဆိုရင်မင်းမှာလိုအပ်တဲ့လူအင်အားရှိမရှိကိုမင်းသဘောပေါက်ဖို့လိုတယ်။ မင်းလုပ်ရင်သူတို့ကလိုအပ်တဲ့ကိရိယာတွေ၊ နည်းစနစ်တွေကိုကျွမ်းကျင်သလားဒါမှမဟုတ်သူတို့ကကျွမ်းကျင်ဖို့လိုလား။ သူတို့ကကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်ရင်သူတို့ကိုပထမ ဦး ဆုံးလေ့ကျင့်ပေးဖို့ဘတ်ဂျက်ရှိပါသလား။
ထို့အပြင်အကောင်းဆုံးဒေတာမှတ်စုများနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအစီအစဉ်များသည်အကြောင်းအရာ၊ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများစွာကိုယူပြီးအသက်၊ ကျား / မနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုနယ်ပယ်အလိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသည် - သို့မဟုတ်မကြာခဏသူတို့နှင့်အတူလုပ်ကိုင်မည့်ဒေသခံဘာသာစကားများအရ။ ဤတွင် ထပ်မံ၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် Shaip ၌မှန်ကန်သောလူများအားထိုင်ခုံများ၌နေရာချထားခြင်းအားဖြင့်မှန်ကန်သောလူ့ -In-the-loop ဖြစ်စဉ်များကိုမောင်းနှင်ခြင်းအကြောင်းပြောသည့်နေရာတွင်သင်၏အစီအစဉ်ကြိုးပမ်းမှုများကိုအောင်မြင်မှုဆီသို့ ဦး တည်စေသည်။
အသေးစားနှင့်အကြီးစားစီမံကိန်းလုပ်ငန်းများနှင့်ကုန်ကျစရိတ်သတ်မှတ်ချက်များ
များစွာသောကိစ္စများတွင်၊ ရောင်းချသူပံ့ပိုးမှုသည် သေးငယ်သောပရောဂျက်အတွက် သို့မဟုတ် သေးငယ်သောပရောဂျက်အဆင့်များအတွက် ရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ပို၍ဖြစ်နိုင်သည်။ ကုန်ကျစရိတ်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည့်အခါ ကုမ္ပဏီသည် ဒေတာမှတ်စုများ သို့မဟုတ် ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းပရောဂျက်များကို ပိုမိုထိရောက်စေရန်အတွက် ပြင်ပအရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်းမှ အကျိုးခံစားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ကုမ္ပဏီများသည်အရေးကြီးသောအချက်များကိုကြည့်ရှုနိုင်သည်။ ရောင်းသူများစွာသည်ဒေတာပမာဏသို့မဟုတ်အခြားအရင်းအမြစ်အမှတ်အသားများနှင့်ကုန်ကျစရိတ်ကိုပေါင်းစည်းထားသောနေရာတွင်ကြည့်နိုင်သည်။ ဥပမာ၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည်စမ်းသပ်မှုအစုံများအတွက်လိုအပ်သောပင်ပန်းနွမ်းနယ်သောအချက်အလက်များ ၀ င်ရောက်ရန်အတွက်ရောင်းချသူတစ် ဦး နှင့်လက်မှတ်ထိုးခဲ့သည်ဆိုကြပါစို့။
သဘောတူညီချက်တွင်ဥပမာ - စီးပွားရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်အနေဖြင့်အခြားသော AWS ဒေတာသိုလှောင်မှု (သို့) အမေဇုံဝက်ဘ်ဝန်ဆောင်မှုသို့မဟုတ်အခြားတတိယပါတီရောင်းချသူမှအခြား ၀ န်ဆောင်မှုအစိတ်အပိုင်းအချို့ကိုထုတ်ယူရမည့်သဘောတူညီမှုတွင်လျှို့ဝှက်ကန့်သတ်ချက်ရှိနိုင်သည်။ သူတို့က၎င်းကို ၀ ယ်သူအားပိုမိုမြင့်မားသောကုန်ကျစရိတ်ပုံစံဖြင့်လွှဲပြောင်းပေးသည်။ ၎င်းသည်စျေးနှုန်းကို ၀ ယ်သူ၏လက်လှမ်းမမီနိုင်အောင်ပြုလုပ်သည်။
ဤကိစ္စများတွင်သင်ရောင်းချသူများထံမှရသော ၀ န်ဆောင်မှုများကိုတိုင်းတာခြင်းသည်စီမံကိန်းကိုတတ်နိုင်သမျှထိန်းသိမ်းရန်ကူညီသည်။ သင့်တော်သောနယ်ပယ်အတိုင်းအတာထားရှိခြင်းသည်စီမံကိန်းကုန်ကျစရိတ်သည်ကုမ္ပဏီအတွက်ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုရှိ၊
ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်နှင့်အခမဲ့ဆော့ဗ်ဝဲအခြားနည်းလမ်းများ
ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်ကိုကိုယ်တိုင်လုပ်ခြင်း၏စိတ်ဓာတ်သည်အပေးအယူတစ်ခုဖြစ်သည်။ အင်ဂျင်နီယာများနှင့်ပြည်သူများသည်ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုမရှိသောအသုံးပြုသူအခြေစိုက်စခန်းများသည်အောက်ခြေလူတန်းစားပံ့ပိုးမှုပေးသော open source အရင်းအမြစ်အသိုင်းအဝိုင်းကိုအခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။ ၄ င်းသည်သင်ရောင်းချသူထံမှရရှိသောအရာနှင့်မတူပါ။ ၂၄/၇ လွယ်ကူသောအကူအညီကိုရနိုင်မည်မဟုတ်သလိုအတွင်းပိုင်းသုတေသနမပြုလုပ်ဘဲမေးခွန်းများကိုလည်းအဖြေမပေးနိုင်ပါ၊ သို့သော်စျေးနှုန်းမှာပိုမိုနိမ့်သည်။
ဒီတော့မေးခွန်းကြီး - ဘယ်အချိန်မှာ Data Annotation Tool ကိုဝယ်သင့်သလဲ။
များစွာသောအဆင့်မြင့်နည်းပညာစီမံကိန်းများကဲ့သို့ပင်ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအမျိုးအစား - မည်သည့်အချိန်တွင်မည်သည့်အချိန်တွင်တည်ဆောက်မည်နှင့်မည်သည့်အချိန်တွင် ၀ ယ်ရမည် - သည်ဤစီမံကိန်းများကိုမည်သို့အရင်းအမြစ်နှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုအပေါ်အထူးစဉ်းစားသုံးသပ်ရန်လိုအပ်သည်။ “ build” option ကိုစဉ်းစားသောအခါကုမ္ပဏီအများစု AI / ML စီမံကိန်းများနှင့်သက်ဆိုင်သောစိန်ခေါ်မှုများသည်စီမံကိန်း၏တည်ဆောက်မှုနှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးအပိုင်းများနှင့်သက်ဆိုင်သည်မဟုတ်ပါ။ စစ်မှန်သော AI / ML ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့်နေရာအထိရောက်ရန်ပင်ကြီးမားသောသင်ယူခြင်းကွေးကွေးရှိသည်။ AI / ML အဖွဲ့အသစ်များနှင့်အစပျိုးမှုအသစ်များဖြင့်“ မသိသောမသိသူ” အရေအတွက်သည်“ မသိသောမသိသော” အရေအတွက်ထက်များစွာပိုများသည်။
| တည်ဆောက် | ယ်ယူရန် |
|---|---|
Pros:
| Pros:
|
Cons:
| Cons:
|
ပိုမိုလွယ်ကူစေရန်အောက်ပါအချက်များကိုစဉ်းစားပါ -
