ဖြင့်စစ်ထုတ်သည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ၏အနာဂတ်သည် ကတိနှင့်အလားအလာများပြည့်နှက်နေပြီး 2023 ခုနှစ်အတွက် ပေါ်ထွက်နေသောလမ်းကြောင်းများသည် လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုပေးဝေမှုတွင် အပြောင်းအလဲတစ်ခုကို အချက်ပြနေပါသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Natural Language Processing ၏အသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် ကြီးမားပြီး အသွင်ပြောင်းသည်။ AI၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် စကားပြောဆိုမှု AI တို့၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့် NLP သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများသည် လူနာစောင့်ရှောက်မှုကို ချဉ်းကပ်ပုံအား တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ၎င်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းအသွားအလာများကို ပိုမိုထိရောက်စေပြီး လူနာများ၏ အလုံးစုံရလဒ်များကို တိုးတက်စေသည်။
AI-based entity ထုတ်ယူမှုကို လက်ခံခြင်းက ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှသည် e-commerce အထိ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်စေသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေခြင်းနှင့် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း စသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။
စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် လူသားတို့၏ စိတ်ခံစားချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ပညာရေးနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
အားလုံးခြုံကြည့်လျှင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူများ၏ဘဝများကို တစ်ဖန်ပြန်လည်ပြောင်းလဲစေရန် လှုံ့ဆော်ပေးသော လူနာများနှင့် ဆရာဝန်များဖြင့် ပြည့်နှက်နေသည်။ ကြီးမားသော ဒေတာအစုံများကို ရယူခြင်းသည် တစ်လမ်းသွား ဉာဏ်ရည်တု ဆေးဝါး၏ အနာဂတ်အဖြစ် ဆက်လက် သက်သေပြနေမည်ဖြစ်သည်။ လူတိုင်းအတွက် ပိုမိုချိတ်ဆက်ထားသော အနာဂတ်ဆီသို့ ရွေ့လျားလာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆေးခန်းစမ်းသပ်မှုများနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ နားလည်မှု တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ဤထူးခြားသောဒေတာအတွဲများကို အသုံးချရန် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ ကသာ မူတည်ပါသည်။
လာမည့်ငါးနှစ်အတွင်းတွင် ပိုမိုချောမွေ့သော AI အတွေ့အကြုံများ၊ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို မြှင့်တင်ပေးသည့် လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်များနှင့် အခြားအရာများကို ယူဆောင်လာမည်ဖြစ်သည်။ လာမည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ခေတ်ရေစီးကြောင်းများသည် ယခင်ကထက် ပိုမိုတောက်ပပြီး ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အပြောင်းအလဲများသည် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်သည့် ပိုမိုဘဏ်စာရင်းဝင်၊ အမြတ်အစွန်းရှိသော အနာဂတ်ကို ဦးတည်စေသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုများသည် အခြားကုမ္ပဏီများ၏အမှားများမှ သင်ခန်းစာယူနိုင်မှုနှင့်အတူ BFSI ကဏ္ဍသည် ပါဝင်ပတ်သက်သူအားလုံးအတွက် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ဘေးကင်းသောအဆုံးပန်းတိုင်ဖြစ်သည့် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုစနစ်ကို အသုံးပြုခြင်းဆီသို့ လျင်မြန်စွာ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သွားပါမည်။
အသံဖြင့်ရှာဖွေခြင်းသည် ထွန်းကားလာသောနည်းပညာနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့ဖြင့် ပိုမိုစွမ်းဆောင်နိုင်လာသောကြောင့် ဖြည်းဖြည်းချင်းသော်လည်းကောင်း အရှိန်အဟုန်ဖြင့် အရှိန်အဟုန်မြှင့်ဆောင်ရွက်နေပါသည်။ ယခုလက်ရှိ တည်ရှိနေသော AI အမျိုးအစားသည် ခံစားချက်မရှိ၊ ဤအသံအကူများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝကို ပိုကောင်းအောင်၊ ရိုးရှင်းပြီး ပိုမိုထိရောက်စေရန်အတွက် ကိရိယာများဖြစ်သည်။
ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများသည် လုပ်ငန်းများကို အညွှန်းများ သို့မဟုတ် တဂ်များမပါသောဒေတာကို ဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းမှပေးသော ဒေတာအတွဲများကို အညွှန်းတပ်ရန် လူသားလုပ်ငန်းအဖွဲ့ သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုကြသည်။
အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် တော်လှန်ပြောင်းလဲနိုင်ချေရှိသည်။ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး တိကျသောစာရွက်စာတမ်းများကို ဖွင့်ပေးခြင်း၊ အမှားအယွင်းများဖြစ်နိုင်ချေကို လျှော့ချခြင်းနှင့် လူနာများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းဖြင့်၊ အသံမှတ်မိခြင်းနည်းပညာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော အရည်အသွေးရှိသော စောင့်ရှောက်မှုများပေးရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
အာမခံလုပ်ငန်းတွင် ဒေတာများစွာရှိသော်လည်း ရှာဖွေရန် မဖြစ်နိုင်သလောက်ပင် ရှုပ်ပွနေပါသည်။ အာမခံလုပ်ငန်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းရန် လိုအပ်ပြီး ယခုအခါ လုပ်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ OCR ကို နေရာချထားခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် စီရန်များသည် ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်း သို့မဟုတ် စကားလုံးအနည်းငယ်ရိုက်ခြင်းကဲ့သို့ ရိုးရှင်းပါသည်။
