Intelligent AI နှင့် ML မော်ဒယ်များသည် နေရာတိုင်းတွင် ရှိနေပါသည်။
- ရောဂါရှာဖွေခြင်းအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများ
- လမ်းသွားထိန်းခြင်း၊ လမ်းပြောင်းပြန်ပါကင်နှင့် အခြားထည့်သွင်းထားသော လက္ခဏာများပါရှိသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ
- အကြောင်းအရာ၊ အကြောင်းအရာနှင့် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် သီးသန့်ဖြစ်သော Intelligent chatbots
သို့သော် ဤမော်ဒယ်များသည် တိကျမှု၊ အလိုအလျောက် လွန်ကဲစွာနှင့် ရူးသွပ်စွာ တိကျသေချာစေသည့် အရာဖြစ်သည်။
ဒေတာ၊ ဒေတာနှင့် နောက်ထပ်ဒေတာ။
AI မော်ဒယ်တစ်ခုအတွက် ဒေတာအဓိပ္ပာယ်ရှိစေရန်၊ အောက်ပါအချက်များကို မှတ်သားထားရန် လိုအပ်သည်-
- ကြီးမားသော ဒေတာကုန်ကြမ်းအပိုင်းများကို ရရှိနိုင်သည်။
- ဒေတာဘလောက်များသည် အမျိုးမျိုးကွဲပြားပြီး ကွဲပြားသည်။
- တံဆိပ်မပါသောဒေတာသည် အသိဉာဏ်ရှိသော စက်များအတွက် ဆူညံသံနှင့်တူသည်။
ဖြေရှင်းချက်: ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်း (သက်ဆိုင်ရာနှင့် အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ သီးခြားဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အညွှန်းတပ်ခြင်း ဒေတာလုပ်ငန်းစဉ်)
ML Model များအတွက် AI Training Data ရယူခြင်း။
ယုံကြည်ရလောက်သော AI ဒေတာစုဆောင်းသူများသည် လမ်းကြောင်းများတစ်လျှောက် ဒေတာဖမ်းယူခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းများကို စတင်ခြင်းမပြုမီ ကဏ္ဍပေါင်းစုံကို အာရုံစိုက်သည်။ ၎င်းတို့တွင်-
- အချက်အလက်အစုံအလင်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ပါ။
- ဒေတာစုဆောင်းမှုနှင့် မှတ်စာဘတ်ဂျက်ဘတ်ဂျက်ကို ထိန်းချုပ်ထားခြင်းဖြစ်သည်။
- မော်ဒယ်နှင့်သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို ရယူခြင်း။
- ယုံကြည်ရလောက်သော dataset ပေါင်းစုသူများနှင့်သာ အလုပ်လုပ်ပါသည်။
- အဖွဲ့အစည်း၏ ရည်မှန်းချက်များကို ကြိုတင်သိရှိနိုင်စေရန်
- သင့်လျော်သော algorithms များနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ခြင်း။
- ကြီးကြပ်မှု သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု
ဖော်ပြထားသော ရှုထောင့်များနှင့် ကိုက်ညီသော ဒေတာရယူခြင်းအတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်စရာများ
- အခမဲ့အရင်းအမြစ်များ- Quora နှင့် Reddit ကဲ့သို့သော ပွင့်လင်းသောဖိုရမ်များ နှင့် Kaggle OpenML၊ Google Datasets နှင့် အခြားအရာများ ကဲ့သို့သော အဖွင့်စုစည်းသူများ ပါဝင်သည်။
- ပြည်တွင်းအရင်းအမြစ်များ- CRM နှင့် ERP ပလပ်ဖောင်းများမှ ထုတ်ယူထားသော ဒေတာ
- အခပေးရင်းမြစ်များ- ပြင်ပရောင်းချသူများနှင့် ဒေတာကို ခြစ်ထုတ်သည့်ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
မှတ်ချက်ပြုရန် ဆားအနည်းငယ်ဖြင့် ဖွင့်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို ရိပ်မိပါ။
ဘတ်ဂျက်အချက်များ
ကျွန်ုပ်တို့၏ AI ဒေတာစုဆောင်းမှု အစပြုမှုကို ဘတ်ဂျက်ငွေလျာထားရန် စီစဉ်ခြင်း။ သင်မတတ်နိုင်မီ အောက်ပါအချက်များနှင့် မေးခွန်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
- ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လိုအပ်သော ထုတ်ကုန်၏ သဘောသဘာဝ
- မော်ဒယ်သည် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသလား။
- နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းသင်ယူမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသလား။
- NLP၊ Computer Vision ဒါမှမဟုတ် နှစ်ခုလုံးလား။
- ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ခြင်းအတွက် သင့်ပလက်ဖောင်းနှင့် အရင်းအမြစ်များသည် အဘယ်နည်း။
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဤသည်မှာ ကမ်ပိန်း၏စျေးနှုန်းကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် သင့်အား ကူညီပေးနိုင်သော အကြောင်းရင်းများဖြစ်သည်-
- ဒေတာ အတွဲ- မှီခိုမှု- ပရောဂျက်၏ အရွယ်အစား၊ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုဆိုင်ရာ ဦးစားပေးမှုများ၊ စနစ်၏ ရှုပ်ထွေးမှု၊ လိုက်နာရမည့် AI နည်းပညာအမျိုးအစား၊ နှင့် အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်း သို့မဟုတ် ချို့တဲ့ခြင်းတို့ကို အလေးပေးသည်။
- စျေးနှုန်းဗျူဟာ- မှီခိုမှု- ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ၏ အရည်အချင်း၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ပုံပါမော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးမှု
- အရင်းအမြစ်ရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများ မှီခိုမှု- မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အရွယ်အစား၊ ငှားရမ်းထားသော၊ စာချုပ်အရ၊ သို့မဟုတ် အိမ်တွင်းရှိ လုပ်သားအင်အားကို ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ အရင်းအမြစ်ရွေးချယ်မှု၊ ရွေးချယ်စရာများဖြစ်သည့် ပွင့်လင်းမှု၊ အများသူငှာ၊ အခကြေးငွေပေးရသည့်၊ နှင့် ဌာနတွင်း အရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်။
ဒေတာအရည်အသွေးကို ဘယ်လိုတိုင်းတာမလဲ။
စနစ်ထဲသို့ ဖြည့်သွင်းထားသော ဒေတာသည် အရည်အသွေးမြင့်မားခြင်း ရှိ၊ မရှိ သေချာစေရန်၊ ၎င်းသည် အောက်ပါ parameters များကို လိုက်နာကြောင်း သေချာပါစေ။
- သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။
- မော်ဒယ်ကို ပိုပြီး ဉာဏ်ကောင်းအောင် ကူညီပေးတယ်။
- ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။
- အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တည်ဆောက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
ဖော်ပြထားသော ရှုထောင့်များအတိုင်း၊ ဤသည်မှာ သင့်ဒေတာအတွဲများ ရှိစေလိုသော လက္ခဏာများဖြစ်သည်-
- တူညီမှု: ဒေတာအပိုင်းများသည် နည်းလမ်းများစွာမှ အရင်းအမြစ်များဖြစ်လျှင်ပင်၊ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်ပေါ်မူတည်၍ တူညီစွာစစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ chatbots နှင့် Voice Assistants ကဲ့သို့သော NLP မော်ဒယ်များအတွက်သာ ရည်ရွယ်သည့် အသံဒေတာအတွဲများနှင့် တွဲချိတ်ထားလျှင် ကောင်းမွန်သော ရာသီအလိုက် မှတ်ကျောက်တင်ထားသော ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲသည် တူညီမည်မဟုတ်ပါ။
- ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု: ဒေတာအတွဲများကို အရည်အသွေးမြင့်သည်ဟု ခေါ်လိုပါက တသမတ်တည်းဖြစ်သင့်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာယူနစ်တိုင်းသည် အခြားယူနစ်များအတွက် ဖြည့်စွက်အချက်တစ်ခုအနေဖြင့် မော်ဒယ်အတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စေရန် ရည်ရွယ်ရမည်ဖြစ်သည်။
