ML အင်ဂျင်နီယာတိုင်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျသော AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်လိုကြသည်။ ဒေ သိပ္ပံပညာရှင်တွေ ဖြုန်းတယ်။ နီးပါး 80% ၎င်းတို့၏အချိန်ကို တံဆိပ်ခတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်း ထို့ကြောင့် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ၎င်းအား လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာ အရည်အသွေးပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ကွဲပြားသော AI ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းဆောင်ရွက်ပေးနေသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းဖောက်သည်များသည် ကျွန်ုပ်တို့ကို မကြာခဏမေးလေ့ရှိသော သို့မဟုတ် ရှင်းလင်းမှုလိုအပ်သည့် မေးခွန်းအချို့ကို တွေ့လာရသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်အဖွဲ့သည် ML မော်ဒယ်များကို တိကျစွာလေ့ကျင့်ရန် ရွှေစံနှုန်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မည်ကဲ့သို့ပြုစုပျိုးထောင်ပုံအတွက် အဆင်သင့်ကိုးကားရန် ဆုံးဖြတ်လိုက်ပါသည်။
FAQs များကို မလေ့လာမီ၊ အချို့ကို ချရေးကြည့်ရအောင် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း၏အခြေခံ နှင့်၎င်း၏အရေးပါမှု
Data Labeling ဆိုတာ ဘာလဲ။
Data labeling သည် data labeling သို့မဟုတ် tagging ၏အကြိုလုပ်ဆောင်မှုအဆင့်ဖြစ်သည်၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယို ကဲ့သို့သော ML မော်ဒယ်များကို ကူညီရန် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအား စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ကနဦးအဆင့်တွင် ကန့်သတ်ထားရန် မလိုအပ်သော်လည်း ခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုကို ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် အသုံးချပြီးနောက်ပိုင်းတွင် ဆက်လက်အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်း အရေးပါမှု
အရာဝတ္ထုအတန်းအစားအလိုက် ဒေတာကို တံဆိပ်တပ်ခြင်း၊ ML မော်ဒယ်သည် အလားတူ အရာဝတ္ထုများ၏ အတန်းအစားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လေ့ကျင့်ထားခြင်းဖြစ်သည် data tagging - ထုတ်လုပ်နေစဉ်။
ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပတ်ဝန်းကျင်များကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ နားလည်နိုင်သော တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကူညီပေးသည့် အရေးကြီးသော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တိကျစွာ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အရည်အသွေးမြင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို သေချာပါစေ။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
ဤတွင်၊ ကတိပြုထားသည့်အတိုင်း၊ သင်မေးနိုင်သောမေးခွန်းအားလုံးအတွက် အဆင်သင့်ကိုးကားချက်ဖြစ်သည်။ အမှားတွေကို ရှောင်လို့ရတယ်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝစက်ဝန်း၏ မည်သည့်အဆင့်တွင်မဆို။
ဒေတာကို ဘယ်လိုသဘောရပါသလဲ။
လုပ်ငန်းတစ်ခုအနေဖြင့် သင်သည် ဒေတာအများအပြားကို စုဆောင်းထားနိုင်ပြီဖြစ်ပြီး ယခုသင်သည် ဒေတာမှ အဓိကထိုးထွင်းသိမြင်မှု သို့မဟုတ် အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူလိုတော့မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။