ဘဏ်များသည် AI နည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ကောင်းမွန်သော အတွေ့အကြုံများ ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် AI ကို အသုံးပြုထားပြီးသော ကုမ္ပဏီများနှင့် အင်တာဗျူးများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဖောက်သည်ဒေတာဘေးကင်းရေးနှင့် အလိုအလျောက်ထိန်းညှိနိုင်သော ကျင့်ဝတ်စံနှုန်းများသေချာစေရန် အကာအကွယ်များတည်ဆောက်ထားသရွေ့ ဘဏ်များသည် ၎င်းတို့၏စနစ်များတွင် AI ကိုအကောင်အထည်ဖော်သင့်သည်။
Call Center စျေးကွက်တွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် မှန်ကန်ပြီး တိုင်းတာနိုင်သည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာဖမ်းယူခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ပိုမိုထိရောက်သော ခေါ်ဆိုမှုစင်တာများကို ခွင့်ပြုပေးထားပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အသံအခြေခံဖြေရှင်းနည်းများသည် မြောက်အမေရိကတစ်ခွင်တွင် တိုးများလာပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ဆက်လက်ပျံ့နှံ့လျက်ရှိသည်။
အသံမှတ်မိခြင်းနည်းပညာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ပို၍အရေးကြီးလာသည်၊ ဆရာဝန်များနှင့် သူနာပြုများသည် ၎င်းတို့၏ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တာဝန်များကို ထမ်းဆောင်ရန်အတွက် ၎င်းကို ပိုမိုအားကိုးလာကြသည်။ ဆေးရုံများ၊ ဆေးခန်းပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် ဆရာဝန်ရုံးခန်းများတွင် ဤနည်းပညာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခြင်းမပြုမီ မေးခွန်းများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်နေသေးသော်လည်း အစောပိုင်းလက္ခဏာများသည် သိသာထင်ရှားသောကတိများကို ညွှန်ပြနေပါသည်။
ဗီဒီယိုမှတ်စာနည်းပညာသည် လက်လီ AI စနစ်များနှင့် သုံးစွဲသူများကို ဘေးကင်းစေရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စာဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် လက်လီရောင်းချသည့်ဆက်တင်တွင် သံသယဖြစ်စရာတစ်ခုခုကိုတွေ့မြင်ရသောအခါ အာဏာပိုင်များနှင့် အာဏာပိုင်များကို လျင်မြန်လွယ်ကူစွာသတိပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI စနစ်များသည် ယခင်က အတွေ့အကြုံများမှ သင်ယူနိုင်အောင် ကူညီပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ တုံ့ပြန်မှုများကို သာမန်အပြုအမူဟု ယူဆသည့်အရာနှင့် ပတ်သက်၍ ပိုကောင်းလာစေရန် ကူညီပေးသည်။
မျက်နှာမှတ်မိခြင်းကိစ္စများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူသည့်အခါတွင် အံ့ဩစရာများ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဆန်းကြယ်သော ကျင့်ဝတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ နှောက်ယှက်မှုတစ်ခုလည်း ပါဝင်သည်။ ထိုသို့သောနည်းပညာကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသလား။ အထူးသဖြင့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အချို့လူများက အဖြေမှာ "မဟုတ်" ဟုယုံကြည်ကြသည်။ အခြားသူများက ဤကိရိယာအသစ်များကို အသုံးပြုခြင်းကို ကိုးကားကြသည်၊ ထို့ကြောင့် ဤနည်းပညာသည် သင်ရှောင်လွှဲလိုသော အရာတစ်ခုမဟုတ်နိုင်ပေ။
AI သည် နည်းပညာနှင့် တုံ့ပြန်ပုံတို့ကို ပြောင်းလဲပေးမည်ဖြစ်သည်။ စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ကို ကျင့်သုံးပြီး ၎င်းသည် သင့်ဘဝ၏ ချောမွေ့သောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်နှင့် ၎င်းမပါဘဲ သင်မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို သင်တွေးမိလိမ့်မည်။
စိတ်ကြိုက်နှိုးဆော်သည့်စကားလုံးများသည် သင့်အမှတ်တံဆိပ်၏ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းကို ကူညီပေးနိုင်ပြီး ၎င်းကို ပြိုင်ဘက်များနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ စိတ်ကြိုက်နိုးကြားစေသောစကားလုံးကိုရွေးချယ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များစွာရှိပါသည်။ သို့သော် ယနေ့ခေတ်ပြိုင်ဆိုင်မှုရှိသောစီးပွားရေးလောကတွင် ထင်ရှားပေါ်လွင်လိုပါက၊ သင်၏အသံလက်ထောက်သည် အသံထူးခြားကြောင်းသေချာစေရန် အပိုအားထုတ်မှုပြုလုပ်ရန် ထိုက်တန်ပါသည်။
အသံနည်းပညာ တိုးတက်မှုအသစ်များသည် ဤနေရာတွင် ရှိနေပါသည်။ ၎င်းတို့သည် လူကြိုက်များမှုတွင်သာ ဆက်လက်ကြီးထွားနေမည်ဖြစ်ပြီး ယခုအခါ မျဉ်းကွေးကိုကျော်ကာ ယာဉ်မောင်းသူများအတွက် ဆန်းသစ်သောအသံအတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန် အကောင်းဆုံးအချိန်ဖြစ်သည်။ ကားထုတ်လုပ်သူများသည် ၎င်းတို့၏ကားများတွင် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် နည်းပညာနှင့် ၎င်း၏အသုံးပြုသူများအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေကမ္ဘာသစ်တစ်ခုကို ဖွင့်လှစ်ပေးပါသည်။