- သငျသညျအချက်အလက်များ၏ကြီးမားသော volumes ကိုအပေါ်အလုပ်လုပ်သောအခါ
- သငျသညျမတူကွဲပြားသောအချက်အလက်များ၏မျိုးကွဲပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်သောအခါ
- သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များသို့မဟုတ်ဖြေရှင်းနည်းများနှင့်ဆက်စပ်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုအနာဂတ်၌ပြောင်းလဲသို့မဟုတ်တဖြည်းဖြည်းတိုးတက်ပြောင်းလဲနိုင်သည့်အခါ
- သင်မရေသို့မဟုတ်ယေဘုယျအသုံးပြုမှုကိုအမှုရှိတဲ့အခါ
- သငျသညျဒေတာ annotation tool ကိုတပ်ဖြန့်တွင်ပါဝင်ပတ်သက်ကုန်ကျစရိတ်အပေါ်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းစိတ်ကူးလိုအပ်တဲ့အခါ
- ကိရိယာများပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်ရန်သင့်လျော်သောလုပ်သားအင်အား (သို့) ကျွမ်းကျင်သောကျွမ်းကျင်သူမရှိသောအခါအနည်းဆုံးသင်ယူမှုမျဉ်းကွေးကိုရှာဖွေနေသည်
သင်၏တုံ့ပြန်မှုများသည်ဤအခြေအနေများနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်ပါကသင်၏ကိရိယာကိုတည်ဆောက်ရန်အာရုံစိုက်သင့်သည်။
မှန်ကန်သော Data Annotation Tool ကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။
စံပြဒေတာမှတ်ချက်ပေးကိရိယာကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် သင်၏ AI ပရောဂျက်၏ အောင်မြင်မှုကို ဖျက်နိုင် သို့မဟုတ် ချိုးဖျက်နိုင်သည့် အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လျင်မြန်စွာ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် ပိုမိုခေတ်မီဆန်းပြားသော လိုအပ်ချက်များဖြင့် သင့်ရွေးချယ်မှုများကို လမ်းညွှန်ရန်နှင့် သင့်လိုအပ်ချက်အတွက် အကောင်းဆုံးကို ရှာဖွေနိုင်ရန် လက်တွေ့ကျသော နောက်ဆုံးပေါ်လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒေတာမှတ်စု/တံဆိပ်တပ်ခြင်းကိရိယာသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မှတ်သားထားရန် အသုံးပြုသည့် cloud-based သို့မဟုတ် ပရဝုဏ်အတွင်း ပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အများအပြားသည် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များအတွက် ပြင်ပရောင်းချသူများကို အားကိုးသော်လည်း အချို့မှာ စိတ်ကြိုက်တည်ဆောက်ထားသော သို့မဟုတ် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်တူးလ်များကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤကိရိယာများသည် ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ စာသား သို့မဟုတ် အသံကဲ့သို့သော သီးခြားဒေတာအမျိုးအစားများကို ကိုင်တွယ်ပေးသည်၊ ထိရောက်သောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများနှင့် polygons ကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်သည်။
- သင့်အသုံးပြုမှုကိစ္စနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားများကို သတ်မှတ်ပါ။
သင့်ပရောဂျက်၏လိုအပ်ချက်များကို ရှင်းလင်းစွာဖော်ပြခြင်းဖြင့် စတင်ပါ-
- စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယို၊ အသံ၊ သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ဒေတာအမျိုးအစားများကို မှတ်သားထားမည်ဖြစ်သည်။
- သင့်အသုံးပြုမှုတွင် ပုံများအတွက် အဆက်ဖြတ်ခြင်း၊ စာသားအတွက် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် အသံအတွက် စာသားမှတ်တမ်းကဲ့သို့သော အထူးပြုမှတ်ချက်ရေးနည်းများကို တောင်းဆိုပါသလား။
သင့်ပရောဂျက်များ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ သင့်ပရောဂျက်များ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ အနာဂတ်လိုအပ်ချက်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် သင့်လက်ရှိဒေတာအမျိုးအစားများကို ပံ့ပိုးပေးသည့်ကိရိယာကို ရွေးချယ်ပါ။
- မှတ်ချက်ပြုနိုင်စွမ်းနှင့် နည်းပညာများကို အကဲဖြတ်ပါ။
သင့်လုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ပြည့်စုံသော မှတ်စာနည်းလမ်းများကို ပေးဆောင်သည့် ပလပ်ဖောင်းများကို ရှာဖွေပါ-
- ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက်- ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများ၊ ဗူဂံများ၊ အခေါ်အဝေါ်ပိုင်းခွဲခြင်း၊ cuboids နှင့် သော့ချက်မှတ်စာများ။
- NLP အတွက်- entity အသိအမှတ်ပြုမှု၊ ခံစားချက် တဂ်ဂ်၊ မိန့်ခွန်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်း တဂ်ခြင်း၊ နှင့် အနှစ်သာရ ပြတ်သားမှု။
- အသံအတွက်- စာသားမှတ်တမ်း၊ စပီကာ ဒိုင်ယာရီပြုလုပ်ခြင်း နှင့် အဖြစ်အပျက် တဂ်ခြင်း။
ယခု အဆင့်မြင့် ကိရိယာများတွင် AI-အကူအညီ သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် တံဆိပ်ကပ်ခြင်း အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်လေ့ရှိပြီး မှတ်ချက်များကို အရှိန်မြှင့်ကာ လိုက်လျောညီထွေ တိုးတက်စေနိုင်သည်။
- Scalability နှင့် Automation ကို အကဲဖြတ်ပါ။
သင့်ပရောဂျက်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ သင့်ကိရိယာသည် ဒေတာပမာဏတိုးလာမှုကို ကိုင်တွယ်နိုင်သင့်သည်-
- ပလပ်ဖောင်းသည် မြန်နှုန်းမြှင့်တင်ရန်နှင့် လူကိုယ်တိုင်အားထုတ်မှုကို လျှော့ချရန် အလိုအလျောက် သို့မဟုတ် တစ်ပိုင်းအလိုအလျောက် မှတ်ချက်ပေးသည့် ပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသလား။
