AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက်
ပိုမိုစိတ်ချရသောအချက်အလက်
နိဒါန္း
“ The Wizard of Oz” မှ Tin Man သည် ၁၉၃၉ တွင်ငွေရောင်မျက်နှာပြင်ပေါ်သို့ရောက်သောအခါ Art Intelligence သည်စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကိုစတင်ဖမ်းယူနိုင်ခဲ့ပြီး ထိုအချိန်မှစ၍ zeitgeist တွင်ပိုမိုခိုင်မာသည့်ခြေကုပ်ရရှိခဲ့သည်။ သို့သော်လျှောက်လွှာတွင် AI ထုတ်ကုန်ပစ္စည်းများသည်ပုံမှန်အားဖြင့်အရှိန်အဟုန်ပြင်းထန်သောသံသရာများကိုဖြတ်သန်းသွားသည်။
ကြီးထွားနေစဉ်ကာလအတွင်းအင်ဂျင်နီယာများနှင့်သုတေသီများသည်ကြီးမားသောတိုးတက်မှုများကိုပြုလုပ်ခဲ့ကြသော်လည်းသူတို့၏မျှော်မှန်းချက်များသည်ထိုအချိန်ကရရှိနိုင်သောကွန်ပျူတာစွမ်းရည်ကိုမလွှဲမရှောင်သာရောက်သောအခါအိပ်မောကျနေသည့်အချိန်ကာလတစ်ခုဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာပင်၊ ၁၉၆၅ ခုနှစ်တွင် Moore's Law မှကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်သောတွက်ချက်မှုစွမ်းအား၏အဆတိုးမြှင့်မှုအများစုသည်တိကျမှန်ကန်ကြောင်းသက်သေပြနိုင်ခဲ့ပြီး၎င်းတိုးမြှင့်မှု၏အရေးပါမှုကိုကျော်လွှားရန်ခက်ခဲသည်။
eBook ကိုဖတ်ပါ။ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက် eBook ၏ PDF ဗားရှင်းကို download လုပ်ပါ။
AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက် - ပို၍ စိတ်ချရသောအချက်အလက်
ယနေ့တွင်ပျမ်းမျှအားဖြင့်လူတစ် ဦး သည် ၁၉၆၉ ခုနှစ်တွင်လဆင်းသက်မှုကို NASA မှဖယ်ထုတ်ခြင်းထက်ယခုအခါသူတို့၏အိတ်ကပ်ထဲတွင်အကြိမ်ပေါင်းသန်းပေါင်းများစွာကွန်ပျူတာစွမ်းအားပိုမိုများပြားလာသည်။ ကွန်ပျူတာ၏စွမ်းအားမြောက်မြားစွာကိုအဆင်ပြေစွာပြသသောထိုတူညီသောနေရာအနှံ့အပြားသည် AI ၏ရွှေခေတ်အတွက်အခြားလိုအပ်ချက်ကိုဖြည့်ဆည်းပေးသည် - အချက်အလက်များ၏များစွာသော။ Information Overload Research Group မှတွေ့ရှိချက်များအရကမ္ဘာ့အချက်အလက်များ၏ ၉၀% ကိုလွန်ခဲ့သော ၂ နှစ်အတွင်းဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ယခုအချိန်တွင်ကွန်ပျူတာစွမ်းအား၏အဆတိုးများပြားလာမှုသည်နောက်ဆုံးတွင်အချက်အလက်များ၏မျိုးဆက်တစ်ခုလုံးတွင်ဥက္ကာပျံကြီးထွားမှုနှင့်အတူပေါင်းစည်းသွားသည်နှင့်အမျှ AI ဒေတာတီထွင်မှုများသည်အလွန်များပြားလာသောကြောင့်ကျွမ်းကျင်သူများကစတုတ္ထစက်မှုတော်လှန်ရေးကိုစတင်မည်ဟုထင်ကြသည်။
National Venture Capital Association မှအချက်အလက်များအရ AI ကဏ္ 6.9 သည် ၂၀၂၀ ၏ပထမသုံးလပတ်တွင်ဒေါ်လာ ၆.၉ ဘီလီယံရင်းနှီးမြှပ်နှံခဲ့သည်ကိုတွေ့ရသည်။ AI tools များ၏အလားအလာကိုသိရှိရန်ခက်ခဲသည်။ AI ထုတ်ကုန်များအတွက်ပိုမိုမြင်နိုင်သောအသုံးပြုမှုဖြစ်ရပ်များမှာ Spotify နှင့် Netflix ကဲ့သို့ကျွန်ုပ်တို့၏အကြိုက်ဆုံး application များ၏နောက်ကွယ်ရှိထောက်ခံမှုအင်ဂျင်များဖြစ်သည်။ နားထောင်ခြင်းမှအနုပညာရှင်အသစ်တစ် ဦး သို့မဟုတ်မူးယစ်ဆေးဝါးကင်းသည့်တီဗွီရှိုးသစ်ကိုရှာဖွေခြင်းသည်ပျော်စရာကောင်းသော်လည်း၎င်းအကောင်အထည်ဖော်မှုများသည်နည်းနည်းမျှသာဖြစ်သည်။ အခြားအဖြေများ - ကျောင်းသားများသည်မည်သည့်နေရာတွင်ကောလိပ်သို့တက်သည်ကိုတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဆုံးဖြတ်ခြင်း - နှင့်အခြားသူများကမူလျှောက်ထားသူများ၏ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို ဖြတ်၍ စစ်ဆေးကြသည်။ အချို့သော AI ကိရိယာများသည်ရင်သားကင်ဆာစစ်ဆေးရန် AI မော်ဒယ်ကဲ့သို့သော (သို့မဟုတ်ဆရာဝန်များထက်သာလွန်သည်) သေစေနိုင်သည့်သက်ရောက်မှုများပင်ရှိနိုင်သည်။