အစားအစာ AI သည် ကျွန်ုပ်တို့စားသုံးပုံအပေါ် ကြီးမားသောသြဇာလွှမ်းမိုးမှုရှိမည်မှာ ထင်ရှားပါသည်။ အမြန်စားနပ်ရိက္ခာဆိုင်ခွဲများ၏ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော မီနူးများဆီသို့ မောင်းနှင်မှုမှသည် အသစ်၊ ဆန်းသစ်သော စားသောက်ဆိုင်များအထိ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏စားသုံးမှုအတွေ့အကြုံများကို ရိုးရှင်းစေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏အစားအစာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် နည်းပညာအတွက် မရေမတွက်နိုင်သောအခွင့်အလမ်းများရှိပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ တိုးတက်လာမှုနှင့်အတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျန်းမာရေးနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ အစားအစာစနစ်၏ ဂေဟစနစ်၏ အလုံးစုံသော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အပြုသဘောဆောင်သော ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အစားအစာ AI က မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။
အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော်၊ semantic segmentation သည် ကွန်ပြူတာအမြင်၌ တိုးတက်မှုကို တိုးမြင့်လာစေရန်အတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှု algorithms ၏ အရေးကြီးသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ Semantic segmentation သည် ဤဆက်စပ်သော အမျိုးအစားခွဲများ၊ အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဒေသအလိုက် ပြောင်းလဲခြင်းများစွာတို့တွင် ဆက်လက်တိုးတက်နေမည်ဖြစ်သည်။
ယေဘုယျအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူ၏စိတ်ပျက်စရာအနည်းငယ်ဖြင့် တိကျသောရလဒ်များရရှိစေပြီး အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် ထိရောက်သောစကားပြောမှတ်သားမှုစနစ်အား တပ်ဆင်အသုံးပြုရန် လွယ်ကူသင့်သည်။
စမတ်အိမ်ဒေတာကို တည်ဆောက်ရာတွင် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် အလုပ်မလုပ်ဘဲ အနှောင့်အယှက်မရှိဘဲ ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးကြောင်း သေချာစေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်အစုံ လိုအပ်ပါသည်။
အာမခံလုပ်ငန်းသည် အစဉ်အလာအရ ရှေးရိုးဆန်သော နည်းပညာများ တိုးတက်လာပြီး နည်းပညာအသစ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးရန် ချီတုံချတုံ ဖြစ်နေပါသည်။ သို့သော်လည်း ခေတ်ကာလများ ပြောင်းလဲနေပြီး ဥာဏ်ရည်တု (AI) သည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် AI ၏ အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍကို စတင်သဘောပေါက်လာနေသော အာမခံကုမ္ပဏီများထံမှ အာရုံစိုက်မှုများစွာ ရရှိနေပါသည်။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဆိုသည်မှာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းစဉ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ စကားအပြောအဆိုပရောဂျက်များနှင့် သုတေသနအတွက် အသုံးပြုရန်အတွက် ကွဲပြားသောစနစ်များမှ တိကျသောအချက်အလက်များကို တိုင်းတာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
ဘဏ်လုပ်ငန်းက အရင်ကလိုမဟုတ်ဘူး။ ကျွန်ုပ်တို့အများစုသည် လျင်မြန်သော၊ ထိရောက်ပြီး အပြစ်အနာအဆာကင်းသော ဘဏ်ဝန်ဆောင်မှုများ လိုအပ်ပြီး အရေးအကြီးဆုံးမှာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဘဏ်ဝန်ဆောင်မှုများ လိုအပ်ပါသည်။ ဤအရာများကို ပေးစွမ်းနိုင်သော ဒစ်ဂျစ်တယ် ဘဏ်လုပ်ငန်း လမ်းကြောင်းများသို့ ကူးပြောင်းခြင်းသည်သာ အဓိပ္ပါယ်ရှိပေသည်။ ထွက်ပေါ်လာသည့်အတိုင်း၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူမှု (ML) ပါဝါရှိသော virtual assistant များသည် ယင်းကို အတိအကျ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
အရေးကြီးသောအီးမေးလ်များကို အခြားဘာသာစကားသို့ ဘာသာပြန်ဆိုဖူးပါသလား။ သို့ဆိုလျှင်၊ တစ်စုံတစ်ဦး၏ အီးမေးလ် ဖြေကြားခြင်း ဝန်ဆောင်မှုသည် သင့်အတွက် အီးမေးလ်များကို အမြန် ဘာသာပြန်မပေးနိုင်ကြောင်း သိလိုက်ရသဖြင့် စိတ်ပျက်စရာ ကောင်းနေပါလိမ့်မည်။ ဆက်သွယ်ရေးသည် မည်သည့်အဖွဲ့အစည်းအတွက်မဆို သော့ချက်ဖြစ်ပါက အထူးစိတ်ပျက်စရာဖြစ်နိုင်ပါသည်။
chatbot နှင့် virtual assistant ဟူသော ဝေါဟာရများကို လူသားတို့ထိခြင်းဖြင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို အသုံးပြု၍ စကားဝိုင်းများဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ အလိုအလျောက် ကြည်လင်ပြတ်သားမှုနှင့်အတူ၊ chatbot များနှင့် virtual assistant များသည် ဝန်ထမ်းများနှင့် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံတို့ကို အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။
စာသားခွဲခြားခြင်း၏ ဒိုမိန်းခွဲများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် မှတ်ယူလေ့ရှိသည်၊ စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြင်း၏ ရိုးရှင်းသောဗားရှင်းသည် စာရွက်စာတမ်းများကို တဂ်လုပ်ကာ ၎င်းတို့ကို ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရလွယ်ကူပြီး ထိရောက်သောရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ၎င်းတို့ကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် သတ်မှတ်ပေးခြင်းကို ဆိုလိုသည်။
Hey Siri၊ ထိပ်တန်း Conversational AI ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ထည့်သွင်းဖော်ပြသည့် ဘလော့ဂ်ပို့စ်ကောင်းတစ်ခုကို ရှာဖွေနိုင်ပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် Alexa၊ မင်းဟာ ငါ့ရဲ့နေ့စဉ်အလုပ်တွေကို မေ့ပျောက်စေမယ့် သီချင်းတစ်ပုဒ်ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပဲ ဖွင့်ပေးနိုင်မလား။ ကောင်းပြီ၊ ၎င်းတို့သည် စကားဝိုင်းများသာမကဘဲ Conversational AI ဟုခေါ်သော အယူအဆတစ်ခု၏ အလုံးစုံအကျိုးသက်ရောက်မှုကို သက်သေပြသည့် စံပြခန်းဆွေးနွေးမှုများဖြစ်သည်။
