ဥာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI ပုံစံများကိုပုံစံများ၊ အရာဝတ္ထုများနှင့်နောက်ဆုံးတွင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန်အတွက်လေ့ကျင့်ရန်လိုသည်။ သို့သော်လည်းလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသောအချက်အလက်များကိုကျပန်းမကျွေးနိုင်ပါ၊ ပုံစံများကိုနားလည်ရန်၊ စီမံရန်နှင့်ပြင်ဆင်ရန်ထည့်သွင်းထားသောပုံစံများမှအပြည့်အဝကူညီနိုင်ရန်တံဆိပ်တပ်ရပါမည်။
ဤအရာသည်အချက်အလက်များအားတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသို့မဟုတ်စက်၏နားလည်မှုကိုချဲ့ထွင်ရန်အာရုံစိုက်ရန်တိကျသောဒေတာအစုတစ်ခုအနေနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည် AI အကောင်အထည်ဖော်မှုကိုတိုးတက်စေရန်ဒေတာများ၊ ပုံများ၊ စာသားများ၊ အသံများ၊ ဗွီဒီယိုများနှင့်ပုံစံများကိုအမျိုးအစားခွဲခြားသည်။
နှုန်းအဖြစ် NASSCOM အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း အစီရင်ခံစာအရကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းစျေးကွက်သည် ၂၀၂၃ ခုနှစ်နှောင်းပိုင်းတွင်တန်ဖိုး ၇၀၀% မြင့်တက်ရန်မျှော်မှန်းထားသည်။ ၂၀၁၈ ခုနှစ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကဤရည်ရွယ်ချက်တိုးတက်မှုသည်ကိုယ်တိုင်စီမံထားသောတံဆိပ်ကပ်ကိရိယာများအတွက်ငွေကြေးခွဲဝေမှုတွင်အများဆုံးဖြစ်နိုင်သည်။ အရင်းအမြစ်များနှင့်တတိယပါတီဖြေရှင်းချက်များပင်။
ဤတွေ့ရှိချက်များအပြင်၊ ၂၀၁၈ ၌ Global Data တံဆိပ်ကပ်ခြင်းစျေးကွက်သည်ဒေါ်လာ ၁.၂ ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိသည်။ သို့သော်လည်းဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းစျေးကွက်အရွယ်အစားသည်ဒေါ်လာ ၄.၄ ဘီလီယံအထိတန်ဖိုးရှိသည်ဟုယူဆနိုင်သည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်မတိုင်မီ
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်နာရီ၏လိုအပ်ချက်ဖြစ်သော်လည်းအကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့်စျေးနှုန်းတိကျသောစိန်ခေါ်မှုများစွာပါ ၀ င်သည်။
ပိုမိုဖိအားပေးသောအရာအချို့ပါဝင်သည်။
- နှေးကွေးသောဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ မလိုအပ်သောသန့်ရှင်းရေးကိရိယာများအားရည်မွန်သည်
- ကြီးမားသောလုပ်သားအင်အားနှင့်ခြစ်ထုတ်ထားသောဒေတာပမာဏကိုကိုင်တွယ်ရန်လိုအပ်သော hardware မရှိခြင်း
- Avant-garde တံဆိပ်တပ်ထားသောကိရိယာများနှင့်အထောက်အပံ့ပေးသောနည်းပညာများကိုကန့်သတ်ထားသည်
- ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက်ကုန်ကျစရိတ်ပိုများသည်
- အရည်အသွေးဒေတာ tag များပါ ၀ င်သောအခါညီညွတ်မှုမရှိခြင်း
- AI ပုံစံသည်နောက်ထပ်ပါဝင်သူတစ် ဦး ကိုဖုံးလွှမ်းရန်လိုအပ်သည့်အခါ၊ စကေးရှင်းနိုင်မှုမရှိခြင်း
- ဒေတာများ ၀ ယ် ယူ၍ ၎င်းကိုသုံးနေစဉ်တည်ငြိမ်သောအချက်အလက်လုံခြုံရေးတည်ငြိမ်မှုကိုထိန်းသိမ်းရန်လိုက်နာမှုမရှိခြင်း
ဒေတာအညွှန်းအားသဘောတရားအရခွဲခြားနိုင်သော်လည်းသက်ဆိုင်ရာကိရိယာများသည်ဒေတာစုများ၏သဘောသဘာဝအရအယူအဆများကိုခွဲခြားရန်လိုအပ်သည်။ ဤအရာများပါဝင်သည်:
- audio အမျိုးအစားခွဲခြား: အသံစုဆောင်းခြင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့်မှတ်တမ်းတင်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်
- ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်း စုဆောင်းခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့်အဓိကအချက်အညွှန်းများပါ ၀ င်သည်
