Machine Learning မှာ Training Data ဆိုတာဘာလဲ။
အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာနှင့် ဒေတာအတွဲများ
အဆုံးစွန်သော ၀ ယ်သူများလမ်းညွှန် ၂၀၂၁
နိဒါန္း
ဥာဏ်ရည်တုနှင့်စက်သင်ယူမှုလောကတွင်ဒေတာသင်တန်းများသည် ရှောင်လွှဲ၍ မရပါ။ ဤအရာသည်စက်သင်ယူခြင်းသင်ခန်းစာများကိုတိကျ၊ ထိရောက်မှုရှိစေပြီးအပြည့်အဝလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ ဤပို့စ်တွင် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဆိုသည်မှာဘာလဲ၊ အသေးစိတ်အချက်အလက်အရည်အသွေး၊ လေ့ကျင့်မှုစုဆောင်းခြင်း၊ လိုင်စင်ရယူခြင်းနှင့်အခြားအရာများကိုအသေးစိတ်စူးစမ်းပါ။
ပျမ်းမျှအားဖြင့်အရွယ်ရောက်ပြီးသူသည်အတိတ်သင်ယူမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဘဝနှင့်နေ့စဉ်အရာများအတွက်ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည်။ ဤအရာများသည်အခြေအနေများနှင့်လူတို့ပုံဖော်ထားသောဘဝအတွေ့အကြုံများမှလာသည်။ ပကတိသဘောအရအခြေအနေများ၊ ဖြစ်ရပ်များနှင့်လူများသည်ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်ထဲသို့ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်လာသောအချက်အလက်များ မှလွဲ၍ ကျွန်ုပ်တို့သည်အတွေ့အကြုံပုံစံဖြင့်နှစ်ပေါင်းများစွာအချက်အလက်များစုဆောင်းနေစဉ်လူသားတို့၏စိတ်သည်ချောမွေ့စွာဆုံးဖြတ်ချက်များချလေ့ရှိသည်။
ယင်းကအဘယ်အရာကိုဖော်ပြသနည်း။ ဒါကဒေတာသင်ယူမှုအတွက်မလွှဲမရှောင်ဖြစ်ပါတယ်။
ကလေးတစ် ဦး သည်အက္ခရာဟုခေါ်သောတံဆိပ်တစ်ခုလိုအပ်ပုံနှင့်ဆင်တူသည်၊ A, B, C, D သည်စက်မှရရှိသောအချက်အလက်များကိုနားလည်ရန်လိုသည်။
ဒါအတိအကျဘာလဲ Artificial Intelligence (AI) ကို လေ့ကျင့်ရေးအားလုံးအကြောင်းပါ။ စက်တစ်လုံးသည်သူတို့သင်ကြားတော့မည့်အရာများမှအရာများကိုသင်ယူရန်လိုသေးသည့်ကလေးတစ် ဦး နှင့်မတူပါ။ ခွေး၊ ခွေး၊ ဘတ်စ်ကားနှင့်ကားကိုခွဲခြားရန်မသိသောကြောင့်၎င်းပစ္စည်းများကိုသူတို့မကြုံတွေ့ရသေးသောကြောင့်မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်းသင်ကြားခြင်းမခံရပါ။
ထို့ကြောင့်ကားတစ်စီးသည်မိမိကိုယ်ကိုမောင်းနှင်သည့်ကားတစ်စီးကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက်ထပ်မံဖြည့်စွက်ရန်လိုအပ်သည့်အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်မှာစနစ်၏စွမ်းရည်သည်ကားကြုံတွေ့ရနိုင်သည့်နေ့စဉ်အရာအားလုံးကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ယာဉ်သည်၎င်းတို့ကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီးသင့်လျော်သောမောင်းနှင်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။ ဘယ်မှာလဲ AI ကိုလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ကစားသို့ကြွလာ။
ယနေ့ခေတ်တွင်ဥာဏ်ရည်တုနည်းပညာပုံစံများသည်ထောက်ခံချက်အင်ဂျင်များ၊ လမ်းညွှန်မှု၊ အလိုအလျောက်နှင့်အခြားအရာများဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့ကိုများစွာအဆင်ပြေစေသည်။ ၎င်းတို့အားလုံးတည်ဆောက်နေစဉ်တွင် algorithms များကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသော AI data training ကြောင့်ဖြစ်ပျက်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတည်ဆောက်ခြင်းအတွက်အခြေခံဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည် စက်သင်ယူမှု နှင့် AI အ algorithms ။ အကယ်၍ သင်သည်ဤနည်းပညာသဘောတရားများကိုအခြေခံထားသည့်အက်ပလီကေးရှင်းကိုတီထွင်နေပါက၊ သင့်စနစ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက်အချက်အလက်များကိုနားလည်ရန်သင်၏စနစ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည်။ လေ့ကျင့်မှုမရှိပဲသင်၏ AI မော်ဒယ်သည်မစွမ်းဆောင်နိုင်၊ ချို့ယွင်းချက်နှင့်အဓိပ္ပါယ်မဲ့နိုင်လိမ့်မည်။
ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် Data Scientists များထက်ပိုသုံးစွဲသည် သူတို့ရဲ့အချိန် 80% ML ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်နိုင်ရန် Data Preparation & Enrichment ၌
ထို့ကြောင့်စွန့် ဦး တီထွင်သူအရင်းရှင်များ၊ ရည်မှန်းချက်ကြီးသည့်စီမံကိန်းများတွင်လုပ်ကိုင်နေကြသော solopreneurs နှင့်အဆင့်မြင့် AI မှစတင်နေပြီဖြစ်သောနည်းပညာဝါသနာရှင်များထံမှရန်ပုံငွေရရှိရန်ရှာဖွေနေသူများအတွက်၊ အဆင့်မြင့် AI နှင့်စတင်နေပြီဖြစ်သောနည်းပညာနိူးသူများအတွက်ကျွန်ုပ်တို့သည်ဤလမ်းညွှန်ကိုတီထွင်ခဲ့ပြီးအရေးကြီးဆုံးမေးခွန်းများ သင့်ရဲ့ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဆိုတာဘာလဲ၊ မင်းရဲ့လုပ်ငန်းစဉ်မှာဘာကြောင့်ရှောင်လွှဲလို့မရတာလဲ၊ မင်းတကယ်လိုအပ်တဲ့ဒေတာအရေအသွေးနဲ့အခြားအရာတွေ၊ ဘာတွေရှိလဲ။
AI သင်တန်းအချက်အလက်များဆိုတာဘာလဲ။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်အတွက် စနစ်တစ်ခုထဲသို့ ဖြည့်သွင်းထားသည့် အချက်အလက်များကို ဂရုတစိုက် စုဆောင်းရှင်းလင်းထားသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် AI မော်ဒယ်လ်၏ အောင်မြင်မှုကို ဖြစ်စေသည် သို့မဟုတ် ချိုးဖျက်နိုင်သည်။ ပုံတစ်ပုံရှိ ခြေလေးချောင်း တိရစ္ဆာန်အားလုံးသည် ခွေးမဟုတ်ကြောင်း သို့မဟုတ် ဒေါသထွက်အော်ဟစ်ခြင်းနှင့် ပျော်ရွှင်ရယ်မောခြင်းကြား မော်ဒယ်တစ်ဦးကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ စက်များကို အခြေခံအချက်များ သင်ကြားပေးပြီး ဒေတာပိုမိုအားဖြည့်ပေးသောကြောင့် သင်ယူနိုင်စေရန် ဇွန်းကျွေးသည့်ဒေတာလိုအပ်သည့် အတုဉာဏ်ရည်မော်ဂျူးများကို တည်ဆောက်ရာတွင် ပထမအဆင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအတွက် တိကျသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးသည့် ထိရောက်သော module တစ်ခုအတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဂီတပညာရှင်တစ်ဦးအတွက် လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအနေဖြင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာလုပ်ငန်းစဉ်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ ဤနေရာတွင် တစ်ခုတည်းသော ခြားနားချက်မှာ စက်များသည် ဂီတတူရိယာ ဖြစ်သည်ကို ဦးစွာ သင်ကြားရမည် ဖြစ်သည်။ စင်ပေါ်မှာ လေ့ကျင့်ခဲ့ရတဲ့ မရေမတွက်နိုင်တဲ့ နာရီတွေကို ကောင်းကောင်းအသုံးချတဲ့ ဂီတပညာရှင်နဲ့ ဆင်တူတဲ့ AI မော်ဒယ်က အသုံးချတဲ့အခါ သုံးစွဲသူတွေကို အကောင်းဆုံး အတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ပါတယ်။
အဘယ်ကြောင့် AI သင်တန်းဒေတာလိုအပ်သည်?
မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များအဘယ်ကြောင့်လိုအပ်သည်ကိုအရိုးရှင်းဆုံးအဖြေမှာ၎င်းစက်များမပါရှိပါကပထမ ဦး ဆုံးအနေဖြင့်မည်သည့်အရာများကိုနားလည်ရမှန်းတောင်မသိနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အလုပ်တစ်ခုအတွက်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသူတစ် ဦး နည်းတူစက်သည်တိကျသောရည်ရွယ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန်နှင့်သက်ဆိုင်ရာရလဒ်များကိုရရှိစေရန်သတင်းအချက်အလက်အမြောက်အမြားလိုအပ်သည်။
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားနမူနာကိုပြန်သုံးသပ်ကြည့်ရအောင်။ မိမိကိုယ်ကိုမောင်းနှင်သည့်ယာဉ်တွင်တာဘိုက်မှအချက်အလက်ယူထားသောတက်ဘိုက်များသည်အာရုံခံကိရိယာများ၊ ကွန်ပျူတာအမြင်စက်များ၊ RADAR, LIDARs နှင့်အခြားအရာများမှလာသည်။ ကား၏ဗဟိုအပြောင်းအလဲစနစ်က၎င်းနှင့်ဘာလုပ်ရမည်ကိုမသိလျှင်ဤကြီးမားသောအချက်အလက်အမြောက်အများသည်အဓိပ္ပာယ်မဲ့လိမ့်မည်။
ဥပမာ, ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို ကားတစ်စီးသည်လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ လမ်းလျှောက်သူ၊ တိရိစ္ဆာန်များ၊ တွင်းပေါက်များနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သောလမ်းအစိတ်အပိုင်းများနှင့်ပတ်သက်သည့်အချက်အလက်ပမာဏကိုထုတ်လွှင့်နိုင်သည်။ အကယ်၍ စက်သင်ကြားခြင်းအပိုင်းကို၎င်းတို့ကိုခွဲခြားသိမြင်ရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းမခံရပါကယာဉ်များသည်ကြုံတွေ့ရပါကမတော်တဆမှုများဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့်အတားအဆီးများဖြစ်သည်ကိုကားမသိပါ။ ထို့ကြောင့်မော်ဂျူးများသည်လမ်းမပေါ်ရှိအရာ ၀ တ္ထုများအားလုံးကိုမည်သို့လေ့ကျင့်ရမည်နှင့်ကားတစ်စီးချင်းစီအတွက်မည်သည့်ကွဲပြားခြားနားသောမောင်းနှင်မှုဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်ချက်များလိုအပ်သည်ကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည်။
၎င်းသည်အမြင်အာရုံဆိုင်ရာပစ္စည်းများအတွက်သာဖြစ်သော်လည်းကားသည်လူသား၏ညွှန်ကြားချက်များကိုလည်းနားလည်နိုင်သည် သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း (NLP) နှင့် အသံသို့မဟုတ်မိန့်ခွန်းစုဆောင်းခြင်း နှင့်အညီတုန့်ပြန်။ ဥပမာကားမောင်းသူသည်ကားအတွင်းပိုင်းသတင်းအချက်အလက်စနစ်အားအနီးအနားရှိဓါတ်ဆီဆိုင်များကိုရှာဖွေရန်မှာထားပါကလိုအပ်ချက်ကိုနားလည်ပြီးသင့်လျော်သောရလဒ်များကိုချန်ထားသင့်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ၎င်းအတွက်၎င်းသည်စကားစုပါစကားလုံးတိုင်းကိုနားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပြီး၎င်းတို့ကို ဆက်သွယ်၍ မေးခွန်းကိုနားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များ၏လုပ်ငန်းစဉ်သည်ရှုပ်ထွေးမှုရှိ / မရှိကိုသင်တွေးမိနိုင်သော်လည်း၎င်းသည်အလိုအလျောက်ကားအဖြစ်သုံးရန်အလွန်အသုံးများသောကြောင့်သာဖြစ်သည်။ Netflix ကအကြံပြုသည့်နောက်ထပ်ရုပ်ရှင်ပင်သင်ကိုယ်တိုင်အကြံပေးချက်များကိုကမ်းလှမ်းသည်။ AI နှင့်သက်ဆိုင်သည့်မည်သည့်အက်ပလီကေးရှင်း၊ ပလက်ဖောင်းသို့မဟုတ်မည်သည့်အဖွဲ့အစည်းကိုမဆို AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များဖြင့်ပုံမှန်အားဖြင့်ထောက်ပံ့သည်။
ငါဘယ်လိုဒေတာအမျိုးအစားတွေလိုလဲ။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများကိုထိရောက်စွာလေ့ကျင့်နိုင်ရန်ပုံ၊ ဗွီဒီယို၊ အသံ၊ စကားပြော/စာ (သို့) စာသားလိုအပ်မည့်အဓိကဒေတာ ၄ မျိုးရှိပါသည်။ လိုအပ်သောဒေတာအမျိုးအစားသည်လက်၌သုံးသောအရာ၊ လေ့ကျင့်ရမည့်ပုံစံများ၏ရှုပ်ထွေးမှု၊ လေ့ကျင့်ပုံနည်းလမ်းအသုံးပြုမှုနှင့်လိုအပ်သောအချက်အလက်များကွဲပြားမှုစသည့်အချက်များပေါ်မူတည်လိမ့်မည်။
ဒေတာဘယ်လောက်လုံလောက်ပါသလဲ
သူတို့ကပြောတာကလေ့လာမှုအဆုံးသတ်မရှိဘူး၊ ဒီစကားစုဟာ AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်လှိုင်းနှုန်းမှာအကောင်းဆုံးဖြစ်တယ်။ ဒေတာများများလေ၊ ရလဒ်ကောင်းလေလေ။ AI စွမ်းအင်သုံးအက်ပလီကေးရှင်းကိုစတင်ရန်ကြိုးစားနေသူမည်သူမဆိုကိုလက်ခံရန်အတွက်မလုံလောက်သေးသောတုန့်ပြန်မှုတစ်ခုကမလုံလောက်ပါ။ သို့သော်အမှန်တရားမှာအထွေထွေစည်းမျဉ်းစည်းကမ်း၊ ပုံသေနည်း၊ ညွှန်းကိန်းတစ်ခုသို့မဟုတ်၎င်းတို့၏ AI အချက်အလက်အစုံများကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည့်အချက်အလက်အတိအကျကိုတိုင်းတာခြင်းမရှိပါ။