OCR သို့မဟုတ် Optical Character Recognition သည် စာရွက်စာတမ်းများကို ဖတ်ရှုနားလည်ရန် ပျော်စရာနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ဘာကြောင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသလဲ။ ရှာကြစို့။ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့ရှေ့မဆက်မီ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးခေါင်းကို သာမန်ထက်နည်းသော စက်သင်ယူမှုအသုံးအနှုန်းဖြစ်သည့် RPA (စက်ရုပ်လုပ်ငန်းစဉ်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း) နှင့် ခြုံငုံမိရန် လိုအပ်ပါသည်။
ခက်ခဲသောအမှန်တရားမှာ သင်စုဆောင်းထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးသည် သင်၏ စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုပုံစံ သို့မဟုတ် စက်ပစ္စည်း၏ အရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်း သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ စုဆောင်းခြင်း၊ မှတ်စာနှင့် အခြားကျွမ်းကျင်သော နည်းဗျူဟာများ လိုအပ်သည့်အခါ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် ရွက်လွှင့်ရာတွင် ကူညီရန် အတွေ့အကြုံရှိသော ဒေတာရောင်းချသူများနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
စက်များအတွင်းသို့ သွင်းသွင်းနိုင်သော စွမ်းရည်— ဖြစ်နိုင်ချေ အရှိဆုံး လူသားဆန်သော နည်းလမ်းများဖြင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်နိုင်စေခြင်း— ၎င်းနှင့် မတူသော မြင့်မားသော အမျိုးအစားများ ရှိပါသည်။ သို့သော်၊ စကားပြောဆိုမှု AI သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း၊ ၎င်း၏ဖြစ်တည်မှုကို အားကောင်းစေသည့် နည်းပညာအမျိုးအစားက မေးခွန်းထုတ်စရာဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။
အမည်ဖော်ပြသည့်အတိုင်း၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် လက်တွေ့ဖြစ်ရပ်များမှ ဖန်တီးထားခြင်းထက် အတုပြုလုပ်ထားသော ဒေတာဖြစ်သည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် လုံခြုံရေးတို့တွင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ပိုမိုဆန်းသစ်သော ဖြေရှင်းနည်းများကို ဖန်တီးပေးသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် Optical Character Recognition (OCR) အကြောင်းပြောသောအခါ၊ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုတို့နှင့် သက်ဆိုင်သည့် AI နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ OCR သည် ပုံများ၊ pdf၊ လက်ရေးမှတ်စုများနှင့် စကင်န်ဖတ်ထားသော စာရွက်စာတမ်းများကဲ့သို့သော ဒေတာဖော်မတ်များစွာမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး ၎င်းတို့ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖော်မတ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
ယာဉ်မောင်းစောင့်ကြည့်ရေးစနစ်သည် ယာဉ်မောင်း၏နိုးကြားမှုနှင့် ငိုက်မျဉ်းမှုကို စောင့်ကြည့်ရန် ဒက်ရှ်ဘုတ်ပေါ်တွင် ကင်မရာတပ်ဆင်ခြင်းကို အသုံးပြုသည့် အဆင့်မြင့်လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ယာဉ်မောင်းသည် အိပ်ငိုက်လာပြီး အာရုံထွေပြားလာပါက ယာဉ်မောင်းသူအား စောင့်ကြည့်သည့်စနစ်က သတိပေးချက်ထုတ်ပေးပြီး အနားယူရန် အကြံပြုထားသည်။
Natural Language Processing သည် လူ့ဘာသာစကားကို ဖြိုခွဲပြီး တူညီသော သဘောတရားများကို ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး မော်ဒယ်များထံ ကျွေးမွေးနိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တု နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခု ဖြစ်သည်။ သင်၏ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနည်းပညာအဖြစ် NLP ကို အသုံးပြုရန် စီစဉ်ထားပါသလား။ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက်များကို သိရှိရန် ဆက်လက်ဖတ်ရှုပါ။
Conversational AI သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် အကောင်းဆုံးဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကိုပေးဆောင်ရန် စက်သင်ယူမှုဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုကာ ယခင်အတွေ့အကြုံများမှ အဆက်မပြတ်သင်ယူနေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ Conversational AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏မေးမြန်းချက်များကို ကိုယ်တိုင်နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်ရုံသာမက လုပ်ငန်းစဉ်ကို မြန်ဆန်စွာခြေရာခံနိုင်ရန် ရှာဖွေမှုနှင့် အမြင်ကဲ့သို့သော အခြားသော AI နည်းပညာများနှင့်လည်း ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသည်။
Image recognition သည် ရုပ်ပုံများတွင် အရာဝတ္ထုများ၊ နေရာများ၊ လူများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဆော့ဖ်ဝဲ၏ စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများသည် အရာဝတ္ထုများကို အမျိုးအစားများစွာခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Artificial Intelligence သည် စက်များကို ပိုမိုစမတ်ကျစေသည်၊ ခေတ်ကာလ။ သို့သော် ၎င်းတို့ပြုလုပ်ပုံမှာ ဒေါင်လိုက်ကဲ့သို့ပင် ကွဲပြားပြီး စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော chatbots နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲပြီး တီထွင်ဖန်တီးမည်ဆိုပါက Natural Language Processing ၏အကြိုက်များသည် အသုံးဝင်ပါသည်။ အလားတူ၊ သင်သည် အာမခံကဏ္ဍကို သုံးစွဲသူများအတွက် ပိုမိုပွင့်လင်းမြင်သာစေလိုပါက Computer Vision သည် သင်အာရုံစိုက်ရမည့် AI subdomain ဖြစ်သည်။