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏လက်တွေ့ဖြစ်ရပ်များနှင့်နောင်လာမည့်မျိုးဆက်သစ်အသွင်ပြောင်းကိရိယာများကိုဖန်တီးရန်ပြိုင်ဖက်ကုမ္ပဏီအရေအတွက်များပြားစွာတိုးတက်မှုရှိသော်လည်းထိရောက်သောဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက်စိန်ခေါ်မှုများမှာဆက်လက်တည်ရှိနေသည်။ အထူးသဖြင့် AI output သည် input ခွင့်ပြုသလောက်တိကျသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာအရည်အသွေးသည်အဓိကဖြစ်သည်။
AI Solutions တွင်မကိုက်ညီသော Data အရည်အသွေး၏စိန်ခေါ်မှု
Social Media Today ၏အဆိုအရနေ့စဉ်နေ့တိုင်းထုတ်လွှတ်သည့်မယုံနိုင်လောက်အောင်အချက်အလက်ပမာဏမှာ ၂.၅ quintillion bytes ဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းသည်သင်တို့၏ algorithm ကိုလေ့ကျင့်သင့်သည်ဟုမဆိုလိုပါ။ အချို့သောအချက်အလက်များသည်မပြည့်စုံပါ၊ အချို့သည်အရည်အသွေးနိမ့်ပြီးအချို့သည်တိကျသောတိကျမှုမရှိသောကြောင့်ဤမှားယွင်းသောသတင်းအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်းသည်သင်၏ (စျေးကြီးသော) AI ဒေတာဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏တူညီသောစရိုက်များကိုဖြစ်ပေါ်စေလိမ့်မည်။ Gartner မှသုတေသနအရ ၂၀၂၂ ခုနှစ်တွင်တည်ထောင်ခဲ့သော AI စီမံကိန်း၏ ၈၅% သည်ဘက်လိုက်သောသို့မဟုတ်တိကျသောအချက်အလက်များကြောင့်တိကျသောရလဒ်များထွက်ပေါ်လာလိမ့်မည်ဖြစ်သည်။ သီချင်းတစ်ပုဒ်ကိုသင်မနှစ်သက်သောသီချင်းတစ်ပုဒ်ကိုအလွယ်တကူကျော်နိုင်သော်လည်းအခြားမတိကျသော algorithms များသည်သိသာထင်ရှားသည့်ဘဏ္financialာရေးနှင့်ဂုဏ်သိက္ခာရှိသောကုန်ကျစရိတ်ကိုရရှိသည်။
၂၀၁၈ ခုနှစ်တွင်အမေဇုံသည် AI-powered ငှားရမ်းခြင်းကိရိယာကိုစတင်ခဲ့ပြီး ၂၀၁၄ ခုနှစ်မှစ၍ ထုတ်လုပ်မှုတွင်အမျိုးသမီးများအပေါ်ပြင်းထန်သောနှင့်မှားယွင်းစွာဘက်လိုက်မှုရှိခဲ့သည်။ ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုကျော်အတွင်းကုမ္ပဏီသို့တင်သွင်းခဲ့သည့်ကိုယ်ရေးရာဇဝင်များကို အသုံးပြု၍ ထိုကိရိယာ၏အခြေခံကျသောကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်နည်းပညာလျှောက်ထားသူအများစုသည်အမျိုးသားများဖြစ်သည် (သို့သော်ဒီနည်းပညာကြောင့်ဖြစ်နိုင်သည်)၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်မည်သည့်နေရာ၌မဆိုအမျိုးသမီးများပါ ၀ င်သည့်ကိုယ်ရေးအကျဉ်းချုပ်ကိုအပြစ်ပေးရန်ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ အမျိုးသမီးကောလိပ်နှစ်ခုမှလျှောက်ထားသူများကိုပင်အပြစ်ပေးရန်ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ အမေဇုံကဤကိရိယာသည်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကိုအကဲဖြတ်ရန်အတွက်တစ်ခုတည်းသောစံနှုန်းအဖြစ်တစ်ခါမျှမသုံးဖူးဟုဆိုသည်။ သို့သော်အလုပ်ခန့်အပ်သူများသည်ငှားရမ်းခအသစ်များကိုရှာဖွေသည့်အခါထောက်ခံမှုအင်ဂျင်ကိုကြည့်ကြသည်။
အမေဇုံငှားရမ်းခြင်းလုပ်ငန်းကိုနှစ်ပေါင်းများစွာလုပ်ဆောင်ပြီးနောက်ပိုင်းတွင်ဖျက်သိမ်းခံခဲ့ရသော်လည်းသင်ခန်းစာမှာရှိနေဆဲဖြစ်ပြီး algorithms နှင့် AI tools များကိုလေ့ကျင့်ရာတွင် data အရည်အသွေး၏အရေးကြီးမှုကိုမီးမောင်းထိုးပြသည်။ “ အရည်အသွေးမြင့်မားသော” ဒေတာသည်မည်သို့နှင့်တူသနည်း။ အတိုချုပ်ပြောရရင်၊ ဒီသေတ္တာ ၅ ခုကိုစစ်တယ်။
၂
အရည်အသွေးမြင့်ဟုယူဆရန်အတွက်အချက်အလက်သည်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက်တန်ဖိုးရှိသောအရာတစ်ခုယူဆောင်လာရမည်။ အလုပ်လျှောက်ထားသူတစ် ဦး သည်ပြည်နယ်ချန်ပီယံဝင်ရိုးစွန်းခလုတ်အဖြစ်အလုပ်လုပ်ခြင်းနှင့်သူတို့၏လုပ်ငန်းခွင်အတွင်းလုပ်ဆောင်မှုများအကြားဆက်စပ်မှုရှိပါသလား။ ၎င်းသည်ဖြစ်နိုင်သည်၊ သို့သော်၎င်းသည်မဖြစ်နိုင်ပုံရသည်။ သက်ဆိုင်မှုမရှိသည့်အချက်အလက်များကိုဖယ်ရှားခြင်းအားဖြင့် algorithm သည်ရလဒ်များကိုအမှန်တကယ်သက်ရောက်မှုရှိသောသတင်းအချက်အလက်များကိုခွဲခြားခြင်းအပေါ်အာရုံစိုက်နိုင်သည်။