စက်လေ့လာရေးကျွမ်းကျင်သူတစ် ဦး သည်စီမံကိန်းအတွက်လိုအပ်သောအချက်အလက်ပမာဏကိုဆုံးဖြတ်ရန်အတွက်သီးခြား algorithm တစ်ခုသို့မဟုတ် module တစ်ခုကိုတည်ဆောက်ရန်လိုအပ်သည်ကိုပြသလိမ့်မည်။ ဒါကဝမ်းနည်းစရာအဖြစ်ကောင်းစွာအဖြစ်မှန်ပါပဲ။
ယခု AI လေ့ကျင့်ရေးအတွက်လိုအပ်သောအချက်အလက်ပမာဏကိုကန့်သတ်ထားရန်အလွန်အမင်းခက်ခဲရသည့်အကြောင်းရင်းတစ်ခုရှိနေပြီဖြစ်သည်။ အကြောင်းမှာလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့်ဖြစ်သည်။ AI module တစ်ခုသည်တစ်ခုနှင့်တစ်ခုအပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသောနှင့်ထပ်နေသည့်အစိတ်အပုိုင်းအလွှာများစွာနှင့်တစ်ခုနှင့်တစ်ခုအပြန်အလှန်ဖြစ်စဉ်များကိုလွှမ်းမိုးပြီးဖြည့်စွက်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည်အုန်းပင်ကိုအသိအမှတ်ပြုရန်ရိုးရှင်းသောအက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုကိုတီထွင်နေသည်ဟုစဉ်းစားကြည့်ပါ။ Outlook ကကြည့်ရင်ဒါကတော်တော်လေးရိုးရှင်းပါတယ်။ သို့သော် AI ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင်ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည်။
အစတွင်စက်သည်လွတ်နေသည်။ အပင်ကအရပ်မြင့်၊ ဒေသအလိုက်၊ အပူပိုင်းအသီးသီးတဲ့အပင်ကိုမပြောနဲ့ပထမနေရာမှာဘာသစ်ပင်မှန်းမသိဘူး။ ထိုအတွက်သစ်ပင်သည်အပင်ပုံစံကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်ပြီး၊ လမ်းမီးများသို့မဟုတ်လျှပ်စစ်တိုင်များကဲ့သို့ဘောင်၌ပေါ်လာသောအခြားအရပ်ရှည်သွယ်သွယ်အရာဝတ္ထုများနှင့်မည်သို့ကွဲကွဲပြားပြားလုပ်ပြီးအုန်းပင်၏ထူးခြားချက်များကိုသင်ကြားရန်ရှေ့ဆက်သွားပါ။ စက်သင်ယူခြင်းသင်ခန်းစာသည်အုန်းပင်၏အစကိုသိရှိပြီးသည်နှင့်၎င်းကိုမည်သို့အသိအမှတ်ပြုရမည်ကိုသိနိုင်သည်ဟုလုံခြုံစွာယူဆနိုင်သည်။
ဒါပေမယ့်မင်းညောင်ပင်ပုံတစ်ပုံကိုကျွေးလိုက်တာနဲ့စနစ်ကအုန်းပင်အတွက်ညောင်ပင်ကိုအမှတ်မှားနေတယ်ဆိုတာမင်းနားလည်လိမ့်မယ်။ စနစ်တစ်ခုအတွက်စုစည်းထားသောသစ်ရွက်များနှင့်မြင့်သောအရာသည်အုန်းပင်ဖြစ်သည်။ ဤအရာကိုဖယ်ရှားပစ်ရန်စနစ်သည်အုန်းသီးမဟုတ်သောသစ်ပင်တစ်ပင်ကိုအတိအကျသတ်မှတ်ရန်ယခုနားလည်ရန်လိုအပ်သည်။ ဤသည်ရလဒ်တစ်ခုတည်းဖြင့်ရိုးရှင်းသောဘက်စုံ app တစ်ခုအတွက်လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်လျှင်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဘဏ္financeာရေးနှင့်အခြားအရာများအတွက်တီထွင်ထားသောအက်ပလီကေးရှင်းများတွင်ပါ ၀ င်သောရှုပ်ထွေးမှုများကိုသာကျွန်ုပ်တို့မြင်နိုင်သည်။
ထို့အပြင်၎င်းသည်လိုအပ်သည့်အချက်အလက်ပမာဏအပေါ်တွင်လည်းလွှမ်းမိုးသည် သင်တန်းတွင်အောက်ဖော်ပြပါအချက်များပါဝင်သည်။
- သင်တန်းအမျိုးအစား, ဒေတာအမျိုးအစားများအတွက်ကွဲပြားခြားနားမှု (စနစ်တကျ နှင့်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော) အချက်အလက်ပမာဏ၏လိုအပ်ချက်အပေါ်သြဇာလွှမ်းမိုး
- အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း သို့မဟုတ်မှတ်စုရေးနည်း
- ဒေတာများကိုစနစ်တစ်ခုသို့ပို့ဆောင်သည်
- အမှားခံနိုင်ရည်လဒ်၊ ရာခိုင်နှုန်းကိုဆိုလိုသည် သင်၏နယ်ပယ် (သို့) ဒိုမိန်းတွင်အရေးမကြီးသောအမှားများ
အစစ်အမှန်ကမ္ဘာသင်တန်းများဥပမာများ
သင်၏ modules များကိုလေ့ကျင့်ရန်သင်လိုအပ်သောအချက်အလက်ပမာဏပေါ်မူတည်သည် သင်၏စီမံကိန်းနှင့်ကျွန်ုပ်တို့အစောပိုင်းကဆွေးနွေးခဲ့သောအခြားအချက်များအပေါ်အနည်းငယ် လှုံ့ဆော်မှုသို့မဟုတ်ရည်ညွှန်းဒေတာတစ်ခုကျယ်ပြန့်စိတ်ကူးရကူညီလိမ့်မယ် လိုအပ်ချက်များ။
အောက်ဖော်ပြပါများသည်အသုံးပြုသောဒေတာအစုအရေအတွက်၏အစစ်အမှန်ကမ္ဘာနမူနာများဖြစ်သည် ကွဲပြားခြားနားသောကုမ္ပဏီများနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအားဖြင့် AI အလေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်။
- facial အသိအမှတ်ပြုမှု - မျက်နှာပုံရိပ် ၄၅၀,၀၀၀ ကျော်၏နမူနာအရွယ်အစား
- Image ကိုမှတ်စု - ရုပ်ပုံ ၁၈၅၀၀၀ ကျော်နှင့်အတူနမူနာအရွယ်အစား မှတ်ချက်ပြုတ္ထု 650,000 နီးကပ်
