ဖြစ်ရပ်မှန်- အကြောင်းအရာ စိစစ်ရေး
ဆိုရှယ်မီဒီယာအသုံးပြုမှု တိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှ ဆိုက်ဘာအနိုင်ကျင့်မှုပြဿနာသည် လုံခြုံသောအွန်လိုင်းနေရာရရှိစေရန် ကြိုးပမ်းနေသော ပလပ်ဖောင်းများအတွက် သိသာထင်ရှားသောအခက်အခဲတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ပေါက်လာသည်။ အံ့မခန်းသော လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ 38% သည် တီထွင်ဆန်းသစ်သော အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိမှုချဉ်းကပ်မှုများအတွက် အရေးတကြီး တောင်းဆိုမှုကို အလေးပေးကာ ဤဆိုးကျိုးရှိသော အမူအကျင့်များကို နေ့စဉ်နေ့တိုင်း ကြုံတွေ့နေရပါသည်။ ယနေ့ခေတ် အဖွဲ့အစည်းများသည် ဆိုက်ဘာအနိုင်ကျင့်ခြင်း၏ တည်မြဲသောပြဿနာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုမှုအပေါ် အားကိုးကြသည်။
ဆိုင်ဘာလုံခြုံရေး:
Facebook ၏ Q4 Community Standards Enforcement Report တွင် ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည် - အနိုင်ကျင့်ခြင်းနှင့် နှောင့်ယှက်ခြင်း အကြောင်းအရာ 6.3 သန်းကို ထိရောက်စွာ ထောက်လှမ်းမှုနှုန်း 49.9% ဖြင့်
ပညာရေး:
A 2021 လေ့လာမှုကတွေ့ရှိခဲ့ပါတယ် 36.5%အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ ကျောင်းသားများ၏ % 12 & 17 ကျောင်းတက်နေစဉ်အတွင်း ဆိုက်ဘာအနိုင်ကျင့်ခံရမှုများ နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။
2020 အစီရင်ခံစာအရ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိမှုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်ဈေးကွက်သည် 4.07 ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ 2019 ဘီလီယံရှိပြီး CAGR 11.94% ဖြင့် 2027 ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ 14.7 ဘီလီယံအထိ ရောက်ရှိရန် မျှော်လင့်ထားသည်။
ရီးရဲလ်ကမ္ဘာ့ဖြေရှင်းချက်
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စကားဝိုင်းများကို ထိန်းညှိပေးသော ဒေတာ
ကလိုင်းယင့်သည် ၎င်း၏ Cloud ကမ်းလှမ်းမှုအတွက် ခိုင်မာသော အလိုအလျောက်အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိပေးသည့် Machine Learning မော်ဒယ်ကို ဖော်ဆောင်နေပြီး ၎င်းတို့သည် တိကျသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွက် ကူညီပေးနိုင်သည့် ဒိုမိန်းအလိုက် ရောင်းချသူကို ရှာဖွေနေပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျယ်ပြန့်သောအသိပညာကို သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူအား အဆိပ်အတောက်ဖြစ်စေသော၊ ရင့်ကျက်သော သို့မဟုတ် လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာတွင် ပြင်းထန်သောလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအကြောင်းအရာအဖြစ် ချဲ့ထွင်ထားသည့် စာရွက်စာတမ်း 30,000 ကျော်ကို စုဆောင်းခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းများတွင် အင်္ဂလိပ်နှင့် စပိန်ဘာသာဖြင့် မှတ်သားထားရန် ကူညီပေးခဲ့ပါသည်။ အမျိုးအစားများ။
ပြဿနာ
- ဦးစားပေးထားသော ဒိုမိန်းများမှ စပိန်နှင့် အင်္ဂလိပ် နှစ်ဘာသာဖြင့် စာရွက်စာတမ်း 30,000 ကို ဝဘ်မှ ခြစ်ထုတ်သည်။
- စုစည်းထားသော အကြောင်းအရာကို အတို၊ အလတ်၊ အရှည် အပိုင်းများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြင်း။
- စုစည်းထားသောဒေတာကို အဆိပ်အတောက်ဖြစ်စေသော၊ ရင့်ကျက်သော၊ သို့မဟုတ် လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာတွင် ထင်ရှားသောအကြောင်းအရာအဖြစ် အညွှန်းတပ်ထားသည်။
- အနည်းဆုံး 90% တိကျမှုဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် မှတ်ချက်များကို သေချာစေသည်။
ဖြေရှင်းချက်
- ဝက်ဘ်ဆိုဒ်မှ BFSI၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ထုတ်လုပ်ရေး၊ လက်လီရောင်းချမှုတို့မှ စပိန်နှင့် အင်္ဂလိပ်တို့အတွက် စာရွက်စာတမ်း 30,000 စီကို အပိုင်းပိုင်းဖြတ်ထားသည်။ အကြောင်းအရာကို အတို၊ အလတ်နှင့် အရှည် စာရွက်စာတမ်းများအဖြစ် ထပ်ဆင့် ခွဲခြားထားသည်။
- အကြောင်းအရာကို အဆိပ်အတောက်ဖြစ်စေသော၊ ရင့်ကျက်သော သို့မဟုတ် လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ထင်ရှားသောအကြောင်းအရာအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအား အောင်မြင်စွာ အညွှန်းတပ်ပါ။
- အရည်အသွေး 90% ရရှိရန် Shaip သည် နှစ်ဆင့် အရည်အသွေး ထိန်းချုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်-
» အဆင့် 1- အရည်အသွေးအာမခံချက်စစ်ဆေးခြင်း- 100% တရားဝင်အတည်ပြုရမည့်ဖိုင်များ။
» အဆင့် 2- အရေးကြီးသော အရည်အသွေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စစ်ဆေးခြင်း- Shaips ၏ CQA အဖွဲ့သည် နောက်ကြောင်းပြန်နမူနာများ၏ 15%-20% ကို အကဲဖြတ်ရန်။
ရလဒ်
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် ပိုမိုလုံခြုံသောအွန်လိုင်းပတ်ဝန်းကျင်ကို ထိန်းသိမ်းထားရန်အတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ထုတ်ပေးနိုင်သည့် အလိုအလျောက်ပါဝင်မှုထိန်းချုပ်ရေး ML မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ အချို့သော အဓိကရလဒ်များ ပါဝင်သည်-
- များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို လုပ်ဆောင်ရန် ထိရောက်မှု
- ထိန်းညှိမှုမူဝါဒများကို တစ်သမတ်တည်း ကျင့်သုံးစေရေးတွင် ညီညွတ်မှုရှိ၊
- ကြီးထွားလာသော အသုံးပြုသူအခြေခံနှင့် အကြောင်းအရာပမာဏများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ချဲ့ထွင်နိုင်မှု
- အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထိန်းညှိပေးနိုင်သည် &
ထုတ်လုပ်ထားသောကြောင့် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သော အကြောင်းအရာများကို ဖယ်ရှားပါ။ - လူ့အကဲဖြတ်သူများအပေါ် မှီခိုအားထားမှုကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှု
သင်၏ Conversational AI အပလီကေးရှင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို 100% အရှိန်မြှင့်ပါ။
သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။