၂
သင်အသုံးပြုနေသောအချက်အလက်သည်သင်စမ်းသပ်နေသည့်အယူအဆများကိုတိတိကျကျကိုယ်စားပြုရမည်။ မရရှိလျှင်၎င်းနှင့်မထိုက်တန်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်အမေဇုံသည်၎င်း၏ငှားရမ်းခြင်းဆိုင်ရာ algorithm ကို ၁၀ နှစ်လျှောက်ထားသောကိုယ်ရေးရာဇဝင်များကိုလေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ သို့သော်ထိုကိုယ်ရေးရာဇဝင်များတွင်ပထမ ဦး ဆုံးတင်ပြသောအချက်အလက်များကိုကုမ္ပဏီကအတည်ပြုခြင်းရှိ၊ ရည်ညွှန်းချက်စစ်ဆေးသည့်ကုမ္ပဏီ Checkster မှသုတေသနပြုချက်အရလျှောက်ထားသူ ၇၈ ရာခိုင်နှုန်းသည်လိမ်သည်သို့မဟုတ်အလုပ်လျှောက်ရန်လိမ်မည်ကိုစဉ်းစားလိမ့်မည်ဟုဖော်ပြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ algorithm တစ်ခုသည်ကိုယ်စားလှယ်လောင်းတစ် ဦး ၏ GPA ကို အသုံးပြု၍ ထောက်ခံချက်ပေးသောဆုံးဖြတ်ချက်များကိုချနေလျှင်၊ ထိုနံပါတ်များ၏အစစ်အမှန်ကိုပထမ ဦး ဆုံးအတည်ပြုရန်ကောင်းသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည်အချိန်နှင့်ငွေကိုယူရမည်ဖြစ်ပြီး၎င်းသည်သင်၏ရလဒ်များ၏တိကျမှုကိုတိုးတက်စေမည်မှာသေချာသည်။
3. စနစ်တကျစနစ်တကျမှတ်ချက်တွေ
ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ပေါ် အခြေခံ၍ ငှားရမ်းခြင်းပုံစံ၏ဖြစ်ရပ်တွင်မှတ်ချက်သည်လွယ်ကူသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်ကိုယ်ရေးရာဇဝင်အကျဉ်းသည်ခြွင်းချက်ရှိမည်ဖြစ်သော်လည်းကြိုတင်မှတ်ချက်တင်ထားသည်။ လျှောက်ထားသူအများစုသည်သူတို့၏လုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံကို“ အတွေ့အကြုံ” ခေါင်းစဉ်အောက်နှင့်“ ကျွမ်းကျင်မှု” အောက်ရှိသက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုများကိုစာရင်းပြုစုထားသည်။ သို့သော်ကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်းကဲ့သို့သောအခြားအခြေအနေများတွင်အချက်အလက်များမှာမူမတူညီပါ။ သတင်းအချက်အလက်များသည်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်၊ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစစ်ဆေးမှု၏ရလဒ်များသို့မဟုတ်မိသားစုကျန်းမာရေးသမိုင်းနှင့်ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှုအခြေအနေများနှင့် ပတ်သက်၍ အခြားအချက်အလက်များအကြားဆရာ ၀ န်နှင့်လူနာတို့အကြားပြောဆိုခြင်းပင်ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအချက်အလက်သည်တိကျသောထောက်လှမ်းခြင်းဆိုင်ရာ algorithm ကိုအထောက်အကူပြုရန်အတွက် AI မော်ဒယ်လ်သည်မှန်ကန်သောကောက်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ တိကျသောဟောကိန်းများပြုလုပ်ရန်လေ့လာမှုသေချာစေရန်သေချာစွာစနစ်တကျစီစဉ်ထားပြီးမှတ်စုတင်ထားရမည်။
4. Up-to-date ဖြစ်အောင်
အမေဇုံသည်အချိန်နှင့်ငွေကိုသက်သာစေမည့်ကိရိယာတစ်ခုကိုတီထွင်ရန်ကြိုးပမ်းနေသည်။ သူတို့ငှားရမ်းသည့်ဆုံးဖြတ်ချက်များသည်လူသားများပြုလုပ်သောအချိန်တိုတိုအတွင်းတွင်ပင်ထပ်တူလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ အကြံပြုချက်များကိုတတ်နိုင်သမျှတိတိကျကျဖြစ်စေရန်အချက်အလက်များကိုနောက်ဆုံးပေါ်ထားရန်လိုအပ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည်လက်နှိပ်စက်များကိုပြုပြင်နိုင်သည့်အရည်အချင်းရှိသူကိုယ်စားလှယ်များအားပိုမိုနှစ်သက်ကြောင်းပြသပါကဤသမိုင်းဝင်ငှားရမ်းခများသည်လက်ရှိအလုပ်လျှောက်ထားသူများ၏မည်သည့်အခန်းကဏ္forတွင်မဆိုသင့်လျော်မှုအပေါ်များစွာအကျိုးသက်ရောက်လိမ့်မည်မဟုတ်ပါ။ ရလဒ်အနေနှင့်၎င်းတို့ကိုဖယ်ရှားခြင်းသည်ပညာရှိရာရောက်သည်။