- Facebook စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ - နမူနာအရွယ် ၉,၀၀၀ ကျော် မှတ်ချက်များနှင့်ပို့စ် ၆၂၀၀၀
- Chatbot သင်တန်း - မေးခွန်း ၂၀၀,၀၀၀ ကျော်နမူနာအရွယ်အစား အဖြေ ၂ သန်းကျော်
- ဘာသာပြန်အက်ပလီကေးရှင်း - အသံသို့မဟုတ်မိန့်ခွန်း 300,000 ကျော်နမူနာနမူနာ Non-native စပီကာထံမှစုဆောင်းခြင်း
ငါ့မှာအချက်အလက်အလုံအလောက်မရှိရင်ဘာဖြစ်မလဲ။
AI & ML လောကတွင်ဒေတာသင်တန်းများသည် ရှောင်လွှဲ၍ မရပါ။ အသစ်သောအရာများကိုသင်ယူခြင်းသည်အဆုံးမရှိကြောင်းမှန်သည်၊ ၎င်းသည် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရပ်ဝန်းအကြောင်းပြောသောအခါ၎င်းသည်မှန်ကန်သည်။ ဒေတာများလေရလဒ်ကောင်းလေဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း၊ သင်အသုံးပြုသောအမှုကိစ္စသည်ကဏ္ category တစ်ခုနှင့်သက်ဆိုင်သည်၊ မှန်ကန်သောဒေတာစုကိုကိုယ်တိုင်ရှာခြင်းသည်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ဤအခြေအနေ၌သင့်တွင်လုံလောက်သောဒေတာမရှိလျှင် ML ပုံစံမှခန့်မှန်းချက်များသည်မတိကျဘဲသို့မဟုတ်ဘက်လိုက်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ အားနည်းချက်များကိုကျော်လွှားရန်ကူညီပေးနိုင်သောအချက်အလက်များတိုးခြင်းနှင့်အချက်အလက်မှတ်သားခြင်းကဲ့သို့နည်းလမ်းများရှိသော်လည်းရလဒ်သည်တိကျမှုသို့မဟုတ်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမရှိသေးပေ။
ဒေတာအရည်အသွေးကိုဘယ်လိုတိုးတက်အောင်လုပ်သလဲ။
အချက်အလက်အရည်အသွေးသည်ထုတ်လုပ်မှုအရည်အသွေးနှင့်တိုက်ရိုက်အချိုးကျသည်။ ထို့ကြောင့်တိကျမှန်ကန်သောမော်ဒယ်များသည်လေ့ကျင့်မှုအတွက်အရည်အသွေးမြင့်အချက်အလက်စာရင်းများလိုအပ်သည်။ သို့သော်ဖမ်းမိသည်။ တိကျမှုနှင့်တိကျမှုအပေါ်မူတည်သည့်အယူအဆတစ်ခုအတွက်အရည်အသွေးဆိုင်ရာအယူအဆသည်မကြာခဏမဟုတ်ဘဲမရေရာပါ။
အရည်အသွေးမြင့်သောဒေတာများသည်ခိုင်မာပြီးယုံကြည်ရလွယ်ကူသော်လည်းအမှန်တကယ်ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
အရည်အသွေးဆိုတာကဘာလဲ။
ကောင်းပြီ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်များထဲသို့ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းသောအချက်အလက်ကဲ့သို့ပင်အရည်အသွေးတွင်၎င်းနှင့်ဆက်စပ်သောအချက်များနှင့် parameters များစွာရှိသည်။ အကယ်၍ သင်သည် AI ကျွမ်းကျင်သူများသို့မဟုတ်စက်သင်ယူမှုစစ်ပြန်များနှင့်ဆက်သွယ်ပါက၎င်းတို့သည်အရည်အသွေးမြင့်မားသောအချက်အလက်များ၏မည်သည့် permutation မဆိုမျှဝေနိုင်သည် -
- ဝတ်စုံ - ရင်းမြစ်မျိုးစုံမှရရှိသောဒေတာအစုတစ်ခုမှသီးခြားအရင်းအမြစ်တစ်ခုမှသို့မဟုတ်တူညီနေမှုမှရရှိသောအချက်အလက်
- အများပါဝင်သော - သင်၏စနစ်လုပ်ဆောင်ရန်ရည်ရွယ်ထားသောဖြစ်နိုင်ချေရှိသည့်ဖြစ်နိုင်ချေအခြေအနေများအားလုံးပါ ၀ င်သောအချက်အလက်
- ခိုင်မာသော - အချက်အလက်တစ်ခုချင်းစီ၏ byte သည်သဘာဝတွင်ဆင်တူသည်
- သက်ဆိုင်ရာ - သင်ရရှိသောသတင်းအချက်အလက်များသည်သင်၏လိုအပ်ချက်များနှင့်မျှော်လင့်ထားသည့်ရလဒ်များနှင့်တူညီသည်
- မတူကွဲပြား - သင့်တွင်အသံ၊ ဗီဒီယို၊ ရုပ်ပုံ၊ စာသားစသည်ဖြင့်အမျိုးမျိုးသောဒေတာအမျိုးအစားပေါင်းများစွာရှိသည်
ဒေတာအရည်အသွေးမှာဘာကိုဆိုလိုတယ်ဆိုတာကိုငါတို့နားလည်လာပြီ၊ အရည်အသွေးကိုသေချာအောင်လုပ်နိုင်တဲ့နည်းလမ်းတွေကိုချက်ချင်းကြည့်ရအောင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း နှင့်မျိုးဆက်။
1. ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောအချက်အလက်များကိုကြည့်ပါ။ ၎င်းတို့တွင်ဒြပ်စင်များနှင့် metadata များမှတ်ထားသောကြောင့်၎င်းကိုယခင်စက်များကအလွယ်တကူနားလည်နိုင်သည်။ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ၊ နောက်ဆုံးတွင်စနစ်တစ်ခုကိုသုံးနိုင်သောအဖိုးတန်သတင်းအချက်အလက်များမရှိသဖြင့်ကုန်ကြမ်းများရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ ဤတွင်အချက်အလက်မှတ်စုဝင်လာသည်။
2. စနစ်သည်စနစ်မှမလိုမုန်းထားမှုများကိုဖယ်ရှား။ ရည်ရွယ်ချက်ရလဒ်တစ်ခုပေးသောကြောင့်အရည်အသွေးအချက်အလက်သေချာစေရန်နောက်ထပ်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဘက်လိုက်မှုကမင်းရဲ့ရလဒ်တွေကိုလှည့်စားပြီးဘာမှမဖြစ်ပါဘူး။
