ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် မည်သည့်အချိန်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်း၊ ဒေတာစုဆောင်းနည်းတို့ကို ရှာဖွေစူးစမ်းခြင်း။

စိတ်ကြိုက်ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏အခြေခံများ

ယခု၊ သင်၏ဒေတာစုဆောင်းမှုလိုအပ်ချက်များအတွက် ဖြေရှင်းချက်သည် စိတ်ကြိုက်ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးနိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သိပါသည်။ သို့တိုင်၊ အိမ်တွင်းရှိ ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများ အများအပြားစုဆောင်းခြင်းသည် လုပ်ငန်းအများစုအတွက် အဓိကစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ နောက်ဖြေရှင်းချက်မှာ ပရီမီယံဒေတာ စုဆောင်းရောင်းချသူများအတွက် ဒေတာဖန်တီးမှုကို ပြင်ပမှ ထုတ်ယူခြင်း ဖြစ်သည်။

• ကျွမ်းကျင်မှု: ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးတွင် ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို ဖန်တီးရန် အထူးပြုကိရိယာများ၊ နည်းပညာများနှင့် စက်ကိရိယာများ ရှိပါသည်။
• အတှေ့အကွုံ: ဒေတာဖန်တီးမှုနှင့် မှတ်ချက်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ကျွမ်းကျင်သူများ ပရောဂျက်၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်ရမည်။
• သရုပ်သကန်များ- ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် ဖမ်းယူရမည့် အဖြစ်အပျက်များ၏ အကြိမ်ရေပေါ်တွင်မူတည်သောကြောင့်၊ မကြာခဏ သို့မဟုတ် အနားသတ်အခြေအနေများတွင် မကြာခဏဖြစ်ပွားသော ဖြစ်ရပ်များကို ပစ်မှတ်ထားရန်မှာ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
  ယင်းကို လျော့ပါးစေရန်၊ အတွေ့အကြုံရှိသော ကုမ္ပဏီများသည် လေ့ကျင့်ရေး မြင်ကွင်းများကို အတုယူ၍ ဖန်တီးကြသည်။ ဤသရုပ်ဖော်ပုံများသည် ရှာဖွေရခက်သော ပတ်ဝန်းကျင်များကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွဲကို တိုးမြင့်လာစေပါသည်။
• လိုက်နာခြင်း: ဒေတာအစုံစုဆောင်းခြင်းကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရောင်းချသူများထံ အရင်းအမြစ်ပြင်ပမှ ထုတ်ပေးသောအခါ၊ ဥပဒေလိုက်နာမှုနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို လိုက်နာကြောင်း သေချာစေရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ၏ အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် စံပြဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက်များကို တည်ထောင်ထားစဉ်၊ ယခုဒေတာအတွဲများ၏ အရည်အသွေးများကို အကဲဖြတ်ခြင်းအကြောင်း ဆွေးနွေးကြပါစို့။

ဒေတာလုံလောက်မှု- သင့်ဒေတာအတွဲတွင် အညွှန်းတပ်ထားသော ဖြစ်ရပ်အရေအတွက်များလေ၊ မော်ဒယ်က ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။

သင့်ပရောဂျက်အတွက် သင်လိုအပ်နိုင်သည့် ဒေတာပမာဏအတွက် တိကျသောအဖြေမရှိပါ။ သို့သော်လည်း ဒေတာပမာဏသည် သင့်မော်ဒယ်တွင် ပါရှိသည့် အမျိုးအစားနှင့် အင်္ဂါရပ်များပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြည်းညှင်းစွာစတင်ပြီး မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုပေါ် မူတည်၍ ပမာဏကို တိုးမြှင့်ပါ။

ဒေတာပြောင်းလဲနိုင်မှု- အရေအတွက်အပြင်၊ ဒေတာအတွဲ၏ အရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ဒေတာကွဲလွဲမှုသည်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ကိန်းရှင်များစွာရှိခြင်းသည် ဒေတာမညီမျှမှုကို ပျက်ပြယ်စေပြီး algorithm တွင် တန်ဖိုးထည့်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။

ဒေတာကွဲပြားမှု နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံသည် ဒေတာကွဲပြားမှုနှင့် တက်ကြွမှုအပေါ် ဖြစ်ထွန်းစေသည်။ မော်ဒယ်သည် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် တသမတ်တည်းမဖြစ်စေရန် သေချာစေရန်၊ အလွန်အကျွံ သို့မဟုတ် ကိုယ်စားပြုမှုနည်းပါးသော အခြေအနေများကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် ကားများ၏ပုံများကို သိရှိနိုင်ရန် လေ့ကျင့်နေသည်ဆိုပါစို့၊ မော်ဒယ်ကို နေ့အလင်းရောင်တွင် ရိုက်ကူးထားသော ကားပုံများပေါ်တွင်သာ လေ့ကျင့်ထားသည်ဆိုပါစို့။ ထိုအခြေအနေမျိုးတွင်၊ ၎င်းသည် ညအချိန်တွင် ဖော်ထုတ်သည့်အခါ မမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးလိမ့်မည်။