5. သင့်လျော်စွာကွဲပြားခြားနား
အမေဇုံအင်ဂျင်နီယာများသည်အမျိုးသားအများစုလျှောက်ထားသောလျှောက်ထားသူနှင့်အတူ algorithm တစ်ခုကိုလေ့ကျင့်ရန်ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ ဤဆုံးဖြတ်ချက်သည်အလွန်အရေးကြီးသောအမှားတစ်ခုဖြစ်ပြီးထိုအချိန်ကကုမ္ပဏီ၏ရရှိနိုင်သည့်ကိုယ်ရေးရာဇဝင်များကြောင့်မတူကွဲပြားသောပြmadeနာများဖြစ်ပေါ်စေသည်။ အမေဇုံအင်ဂျင်နီယာများသည်လူသိများသောအဖွဲ့အစည်းများနှင့်အတူတကွလက်တွဲလုပ်ကိုင်နိုင်ကြသည် ချို့တဲ့မှုအတွက်ကုစားရန်အမျိုးသမီးအလုပ်လျှောက်ထားသူပိုများသောရာထူးများကိုရရှိနိုင်ပါသည် အမျိုးသမီးအရေအတွက်နှင့်လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့်ကိုက်ညီရန်ယောက်ျား၏ကိုယ်ရေးရာဇဝင်များကိုအတုလျှော့ချ လူ ဦး ရေပိုမိုတိကျသောကိုယ်စားပြုမှုနှင့်အတူ algorithm ကိုပဲ့ထိန်း။ အဓိကအချက်ကဒေတာ မတူကွဲပြားမှုသည်အဓိကကျသည်။ သွင်းအားစုများတွင်ဘက်လိုက်မှုများကိုဖယ်ရှားရန်တစ် ဦး တည်းကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများမပြုလုပ်ပါကဘက်လိုက်သည့်ရလဒ်များထွက်ပေါ်လာလိမ့်မည် အောင်နိုင်။
ရှင်းနေသည်မှာအရည်အသွေးမြင့်သောဒေတာများသည်ဘယ်နေရာမှထွက်ပေါ်လာခြင်းမဟုတ်ပါ။ ၎င်းအစားရည်ရွယ်ထားသောရလဒ်များကိုစိတ်တွင်ဂရုတစိုက်ကောက်ယူရမည်။ AI နယ်ပယ်တွင်အမှိုက်သရိုက်များသည်အမှိုက်သရိုက်များဖြစ်သည်ဟုမကြာခဏဆိုလေ့ရှိသည်။ ဤဖော်ပြချက်သည်မှန်ကန်သော်လည်းအရည်အသွေး၏အရေးပါမှုကိုအနည်းငယ်လျော့နည်းစေသည်။ AI သည်မယုံနိုင်လောက်အောင်များပြားသောသတင်းအချက်အလက်များကိုစီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ သိုလှောင်မှုရွေးချယ်ခြင်းမှသည်အကြံဥာဏ်များငှားရမ်းခြင်းအထိဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါလက္ခဏာများအထိပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ဤစွမ်းရည်သည်လူသားများ၏စွမ်းရည်ထက်များစွာသာလွန်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာရလဒ်များကိုလည်းတိုးပွားစေသည်။ ဘက်လိုက်သည့်လူသားစုဆောင်းသူတစ် ဦး သည်အမျိုးသမီးများစွာကိုသာလျစ်လျူရှုနိုင်သော်လည်းဘက်လိုက်မှုရှိသော AI စုဆောင်းသူသည်၎င်းတို့အားလုံးကိုလျစ်လျူရှုနိုင်သည်။ ထိုသဘောမျိုးဖြင့်အမှိုက်သရိုက်များသည်အမှိုက်သရိုက်များကိုသာဆိုလိုခြင်းမဟုတ်ပါ၊ အနည်းငယ်အမှိုက်သရိုက်များသည်အချက်အလက်အမှိုက်ပုံတစ်ခုလုံးသို့အသွင်ပြောင်းနိုင်သည်ဟုဆိုလိုသည်။
ရှုပ်ထွေးသောလိုက်နာမှုတောင်းဆိုချက်များကိုလမ်းညွှန်ခြင်း
အရည်အသွေးပြည့်ဝသောအချက်အလက်များကိုရှာဖွေရန်မှာမလွယ်ကူပါက AI ဒေတာဆန်းသစ်တီထွင်မှုများမှအကျိုးအမြတ်အများဆုံးရရှိနိုင်သည့်စက်မှုလုပ်ငန်းအချို့သည်လည်းအလွန်တင်းကြပ်စွာထိန်းချုပ်ထားသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည်အကောင်းဆုံးဥပမာဖြစ်နိုင်သည်။ HIT Infrastructure မှစစ်တမ်းတစ်ခုအရစက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းမှ ၉၁% သည်နည်းပညာသည်စောင့်ရှောက်မှုလက်လှမ်းမီမှုကိုတိုးတက်စေနိုင်သည်ဟုထင်မြင်ခဲ့ကြသော်လည်း ၇၅% ကလူနာများ၏လုံခြုံရေးနှင့်သီးသန့်တည်ရှိမှုကိုခြိမ်းခြောက်မှုအဖြစ်ရှုမြင်သည်။ - နှင့်လူနာများမှာအန္တရာယ်တစ်ခုတည်းမဟုတ်ပါ။