- ပြည့်စုံမှု- မော်ဒယ်၏ အသွင်အပြင်နှင့် လက္ခဏာရပ်တိုင်းကို စီစဉ်ပြီး ရင်းမြစ်ဒေတာအတွဲများသည် အခြေခံများအားလုံးကို ဖုံးအုပ်ထားကြောင်း သေချာပါစေ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ NLP နှင့်သက်ဆိုင်သောဒေတာသည် ဝေါဟာရအသုံးအနှုန်းများ၊ ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းမှုနှင့် ဆက်စပ်လိုအပ်ချက်များကိုပင် လိုက်နာရမည်ဖြစ်သည်။
- ဆက်စပ်မှု: သင့်တွင် ရလဒ်အချို့ကို စိတ်ထဲတွင်ရှိနေပါက၊ ဒေတာသည် တစ်ပြေးညီဖြစ်ပြီး ဆီလျော်မှုရှိစေရန် AI algorithms မှ ၎င်းတို့ကို လွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- ကွဲပြားသည်- 'ညီညွှတ်မှု' ၏ အချိုးအစားနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဟု ထင်ရပါသလား။ မော်ဒယ်ကို လုံးလုံးလျားလျား လေ့ကျင့်လိုပါက ကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲများကဲ့သို့ အတိအကျ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ဘတ်ဂျက်ကို ချဲ့ထွင်နိုင်သော်လည်း မော်ဒယ်သည် ပိုမိုထက်မြက်ပြီး နားလည်နိုင်စွမ်းရှိလာပါသည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဝန်ဆောင်မှုပေးသူ စတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
အကျိုးကျေးဇူးများကို စာရင်းမသွင်းမီ၊ ဤအရာများသည် အလုံးစုံဒေတာအရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်သည့် ကဏ္ဍများဖြစ်သည်-
- ပလပ်ဖောင်းကိုသုံးတယ်။
- ပါဝင်ပတ်သက်သူများ
- လုပ်ငန်းစဉ်အတိုင်း ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။
ကစားရာတွင် အတွေ့အကြုံရှိသော အဆုံးမှအဆုံးဝန်ဆောင်မှုပေးသူနှင့်အတူ၊ သင်သည် အကောင်းဆုံးပလက်ဖောင်း၊ သက်တမ်းအရင့်ဆုံးလူများနှင့် မော်ဒယ်ကို ပြီးပြည့်စုံအောင် လေ့ကျင့်ပေးသည့် အမှန်တကယ် ကူညီပေးသည့် စမ်းသပ်ထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို သင်ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
အသေးစိတ်အချက်အလက်များအတွက်၊ ဤအရာသည် အပိုထပ်ဆောင်းကြည့်ရန် ထိုက်တန်သော ပြုပြင်ဖန်တီးထားသော အကျိုးကျေးဇူးအချို့ဖြစ်သည်-
- ဆက်စပ်မှု: End-to-End ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် မော်ဒယ်နှင့် အယ်လဂိုရီသမ်-သတ်သတ်မှတ်မှတ်ဒေတာအတွဲများကိုသာ ပေးဆောင်ရန် လုံလောက်သော အတွေ့အကြုံရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် စနစ်ရှုပ်ထွေးမှု၊ လူဦးရေစာရင်းနှင့် စျေးကွက်ခွဲဝေမှုကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။
- မတူကွဲပြားမှု: အချို့သောမော်ဒယ်များသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိကျစွာချနိုင်စေရန် သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများ၏ ထရပ်ကားကြီးများ လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် မောင်းသူမဲ့ကားများ။ End-to-End၊ အတွေ့အကြုံရှိသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် ရောင်းချသူဗဟိုပြုဒေတာအတွဲများကိုပင် အရင်းအမြစ်ရှာခြင်းဖြင့် မတူကွဲပြားမှုအတွက် လိုအပ်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။ ရှင်းရှင်းပြောရလျှင် မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိနိုင်သမျှကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