သို့သော် သင်၏ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနားလည်ခြင်းမရှိပါက လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ထို့ကြောင့် ပုံစံများ သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်များကို ရှာဖွေရန် သင့်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာခြင်းမပြုပါနှင့်။ ယင်းအစား၊ မှားယွင်းသောပြဿနာများအတွက် အဖြေမရှာနိုင်အောင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြင့် ဝင်ပါ။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် ထုတ်လုပ်မှုဒေတာ၏ ကိုယ်စားပြုကောင်းတစ်ခုလား။ မဟုတ်ပါက၊ ၎င်းကို ကျွန်ုပ်မည်ကဲ့သို့ခွဲခြားနိုင်မည်နည်း။
၎င်းကို သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားခြင်း မရှိသော်လည်း၊ သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနေသည့် အညွှန်းတပ်ထားသော အချက်အလက်များသည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်နှင့် သိသိသာသာ ကွဲပြားနိုင်ပါသည်။
ဘယ်လိုခွဲခြားရမလဲ။ ပုံပြင်နိမိတ်များကို ရှာဖွေပါ။ သင့်မော်ဒယ်သည် စမ်းသပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ပြီး ထုတ်လုပ်နေစဉ်အတွင်း သိသိသာသာ နည်းပါးသည်။
ဖြေရှင်းချက်လား။
အတိအကျလိုအပ်ချက်များကို တိကျစွာနားလည်ရန် လုပ်ငန်း သို့မဟုတ် ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အခြေစိုက်ပါ။
-
ဘက်လိုက်မှုကို ဘယ်လိုလျော့ပါးမလဲ။
ဘက်လိုက်မှု လျော့ပါးစေရန် တစ်ခုတည်းသော အဖြေမှာ သင့်မော်ဒယ်သို့ မမိတ်ဆက်မီ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားရာတွင် တက်ကြွနေရန် ဖြစ်သည်။
ဒေတာဘက်လိုက်မှုသည် မည်သည့်ပုံစံတွင်မဆို ဖြစ်နိုင်သည် - ကိုယ်စားပြုမဟုတ်သော ဒေတာအတွဲများမှ တုံ့ပြန်ချက်လှည့်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများအထိ။ နောက်ဆုံးပေါ် တိုးတက်မှုများကို သင်ကိုယ်တိုင် ရင်ဘောင်တန်းပြီး ခိုင်မာသော လုပ်ငန်းစဉ်စံနှုန်းများနှင့် မူဘောင်များ ချမှတ်ခြင်းသည် ကွဲပြားသော ဘက်လိုက်မှုပုံစံများကို တန်ပြန်ရန် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။
-
ကျွန်ုပ်၏ လေ့ကျင့်ရေး အချက်အလက် မှတ်စာ လုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ ဦးစားပေးမည်နည်း။
၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အမေးခံရသည့် အများဆုံးမေးခွန်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပါသည်- မှတ်ချက်ချသည့်အခါ ဒေတာအတွဲ၏ မည်သည့်အပိုင်းကို ဦးစားပေးသင့်သနည်း။ အထူးသဖြင့် သင့်တွင် ဒေတာအစုံအလင်ရှိသည့်အခါ မှန်ကန်သောမေးခွန်းဖြစ်သည်။ အစုံလိုက် မှတ်သားစရာ မလိုပါ။
သင့်ဒေတာအတွဲ၏ သီးခြားအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး မှတ်ချက်အတွက် လိုအပ်သော ဒေတာအစုခွဲကိုသာ ပေးပို့နိုင်စေရန်အတွက် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းဖြင့် သင့်မော်ဒယ်၏အောင်မြင်မှုနှင့်ပတ်သက်သော အရေးကြီးဆုံးအချက်အလက်များကို သင်ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
-
ခြွင်းချက်ကိစ္စများနှင့်ပတ်သက်၍ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
ခြွင်းချက်အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းသည် ML မော်ဒယ်တိုင်းအတွက် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် နည်းပညာပိုင်းအရ အလုပ်လုပ်နိုင်သော်လည်း သင့်လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့်အခါတွင် ၎င်းသည် သဘောတူညီချက်ကို ဖြတ်တောက်မည်မဟုတ်ပါ။