3. ၎င်းသည်သင်၏ရလဒ်များအရည်အသွေးကိုအမြဲတိုးတက်စေလိမ့်မည်ဖြစ်သောကြောင့်အချက်အလက်များကိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ရှင်းပါ။ မည်သည့်ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်မဆို၎င်းတို့၏အလုပ်အခန်းကဏ္ is ၏အဓိကအစိတ်အပိုင်းသည်ဒေတာများကိုရှင်းလင်းရန်ဖြစ်သည်။ မင်းရဲ့ဒေတာတွေကိုမင်းသန့်ရှင်းတဲ့အခါမင်းပွားထားတဲ့အသံတွေ၊ အသံတွေ၊ ပျောက်ဆုံးနေတဲ့တန်ဖိုးတွေ၊ တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာအမှားစတာတွေကိုဖယ်ရှားပစ်တယ်။
လေ့ကျင့်မှုဒေတာအရည်အသွေးကဘာကိုထိခိုက်စေလဲ။
သင်၏ AI/ML ပုံစံများအတွက်သင်လိုချင်သောအရည်အသွေးအဆင့်ကိုခန့်မှန်းရန်အဓိကအချက်သုံးချက်ရှိသည်။ အဓိကအချက် ၃ ချက်မှာလူ၊ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့်ပလက်ဖောင်းဖြစ်ပြီးသင်၏ AI Project ကိုဖြစ်စေ၊ ချိုးဖျက်နိုင်စေခြင်းဖြစ်သည်။
ပလက်ဖောင်း: အလိုအပ်ဆုံး AI နှင့် ML ပဏာမခြေလှမ်းများကိုအောင်မြင်စွာဖြန့်ကျက်နိုင်ရန်အတွက်ကွဲပြားခြားနားသောဒေတာများကိုရင်းမြစ်၊ မှတ်တမ်းတင်ရန်နှင့်မှတ်စုရေးရန်လိုအပ်သည်။ ပလက်ဖောင်းသည်အလုပ်သမားများကိုစီမံခန့်ခွဲရန်လည်းတာဝန်ရှိသည်၊ အရည်အသွေးနှင့် ၀ င်ငွေကိုအမြင့်ဆုံးပေးနိုင်ရန်လည်းတာဝန်ရှိသည်
ပြည်သူ့: AI ကိုပိုမိုထက်မြက်စွာတွေးခေါ်နိုင်ရန်စက်မှုလုပ်ငန်းတွင်အထက်မြက်ဆုံးသောလူအချို့ကိုနေရာယူသည်။ စကေးထုတ်နိုင်ရန်အတွက်ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းလုံးရှိဤကျွမ်းကျင်သူထောင်ပေါင်းများစွာကို transcriber၊ တံဆိပ်ကပ်ရန်နှင့်အချက်အလက်အမျိုးအစားအားလုံးကိုမှတ်ရန်လိုသည်။
ဖြစ်စဉ်ကို: တသမတ်တည်း၊ ပြည့်စုံပြီးတိကျသောရွှေစံဒေတာများပေးပို့ခြင်းသည်ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းသည်အမြင့်ဆုံးအရည်အသွေးစံချိန်စံညွှန်းများနှင့်တင်းကြပ်ပြီးသက်သေပြနိုင်သောအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုများနှင့်စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကိုလိုက်နာရန်သင်အမြဲလိုအပ်မည့်အရာဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များမှမည်သည့်နေရာမှရရှိသနည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်အပိုင်းနှင့်မတူဘဲ၊ ဤတွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်အလွန်တိကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုရှိသည်။ သင့်အတွက်အချက်အလက်အရင်းအမြစ်ရှာနေသူများအတွက်
သို့မဟုတ်သင်သည်ဗီဒီယိုစုဆောင်းခြင်း၊ ပုံစုဆောင်းခြင်း၊ စာသားစုဆောင်းခြင်းနှင့်အခြားအရာများတွင်ပါ ၀ င်နေလျှင်သုံးခုရှိသည်
သင်၏အချက်အလတ်များကိုသင်အရင်းအမြစ်ရယူနိုင်သည်။
သူတို့တစ် ဦး ချင်းစီကိုစူးစမ်းလေ့လာကြပါစို့။
အခမဲ့ရင်းမြစ်များ
လွတ်လပ်သောရင်းမြစ်များသည်ကြီးမားသောအချက်အလက်ပမာဏများ၏အတင်းအဓမ္မသိုလှောင်ထားသည့်နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင်အခမဲ့လွင့်နေသည့်အချက်အလက်ဖြစ်သည်။ အခမဲ့အရင်းအမြစ်အချို့မှာ -
- ၂၀၂၀ တွင်အချက်အလက်စုစုပေါင်းသန်း ၂၅၀ ကိုထုတ်ပြန်ခဲ့သည်
- ဒေတာအတွက်အရင်းအမြစ်ရင်းမြစ်ဖြစ်သော Reddit, Quora နှင့်အခြားကဲ့သို့သောဖိုရမ်များ။ ထို့အပြင်ဤဖိုရမ်များမှဒေတာသိပ္ပံနှင့် AI အသိုင်းအဝိုင်းများကသင့်အားသတင်းအချက်အလက်များကိုထွက်ခွာသောအခါသင့်အားအထူးအချက်အလက်အစုံများနှင့်လည်းကူညီနိုင်သည်။
- Kaggle သည်အခမဲ့လေ့လာနိုင်သည့်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီးသင်ကြားရေးအရင်းအမြစ်များကိုအခမဲ့ဒေတာအစုများနှင့်မတူပါ။
- သင်၏ AI မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်သင်စတင်ရန်အခမဲ့ပွင့်လင်းသောအချက်အလက်စာရင်းများကိုလည်းစာရင်းပြုစုထားသည်
ဤနည်းလမ်းများသည်အခမဲ့ဖြစ်သော်လည်းသင်အသုံးစရိတ်ကိုအချိန်နှင့်အားစိုက်ထုတ်ရသည်။ အခမဲ့ရင်းမြစ်များမှအချက်အလက်များသည်နေရာအနှံ့တွင်ရှိပြီးသင့်လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီရန်၎င်းကိုအရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်း၊
သတိရရမည့်အခြားအရေးကြီးသောအချက်တစ်ခုမှာအခမဲ့ရင်းမြစ်များမှအချက်အလက်အချို့ကိုစီးပွားဖြစ်အတွက်အသုံးမပြုနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ လိုအပ်သည် ဒေတာလိုင်စင်.