- စွမ်းဆောင်ရည် ပိတ်ဆို့မှုများမရှိဘဲ လုပ်ငန်းစကေးဒေတာအစုံများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါသလား။
- ကြီးမားသောအဖွဲ့၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို ချောမွေ့စေရန်အတွက် built-in အလုပ်အသွားအလာ အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် အလုပ်တာဝန်ပေးအပ်ခြင်း အင်္ဂါရပ်များ ရှိပါသလား။
- ဒေတာအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကို ဦးစားပေးပါ။
အရည်အသွေးမြင့် မှတ်ချက်များသည် ခိုင်မာသော AI မော်ဒယ်များအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်-
- အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ အများသဘောတူသော အလုပ်အသွားအလာများနှင့် စာရင်းစစ်လမ်းကြောင်းများကဲ့သို့သော ထည့်သွင်းထားသော အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု မော်ဂျူးများပါသည့် ကိရိယာများကို ရှာဖွေပါ။
- အမှားအယွင်းခြေရာခံခြင်း၊ ပွားခြင်းကိုဖယ်ရှားခြင်း၊ ဗားရှင်းထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် လွယ်ကူသောတုံ့ပြန်ချက်ပေါင်းစည်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေပါ။
- ပလက်ဖောင်းသည် အစကတည်းက အရည်အသွေးစံနှုန်းများကို သတ်မှတ်ပြီး စောင့်ကြည့်နိုင်စေကာ အမှားအယွင်းအနားသတ်များနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို လျှော့ချပေးကြောင်း သေချာပါစေ။
- ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လိုက်နာမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ဒေတာကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ တိုးပွားလာသဖြင့် လုံခြုံရေးသည် ညှိနှိုင်းမရနိုင်ပါ-
- ကိရိယာသည် ခိုင်မာသောဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှုများ၊ ကုဒ်ဝှက်ခြင်းနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းစံနှုန်းများ ( GDPR သို့မဟုတ် HIPAA ကဲ့သို့) နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိသင့်သည်။
- သင့်ဒေတာကို မည်သည့်နေရာနှင့် မည်သို့သိမ်းဆည်းထားသည်ကို အကဲဖြတ်ပါ- cloud၊ ဒေသန္တရ သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်ရွေးချယ်စရာများ-နှင့် ကိရိယာသည် လုံခြုံသောမျှဝေမှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို ပံ့ပိုးမှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်ပါ။
- လုပ်သားအင်အားစီမံခန့်ခွဲမှုကို ဆုံးဖြတ်ပါ။
သင့်ဒေတာကို မှတ်သားထားမည့်သူကို ဆုံးဖြတ်ပါ-
- ကိရိယာသည် အိမ်တွင်းနှင့် ပြင်ပ မှတ်ချက်အဖွဲ့များကို ပံ့ပိုးပေးပါသလား။
- လုပ်ငန်းတာဝန်ပေးအပ်ခြင်း၊ တိုးတက်မှုခြေရာခံခြင်းနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းအတွက် အင်္ဂါရပ်များ ရှိပါသလား။
- မှတ်စုအသစ်များ စတင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် လေ့ကျင့်ရေးအရင်းအမြစ်များနှင့် ပံ့ပိုးမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
- ရောင်းချသူသာမက မှန်ကန်သောပါတနာကို ရွေးချယ်ပါ။
သင့်ကိရိယာပံ့ပိုးပေးသူနှင့် ဆက်ဆံရေးသည် အရေးကြီးသည်-
- သင့်လိုအပ်ချက်များ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပံ့ပိုးကူညီမှု၊ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ဆန္ဒရှိသော ပါတနာများကို ရှာဖွေပါ။
- အလားတူပရောဂျက်များနှင့် ၎င်းတို့၏အတွေ့အကြုံကို အကဲဖြတ်ပါ၊ တုံ့ပြန်ချက်အပေါ် တုံ့ပြန်မှု၊ လျှို့ဝှက်မှုနှင့် လိုက်နာမှုတို့ကို ကတိကဝတ်ပြုပါ။
သော့နှုတ်ခမ်း
သင့်ပရောဂျက်အတွက် အကောင်းဆုံး ဒေတာမှတ်ချက်ပေးကိရိယာသည် သင့်သတ်မှတ်ထားသော ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်၊ သင့်တိုးတက်မှုနှင့် အတိုင်းအတာများ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် လုံခြုံရေးကို အာမခံပြီး သင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ပေးသည့် တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဓိကအချက်များအပေါ် အာရုံစိုက်ပြီး နောက်ဆုံးပေါ် AI ခေတ်ရေစီးကြောင်းများဖြင့် ပြောင်းလဲလာသော ပလက်ဖောင်းကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့်- သင်သည် သင်၏ AI အစပျိုးမှုများကို ရေရှည်အောင်မြင်ရန်အတွက် သတ်မှတ်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။
လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ သီးသန့် ဒေတာ မှတ်ချက် ဖြစ်ရပ်များနှင့် အောင်မြင်မှု ဇာတ်လမ်းများကို အသုံးပြုပါ။
ဒေတာမှတ်ချက်များသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အရေးကြီးသောကြောင့် ၎င်းတို့အား ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သော AI နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်နိုင်စေပါသည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာမှတ်စုအတွက် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ သီးသန့်အသုံးပြုမှုအချို့ဖြစ်သည်-