ဒေတာယုံကြည်စိတ်ချရမှု- ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် တိကျမှုသည် လက်စွဲကြောင့် လူသားအမှားများကဲ့သို့သော အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်သည်။ အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဒေတာပွားခြင်း၊ နှင့် မမှန်ကန်သော ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း ရည်ညွှန်းချက်များ။

Cases of Computer Vision ကိုသုံးပါ။

ကွန်ပြူတာအမြင်၏ အဓိက သဘောတရားများကို နေ့စဉ်သုံး အပလီကေးရှင်းများနှင့် အဆင့်မြင့်ထုတ်ကုန်များ ပေးအပ်ရန်အတွက် စက်သင်ယူခြင်းနှင့်အတူ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ တချို့က အဖြစ်အများဆုံး ကွန်ပြူတာအမြင်အသုံးချပရိုဂရမ်များ များမှာ

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု- Facial recognition applications များသည် ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် အလွန်အသုံးများသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာ applications များအသုံးပြုခြင်း။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု ဓာတ်ပုံများတွင် အသုံးပြုသူများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး tag လုပ်ရန်။ CV algorithm သည် ပုံများတွင် မျက်နှာကို ၎င်း၏ facial profile database နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ် ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက်ဒေတာ အကျိတ်များ သို့မဟုတ် ကင်ဆာဖြစ်စေသော အရေပြားဒဏ်ရာများကို ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောအလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးပို့ခြင်းတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

လက်လီနှင့် အီးကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး လုပ်ငန်း- eCommerce လုပ်ငန်းသည် ကွန်ပြူတာအမြင်နည်းပညာ အသုံးဝင်ပုံကို ရှာဖွေလျက်ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် အဝတ်အစားပစ္စည်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ အလွယ်တကူ အမျိုးအစားခွဲခြားသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကြီးမားသော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအတွက် ရှာဖွေမှုနှင့် အကြံပြုချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ကူညီပေးသည်။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားများ ကွန်ပြူတာအမြင်သည် အဆင့်မြင့်လာရန် လမ်းခင်းပေးသည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမော်တော်ယာဉ်များ မိမိတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေရန် စွမ်းရည်မြှင့်တင်ပေးခြင်း။ CV ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဗီဒီယိုရိုက်မှု ထောင်ပေါင်းများစွာဖြင့် ကျွေးမွေးထားသည်။ လမ်းဆိုင်းဘုတ်များကို နားလည်ပြီး အခြားယာဉ်များ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ အရာဝတ္ထုများနှင့် အခြားအစွန်းအထင်းဖြစ်ရပ်များကို သိရှိနိုင်ရန် ၎င်းတို့ကို စီမံပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားပါသည်။

ဒါကြောင့် အဆင့်မြင့်၊ ထိရောက်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ ပစ္စည်းတစ်ခုကို တီထွင်ဖို့ ပထမဆုံးခြေလှမ်းက ဘာလဲ။ ML မော်ဒယ်များတွင် လေ့ကျင့်ထားသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြေရှင်းချက်?

ကျွမ်းကျင်သော အချက်အလက်စုဆောင်းမှုနှင့် အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံးပေးနိုင်သော ကျွမ်းကျင်သူများကို ရှာဖွေပါ။ ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ တိကျသေချာစေရန်အတွက် ကျွမ်းကျင်သော လူသား-ကွင်းဆက် မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့်အတူ။

ကြီးမားသော၊ မတူကွဲပြားသော၊ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအစုံဖြင့်၊ သင်သည် လေ့ကျင့်မှု၊ ချိန်ညှိမှု၊ ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့် နောက်တစ်ခု-ကြီးမားသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြေရှင်းချက်အပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။ အကောင်းဆုံးအနေနှင့်၊ သင်၏ဒေတာဝန်ဆောင်မှုပါတနာသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာ AI အပလီကေးရှင်းများဖန်တီးရန်အတွက် အဆုံးမှအစအဆုံး စမ်းသပ်ထားသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဝန်ဆောင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင် Shaip ဖြစ်သင့်သည်။

[ဖတ်ရန်- AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ စတင်သူလမ်းညွှန်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ ဥပမာ၊ ဒေတာအတွဲများ]