ကျန်းမာရေးအာမခံအိတ်ဆောင်နှင့်တာ ၀ န်ခံမှုအက်ဥပဒေမှထုတ်ပြန်သောစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများသည်ယခုအခါဥရောပ၏အထွေထွေဒေတာကာကွယ်မှုစည်းမျဉ်း၊ ယူနိုက်တက်စတိတ်ရှိကယ်လီဖိုးနီးယားစားသုံးသူသီးသန့်တည်ရှိမှုအက်ဥပဒေနှင့်စင်္ကာပူရှိကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်ကာကွယ်မှုအက်ဥပဒေစသည့်ဒေသဆိုင်ရာဒေတာလိုက်နာမှုအတားအဆီးများနှင့်ဆုံဖြတ်လျှက်ရှိသည်။ ဤဒေသန္တရစည်းမျဉ်းများကိုထပ်မံပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များပိုမိုရရှိရန်အတွက်တယ်လီကွန်းကျန်းမာရေးမှပေါ်ထွက်လာသည်နှင့်အမျှကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးတွင်လူနာ၏အချက်အလက်များကိုပိုမိုတင်းကျပ်စွာကိုင်တွယ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် Shaip ၏လုံခြုံပြီးလိုက်လျောညီထွေရှိသည့် cloud platform သည် AI ထုတ်ကုန်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်များကိုရယူရန်နှင့်ရယူရန်အတွက် ပို၍ ပင်တန်ဖိုးရှိသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်လိမ့်မည်။
ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များသည်သင်၏ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်ကြီးမားသောခြိမ်းခြောက်မှုတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ အကယ်၍ ၎င်းသည်ကွဲပြားခြားနားသောလေ့ကျင့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာဒေတာများဖြင့်သာရရှိသောတိကျသောရလဒ်များကိုမပေးနိုင်လျှင်လုံးဝလိုက်နာသောအကောင်အထည်ဖော်မှုပင်လျှင်အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။ အမေရိကန်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအသင်းဂျာနယ်တွင် ၂၀၂၀ ခုနှစ်လေ့လာမှုတစ်ခုအရဆေးကုသမှုနယ်ပယ်၌စက်သင်ကြားခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များကိုကယ်လီဖိုးနီးယား၊ နယူးယောက်နှင့်မက်ဆာချူးဆက်ရှိလူနာများမှအချက်အလက်များနှင့်လေ့ကျင့်လေ့ရှိကြောင်းပြသခဲ့သည်။ ဤလူနာများသည်အမေရိကန်လူ ဦး ရေ၏ ၅ ပုံ ၁ ပုံထက်နည်းသောလူနည်းစုကိုကိုယ်စားပြုသောကြောင့်အခြားကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းလုံးတွင်ဘာမျှမပြောရန်ဤမော်ဒယ်များသည်ဘက်လိုက်သောရလဒ် မှလွဲ၍ မည်သည့်အရာကိုမဆိုထုတ်လုပ်နိုင်မည်ကိုစဉ်းစားရန်ခဲယဉ်းသည်။
လိုက်လျောညီထွေရှိသည့်ပထဝီအနေအထားအလိုက်ကွဲပြားခြားနားသောသတင်းအချက်အလက်များကိုရရှိရန်အခက်အခဲကိုသိရှိခြင်းသည် Shaip သည်တိကျသော algorithms များတည်ဆောက်ရန်ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့်အထူးသတ်မှတ်ထားသောဒေသများစွာမှလိုင်စင်ရကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်များကိုပေးသည်။ ဤအချက်အလက်သည်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများသို့မဟုတ်တောင်းဆိုမှုများသတင်းအချက်အလက်၊ CT scan စသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေသည့်ပုံရိပ်၊ ဆရာဝန်များနှင့်လူနာများအကြားပြောဆိုသောမှတ်စုများသို့မဟုတ်ဆရာဝန်များနှင့်လူနာများအကြားပြောဆိုမှုများကဲ့သို့သောစာသားပုံစံများနှင့် MRI ရလဒ်မှဗီဒီယိုများဖြစ်သည်။ သင်၏အဖွဲ့အစည်းကိုပြည်တွင်းနှင့်နိုင်ငံတကာနှစ်နိုင်ငံစလုံး၏အချက်အလက်များကိုထိန်းချုပ်သောတိုးပွားလာသောစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများအပေါ်ချိုးဖောက်မှုနောက်ကွယ်မှကျင့် ၀ တ်နှင့်ဘဏ္implာရေးဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုများမှအကာအကွယ်ပေးထားသည်။
AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှား
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကြိုးပမ်းမှုများတွင်မည်သည့်စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ၀ င်ရောက်လုပ်ကိုင်နေပါစေသိသာထင်ရှားသောအတားအဆီးများနှင့်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောအကြံဥာဏ်မှအောင်မြင်သောထုတ်ကုန်သို့ကူးပြောင်းခြင်းဖြစ်စဉ်သည်အခက်အခဲများစွာဖြင့်ပါဝင်သည်။ မှန်ကန်သောဒေတာများကိုရယူရန်စိန်ခေါ်မှုများနှင့်သက်ဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းများအားလုံးနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်အမည်ဝှက်ရန်လိုအပ်မှုအကြား၊ algorithm တစ်ခုကိုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်းသည်လွယ်ကူသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