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အချက်အလက် မှတ်ချက်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များအတွက် ဒေတာမှတ်စုသည် AI စွမ်းအင်သုံး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကို တီထွင်ရာတွင် အရေးကြီးသည်။ အကျိတ်များ သို့မဟုတ် ခန္ဓာဗေဒဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများကဲ့သို့ အင်္ဂါရပ်များအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများ (X-rays၊ MRIs) တို့ကို အညွှန်းတပ်ပေးကာ ရောဂါများနှင့် မူမမှန်မှုများကို ပိုမိုတိကျစွာသိရှိနိုင်စေရန် algorithms များကို ဖွင့်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အရေပြားကင်ဆာရှာဖွေခြင်းစနစ်များတွင် ကင်ဆာဖြစ်စေသောအနာများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများအတွက် ဒေတာမှတ်ချက်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာမှတ်စုများသည် အီလက်ထရွန်နစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ (EMRs) နှင့် ဆေးခန်းမှတ်စုများကို တံဆိပ်တပ်ပေးကာ ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် အလိုအလျောက်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်စနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
လက်လီဒေတာ မှတ်ချက်
လက်လီဒေတာမှတ်ချက်တွင် ထုတ်ကုန်ပုံများ၊ ဖောက်သည်ဒေတာနှင့် ခံစားချက်ဒေတာတို့ကို အညွှန်းတပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားသည် ဖောက်သည်၏ခံစားချက်ကို နားလည်ရန်၊ ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုရန်နှင့် အလုံးစုံသုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန် AI/ML မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးလေ့ကျင့်ရန် ကူညီပေးသည်။
ဘဏ္ဍာရေးဒေတာ မှတ်ချက်
ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍသည် လိမ်လည်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ငွေကြေးသတင်းဆောင်းပါးများ၏ စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဒေတာမှတ်စုကို အသုံးပြုသည်။ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် ငွေပေးငွေယူများ သို့မဟုတ် သတင်းဆောင်းပါးများကို မသမာသော သို့မဟုတ် တရားဝင်အဖြစ် အညွှန်းတပ်သည်၊ သံသယဖြစ်ဖွယ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလိုအလျောက်အလံပြပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အရည်အသွေးမြင့်သောမှတ်ချက်များသည် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများမှ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် ငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှုများတွင် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် လိမ်လည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်များကို ရှာဖွေနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဘဏ္ဍာရေးဒေတာမှတ်ချက်သည် ငွေကြေးဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများနှင့် ငွေပေးငွေယူဒေတာများကို မှတ်သားထားခြင်း၊ လိမ်လည်မှုကိုသိရှိနိုင်သော AI/ML စနစ်များဖန်တီးရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး၊
မော်တော်ကား အချက်အလက် မှတ်ချက်
မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းရှိ ဒေတာမှတ်စုတွင် ကင်မရာနှင့် LiDAR အာရုံခံကိရိယာ အချက်အလက်ကဲ့သို့သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များမှ အချက်အလက်များကို အညွှန်းတပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤမှတ်ချက်သည် ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အရာဝတ္တုများကို သိရှိနိုင်ရန် မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးပေးပြီး ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်စနစ်များအတွက် အခြားအရေးကြီးသော အချက်အလက်အချက်အလတ်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။
စက်မှု သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်ရေး ဒေတာ မှတ်ချက်
ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှတ်ချက်သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စက်ရုပ်များနှင့် ထုတ်လုပ်မှုတွင် အလိုအလျောက်စနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။ အကြောင်းအရာထောက်လှမ်းခြင်း (ဂိုဒေါင်မှ ပစ္စည်းများကို စက်ရုပ်များ ကောက်ယူခြင်း) သို့မဟုတ် ပုံမမှန်သော ထောက်လှမ်းခြင်း (အာရုံခံကိရိယာများဖတ်ခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော စက်ကိရိယာများ ချွတ်ယွင်းချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း) ကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် သရုပ်ဖော်သူများသည် ပုံများ သို့မဟုတ် အာရုံခံဒေတာများကို အညွှန်းတပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာဖော်ပြချက်သည် စက်ရုပ်များသည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုပေါ်ရှိ သီးခြားအရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ထုတ်လုပ်မှုပုံများ၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဒေတာ၊ ဘေးကင်းရေးဒေတာနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအချက်အလက်များအပါအဝင် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို မှတ်သားရန်အတွက် စက်မှုဒေတာမှတ်ချက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤအချက်အလက်ဖော်ပြချက်အမျိုးအစားသည် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ကွဲလွဲချက်များကို ထောက်လှမ်းနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးပေးကာ အလုပ်သမားများ၏ ဘေးကင်းမှုကို သေချာစေသည်။