ဒေတာခြစ်ခြင်း
နာမတော်ကိုအမှီပြုသကဲ့သို့, data ကိုခြစ်သင့်လျော်သောကိရိယာများကိုအသုံးပြု။ အရင်းအမြစ်မျိုးစုံထံမှ data တွေကိုတူးဖော်ခြင်း၏လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဝက်ဘ်ဆိုက်များ၊ အများမြင်နိုင်သော Portal များ၊ profile များ၊ ဂျာနယ်များ၊ စာရွက်စာတမ်းများနှင့်အခြားအရာများမှကိရိယာများသည်သင်လိုအပ်သောအချက်အလက်များကိုခြစ်ပြီးသင်၏ဒေတာဘေ့စ်သို့ချောမွေ့စွာရောက်ရှိနိုင်သည်။
၎င်းသည်စံပြအဖြေတစ်ခုကဲ့သို့ထင်ရသော်လည်း၊ ဒေတာများဖျက်ခြင်းသည်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအသုံးပြုမှုအတွက်သာဖြစ်သည်။ သင်ဟာစီးပွားရေးရည်မှန်းချက်တွေနဲ့ဒေတာတွေကိုခြစ်ဖို့ရှာဖွေနေတဲ့ကုမ္ပဏီတစ်ခုဆိုရင်အဲဒါကလှည့်စားပြီးတရားမဝင်တောင်ဖြစ်သွားတယ်။ ထို့ကြောင့်သင်လိုအပ်သောဒေတာများကိုမချေဖျက်မီဝက်ဘ်ဆိုက်များ၊ လိုက်လျောညီထွေမှုနှင့်အခြေအနေများကိုရှာဖွေရန်ဥပဒေရေးရာအဖွဲ့တစ်ခုလိုအပ်သည်။
ပြင်ပရောင်းချသူ
AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များအတွက်အချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်းနှင့်စပ်လျဉ်း။ အချက်အလက်အစုများအတွက်ပြင်ပရောင်းချသူများအားပြင်ပသို့ရောင်းချခြင်းသည်အကောင်းဆုံးစံနမူနာဖြစ်သည်။ သင်သည်သင်၏ module များတည်ဆောက်ခြင်းကိုအာရုံစိုက်နိုင်စဉ်၎င်းတို့သည်သင်၏လိုအပ်ချက်များအတွက်အချက်အလက်အစုများရှာဖွေခြင်းကိုတာဝန်ယူသည်။ ၎င်းသည်အောက်ပါအကြောင်းပြချက်များကြောင့်ဖြစ်သည်။
- အချက်အလက်များ၏နည်းလမ်းများကိုရှာဖွေရန်သင်နာရီပေါင်းများစွာမလိုအပ်ပါ
- ပါ ၀ င်သည့်အချက်အလက်များသန့်ရှင်းခြင်းနှင့်ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများတွင်အားထုတ်မှုမရှိပါ
- သင်အချိန်အတန်ကြာဆွေးနွေးခဲ့သည့်အချက်များအားလုံးကိုတိကျစွာစစ်ဆေးသောလက်အရည်အသွေးအချက်အလက်အချက်အလက်များကိုသင်ရရှိသည်
- သင်၏လိုအပ်ချက်များအတွက်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသောဒေတာအစုများကိုသင်ရနိုင်သည်
- သင်၏စီမံကိန်းအတွက်သင်လိုအပ်သောအချက်အလက်ပမာဏနှင့်အခြားအရာများကိုသင်တောင်းဆိုနိုင်သည်
- နှင့်အရေးအကြီးဆုံးမှာ၎င်းတို့သည်၎င်းတို့၏ဒေတာစုဆောင်းမှုနှင့်ဒေတာကိုယ်တိုင်သည်ဒေသဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းလမ်းညွှန်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိစေရန်လည်းသေချာစေသည်။
သင်၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအတိုင်းအတာပေါ် မူတည်၍ ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်းသက်သေပြနိုင်သည့်တစ်ခုတည်းသောအချက်မှာ outsourcing သည်ကုန်ကျစရိတ်များဖြစ်သည်။ နောက်တဖန်အဘယျသို့ကုန်ကျစရိတ်မပါဝင်ပါဘူး။
Shaip သည်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုများတွင် ဦး ဆောင်နေပြီးသင်၏ရည်မှန်းချက်ကြီးမားသော AI စီမံကိန်းများအတွက်လိုင်စင်ရနိုင်သောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်များနှင့်မိန့်ခွန်း / အသံဒေတာအစုများရှိသည်။
Open Datasets - အသုံးပြုရန်၊ မသုံးရန်လား။
ပွင့်လင်းသောဒေတာအစုသည်လူသိရှင်ကြားရရှိနိုင်သောဒေတာအစုဖြစ်သည်။ အသံ၊ ဗွီဒီယို၊ ရုပ်ပုံ (သို့) စာသားအခြေပြုဒေတာအစုကိုသင်လိုအပ်မယ်ဆိုရင်အရေးမကြီးဘူး၊ ပုံစံအမျိုးမျိုးနဲ့ဒေတာအမျိုးအစားအားလုံးအတွက်ပွင့်လင်းတဲ့ဒေတာအစုတွေရှိတယ်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ၁၉၉၆ မှ ၂၀၁၄ ခုနှစ်အတွင်းသုံးစွဲသူပြန်လည်သုံးသပ်မှုပေါင်း ၁၄၂ သန်းကျော်ပါ ၀ င်သည့် Amazon ထုတ်ကုန်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များစုစည်းထားပါသည်။ ပုံရိပ်များအတွက်သင့်တွင်ဂူဂဲလ်ပွင့်လင်းသောပုံများကဲ့သို့အလွန်ကောင်းသည့်အရင်းအမြစ်ရှိသည်။ Google per Machine ဟုခေါ်သောတောင်ပံတစ်ခုရှိပြီးဆယ်စက္ကန့်ခန့်အထိအသံသန်းပေါင်း ၂ သန်းနီးပါးကိုပေးသည်။
ဤအရင်းအမြစ်များကို (နှင့်အခြား) ရရှိနိုင်သော်လည်းများသောအားဖြင့်သတိမမူမိသောအရေးကြီးသည့်အချက်မှာ၎င်းတို့အသုံးပြုမှုနှင့်အတူအခြေအနေများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည်သေချာပေါက်လူသိရှင်ကြားဖြစ်သော်လည်းချိုးဖောက်မှုနှင့်မျှတစွာအသုံးပြုခြင်းအကြားရှိပါးလွှာသောအရာရှိသည်။ သယံဇာတတစ်ခုချင်းစီ၏ကိုယ်ပိုင်အခြေအနေနှင့်အတူလာသည်။ အကယ်၍ သင်ဤရွေးချယ်စရာများကိုစူးစမ်းလေ့လာပါကကျွန်ုပ်တို့ကသတိပေးသည်။ ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့အခမဲ့နည်းလမ်းတွေကိုပိုကြိုက်နှစ်သက်ဖို့အကြောင်းပြချက်ကမင်းကိုတရားစွဲတာတွေ၊
AI သင်တန်းဒေတာ၏စစ်မှန်သောကုန်ကျစရိတ်
ဒေတာကိုရယူရန် သို့မဟုတ် အိမ်တွင်းဒေတာထုတ်လုပ်ရန် သင်သုံးစွဲသည့်ငွေသည် သင်စဉ်းစားသင့်သည့်အရာမဟုတ်ပေ။ AI စနစ်များ တီထွင်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုများကဲ့သို့သော လိုင်းတူအစိတ်အပိုင်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။ ပေးရ အရောင်းအဝယ်ရှုထောင့်မှ တခြားသူကို ချီးကျူးဖို့ ပျက်ကွက်တယ်။
အချက်အလက်များရှာဖွေခြင်းနှင့်မှတ်ချက်ပေးခြင်းတို့ဖြင့်အချိန်ကုန်ခဲ့သည်