ယာဉ်ထောက်လှမ်းမှုပုံစံသည် မော်တော်ယာဉ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော်လည်း၊ ယာဉ်အမျိုးအစား အမျိုးမျိုးကြားတွင် ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ခွဲခြားနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ဥပမာ- အခြားဗင်အမျိုးအစားများမှ လူနာတင်ယာဉ်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။ သတ်မှတ်ထားသော မော်ဒယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မော်ဒယ်ကို အားကိုးနိုင်မှသာလျှင် ယာဉ်ထောက်လှမ်းမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဘေးကင်းရေးကုဒ်များကို ညွှန်ကြားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ဒီစိန်ခေါ်မှုကို တန်ပြန်ဖို့ရှိခြင်း။ လူသား-အတွင်း-ကွင်းဆက် တုံ့ပြန်ချက်နှင့် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဖြေရှင်းချက်သည် ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေခြင်းနှင့် အလားတူပုံများကိုစုဆောင်းရန် ဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံးကို စစ်ထုတ်ခြင်းတွင် အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအရာဖြင့်၊ သင်သည် အလားတူပုံများ၏ အပိုင်းခွဲများကိုသာ အာရုံစိုက်နိုင်ပြီး human-in-the-loop နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။
-
ကျွန်ုပ်သတိထားရန် လိုအပ်သည့် သီးခြားတံဆိပ်များ ရှိပါသလား။
သင့်ပုံများအတွက် အသေးငယ်ဆုံးသော အညွှန်းတပ်ခြင်းကို ပေးဆောင်ရန် သင့်အား သွေးဆောင်ခံရသော်လည်း၊ ၎င်းသည် အမြဲတမ်း လိုအပ်သည် သို့မဟုတ် စံပြဖြစ်မည်မဟုတ်ပေ။ ပုံတိုင်းအတွက် အသေးစိတ်ကျသော အသေးစိတ်နှင့် တိကျမှုအဆင့်ကို ရရှိရန် တိကျသော အချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်သည် ခက်ခဲသည်။
မော်ဒယ်လိုအပ်ချက်များနှင့် ပတ်သက်၍ ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုရှိပါက ဒေတာမှတ်ချက်တွင် အမြင့်မားဆုံးတိကျမှုကို ညွှန်းတမ်းလွန်နေခြင်း သို့မဟုတ် တောင်းခံခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။
-
အစွန်းအထင်းကိစ္စများအတွက် သင်မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်သနည်း။
သင့်ဒေတာမှတ်စုနည်းဗျူဟာကို ပြင်ဆင်သည့်အခါ အနားသတ်ကိစ္စများအတွက် အကောင့်။ သို့သော် ပထမဦးစွာ၊ သင်ကြုံတွေ့ရမည့် အစွန်းထွက်ကိစ္စတိုင်းကို ကြိုတင်မှန်းဆရန် မဖြစ်နိုင်ကြောင်း နားလည်ထားရပါမည်။ ယင်းအစား၊ သင်သည် ကွဲပြားမှုအကွာအဝေးနှင့် အနားသတ်ကိစ္စရပ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည့် မဟာဗျူဟာတစ်ရပ်ကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို ဖြတ်တောက်ပြီး ၎င်းတို့အား အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့်အခါတွင် ရွေးချယ်နိုင်သည်။
-
ဒေတာမရေရာမှုကို ဘယ်လိုနည်းနဲ့ စီမံခန့်ခွဲနိုင်မလဲ။
ဒေတာအတွဲတွင် ရှုပ်ထွေးမှုများသည် အလွန်အဖြစ်များပြီး တိကျသောမှတ်ချက်အတွက် ၎င်းကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ရမည်ကို သိထားသင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မှည့်တစ်ဝက်ပန်းသီးပုံတစ်ပုံကို အစိမ်းရောင်ပန်းသီး သို့မဟုတ် အနီရောင်ပန်းသီးအဖြစ် တံဆိပ်တပ်နိုင်သည်။
အဲဒီလို မရှင်းလင်းမှုတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ သော့ချက်က အစကတည်းက ရှင်းလင်းပြတ်သားတဲ့ ညွှန်ကြားချက်တွေ ရှိတယ်။ ပထမဦးစွာ၊ သရုပ်ဖော်သူများနှင့် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများကြား အဆက်မပြတ် ဆက်သွယ်မှု သေချာပါစေ။ ထိုသို့သော မရေရာသော မရေရာမှုများကို မျှော်မှန်းပြီး လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည့် စံနှုန်းများကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စံစည်းမျဉ်းတစ်ခု ထားရှိပါ။
-
ထုတ်လုပ်မှုတွင် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် နည်းလမ်းများ ရှိပါသလား။