E-commerce Data မှတ်ချက်
ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် အကြံပြုချက်များနှင့် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ထုတ်ကုန်ပုံများနှင့် အသုံးပြုသူသုံးသပ်ချက်များကို မှတ်သားခြင်း။
ဒေတာမှတ်စုအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်တွေက ဘာတွေလဲ။
သင်၏ AI နှင့် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များ၏ အောင်မြင်မှုကို သေချာစေရန်၊ ဒေတာမှတ်ချက်အတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို လိုက်နာရန် အရေးကြီးသည်။ ဤအလေ့အကျင့်များသည် သင့်မှတ်စုပြုထားသော အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုနှင့် ညီညွတ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်-
- သင့်လျော်သောဒေတာဖွဲ့စည်းပုံကိုရွေးချယ်ပါ။: အသုံးဝင်ရန် လုံလောက်သော်လည်း ယေဘုယျအားဖြင့် ဒေတာအတွဲများတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကွဲပြားမှုများအားလုံးကို ဖမ်းယူရန် လုံလောက်သော ဒေတာအညွှန်းများကို ဖန်တီးပါ။
- ရှင်းလင်းသော ညွှန်ကြားချက်များ ပေးပါ။: မတူညီသောမှတ်စုများတစ်လျှောက် ဒေတာတစ်သမတ်တည်းနှင့် တိကျသေချာစေရန် အသေးစိတ်၊ နားလည်ရလွယ်ကူသော ဒေတာမှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို ဖန်တီးပါ။
- မှတ်စာ၏ အလုပ်တာဝန်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပါ။မှတ်ချက်များသည် ငွေကုန်ကြေးကျများသောကြောင့်၊ ကြိုတင်တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို ပေးဆောင်သည့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုတတ်နိုင်သော အခြားနည်းလမ်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
- လိုအပ်သည့်အခါတွင် ဒေတာများ ပိုမိုစုဆောင်းပါ။− စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ အရည်အသွေးကို မထိခိုက်စေရန် လိုအပ်ပါက ဒေတာစုဆောင်းမှုကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်းပါ။
- Outsource သို့မဟုတ် crowdsource: ဒေတာမှတ်စုလိုအပ်ချက်များသည် အလွန်ကြီးမားပြီး အတွင်းအရင်းအမြစ်များအတွက် အချိန်ကုန်လာသောအခါ၊ ပြင်ပအရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် လူစုလူဝေးရှာဖွေခြင်းကို စဉ်းစားပါ။
- လူသားနှင့် စက်ယန္တရားများ ပေါင်းစပ်ပါ။: လူသားမှတ်စုများသည် အခက်ခဲဆုံးကိစ္စများကို အာရုံစိုက်ပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံ၏ ကွဲပြားမှုကို တိုးမြင့်လာစေရန်အတွက် ဒေတာမှတ်စုဆော့ဖ်ဝဲဖြင့် လူသားချင်းဆက်စပ်ချဉ်းကပ်မှုအား အသုံးပြုပါ။
- အရည်အသွေးကို ဦးစားပေးပါ။: အရည်အသွေးအာမခံချက်အတွက် သင့်ဒေတာမှတ်ချက်များကို ပုံမှန်စစ်ဆေးပါ။ ဒေတာအတွဲများကို အညွှန်းတပ်ခြင်းတွင် တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် အချင်းချင်း၏လုပ်ဆောင်မှုကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မှတ်ချက်ပေးသူအများအပြားကို အားပေးပါ။
- လိုက်နာမှုကိုသေချာစစ်ဆေးပါ: လူများ သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများပါရှိသော ရုပ်ပုံများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောဒေတာအစုံများကို မှတ်သားသည့်အခါ၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဂရုတစိုက်စဉ်းစားပါ။ ဒေသတွင်း စည်းမျဉ်းများကို မလိုက်နာပါက သင့်ကုမ္ပဏီ၏ ဂုဏ်သိက္ခာကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။
ဤဒေတာမှတ်စုစာ၏ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် သင်၏ဒေတာအတွဲများကို တိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားကြောင်း၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များထံ လက်လှမ်းမီနိုင်စေရန်နှင့် သင့်ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ပရောဂျက်များကို လောင်စာဆီပေးရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ကြောင်း အာမခံနိုင်ပါသည်။
Case Studies / အောင်မြင်မှု ဇာတ်လမ်းများ
ဤတွင်မြေပြင်အချက်အလက်များမှတ်ပုံတင်နှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတို့သည်အမှန်တကယ်မည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံကိုဖြေရှင်းသောတိကျသောဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုအချို့ဖြစ်သည်။ Shaip တွင်ဒေတာမှတ်စုများနှင့်ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းတို့တွင်အရည်အသွေးနှင့်သာလွန်ကောင်းမွန်သောရလဒ်များကိုပေးနိုင်ရန်ကျွန်ုပ်တို့ဂရုစိုက်သည်။ အထက်ဖော်ပြပါ ဆွေးနွေးမှုများစွာသည် စံအောင်မြင်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်ခဲ့သည်။ ထိရောက်သော ဒေတာမှတ်ချက်နှင့် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းတို့သည် ပရောဂျက်တစ်ခုစီကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် လုပ်ဆောင်နေသော ကုမ္ပဏီများနှင့် သက်ဆိုင်သူများကို ကမ်းလှမ်းထားသည်ကို ဖော်ပြသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ လတ်တလော ဆေးခန်းဒေတာလိုင်စင် ပရောဂျက်တစ်ခုတွင်၊ အကြောင်းအရာသည် HIPAA စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရန် ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI) အားလုံးကို ဂရုတစိုက်ဖယ်ရှားကာ နာရီပေါင်း 6,000 ကျော် အသံဖိုင်ကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။ ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီးနောက်၊ ၎င်းအား ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ။