ပထဝီအနေအထား၊ စျေးကွက်လူ ဦး ရေနှင့်ယှဉ်ပြိုင်မှုကဲ့သို့အချက်များသည်သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်အစုံများရရှိမှုကိုအဟန့်အတားဖြစ်စေသည်။ ဒေတာများကိုကိုယ်တိုင်ရှာဖွေသုံးစွဲရသောအချိန်သည်သင်၏ AI စနစ်ကိုလေ့ကျင့်ရာတွင်အချိန်ဖြုန်းခြင်းဖြစ်သည်။ မင်းရဲ့ဒေတာတွေကိုရင်းမြစ်ကိုစီမံပြီးတာနဲ့မင်းရဲ့စက်ကဘာကျွေးနေတယ်ဆိုတာကိုနားလည်နိုင်ဖို့ဒေတာတွေကိုချရေးပြီးအချိန်ဖြုန်းခြင်းဖြင့်လေ့ကျင့်မှုကိုနှောင့်နှေးစေလိမ့်မယ်။
အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်မှတ်သားခြင်းစျေးနှုန်း
AI ဒေတာများရယူနေစဉ်တွက်ချက်ရန် (အိမ်တွင်းဒေတာစုဆောင်းသူများ၊ မှတ်စုများ၊ စက်ပစ္စည်းများထိန်းသိမ်းခြင်း၊ နည်းပညာအခြေခံအဆောက်အ ဦး များ၊ SaaS ကိရိယာများကို ၀ ယ်ယူခြင်း၊ ကိုယ်ပိုင်အသုံးချပရိုဂရမ်များဖန်တီးခြင်း) ကိုတွက်ချက်ရန်လိုအပ်သည်။
မကောင်းသောဒေတာကုန်ကျစရိတ်
မကောင်းသောအချက်အလက်များသည်သင်၏ကုမ္ပဏီအဖွဲ့စိတ်ဓာတ်၊ သင်၏ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းနှင့်သတိမပြုမိသောအခြားသိသာမြင်သာသောအကျိုးဆက်များကိုကုန်ကျစေနိုင်သည်။ မကောင်းသောအချက်အလက်များကိုမသန့်ရှင်း၊ အကြမ်း၊ မသက်ဆိုင်၊ ခေတ်မမီ၊ မမှန်ကန်ပါ၊ သို့မဟုတ်စာလုံးပေါင်းအမှားများပါ ၀ င်သောမည်သည့်ဒေတာအတွဲကိုမဆိုကျွန်ုပ်တို့သတ်မှတ်ပါသည်။ မကောင်းသောအချက်အလက်များသည်ဘက်လိုက်မှုများကိုမိတ်ဆက်ခြင်းနှင့်သင်၏ algorithms များကို skewed ရလဒ်များဖြင့်ပျက်စီးစေနိုင်သည်။
စီမံခန့်ခွဲမှုအသုံးစရိတ်များ
သင်၏အဖွဲ့အစည်း (သို့) လုပ်ငန်းစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်သက်ဆိုင်သောကုန်ကျစရိတ်အားလုံးသည်အတားအဆီးများနှင့်အနှစ်သာရမရှိသောစီမံခန့်ခွဲမှုအသုံးစရိတ်များဖြစ်လေ့ရှိပြီးအတော်ဆုံးစျေးများဖြစ်သည်။
Data Sourcing ပြီးနောက်ဘာဆက်ဖြစ်မလဲ။
သင်၏လက်ထဲ၌ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုရရှိသည်နှင့်တပြိုင်နက်နောက်တစ်ဆင့်မှာမှတ်သားရန်သို့မဟုတ်၎င်းကိုတံဆိပ်တပ်ရန်ဖြစ်သည်။ ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းတာဝန်များပြီးနောက်သင်၌ရှိသောအရာသည်သန့်ရှင်းသောကုန်ကြမ်းဒေတာဖြစ်သည် မှတ်ချက်မပေးသောကြောင့်စက်သည်သင်၌ရှိသောအချက်အလက်များကိုနားမလည်နိုင်သေးပါ။ တကယ့်စိန်ခေါ်မှုရဲ့ကျန်အပိုင်းကစတင်သည်။
ငါတို့ပြောခဲ့သလိုပဲ၊ စက်တစ်လုံးဟာနားလည်နိုင်တဲ့ပုံစံနဲ့ဒေတာလိုအပ်တယ်။ ဤသည်မှာဒေတာမှတ်စုများကိုအတိအကျပြုလုပ်သည်။ ၎င်းသည်ကုန်ကြမ်းဒေတာကိုယူပြီး module တစ်ခုအတွင်းရှိအချက်အလက်များအားလုံးကိုတိကျစွာနားလည်စေရန်ကူညီရန်အမှတ်အသားများနှင့်တံဆိပ်များပေါင်းထည့်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စာသားတစ်ခုတွင်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းက AI စနစ်အားသဒ္ဒါစည်းမျဉ်းများ၊ မိန့်ခွန်း၏အစိတ်အပိုင်းများ၊ ၀ ါကျများ၊ ပုဒ်ဖြတ်ချက်များ၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှုများ၊ ဤသည်မှာ chatbots သည်လူ့စကားဝိုင်းများကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောနားလည်မှုနှင့်သူတို့တုန့်ပြန်မှုများမှတစ်ဆင့်လူတို့၏အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်တုန့်ပြန်နိုင်မှသာလျှင်ဤအရာသည်နားလည်မှုဖြစ်သည်။
မလွှဲမရှောင်သာသည့်အတိုင်း၎င်းသည်အလွန်အချိန်ကုန်ပြီးအပင်ပန်းလည်းခံသည်။ သင်၏လုပ်ငန်းအတိုင်းအတာ (သို့) ၎င်း၏ရည်မှန်းချက်များကိုမည်သို့ပင်မှတ်စုရေးရန်အချက်အလက်ယူရန်အချိန်သည်အလွန်ကြီးမားသည်။
မင်းရဲ့လက်ရှိလုပ်သားအင်အားကမင်းမှာအချက်အလက်မှတ်စုရေးရာကျွမ်းကျင်သူမရှိရင်ဒေတာတွေကိုမှတ်စုရေးဖို့သူတို့ရဲ့နေ့စဉ်အချိန်ဇယားထဲကအချိန်တွေကိုထုတ်နုတ်ဖို့လိုတာကအဓိကဘဲ။ ဒါကြောင့်မင်းရဲ့အဖွဲ့ ၀ င်တွေကိုဆင့်ခေါ်ပြီးဒီအလုပ်ကိုနောက်ထပ်တာဝန်တစ်ခုအနေနဲ့သတ်မှတ်ဖို့လိုတယ်။ နှောင့်နှေးလေလေသင်၏ AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်ကြာလေဖြစ်သည်။
ဒေတာမှတ်စုများအတွက်အခမဲ့ကိရိယာများရှိသော်လည်းဤလုပ်ငန်းစဉ်သည်အချိန်ကုန်ခြင်းဖြစ်သည်ကိုမဖယ်ရှားပေးပါ။
Shaip လို data annotation ရောင်းချသူတွေအဲဒီနေရာကိုရောက်လာတယ်။ သူတို့ကသင့်ရဲ့ပရောဂျက်ကိုပဲအာရုံစိုက်ဖို့အတွက်သူတို့နဲ့အတူ data annotation အထူးကျွမ်းကျင်တဲ့အဖွဲ့ကိုခေါ်လာတယ်။ သူတို့သည်သင်၏လိုအပ်ချက်များနှင့်လိုအပ်ချက်များအတွက်သင်အလိုရှိသည့်နည်းဖြင့်ဖြေရှင်းနည်းများကိုပေးသည်။ ထို့အပြင်သင်သည်၎င်းတို့နှင့်အချိန်အပိုင်းအခြားတစ်ခုသတ်မှတ်ပြီးထိုအချိန်ကာလတွင်ပြီးစီးရန်အလုပ်တောင်းဆိုနိုင်သည်။
အဓိကအကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုမှာသင်၏အိမ်တွင်းအဖွဲ့ ၀ င်များသည်သင့်လုပ်ငန်းနှင့်စီမံကိန်းအတွက်ပိုမိုအရေးကြီးသောအရာများကိုဆက်လက်အာရုံစိုက်နိုင်ခြင်းသည်ကျွမ်းကျင်သူများသည်သင့်အတွက်အချက်အလက်များကိုမှတ်စုတင်ခြင်းနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းပြုလုပ်နေစဉ်တွင်ဖြစ်သည်။
Outsourcing ဖြင့်အကောင်းဆုံးအရည်အသွေး၊ အချိန်အနည်းဆုံးနှင့်အမြင့်ဆုံးတိကျမှုကိုသေချာစေနိုင်သည်။
Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက
၎င်းသည် AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များတွင်အရာအားလုံးဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဆိုသည်မှာအခမဲ့အရင်းအမြစ်များနှင့်အချက်အလက်မှတ်စုထုတ်ခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုစူးစမ်းလေ့လာခြင်းမှ၎င်းတို့အားလုံးကိုကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးခဲ့သည်။ တစ်ဖန် protocols များနှင့်မူဝါဒများသည်ဤရောင်စဉ်တန်းတွင်မပြောင်းလဲသေးဘဲကျွန်ုပ်တို့လိုအပ်ချက်များအတွက်ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကျွမ်းကျင်သူများနှင့်အဆက်အသွယ်ရရန်ကျွန်ုပ်တို့အမြဲအကြံပြုသည်။
အရင်းအမြစ်မှအချက်အလတ်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းမှဒေတာမှတ်စုသို့ကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏လိုအပ်ချက်များအားလုံးကိုကူညီပေးလိမ့်မည်၊ ထို့ကြောင့်သင်သည်သင်၏ပလက်ဖောင်းတည်ဆောက်ခြင်းကိုသာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတွင်ပါ ၀ င်သောရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကိုကျွန်ုပ်တို့နားလည်သည်။ အဲဒါကြောင့်မင်းကငါတို့အတွက်ခက်ခဲတဲ့အလုပ်တွေကိုစွန့်သွားပြီးငါတို့ရဲ့ဖြေရှင်းချက်တွေကိုအသုံးချနိုင်တယ်ဆိုတဲ့အချက်ကိုငါတို့ထပ်ပြောတယ်။
ယနေ့သင်၏အချက်အလက်မှတ်ချက်များလိုအပ်ချက်များအတွက်ကျွန်ုပ်တို့ကိုဆက်သွယ်ပါ။
စကားပြောကြရအောင်
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
သင်အသိဥာဏ်ရှိသောစနစ်များကိုဖန်တီးလိုလျှင်ကြီးကြပ်မှုသင်ယူမှုကိုအထောက်အကူဖြစ်စေရန်သန့်ရှင်း၊ ပြင်ဆင်ထားသော၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သောအချက်အလက်များပါ ၀ င်ရမည်။ တံဆိပ်ကပ်ထားသောအချက်အလက်များကို AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဟုခေါ်သည်၊ စျေးကွက် metadata, ML algorithms များနှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင်အထောက်အကူပြုသောအရာများပါ ၀ င်သည်။
AI စနစ်သုံးစက်တိုင်းသည်၎င်း၏သမိုင်းကြောင်းအရကန့်သတ်နိုင်သောစွမ်းရည်များရှိသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၎င်းသည်နှိုင်းယှဉ်ဒေတာအစုံဖြင့်ယခင်ကလေ့ကျင့်ပေးခဲ့လျှင်လိုချင်သောရလဒ်ကိုခန့်မှန်းနိုင်သည်ဟုဆိုလိုသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများသည် AI ပုံစံများ၏ထိရောက်မှုနှင့်တိကျမှုတို့နှင့်တိုက်ရိုက်အချိုးကျသောကြီးကြပ်မှုလေ့ကျင့်မှုတွင်ကူညီပေးသည်။
AI-powered setups များသည်အရေးကြီးသောဆုံးဖြတ်ချက်များကိုစိတ်ထဲထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ရန်အတွက်သီးခြား Machine Learning algorithms များကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ သင်သည် Computer Vision လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုစက်တစ်ခုထဲသို့ထည့်ရန်အစီအစဉ်ရှိပါကပုံစံများကိုအမှတ်အသားပုံများနှင့်စျေးကွက်အချက်အလက်များနှင့်လေ့ကျင့်ရန်လိုသည်။ ထို့အတူ NLP စွမ်းရည်အတွက်စကားပြောအစုအဝေးကြီးသည်လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကဲ့သို့လုပ်ဆောင်သည်။
အရည်အချင်းရှိသော AI ပုံစံတစ်ခုကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာပမာဏကိုကန့်သတ်ချက်မရှိပါ။ ဒေတာပမာဏပိုကြီးလေပိုကောင်းလေစွ၊ အပိုင်းများ၊ စာသားများနှင့်ဆက်စပ်ချက်များကိုခွဲခြားရန်ပုံစံကျသောစွမ်းရည်ဖြစ်လိမ့်မည်။
အချက်အလက်များစွာရှိနေသော်လည်းအတုံးတိုင်းသည်လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများအတွက်မသင့်တော်ပါ။ algorithm တစ်ခုအားအကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်ရန်အတွက်အခြေအနေများကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ဖြန့်ကျက်ရန်လုံလောက်သော်လည်းကွဲပြားနေဆဲဖြစ်သောပြည့်စုံ၊ တသမတ်တည်းနှင့်သက်ဆိုင်ရာဒေတာအစုံများလိုအပ်လိမ့်မည်။ ဒေတာမခွဲခြားဘဲသင်သုံးရန်စီစဉ်ပါ၊ ၎င်းကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောသင်ယူမှုသို့သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းသည်ပိုကောင်းသည်။
မင်းမှာ AI ပုံစံတစ်ခုရှိတယ်ဆိုပေမယ့်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကမလုံလောက်ဘူးဆိုရင်အရင်ဆုံးဖယ်ထုတ်ရမယ်၊ အပြောင်းအရွှေ့နဲ့ထပ်ခါတလဲလဲသင်ယူမှုတည်ဆောက်မှုတွေကိုတွဲလုပ်ပါ၊ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုကန့်သတ်ပါ။ စက်ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီလေ့ကျင့်ပါ။ ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့်ကန့်သတ်ထားသောဒေတာများစုဖွဲ့ခြင်းကိုသင်ယူခြင်းနှင့်လွှဲပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာနည်းလမ်းများကိုသင်ပင်လိုက်နာနိုင်သည်။
လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းအတွက်ဖွင့်ထားသောဒေတာအတွဲများကိုအမြဲသုံးနိုင်သည်။ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ၊ သင်မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ပိုမိုသီးသန့်ရှာဖွေလျှင်သင်သည်ပြင်ပရောင်းသူများ၊ Reddit, Kaggle နှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့အခမဲ့သတင်းအရင်းအမြစ်များကိုမှီခိုအားထားနိုင်သည်။ မည်သည့်ချဉ်းကပ်မှုနှင့်မဆိုအသုံးမပြုမီဝယ်ယူထားသောဒေတာကိုပုံစံချခြင်း၊ လျှော့ချခြင်းနှင့်သန့်ရှင်းရန်လိုအပ်သည်။