မျက်နှာကို စကင်န်ဖတ်ရုံဖြင့် စက်များသည် စိတ်ခံစားမှုများကို သိရှိနိုင်ပါသလား။ သတင်းကောင်းကတော့ သူတို့ တတ်နိုင်တယ်။ သတင်းဆိုးကတော့ စျေးကွက်ဟာ ပင်မရေစီးကြောင်းကို မလှည့်ခင်မှာ သွားရမယ့် ခရီးရှည်ကြီး ရှိနေပါသေးတယ်။ သို့တိုင်၊ လမ်းပိတ်ဆို့မှုများနှင့် မွေးစားခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများသည် AI မှ ဧဝံဂေလိဆရာများအား AI မြေပုံပေါ်တွင် 'စိတ်ခံစားမှုရှာဖွေခြင်း' ကို မရပ်တန့်စေဘဲ—အတော်လေးပြင်းပြင်းထန်ထန် တားဆီးထားသည်။
Computer Vision သည် Natural Language Processing ကဲ့သို့သော အခြားသော AI အပလီကေးရှင်းများကဲ့သို့ မကျယ်ပြန့်ပါ။ သို့တိုင်၊ ၎င်းသည် တဖြည်းဖြည်း အဆင့်တက်လာပြီး 2022 ကို ပိုမိုကြီးမားသော မွေးစားခြင်းအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်နှစ်အဖြစ် သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ ဤသည်မှာ 2022 ခုနှစ်တွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ရှာဖွေနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ထားသည့် ခေတ်မီသော ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ အလားအလာအချို့ (အများစုမှာ ဒိုမိန်းများ) ဖြစ်သည်။
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လုပ်ငန်းများသည် စာရွက်အခြေခံစာရွက်စာတမ်းများမှ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းသို့ ကူးပြောင်းလျက်ရှိသည်။ ဒါပေမယ့် OCR ဆိုတာဘာလဲ။ ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ? နှင့် ၎င်း၏အကျိုးအမြတ်များကို အသုံးချရန် မည်သည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးချနိုင်သနည်း။ OCR က ဇယားကို သက်ရောက်စေမယ့် အကျိုးကျေးဇူးတွေကို ဒီဆောင်းပါးမှာ လေ့လာကြည့်ရအောင်။
အဖြေမှာ Automatic Speech Recognition (ASR) ဖြစ်သည်။ ပြောဆိုသောစကားလုံးကို စာဖြင့်ရေးသားပုံစံသို့ ပြောင်းလဲရန် ကြီးမားသောခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု (ASR) သည် 2022 ခုနှစ်တွင် ဆူညံသံထွက်ရန် စီစဉ်ထားသည့် လမ်းကြောင်းသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် အသံအကူများ တိုးလာခြင်းသည် တပ်ဆင်ထားသော အသံလက်ထောက်စမတ်ဖုန်းများနှင့် Alexa ကဲ့သို့ စမတ်အသံကိရိယာများကြောင့် ဖြစ်သည်။
အကောင်းဆုံး Artificial Intelligence မော်ဒယ်တွေရဲ့ နောက်ကွယ်က ဦးနှောက်တွေကို သင် ရှာဖွေနေပါသလား။ Data Annotators ကို ဦးညွှတ်ပါ။ ဒေတာမှတ်ချက်များသည် AI-မောင်းနှင်သောဒေါင်လိုက်တိုင်းနှင့်သက်ဆိုင်သည့်အရင်းအမြစ်များကိုပြင်ဆင်ရာတွင်ဗဟိုအဆင့်တွင်ရှိသော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အယူအဆကိုစူးစမ်းလေ့လာပြီး Healthcare AI ၏ရှုထောင့်မှအညွှန်းတပ်ထားသောဇာတ်ကောင်များအကြောင်းပိုမိုလေ့လာပါ။
ကတ် သို့မဟုတ် ပိုက်ဆံအိတ်ကိုမဟုတ်ဘဲ မျက်နှာကို ကိုယ်စားပြုရုံဖြင့် ဈေးဝယ်သူများသည် ငွေရှင်းချိန်တွင် ငွေပေးချေပါက စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသည်ဟု မထင်ဘူးလား။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် လက်လီရောင်းချသူများအား ၎င်းတို့၏ယခင်ဝယ်ယူမှုများအပေါ်အခြေခံ၍ ဈေးဝယ်သူများ၏ စိတ်ခံစားချက်များနှင့် နှစ်သက်မှုများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်ငွေပေးချေမှုများ မြင့်တက်လာခြင်းနှင့်အတူ ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် အရောင်းအ၀ယ်အများဆုံးအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် ငွေပေးချေမှုလက်ခံမှုကို မည်သို့သေချာစေသည့်အပြင် စွန့်စားရနိုင်ချေကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထိတ်လန့်စရာလား? ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် သတင်းအချက်အလက်အစွန်းအထင်းကို ထိန်းသိမ်းထားရန်နှင့် အချိန်မီဖြေရှင်းနိုင်ရန် ဖောက်သည်များ၏ သဘာဝအနှစ်သာရကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းအပေါ် အလွန်အမင်းမှီခိုနေရသော ဘဏ္ဍာရေးလုပ်ငန်းတွင် AI နှင့်ပတ်သက်သည့် နည်းပညာလိုအပ်ပါသည်။
ဒရုန်းများသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ရန်အတွက် အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် တံတားများ၊ သတ္တုတူးဖော်ခြင်းနှင့် မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်ကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Call Center ၏ စိတ်သဘောထား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ဖောက်သည်များ၏ အကြောင်းအရာ၏ သဘာဝ ကွဲပြားမှုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေရန် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ်သည်။
ကောင်းပြီ၊ ပထမအကြောင်းပြချက်မှာ မည်သည့်အတည်ပြုချက်မှ မလိုအပ်ပါ။ စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များသည် အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ဒေတာဝယ်ယူမှု၊ အရည်အသွေးမြင့် မှတ်ချက်များနှင့် ကောင်းစွာဂရုစိုက်ထားသော အခြားရှုပ်ထွေးသောကဏ္ဍများ လိုအပ်ပါသည်။