ဤကဲ့သို့သော ပရောဂျက်များတွင်၊ တင်းကျပ်သော စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီပြီး အရေးကြီးသော မှတ်တိုင်များကို အရောက်လှမ်းရာတွင် အမှန်တကယ်စိန်ခေါ်မှုမှာ တည်ရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အကြမ်းထည်အသံဒေတာဖြင့် စတင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ပါဝင်ပတ်သက်သူအားလုံးကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်းအပေါ် ကြီးမားသောအာရုံစိုက်မှုရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမည်ပေးထားသော Entity Recognition (NER) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပန်းတိုင်သည် အချက်အလက်များကို အမည်ဝှက်ထားရန်သာမက မော်ဒယ်များအတွက် ကောင်းစွာမှတ်သားထားရန်လည်း သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။
ထင်ရှားသော နောက်ထပ်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုသည် ကြီးမားသောလေ့လာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ စကားဝိုင်း AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၁၄ ပတ်အတွင်း ဘာသာဗေဒပညာရှင် ၃၀၀၀ နှင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် ပရောဂျက်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်? ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသောဘာသာစကား 3,000 မျိုးဖြင့် AI မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး ၎င်းတို့၏မိခင်ဘာသာစကားဖြင့် လူအများနှင့်ထိတွေ့နိုင်သော ဘာသာစကားပေါင်းစုံ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
ဤပရောဂျက်သည် မှန်ကန်သောလူများ နေရာရရှိရေး၏ အရေးကြီးမှုကို အမှန်တကယ် မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ ထိုသို့သော ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးသော အဖွဲ့များစွာဖြင့်၊ အရာအားလုံးကို စနစ်တကျနှင့် ချောမွေ့အောင်ထားရှိခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ နောက်ဆုံးရက်ကို ပြည့်မီရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ချဉ်းကပ်မှုကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရောဂျက်ကို လုပ်ငန်းစံနှုန်းထက် ကောင်းမွန်စွာ အပြီးသတ်နိုင်ခဲ့သည်။
အခြားဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဖောက်သည်များထဲမှတစ်ဦးသည် AI ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာအသစ်အတွက် ထိပ်တန်းအဆင့်မှတ်စုပြုထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို လိုအပ်ပါသည်။ Shaip ၏ နက်နဲသော မှတ်ချက်ရေးကျွမ်းကျင်မှုကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်၏ တိကျမှုကို 25% မြှင့်တင်ခဲ့ပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်၍ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
စက်သင်ယူခြင်းအတွက် bot လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စာသားမှတ်စာများကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင်လည်း အလုပ်များစွာကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။ စာသားနှင့်အလုပ်လုပ်သည့်အချိန်၌ပင်၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများသည် သက်ရောက်မှုရှိနေဆဲဖြစ်သောကြောင့် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာအကြမ်းများကို စီခွဲခြင်းသည်လည်း အရေးကြီးပါသည်။
အသံ၊ စာသား သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံများဖြစ်စေ ဤမတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများအားလုံးတွင်— Shaip ရှိ ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့သည် အောင်မြင်မှုသေချာစေရန် တူညီသောသက်သေပြနည်းလမ်းများနှင့် အခြေခံမူများကို အချိန်တိုင်းအသုံးပြုခြင်းဖြင့် တသမတ်တည်း ပေးပို့ပါသည်။
Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက
Key ကို Takeaways
- Data annotation သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်ရန် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
- အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာမှတ်ချက်သည် AI မော်ဒယ်၏ တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသည်။
- ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဒေတာမှတ်စာစျေးကွက်သည် 3.4 ခုနှစ်တွင် $ 2028 ဘီလီယံရောက်ရှိရန်ခန့်မှန်းထားပြီး 38.5% CAGR တွင်ကြီးထွားလာသည်။