- စာသားတံဆိပ်ကပ်ခြင်း စာသားထုတ်ယူခြင်းနှင့်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတို့ပါဝင်သည်
- ဗီဒီယိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်း - ဗီဒီယိုစုဆောင်းခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့်အပိုင်းခွဲခြင်းကဲ့သို့အရာများပါဝင်သည်
- 3D တံဆိပ်ကပ်ခြင်း အရာဝတ္ထုကိုခြေရာခံခြင်းနှင့်အပိုင်းခွဲခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်
အထူးသဖြင့်ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောရှုထောင့်မှခွဲခြားခြင်းမှအပ၊ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းကိုသရုပ်ဖော်ခြင်း၊ အကဲဖြတ်ခြင်း၊ သတင်းအချက်အလက်ပေးခြင်းနှင့်ပေါင်းစပ်ခြင်းတို့အပါအ ၀ င်အမျိုးအစားလေးမျိုးခွဲထားသည်။ စုဆောင်းခြင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်း၊ ကူးယူခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်း၊ အရာများခြေရာခံခြင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တစ် ဦး ချင်းစီ၏ဒေတာအတွဲများအတွက်ဆွေးနွေးပြီးပြီ။
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်အသေးစိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အောက်ပါအဆင့်များပါ ၀ င်သည်။
- မဟာဗျူဟာများ၊ ဥပမာ-အိမ်၊ open source၊ ရောင်းချသူများနည်းဗျူဟာများမှတစ်ဆင့်စုဆောင်းခြင်း
- ကွန်ပျူတာအမြင်၊ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းသင်ယူမှုနှင့် NLP အထူးစွမ်းရည်များအရဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်း
- ထုတ်လုပ်ဖြန့်ဖြူးမှု၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ်ထောက်လှမ်းရေးဆုံးဖြတ်ရန်ထုတ်လုပ်သောပုံစံများကိုစမ်းသပ်ခြင်းနှင့်အကဲဖြတ်ခြင်း
- လက်ခံနိုင်သောမော်ဒယ်အရည်အသွေးကိုကျေနပ်ပြီးနောက်ဆုံးတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုရန်ဖြန့်ချိသည်
ယုံကြည်စိတ်ချရသောအချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ပလက်ဖောင်းတစ်ခုနှင့်ထပ်တူကျသောဒေတာတံဆိပ်ကပ်ကိရိယာများ၏မှန်ကန်သောအစုကိုအောက်ပါအချက်များအားထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်လိုအပ်သည်။
- သင်သတ်မှတ်ထားသောအသုံးပြုမှုအခြေအနေများမှတဆင့်စံနမူနာဖြစ်စေရန်သင်အလိုရှိသောအသိဥာဏ်အမျိုးအစား
- ဒေတာမှတ်ပုံတင်သူများ၏အရည်အသွေးနှင့်အတွေ့အကြုံများ၊ ၎င်းတို့သည်ကိရိယာများကိုတိကျစွာအသုံးချနိုင်စေရန်ဖြစ်သည်
- အရည်အသွေးစံနှုန်းများကိုသင်စိတ်ထဲတွင်ရှိသည်
- လိုက်နာမှုဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များ
- စီးပွားရေး၊ open-source နှင့် freeware tools များ
- ဘတ်ဂျက်အားလပ်ချိန်မှာသင်လုပ်နိုင်သည်
ဖော်ပြထားသောအချက်များအပြင်၊ သင်သည်အောက်ပါထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကိုသတိပြုသင့်သည်။
- ကိရိယာများ၏တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတိကျမှု
- ကိရိယာများမှအရည်အသွေးအာမခံသည်
- ပေါင်းစည်းနိုင်မှု
- ပေါက်ကြားမှုများကိုကာကွယ်ရန်လုံခြုံရေးနှင့်ကာကွယ်ဆေးထိုးပါ
- Cloud-based setup သို့မဟုတ်မပါ
- အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုပါးနပ်မှု
- Fail-Safes, Stop-Gaps နှင့် Tool ၏ Scalable စွမ်းရည်
- ကုမ္ပဏီသည်ကိရိယာများကိုကမ်းလှမ်းသည်
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ကိရိယာများနှင့်အရင်းအမြစ်များဖြင့်အကောင်းဆုံးပံ့ပိုးပေးသောဒေါင်လိုက်များမှာ -