Artificial Intelligence ၏ ဌာနခွဲတစ်ခုအနေဖြင့်၊ NLP သည် လူသားဘာသာစကားကို တုံ့ပြန်သည့် စက်များပြုလုပ်ရန် နှင့်ပတ်သက်သည်။ ၎င်း၏နည်းပညာဆိုင်ရာကဏ္ဍသို့ရောက်ရှိလာသောအခါ၊ NLP သည် စက်များကို ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စေရန်အတွက် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ ဘာသာဗေဒ၊ algorithms နှင့် အလုံးစုံဘာသာစကားတည်ဆောက်ပုံကို အသုံးပြုသည်။ တက်ကြွပြီး အလိုလိုသိနိုင်သော စက်များသည် တည်ဆောက်သည့်အခါတိုင်း၊ စကားနှင့် စာသားမှ စစ်မှန်သော အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဆက်စပ်မှုကို ထုတ်ယူ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ နားလည်နိုင်သည်။
ဤနေရာတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရုပ်ပုံမှတ်စုသည် အခြေခံမော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနည်းပညာအဖြစ် တိကျသောကွန်ပျူတာအမြင်ရှိမှုကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် AI စွမ်းအင်သုံး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေရေးစနစ်များကို ထိရောက်စွာလိုအပ်သော အသိပညာများ ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်ရန် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။
Artificial Intelligence သည် ဆွေးနွေးရန် ဆိုးရွားသောအကြောင်းအရာဖြစ်ရန် မလိုအပ်ပါ။ လာမည့်နှစ်များအတွင်း အပြောင်းလဲဆုံးသော ကိရိယာဖြစ်လာရန် အလားအလာများ အပြည့်ဖြင့် AI သည် လွှမ်းခြုံထားသော နည်းပညာတစ်ခုအဖြစ် သင်တန်းဆက်တက်နေမည့်အစား အထောက်အကူပြု အရင်းအမြစ်တစ်ခုအဖြစ် လျင်မြန်စွာ ပုံဖော်လျက်ရှိသည်။
Machine Learning မော်ဒယ်များကို လုံးလုံးလျားလျား၊ အလိုလိုသိမြင်လာပြီး အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေမည့် Machine Learning မော်ဒယ်များပြုလုပ်ရာတွင် ပါဝင်သော နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာများကို သင်သတိထားပါ။ မဟုတ်ပါက၊ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုစီကို မည်ကဲ့သို့ ကျယ်ပြန့်စွာ ခွဲခြားထားသနည်း၊ ဥပမာ၊ Fun၊ Functionality နှင့် Finesse တို့ကို အဆင့်သုံးဆင့်ဖြင့် ခွဲခြားနားလည်ရန် ဦးစွာနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ 'Finesse' သည် သက်ဆိုင်ရာပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကိုအသုံးပြု၍ ရှုပ်ထွေးသောပရိုဂရမ်များကို ဦးစွာတီထွင်ခြင်းဖြင့် ML algorithms များကို ပြီးပြည့်စုံအောင်လေ့ကျင့်ပေးခြင်းကို အလေးထားသော်လည်း 'ပျော်စရာ' အပိုင်းသည် ၎င်းတို့ကို အာရုံခံနိုင်စွမ်းရှိပြီး ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ပျော်စရာထုတ်ကုန်ကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများကို ပျော်ရွှင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ကောင်းမွန်သောနေ့တစ်နေ့တွင် နိုးထလာပြီး သင့်မီးဖိုချောင်သုံး ကွန်တိန်နာများအားလုံးကို အနက်ရောင်ဖြင့် ဈေးကွက်တင်နေသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါက သင့်အား အတွင်းဘက်ဆီသို့ မျက်ကွယ်ပြုထားသည်။ ထို့နောက် သင့်လက်ဖက်ရည်အတွက် သကြားတုံးများကို ရှာဖွေခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပေးထားသည့် လက်ဖက်ရည်ကို အရင်ရှာနိုင်သည် ။
Data annotation သည် စက်များ အသုံးပြုနိုင်ရန် အချက်အလက်များကို တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၏ လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှု (ML) အတွက် အထူးအသုံးဝင်ပြီး ၎င်းသည် စနစ်မှ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ နားလည်ရန်နှင့် လိုချင်သောရလဒ်များရောက်ရှိစေရန် ထည့်သွင်းမှုပုံစံများမှ သင်ယူရန် အညွှန်းတပ်ထားသည်။
ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းသည် ခက်ခဲသည်မဟုတ်ပါ၊ မည်သည့်အဖွဲ့အစည်းကမှ မပြောပါ။ လမ်းတစ်လျှောက်တွင် စိန်ခေါ်မှုများရှိနေသော်လည်း လက်ထဲတွင်ရှိသော အလုပ်များ၏ တိကျသေချာသော သဘောသဘာဝကို များစွာနားမလည်ပါ။ အထူးသဖြင့် ၎င်းတို့အား AI နှင့် Machine learning မော်ဒယ်များအတွက် သင့်လျော်စေရန် တံဆိပ်တပ်ခြင်း သည် နှစ်ပေါင်းများစွာ အတွေ့အကြုံနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ လိုအပ်သည့် အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါတွေအားလုံးအတွက်၊ ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဟာ တစ်ဖက်ဖက်မြင်ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုမဟုတ်သလို အလုပ်တွေမှာ မော်ဒယ်အမျိုးအစားပေါ်မူတည်ပြီး ကွဲပြားပါတယ်။
စကားပြောပရောဂျက်များအတွက် ဒေတာရယူခြင်းသည် စနစ်ကျသောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်သောအခါ ရိုးရှင်းပါသည်။ စကားပြောပရောဂျက်များအတွက် ဒေတာရယူခြင်းဆိုင်ရာ ကျွန်ုပ်တို့၏သီးသန့်ပို့စ်ကို ဖတ်ပြီး ရှင်းလင်းချက်ရယူပါ။
ရိုးရှင်းသောစကားလုံးဖြင့်၊ စာသားမှတ်စာသည် သီးခြားစာရွက်စာတမ်းများ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖိုင်များနှင့် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာများကိုပင် အညွှန်းတပ်ခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ ဤအရင်းအမြစ်များကို တဂ်ထိုးခြင်း သို့မဟုတ် အညွှန်းတပ်လိုက်သည်နှင့် ၎င်းတို့ကို နားလည်နိုင်လာပြီး မော်ဒယ်များကို ပြီးပြည့်စုံစေရန် လေ့ကျင့်ရန် machine learning algorithms ဖြင့် အသုံးချနိုင်သည်။
ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့သည် Vatsal Ghiya ကိုသူ၏အင်တာဗျူးဖြေဆိုရန်ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ Vatsal Ghiya သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုများတွင် အတွေ့အကြုံ နှစ် 20 ကျော်ရှိသော အမှတ်စဉ် လုပ်ငန်းရှင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။ Shaip ၏ CEO နှင့် ပူးတွဲတည်ထောင်သူဖြစ်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပလက်ဖောင်း၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် လူများကို အလိုအပ်ဆုံး စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုပဏာမခြေလှမ်းများဖြင့် ကုမ္ပဏီများအတွက် လိုအပ်သလောက် အတိုင်းအတာကို ချဲ့ထွင်နိုင်စေပါသည်။
ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုများသည် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲလာပါသည်။ မိုဘိုင်းငွေပေးချေမှုများ၊ ကိုယ်ပိုင်ဘဏ်လုပ်ငန်းဖြေရှင်းချက်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခရက်ဒစ်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အခြားဘဏ္ဍာရေးပုံစံများ မြင့်တက်လာခြင်းကြောင့် ငွေကြေးပါဝင်မှုများနှင့်ပတ်သက်သော နယ်ပယ်သည် လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်ကကဲ့သို့ မဟုတ်ကြောင်း သေချာစေသည်။ 2021 ခုနှစ်တွင်၊ ၎င်းသည် 'Fin' သို့မဟုတ် Finance နှင့်ပတ်သက်သည်မဟုတ်ဘဲ အနှောင့်အယှက်ရှိသောဘဏ္ဍာရေးနည်းပညာများဖြင့် 'FinTech' များအားလုံးသည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံ၊ သက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများအတွက် မွမ်းမံပြင်ဆင်မှုများ သို့မဟုတ် ဘဏ္ဍာရေးနယ်ပယ်တစ်ခုလုံးကို အတိအကျဖြစ်စေရန် ၎င်းတို့၏ရောက်ရှိနေမှုကို ပြောင်းလဲစေသည်။
မော်တော်ယာဉ်စက်မှုလုပ်ငန်းများအချိန်မီမြင့်တက်နေသော်လည်းဒေါင်လိုက်သည်ဖြည်းဖြည်းချင်းတိုးတက်ရန်အတွက်နယ်ပယ်များစွာကိုချန်ထားခဲ့ပါသည်။ ယာဉ်မတော်တဆမှုများကိုလျှော့ချခြင်းမှ စတင်၍ မော်တော်ယာဉ်ထုတ်လုပ်မှုနှင့်အရင်းအမြစ်များဖြန့်ကျက်မှုကိုမြှင့်တင်ခြင်း၊ Artificial Intelligence သည်အရာများအားကောင်းကင်သို့ရွေ့လျားရန်ဖြစ်နိုင်ချေအရှိဆုံးအဖြေတစ်ခုဖြစ်သည်။
Artificial Intelligence သည်ယနေ့ခေတ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗန်းစကားနှင့်ပိုတူသည်။ သင်သိသောကုမ္ပဏီတိုင်း၊ လုပ်ငန်းသစ်များ၊ လုပ်ငန်းတိုင်းသည်၎င်း၏ထုတ်ကုန်များနှင့် ၀ န်ဆောင်မှုများကို၎င်း၏ USP အဖြစ်“ AI-powered” ဟူသောဝေါဟာရဖြင့်မြှင့်တင်သည်။ ဤအချက်ကိုအမှန်အတိုင်းထောက်လှမ်းရေးအတုသည်ယနေ့ခေတ်တွင်မလွဲမသွေပြုလုပ်နေသည်မှာသေချာသည်။ သင်သတိပြုမိလျှင်သင့်ပတ် ၀ န်းကျင်ရှိအရာအားလုံးကို AI ဖြင့်မောင်းနှင်သည်။ Netflix ပေါ်ရှိထောက်ခံမှုအင်ဂျင်များနှင့်ချိန်းတွေ့ခြင်းအက်ပလီကေးရှင်းများမှသည်ကင်ဆာရောဂါကိုကူညီသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္sectorတွင်အရှုပ်ထွေးဆုံးအဖွဲ့အစည်းအချို့သို့ဥာဏ်ရည်တုသည်ယနေ့တွင်အရာအားလုံး၏အဆုံးဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူခြင်းသည်ကမ္ဘာပေါ်တွင်အရောထွေးဆုံးအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များဖြစ်နိုင်သည်။ လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်ကစကားတစ်ခွန်းအဖြစ်ရောက်ရှိလာခဲ့သောအရာကိုပုံဖော်တင်ဆက်ပုံနှင့်ကျေးဇူးကြောင့်လူအများအပြားကိုဆက်လက်ရှုပ်ထွေးစေခဲ့သည်။
Artificial Intelligence (AI) သည်ရည်မှန်းချက်ကြီးမားပြီးလူသားများတိုးတက်မှုအတွက်အလွန်အကျိုးရှိသည်။ အထူးသဖြင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဲ့သို့သောအာကာသတွင်ဥာဏ်ရည်တုများသည်ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကုသပုံများ၊ လူနာစောင့်ရှောက်မှုနှင့်လူနာစောင့်ကြည့်ခြင်းတို့တွင်ထူးခြားသောအပြောင်းအလဲများကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ မူးယစ်ဆေးဝါးအသစ်များဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်စိုးရိမ်မှုများနှင့်နောက်ခံအခြေအနေများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိရန်နည်းလမ်းသစ်များနှင့်အခြားအရာများပါ ၀ င်သောသုတေသနနှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးကိုမမေ့ပါနှင့်။
ဒေါင်လိုက်အနေနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည်ဘယ်တော့မှမတည်မြဲပါ။ သို့ရာတွင်၎င်းသည်ကွဲပြားခြားနားသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာနားလည်မှုများဆုံစည်းရာနှင့်အတူကျွန်ုပ်တို့သည်အစဉ်အလာမပျက်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့်အချက်အလက်များ၏စုပုံခြင်းကိုခံနေရသည်။ အရိုးသားဆုံးပြောရရင်ဒေတာပမာဏများစွာဟာပြသနာမဟုတ်တော့ပါဘူး။ ၎င်းသည် ၂၀၂၀ နှစ်ကုန်ပိုင်းတွင် Exabyte အမှတ်အသား ၂၀၀၀ ကျော်ကိုပင်ကျော်လွန်စေသောဖြစ်ရပ်မှန်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဥာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) သည်လူသားတို့၏အမူအကျင့်များကိုအတုခိုးရန်စက်များကိုအားဖြည့်ပေးသောနည်းပညာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်သင်ယူရန်နှင့်အလိုအလျောက်စဉ်းစားပုံနှင့်စက်များကိုတုံ့ပြန်ရန်နှင့်အညီတုံ့ပြန်ရန်ရလဒ်များကိုသုံးရန်သင်ကြားရေးအကြောင်းဖြစ်သည်။