- မှန်ကန်သောမှတ်ချက်ပေးကိရိယာများနှင့် နည်းစနစ်များကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် ပရောဂျက်ကုန်ကျစရိတ်များကို 40% အထိ လျှော့ချနိုင်သည်
- AI-assisted မှတ်ချက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ပရောဂျက်အများစုအတွက် 60-70% ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။
ဤလမ်းညွှန်သည်သင့်အတွက်အရင်းအမြစ်ရှိပြီးသင့်မေးခွန်းအများစုကိုဖြေကြားပေးသည်ဟုကျွန်ုပ်တို့ရိုးရိုးသားသားယုံကြည်ပါသည်။ သင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောရောင်းချသူနှင့် ပတ်သက်၍ ယုံကြည်မှုမရှိသေးပါက ထပ်မံ၍ ကြည့်ရှုရန်မလိုအပ်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့သည် Shaip တွင်အဓိကအချက်အလက်များကောက်ယူသည့်ကုမ္ပဏီဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင်ဤနယ်ပယ်မှကျွမ်းကျင်သူများသည်အချက်အလက်နှင့်၎င်းနှင့်ဆက်စပ်သောစိုးရိမ်မှုများကိုအခြားမည်သူမျှမတူကြပါ။ စီမံချက်တစ်ခုချင်းစီအတွက်ကတိကဝတ်များ၊ လျှို့ဝှက်ချက်များ၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုနှင့်ပိုင်ဆိုင်မှုစသည့်အရည်အချင်းများကိုတင်ဆောင်လာသည့်အခါကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏စံပြမိတ်ဖက်များဖြစ်နိုင်သည်။
ထို့ကြောင့် တိကျသော မှတ်ချက်များကို ရယူရန် ရည်ရွယ်ထားသည့် ဒေတာအမျိုးအစား မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ သင့်တောင်းဆိုချက်များနှင့် ပန်းတိုင်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးမည့် အဆိုပါ စစ်ပြန်အဖွဲ့ကို သင်တွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့နှင့် သင်ယူရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် သင်၏ AI မော်ဒယ်များကို ရယူလိုက်ပါ။
သင်၏ AI ပရောဂျက်များကို ကျွမ်းကျင်ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်းဝန်ဆောင်မှုများဖြင့် ပြောင်းလဲပါ။
အရည်အသွေးမြင့် မှတ်သားထားသော ဒေတာများဖြင့် သင်၏စက်သင်ယူမှုနှင့် AI ပဏာမခြေလှမ်းများကို မြှင့်တင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။ Shaip သည် သင်၏ သီးခြားလုပ်ငန်းနယ်ပယ်နှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော အဆုံးမှအဆုံးဒေတာ မှတ်ချက်များကို ဖြေရှင်းချက်ပေးပါသည်။
သင်၏ ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးချက် လိုအပ်ချက်များ အတွက် အဘယ်ကြောင့် Shaip နှင့် ပူးပေါင်းပါသနည်း။
- Domain ကျွမ်းကျင်မှု- လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အထူးဗဟုသုတရှိသော အထူးပြုမှတ်စုများ
- အတိုင်းအတာဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော အလုပ်အသွားအလာများ- တသမတ်တည်း အရည်အသွေးဖြင့် အရွယ်အစားအလိုက် ပရောဂျက်များကို ကိုင်တွယ်ပါ။
- စိတ်ကြိုက် Solutions: သင်၏ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များအတွက် အံဝင်ခွင်ကျရှိသော မှတ်ချက်လုပ်ငန်းစဉ်များ
- လုံခြုံရေးနှင့် လိုက်နာမှု- HIPAA၊ GDPR နှင့် ISO 27001 ကိုက်ညီသော လုပ်ငန်းစဉ်များ
- Flexible Engagement: ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အပေါ် သို့မဟုတ် အောက် စကေးချပါ။
စကားပြောကြရအောင်
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
၁။ အချက်အလက်မှတ်စု (သို့) ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။
Data Annotation (သို့) Data Label သည်ရလဒ်များကိုခန့်မှန်းရန်စက်ပစ္စည်းများဖြင့်ခွဲခြားသိနိုင်သောသီးခြားအရာဝတ္ထုများဖြင့်ဒေတာများကိုပြုလုပ်စေသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ စကန်အတွင်းအရာဝတ္ထုများတဂ်လုပ်ခြင်း၊ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းသို့မဟုတ်လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည်ဖြင့်တံဆိပ်များပါအချက်အလက်များကိုအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူရန်နှင့်လူသား၏စွက်ဖက်မှုမပါဘဲတကယ့်စီးပွားရေးကိစ္စများကိုဖြေရှင်းရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးနိုင်ပါသည်။
၂။ မှတ်သားထားသောအချက်အလက်များသည်အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်း (ကြီးကြပ်ခြင်းသို့မဟုတ်ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိ) တွင်တံဆိပ်တပ်ထားသောသို့မဟုတ်မှတ်စုများပါအချက်အလက်များသည်တံဆိပ်ခတ်ခြင်း၊ မှတ်တမ်းတင်ခြင်း (သို့) လုပ်ဆောင်ခြင်းသည်သင်၏စက်သင်ယူမှုပုံစံများကိုနားလည်ပြီးအသိအမှတ်ပြုစေလိုသောလုပ်ဆောင်ချက်များဖြစ်သည်။
၃။ Data Annotator ဆိုတာဘယ်သူလဲ။
data annotator သည်၎င်းအားစက်များဖြင့်မှတ်မိစေရန်အချက်အလက်များကြွယ်ဝစေရန်မဆုတ်မနစ်အလုပ်လုပ်သောသူတစ် ဦး ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်အောက်ပါအဆင့်များတစ်ခု (သို့) လက်စွဲအသုံးပြုမှုနှင့်လိုအပ်ချက်များအပေါ်မူတည်သည်) ဒေတာသန့်ရှင်းမှု၊ အချက်အလက်ကူးယူခြင်း၊ ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း (သို့) အချက်အလက်မှတ်ခြင်း၊ QA စသည်တို့
4. AI နှင့် ML အတွက် ဒေတာမှတ်ချက်သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