သင်၏အဖွဲ့အစည်းကို AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအသစ်တစ်ခုကိုဒီဇိုင်းဆွဲရန်အတွက်လိုအပ်သောအားသာချက်များကိုပေးရန်, Shaip ကဲ့သို့သောကုမ္ပဏီနှင့်ပူးပေါင်းရန်စဉ်းစားရန်လိုသည်။ Chetan Parikh နှင့် Vatsal Ghiya တို့သည် Shaip ကိုတည်ထောင်ခဲ့ပြီးအမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၌ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်သည့်နည်းလမ်းများအားကုမ္ပဏီများအားတီထွင်နိုင်ရန်အကူအညီပေးရန် Shaip ကိုတည်ထောင်ခဲ့သည်။ AI ဖြေရှင်းချက်များသို့ဆွဲဆောင်သောအတွေးအခေါ်များကိုဖောက်သည်များကဖောက်သည်များ။
ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့အစည်း၊ လူပုဂ္ဂိုလ်၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့်ပလက်ဖောင်းသည်သင်၏အဖွဲ့အစည်းအတွက်အလုပ်လုပ်ခြင်းဖြင့်အောက်ပါအကျိုးကျေးဇူးလေးခုကိုချက်ချင်းသော့ဖွင့်ပြီးအောင်မြင်မှုကိုအဆုံးသတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
၁။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တွေလွတ်မြောက်နိုင်စွမ်း
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်သည်အချိန်အတော်အတန်ကြာမြင့်သည်ကိုပတ် ၀ န်းကျင်တွင်မရှိသော်လည်း၊ သင်၏အဖွဲ့သည်အချိန်အများဆုံးဖြုန်းတီးသောလုပ်ဆောင်ချက်များကိုအကောင်းဆုံးမြှင့်တင်နိုင်သည်။ သူတို့သည်အဆင့်မြင့် algorithms များနှင့် machine learning ပုံစံများကိုတီထွင်ရာတွင်ကျွမ်းကျင်သူများဖြစ်သောကြောင့်မင်း data data သိပ္ပံပညာရှင်များကိုငှားရမ်းခဲ့သည်၊ ဒါပေမယ့်သုတေသနကဒီအလုပ်သမားတွေဟာသူတို့ရဲ့အချိန် ၈၀% ကိုအမှန်တကယ်ရှာဖွေခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းနဲ့စီမံကိန်းကိုအားဖြည့်ပေးမယ့်ဒေတာတွေကိုတသမတ်တည်းပြပါတယ်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏လေးပုံသုံးပုံကျော် (၇၆%) ကဤကမ္ဘာသုံးအချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းများသည်အလုပ်၏အနှစ်သက်ဆုံးအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်ကြသော်လည်းအရည်အသွေးဒေတာများလိုအပ်မှုသည်အမှန်တကယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်သူတို့၏အချိန် ၂၀% သာကျန်သည်ဟုဆိုသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက်စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးနှင့်အသိဥာဏ်ကိုလှုံ့ဆော်ပေးသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ Shaip ကဲ့သို့ third-party ရောင်းချသူမှတဆင့်ဒေတာများရယူခြင်းအားဖြင့်ကုမ္ပဏီသည်၎င်း၏စျေးကြီးပြီးထက်မြက်သော data engineer များအားသူတို့၏ဒေတာများကိုစီမံခန့်ခွဲသူအဖြစ်ထုတ်ယူစေပြီး၎င်းတို့ကိုတန်ဖိုးအမြင့်ဆုံးထုတ်လုပ်နိုင်သော AI ဖြေရှင်းနည်းများတွင်အချိန်ဖြုန်းစေနိုင်သည်။
2. ပိုကောင်းတဲ့ရလဒ်များအောင်မြင်ရန်စွမ်းရည်