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI အာရုံစူးစိုက်မှုကဏ္improvedများတွင်တိုးတက်လာသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံနှင့်ရောဂါရှာဖွေရေးပုံစံများကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်
- ဘဏ္ဍာရေး: စာသားတံဆိပ်ကပ်ခြင်းမှတဆင့်ချေးငွေအကျုံးဝင်မှု၊ ချေးငွေအရည်အချင်းပြည့်မီမှုနှင့်အခြားအရေးကြီးသောအချက်များအားအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် ဦး တည်ချက်များပါဝင်သည်
- ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ် (သို့) သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး တစ် ဦး ချင်းစီ၊ အချက်ပြများ၊ ပိတ်ဆို့မှုများကိုထောက်လှမ်းရန်လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များပါ ၀ င်သောလေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များပါ ၀ င်သောပုံစံများကိုစုစည်းရန်အာရုံစိုက်နေရာများတွင် NLP နှင့် Computer Vision အကောင်အထည်ဖော်မှုတို့ပါဝင်သည်။
- လက်လီ: အာရုံစူးစိုက်မှုကဏ္pricingများတွင်စျေးနှုန်းအတိအကျဆုံးဖြတ်ချက်များ၊ တိုးတက်သော ecommerce၊ ၀ ယ်သူပုဂ္ဂိုလ်များကိုစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ၀ ယ်ယူမှုအလေ့အထများကိုနားလည်ခြင်းနှင့်သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကိုချဲ့ထွင်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်
- နည်းပညာ: အာရုံစူးစိုက်မှုကဏ္productများတွင်ကုန်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ပုံးကောက်ခြင်း၊ အရေးကြီးကုန်ထုတ်လုပ်မှုအမှားများကိုကြိုတင်ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့်အခြားအရာများပါဝင်သည်
- Geospatial- ရွေးချယ်ထားသောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းများဖြင့်အာရုံစူးစိုက်မှုဧရိယာများတွင် GPS နှင့်အဝေးအာရုံခံစနစ်တို့ပါဝင်သည်
- စိုက်ပျိုးရေး တိကျသောစိုက်ပျိုးရေး၏သဘောတရားများကိုပိုမိုချပြရန်၊ မြေဆီလွှာနှင့်သီးနှံအခြေအနေများပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း၊ အထွက်နှုန်းများနှင့်အခြားအရာများပိုမိုစူးစိုက်ရန်အာရုံစူးစိုက်မှုဧရိယာများတွင် GPS အာရုံခံကိရိယာများ၊ မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များနှင့်ကွန်ပျူတာအမြင်များကိုအသုံးပြုသည်။
လမ်းကြောင်းပေါ်တွင်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ရန်ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းဗျူဟာဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာကိုယ်ပိုင်စီမံခန့်ခွဲမှုတည်ဆောက်ခြင်းသို့မဟုတ်တတိယပါတီ ၀ န်ဆောင်မှုပေးသူထံမှတစ်ခု ၀ ယ်ခြင်း။ ဒီ့ထက်ပိုကောင်းအောင်ဆုံးဖြတ်ရာမှာတစ်ခုချင်းစီရဲ့ကောင်းကျိုးနဲ့ဆိုးကျိုးတွေက
'Build' Apporach ဖြစ်သည်
| တည်ဆောက် | ယ်ယူရန် |
|---|---|
Hits:
| Hits:
|
လွဲချော်မှုများ
| လွဲချော်မှုများ
|
အကျိုးကျေးဇူးများ:
| အကျိုးကျေးဇူးများ:
|
ဆုံးဖြတ်ချက်
အကယ်၍ သင်သည်အကန့်အသတ်မရှိသောသီးသန့် AI စနစ်တစ်ခုကိုတည်ဆောက်ရန်အစီအစဉ်ရှိလျှင်အစမှတံဆိပ်တပ်ထားသောကိရိယာတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည်အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်။ အခြားအရာအားလုံးအတွက်ကိရိယာတစ်ခု ၀ ယ်ခြင်းသည်အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်