AI မော်ဒယ်များသည် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ထောက်လှမ်းခြင်း သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် အညွှန်းတပ်ထားသော အချက်အလက် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာမှတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်များကို အရည်အသွေးမြင့်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် ဒေတာဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်တိကျမှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို ဖြစ်စေကြောင်း သေချာစေသည်။
5. အမှတ်အသားပြုထားသော အချက်အလက်များ၏ အရည်အသွေးကို မည်သို့အာမခံနိုင်မည်နည်း။
- သင့်အဖွဲ့ သို့မဟုတ် ရောင်းချသူအား ရှင်းလင်းသော မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ ပေးပါ။
- မျက်ကန်းသုံးသပ်ချက်များ သို့မဟုတ် အများသဘောတူမှုပုံစံများကဲ့သို့သော အရည်အသွေးအာမခံချက် (QA) လုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြုပါ။
- ရှေ့နောက်မညီမှုနှင့် အမှားအယွင်းများကို အလံပြရန် AI ကိရိယာများကို အသုံးချပါ။
- ဒေတာတိကျမှုရှိစေရန် ပုံမှန်စစ်ဆေးမှုများနှင့် နမူနာများကို လုပ်ဆောင်ပါ။
6. manual နှင့် အလိုအလျောက်မှတ်စာကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
လက်စွဲမှတ်စု: လူသားမှတ်စုများပြုလုပ်ပြီး တိကျမှုမြင့်မားသော်လည်း သိသာထင်ရှားသောအချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို လိုအပ်ပါသည်။
အလိုအလျောက် မှတ်ချက်: အညွှန်းတပ်ရန်၊ အမြန်နှုန်းနှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှုအတွက် AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည်။ သို့ရာတွင်၊ ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များအတွက် လူ၏ပြန်လည်သုံးသပ်မှု လိုအပ်နိုင်သည်။
semi-automatic ချဉ်းကပ်မှု (human-in-the-loop) သည် ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုအတွက် နည်းလမ်းနှစ်ခုလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
7. ကြိုတင်တံဆိပ်တပ်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကို ကျွန်ုပ်အသုံးပြုသင့်သနည်း။
ကြိုတင်တံဆိပ်တပ်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများသည် အသုံးများသည့်ကိစ္စများအတွက် မကြာခဏရနိုင်သော မှတ်ချက်များပါသည့် အဆင်သင့်လုပ်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေသော်လည်း တိကျသော ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီရန် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှု လိုအပ်နိုင်သည်။
8. ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုများအတွက် ဒေတာမှတ်ချက်သည် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများအတွက် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုသည် ပုံမှန်အားဖြင့် မှတ်စာမလိုအပ်သော်လည်း၊ ကြီးကြပ်မှုတစ်ပိုင်းသင်ယူမှုသည် အညွှန်းတပ်ထားသော နှင့် အညွှန်းမပါသောဒေတာကို ရောနှောအသုံးပြုထားသော်လည်း၊
9. Generative AI သည် ဒေတာမှတ်ချက်များကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာအောင် လူသားပညာရှင်များက မှတ်ချက်များကို စိစစ်ပြီး တရားဝင်အောင်ပြုလုပ်နေချိန်တွင် Generative AI သည် ဒေတာအညွှန်းအတွက် ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။
10. မည်သည့်ကျင့်ဝတ်နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သနည်း။
အရေးကြီးသောဒေတာကို မှတ်သားခြင်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ တင်းကြပ်စွာလိုက်နာမှု၊ ခိုင်မာသောဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာအတွဲများတွင် ဘက်လိုက်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်စေရန် အစီအမံများ လိုအပ်သည်။
11. ဒေတာမှတ်ချက်အတွက် ကျွန်ုပ်မည်ကဲ့သို့ဘတ်ဂျက်ရမည်နည်း။
ဘတ်ဂျက်သည် သင်တံဆိပ်ရိုက်ထားသောဒေတာမည်မျှလိုအပ်သည်၊ အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှု၊ ဒေတာအမျိုးအစား (စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ ဗီဒီယို) နှင့် သင်အိမ်တွင်းရှိ သို့မဟုတ် ပြင်ပအသင်းများကို အသုံးပြုသည်ဖြစ်စေ ဘတ်ဂျက်ပေါ်တွင်မူတည်ပါသည်။ AI ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဤအချက်များပေါ် မူတည်၍ ဈေးနှုန်းများ ကွဲပြားမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။
12. အဘယ်လျှို့ဝှက်ကုန်ကျစရိတ်များကို ကျွန်ုပ်သတိပြုသင့်သနည်း။
ကုန်ကျစရိတ်များတွင် ဒေတာလုံခြုံရေး၊ မှတ်ချက်အမှားများကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ရေးမှတ်စုများ နှင့် ကြီးမားသောပရောဂျက်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။
13. မှတ်သားထားသော အချက်အလက်မည်မျှ လိုအပ်သနည်း။
၎င်းသည် သင့်ပရောဂျက်၏ ရည်မှန်းချက်များနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။ အညွှန်းတပ်ထားသည့် အသေးစားအစုံဖြင့် စတင်ပါ၊ သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပါ၊ ထို့နောက် တိကျမှုပိုကောင်းလာစေရန် လိုအပ်သလို ဒေတာများ ထပ်ထည့်ပါ။ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များသည် များသောအားဖြင့် ဒေတာပိုလိုအပ်ပါသည်။