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးခေါင်းဆောင်များသည်ကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချရန် open-source သို့မဟုတ်လူစုလူဝေးအရင်းအမြစ်အချက်အလက်များကိုအသုံးပြုရန်ဆုံးဖြတ်ကြသော်လည်းဤဆုံးဖြတ်ချက်သည်ရေရှည်တွင်ကုန်ကျစရိတ်ပိုမိုများပြားလာသည်။ ဤအချက်အလက်အမျိုးအစားများကိုအလွယ်တကူရရှိနိုင်သည်၊ သို့သော်၎င်းတို့သည်ဂရုတစိုက်ကောက်ယူထားသောဒေတာအစုများ၏အရည်အသွေးနှင့်မကိုက်ညီပါ။ အထူးသဖြင့်လူအစုအဝေးဆိုင်ရာအချက်အလက်သည်အမှားအယွင်းများ၊ ပျက်ကွက်မှုများနှင့်မတိကျမှုများနှင့်ပြည့်နှက်နေသည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဖြစ်စဉ်များကိုသင်၏အင်ဂျင်နီယာများသတိထားစောင့်ကြည့်နေသည့်အချိန်တွင်ဤပြissuesနာများကိုဖြေရှင်းနိုင်သည်ဖြစ်သော်လည်းသင်ပိုမိုမြင့်မားစွာဖြင့်စတင်ပါကနောက်ထပ် ထပ်မံ၍ ပြုလုပ်ရန်လိုအပ်သည်။ - အစအ ဦး မှအရည်အသွေးအချက်အလက်။
ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်အချက်အလက်များကိုမှီခိုခြင်းသည်၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ထောင်ချောက်များနှင့်ကြုံတွေ့ရသောအခြားအသုံးများသောဖြတ်လမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွဲပြားခြားနားမှုမရှိခြင်းသည်အကြီးမားဆုံးသောပြissuesနာတစ်ခုဖြစ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် open-source data အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသော algorithm သည်လိုင်စင်ရဒေတာများပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားခြင်းထက်ပိုမိုလွယ်ကူစွာပုံတူကူးခြင်းဖြစ်သည်။ ဤလမ်းကြောင်းကိုသွားခြင်းအားဖြင့်သင်သည်သင်၏စျေးနှုန်းများကိုလျှော့ချပြီးမည်သည့်အချိန်တွင်မဆိုစျေးကွက်ဝေစုရယူနိုင်မည့်အခြားနေရာမှလာရောက်သူများ၏ပြိုင်ဆိုင်မှုကိုသင်ဖိတ်ခေါ်သည်။ သင် Shaip ကိုအားကိုးသည့်အခါသင်သည်ကျွမ်းကျင်သောစီမံခန့်ခွဲသောလုပ်သားအင်အားစုဆောင်းထားသည့်အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံးဒေတာကိုရယူနိုင်သည်။ သင့်အားပြိုင်ဘက်များကသင်၏ကြိုးစားအားထုတ်သောအသိဥာဏ်ဆိုင်ရာပစ္စည်းများကိုအလွယ်တကူပြန်ဖွင့်ခြင်းကိုတားဆီးသည့်စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုအတွက်သီးသန့်လိုင်စင်ကိုကျွန်ုပ်တို့ခွင့်ပြုနိုင်သည်။
၃
သင်၏အိမ်တွင်းစာရင်းထဲတွင်ကျွမ်းကျင်သောအင်ဂျင်နီယာများနှင့်အရည်အချင်းရှိသောအချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်များပါ ၀ င်လျှင်သင့် AI ကိရိယာများသည်အတွေ့အကြုံမှသာရရှိသောဉာဏ်ပညာမှအကျိုးရရှိနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘာသာရပ်ကျွမ်းကျင်သူများသည်သူတို့၏နယ်ပယ်များတွင်မြောက်များစွာသော AI အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ဦး ဆောင်ခဲ့ပြီးလမ်းတစ်လျှောက်ရှိအဖိုးတန်သင်ခန်းစာများကိုသင်ယူခဲ့ပြီးသူတို့၏တစ်ခုတည်းသောရည်မှန်းချက်မှာသင့်ကိုအောင်မြင်ရန်ကူညီရန်ဖြစ်သည်။
သင့်အတွက်ဒေတာများကိုရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်၊ စုစည်းရန်၊ အမျိုးအစားခွဲရန်နှင့်တံဆိပ်ကပ်ရန်အတွက်ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကသင်၏ algorithm ကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသောအချက်အလက်သည်အကောင်းဆုံးရလဒ်များကိုရရှိနိုင်သည်ကိုသင်သိသည်။ ဒေတာသည်အမြင့်ဆုံးစံနှုန်းများနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိစေရန်နှင့်ဓာတ်ခွဲခန်းတွင်သာမကလက်တွေ့ဖြစ်ရပ်များတွင်ရည်ရွယ်ထားသည့်အတိုင်းလုပ်ဆောင်ရန်သေချာစေရန်ကျွန်ုပ်တို့သည်ပုံမှန်အရည်အသွေးအာမခံချက်ကိုပြုလုပ်သည်။
၄။ အရှိန်အဟုန်မြှင့်သောဖွံ့ဖြိုးမှုအချိန်ဇယား