စမ်းသပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုဒေတာ ကွဲပြားသောကြောင့် အချိန်အတန်ကြာပြီးနောက် စွမ်းဆောင်ရည်တွင် သွေဖည်မှုများ ဖြစ်လာနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မထိတွေ့ဖူးသောအရာများကို လေ့လာရန် မော်ဒယ်တစ်ဦးကို သင်မျှော်လင့်၍မရနိုင်ပါ။
စမ်းသပ်မှုဒေတာကို ပြောင်းလဲနေသော ထုတ်လုပ်မှုဒေတာနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ကြိုးစားပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်၏မော်ဒယ်ကိုပြန်လည်လေ့ကျင့်ပါ၊ ပါဝင်ပါ။ လူသားတံဆိပ်များဒေတာကို ပိုမိုတိကျပြီး ကိုယ်စားပြုသည့် အခြေအနေများဖြင့် မြှင့်တင်ကာ ပြန်လည်စမ်းသပ်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးပြုပါ။
-
ကျွန်ုပ်၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လိုအပ်ချက်များ၏ မှတ်ချက်များအတွက် မည်သူကို ကျွန်ုပ်ချဉ်းကပ်မည်နည်း။
လုပ်ငန်းတိုင်းတွင် ML မော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းမှ ရရှိနိုင်သော အရာတစ်ခုရှိသည်။ လုပ်ငန်းတိုင်းတွင် နည်းပညာဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှု သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်မှု တပ်ဆင်ထားခြင်းမရှိပါ။ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းအဖွဲ့များ ကုန်ကြမ်းဒေတာကို တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန်။ အပြိုင်အဆိုင် အားသာချက်တွေကို အသုံးချနိုင်ရမယ်။
ယာဉ်ထောက်လှမ်းမှုပုံစံသည် မော်တော်ယာဉ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော်လည်း၊ ယာဉ်အမျိုးအစား အမျိုးမျိုးကြားတွင် ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ခွဲခြားနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ဥပမာ- အခြားဗင်အမျိုးအစားများမှ လူနာတင်ယာဉ်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။ သတ်မှတ်ထားသော မော်ဒယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မော်ဒယ်ကို အားကိုးနိုင်မှသာလျှင် ယာဉ်ထောက်လှမ်းမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဘေးကင်းရေးကုဒ်များကို ညွှန်ကြားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ရှုထောင့်များရှိနေသော်လည်း၊ ဒေတာလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦးတွင် သင်ရှာဖွေနေနိုင်သည်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ အတွေ့အကြုံနှင့် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ဗဟုသုတများသည် မှတ်သားထားရမည့် ထိပ်တန်းအချက်သုံးချက်ထဲမှ အချို့ဖြစ်သည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ပြင်ပကုမ္ပဏီ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူထံ မဝင်မီ ၎င်းတို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
စာရင်းကို ဦးဆောင်နေပါတယ်။ တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် Shaip ဖြစ်သည်။. ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်၏တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအားလုံးအတွက် အဆင့်မြင့်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်၊ အတွေ့အကြုံအဖွဲ့များနှင့် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုပါသည်။ အချက်အလက်မှတ်စု လိုအပ်ချက်များ။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိပ်တန်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ထိပ်တန်းမှတ်စာများနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းပရောဂျက်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်အောင် ကူညီပေးသည့် စံလုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို လိုက်နာဆောင်ရွက်ပါသည်။