- ရွေးချယ်ထားသောဒေတာ- အတွေ့အကြုံရှိ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ၏ အကောင်းဆုံးအချက်မှာ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအစုံဖန်တီးခြင်းအတွက် ခြေလှမ်းစလှမ်းသည့် ချဉ်းကပ်နည်းကို လိုက်နာခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သက်ဆိုင်ရာ အပိုင်းများကို မှတ်သားထားရန် ရည်ညွှန်းချက်များဖြင့် အမှတ်အသားပြုပါသည်။
- အဆင့်မြင့် မှတ်ချက်- အတွေ့အကြုံရှိ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် အချက်အလက်များစွာကို ပြီးပြည့်စုံအောင် မှတ်သားနိုင်ရန် သက်ဆိုင်ရာ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများကို အသုံးချပါ။
- လမ်းညွှန်ချက်များအတိုင်း ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း- ဒေတာလုံခြုံရေးစည်းမျဉ်းများသည် သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးကမ်ပိန်းကို ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် ချိုးဖျက်နိုင်သည်။ သို့သော် End-to-End ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် GDPR၊ HIPAA နှင့် အခြားအာဏာပိုင်များနှင့် သက်ဆိုင်သော လိုက်နာမှုပြဿနာတိုင်းကို ဂရုစိုက်ပြီး ပရောဂျက်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် လုံးလုံးလျားလျား အာရုံစိုက်နိုင်ပါစေ။
- သုညဘက်လိုက်မှု- အိမ်တွင်းဒေတာစုဆောင်းသူများ၊ သန့်ရှင်းရေးသမားများနှင့် မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့်မတူဘဲ၊ ယုံကြည်ရလောက်သောဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် ပိုမိုရည်မှန်းချက်ရလဒ်များနှင့် တိကျသောကောက်ချက်များကိုပြန်ရရှိရန် မော်ဒယ်များမှ AI ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားပစ်ရန် အလေးပေးသည်။
မှန်ကန်သော Data စုဆောင်းရောင်းချသူ ရွေးချယ်ခြင်း။
AI လေ့ကျင့်ရေး လှုပ်ရှားမှုတိုင်းသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ သို့မဟုတ်၊ သင်၏ AI ပရောဂျက်သည် ဇယားသို့ ယူဆောင်လာသော ဒေတာအရည်အသွေးကဲ့သို့ မကြာခဏ အကျိုးသက်ရောက်သည်ဟု ဆိုနိုင်သည်။
ထို့ကြောင့်၊ အောက်ပါ လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာသော အလုပ်အတွက် မှန်ကန်သော ဒေတာ စုဆောင်းရောင်းချသူထံ အပ်နှံရန် အကြံပြုလိုသည်-
- ဆန်းသစ်မှု သို့မဟုတ် ထူးခြားမှု
- အချိန်မီပေးပို့ခြင်း။
- ဟုတ်မှန်ရေး
- ပြည့်စုံသော
- ပါဝင်
ဤသည်မှာ မှန်ကန်သောရွေးချယ်မှုတွင် ပါဝင်သည့်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအနေဖြင့် သင်စစ်ဆေးရန်လိုအပ်သည့်အချက်များဖြစ်သည်-
- နမူနာဒေတာအတွဲကို တောင်းဆိုပါ။
- လိုက်လျောညီထွေရှိသော သက်ဆိုင်ရာမေးခွန်းများကို အပြန်အလှန်စစ်ဆေးပါ။
- ၎င်းတို့၏ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအကြောင်း ပိုမိုနားလည်ပါ။
- ၎င်းတို့၏ ရပ်တည်ချက်ကို စစ်ဆေးပြီး ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားရန် ချဉ်းကပ်ပါ။
- အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပရောဂျက်အတွက် တိုးတက်ဖြစ်ထွန်းမှုများ ပြုလုပ်လိုပါက ၎င်းတို့၏ လုပ်သားအင်အားနှင့် ပလပ်ဖောင်းဆိုင်ရာ သီးခြားစွမ်းဆောင်ရည်များကို အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်စေရန် သေချာပါစေ။