AI ဖွံ့ဖြိုးမှုသည်နေ့ချင်းညချင်းဖြစ်မလာပါ၊ သို့သော်သင် Shaip နှင့်မိတ်ဖက်လုပ်လျှင် ပို၍ မြန်နိုင်သည်။ အတွင်းပိုင်းအချက်အလက်ကောက်ယူစုဆောင်းခြင်းနှင့်မှတ်ချက်များသည်ဖွံ့ဖြိုးရေးလုပ်ငန်း၏ကျန်လုပ်ငန်းများကိုထိန်းချုပ်ထားသည့်သိသာထင်ရှားသောလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအတားအဆီးဖြစ်စေသည်။ Shaip နှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်းကကျွန်ုပ်တို့၏ကျယ်ပြန့်သောအဆင်သင့်အသုံးပြုနိုင်သောအချက်အလက်များကိုစာကြည့်တိုက်သို့ချက်ချင်းလက်လှမ်းမီစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများသည်ကျွန်ုပ်တို့၏နက်ရှိုင်းသောစက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာဗဟုသုတနှင့်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကွန်ယက်နှင့်သင်လိုအပ်သည့်ထပ်ဆောင်းသွင်းအားစုများကိုရှာဖွေနိုင်လိမ့်မည်။ အရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်းနှင့်မှတ်စုတင်ခြင်းတို့၏ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးမရှိဘဲသင်၏အဖွဲ့သည်အမှန်တကယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီးကျွန်ုပ်တို့၏လေ့ကျင့်မှုပုံစံသည်တိကျသောရည်မှန်းချက်များပြည့်မီရန်လိုအပ်သည့်ကြားဖြတ်တွက်ချက်မှုများကိုစောစီးစွာဖော်ထုတ်နိုင်သည်။
သင်သည်သင်၏ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု၏ရှုထောင့်အားလုံးကိုလွှဲပြောင်းရန်အဆင်သင့်မဖြစ်သေးပါက Shaip သည်ပုံများ၊ ဗွီဒီယို၊ စာသားနှင့်အသံအပါအ ၀ င်ကွဲပြားခြားနားသောအချက်အလက်အမျိုးအစားများကိုပိုမိုထိရောက်စွာထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ။ ShaipCloud တွင်အမျိုးမျိုးသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုရှိသည့်မှန်ကန်သောစစ်ဆေးခြင်းနှင့်လုပ်ငန်းအသွားအလာဆိုင်ရာ tools များပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်လုပ်ငန်းပမာဏကိုခြေရာခံရန်နှင့်စောင့်ကြည့်ရန်မူပိုင်ခွင့်ရှိသောဖြေရှင်းချက်၊ ရှုပ်ထွေးပြီးခက်ခဲသည့်အသံသွင်းချက်များကိုကူးယူရန်အတွက်ကူးယူရေးကိရိယာတစ်ခု၊ အရည်အသွေးမပြည့်မီသောအရည်အသွေးထိန်းချုပ်ရန်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အကောင်းဆုံးအနေဖြင့်၎င်းသည်အရွယ်အစားကြီးသောကြောင့်သင်၏စီမံကိန်း၏တောင်းဆိုချက်အမျိုးမျိုးတိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှကြီးထွားနိုင်သည်။
AI ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏သက်တမ်းသည်အစမျှသာရှိသေးသည်။ လာမည့်နှစ်များတွင်စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးကိုပုံသဏ္resာန်ပြောင်းလဲရန်သို့မဟုတ်လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးကိုပင်ပြောင်းလဲပစ်ရန်အလားအလာရှိသောမယုံနိုင်လောက်အောင်တိုးတက်မှုနှင့်တီထွင်မှုများကိုကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရမည်။ Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှုကိုအသွင်ပြောင်းအင်အားစုအဖြစ် အသုံးချ၍ ကမ္ဘာပေါ်ရှိတော်လှန်ရေးသမားအများဆုံးကုမ္ပဏီများအားရည်မှန်းချက်ကြီးမားသောရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် AI အဖြေများ၏စွမ်းအားကိုအသုံးချနိုင်ရန်ကူညီသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု application များနှင့်စကားစမြည်ပြောဆိုခြင်း AI တို့တွင်အတွေ့အကြုံနက်ရှိုင်းသည်။ သို့သော်မည်သည့် application အမျိုးအစားအတွက်မဆိုမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ကျွန်ုပ်တို့တွင်လိုအပ်သောကျွမ်းကျင်မှုများရှိသည်။ Shaip သည်သင်၏စီမံကိန်းကိုစိတ်ကူးမှသည်အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသို့မည်သို့အထောက်အကူပြုနိုင်သည်ကိုပိုမိုသိရှိလိုပါကကျွန်ုပ်တို့၏ ၀ ဘ်ဆိုဒ်ရှိအရင်းအမြစ်များကိုကြည့်ရှုပါသို့မဟုတ်ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့ထံဆက်သွယ်ပါ။