မင်းရဲ့ GPS လမ်းကြောင်းပြစနစ်ကမင်းယာဉ်ကြောကျပ်တာကိုရှောင်ဖို့လမ်းလွှဲခိုင်းတိုင်း၊ နာရီပေါင်းများစွာရာပေါင်းများစွာလေ့ကျင့်ပြီးမှဒီလိုတိကျတဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနဲ့ရလဒ်တွေရလာတယ်ဆိုတာသတိပြုပါ။ မင်းရဲ့ Google Lens အက်ပလီကေးရှင်းကအရာဝတ္ထုတစ်ခု (သို့) ထုတ်ကုန်တစ်ခုကိုတိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်တဲ့အခါပုံတွေကိုထောင်ချီပြီးသူ့ရဲ့ AI (Artificial Intelligence) module ကနေအတိအကျဖော်ထုတ်နိုင်ဖို့နားလည်ပါ။
ဒေတာများကိုဖယ်ရှားခြင်းနှင့်ပတ်သက်သောသိထားသင့်သည့်အခြေခံအချက်များ။ ဒေတာထုတ်လုပ်မှုသည်နေ့စဉ် ၂.၅ ကွမ်လီလျံ၏နှုန်းဖြင့်နေ့စဉ်နှင့်အမျှကျွန်ုပ်တို့သည်အင်တာနက်သုံးစွဲသူများအနေဖြင့် ၂၀၂၀ တွင် ၁.၇ MB နှုန်းကိုတစ်စက္ကန့်တိုင်းထုတ်လုပ်သည်။
ယခုကမ္ဘာဂြိုဟ်တစ်ခုလုံးသည်အွန်လိုင်းနှင့်ချိတ်ဆက်ထားပြီဖြစ်သောကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်တိုင်းတာ။ မရသောပမာဏများစွာစုဆောင်းနေကြသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခု၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခု၊ စျေးကွက်အပိုင်းတစ်ခုသို့မဟုတ်အခြားအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည်အချက်အလက်များကိုတစ်ခုတည်းအဖြစ်ရှုမြင်လိမ့်မည်။ လူတစ် ဦး ချင်းစီအနေဖြင့်အချက်အလက်များကိုကျွန်ုပ်တို့၏ဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာများအဖြစ်ရည်ညွှန်းသည်။
အရည်အသွေးအချက်အလက်သည်အောင်မြင်မှုအဖြစ်အပျက်များကိုဘာသာပြန်ပေးပြီးအချက်အလက်အရည်အသွေးညံ့ဖျင်းခြင်းသည်ကောင်းမွန်သောဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ AI ၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအပေါ်အကျိုးသက်ရောက်မှုအရှိဆုံးဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုအချို့သည်အရည်အသွေးအချက်အလက်ဒေတာအစုများမရှိခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည်သူတို့၏ AI လုပ်ငန်းနှင့်ထုတ်ကုန်များနှင့် ပတ်သက်၍ စိတ်လှုပ်ရှား။ ရည်မှန်းချက်ကြီးကြသော်လည်းစိတ်လှုပ်ရှားမှုသည်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်လေ့ကျင့်ခြင်းအလေ့အကျင့်များအပေါ်မထင်ဟပ်ပါ။ လေ့ကျင့်ရေးထက် output ကိုပိုမိုအာရုံစိုက်ခြင်းအားဖြင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတော်တော်များများသည်စျေးကွက်သို့အချိန်ကိုနှောင့်နှေးစေခြင်း၊ ရန်ပုံငွေဆုံးရှုံးခြင်း၊
ထုတ်လုပ်လိုက်သောအချက်အလက်များကိုမှတ်သားရန်သို့မဟုတ် tag လုပ်ရန်ဖြစ်စဉ်တစ်ခုသည်စက်လေ့လာမှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေးဆိုင်ရာ algorithms များကိုအချက်အလက်အမျိုးအစားတစ်ခုချင်းစီကိုထိရောက်စွာခွဲခြားသိမြင်စေပြီး၎င်းမှမည်သည့်အရာများသင်ယူရမည်နှင့်၎င်းနှင့်အတူဘာလုပ်ရမည်ကိုဆုံးဖြတ်စေသည်။ အချက်အလက်တစ်ခုချင်းစီကို ပို၍ တိကျစွာသတ်မှတ်ခြင်းသို့မဟုတ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းများပြုလုပ်လေလေ၊
Alexa, ငါအနီးမှာဆူရှီနေရာရှိပါသလား မကြာခဏဆိုသလိုကျွန်ုပ်တို့သည် virtual assistants များကို open-မေးခွန်းများမကြာခဏမေးလေ့ရှိသည်။ ဤကဲ့သို့သောမေးခွန်းများကိုလူသားချင်းများအားမေးမြန်းခြင်းသည်နားလည်ရလွယ်ကူပြီးယင်းကိုကျွန်ုပ်တို့ပြောဆိုခြင်းနှင့်အပြန်အလှန်ပြောဆိုခြင်းတို့တွင်အသုံးပြုသည်။ သို့သော်၊ ဘာသာစကားနှင့်နားလည်မှုနည်းပါးသောစကားလုံးများနှင့်စကားစမြည်ဝေါဟာရများကိုနားမလည်သောစက်ဖြင့်အလွန်ပေါ့ပေါ့ပါးပါးမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းတစ်ခုကိုမေးမြန်းခြင်းသည်အဓိပ္ပါယ်မရှိပေလော။
ကောင်းပြီ၊ ဒီလိုအံ့သြစရာကောင်းတဲ့အဖြစ်အပျက်တိုင်းရဲ့နောက်ကွယ်မှာအတုဥာဏ်၊ စက်သင်ကြားရေးနဲ့အရေးအကြီးဆုံးကတော့ NLP (Natural Language Processing) စတဲ့လုပ်ဆောင်ချက်တွေရဲ့သဘောတရားတွေရှိတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့၏လတ်တလောကာလ၏အကြီးမားဆုံးသောအောင်မြင်မှုများအနက်တစ်ခုမှာ NLP ဖြစ်သည်။ စက်များသည်လူတို့၏ပြောဆိုပုံ၊ နားလည်မှု၊ နားလည်မှု၊ တုန့်ပြန်၊ ဤအယူအဆသည် chatbots များ၊ စာသားမှစကားပြောဆိုသောကိရိယာများ၊ အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊
Artificial Intelligence (AI) သည် ၁၉၅၀ ပြည့်နှစ်များတွင်စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သော်လည်းနှစ်အနည်းငယ်ကြာသည့်တိုင်နာမည်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ AI ၏ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည်တဖြည်းဖြည်းချင်းတိုးတက်လာခဲ့ပြီးယနေ့ခေတ်၌ရူးသွပ်သောအင်္ဂါရပ်များနှင့်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုများကိုပေးစွမ်းရန်ဆယ်စုနှစ် ၆ ခုနီးပါးခန့်အချိန်ယူခဲ့ရသည်။ တစ်ပြိုင်နက်တည်းဟာ့ဒ်ဝဲပစ္စည်းများ၊ နည်းပညာဆိုင်ရာအခြေခံအဆောက်အအုံများ၊ တိမ်တိုက်ကွန်ပျူတာ၊ ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းနှင့်ပြုပြင်ခြင်းစနစ်များ (Big Data and analytics)၊ အင်တာနက်ထိုးဖောက်ခြင်းနှင့်စီးပွားဖြစ်ခြင်းတို့ကဲ့သို့သောမဟာမိတ်သဘောတရားများကြောင့်တစ်ပြိုင်နက်တည်းတိုးတက်ပြောင်းလဲလာခြင်းကြောင့်ဤအရာအားလုံးသည်အလွန်တရာဖြစ်နိုင်သည်။ အရာအားလုံးအတူတကွတီထွင်ဆန်းသစ်မှုကိုအားဖြည့်ပေးရုံတင်မကဘဲဆက်လက်ရှင်သန်ရန်မလွှဲမရှောင်သာသောအတွေးအခေါ်များဖြစ်လာသည့် AI နှင့် Machine Learning (ML) တို့သည်ဤအံ့သြဖွယ်ကောင်းသောနည်းပညာအချိန်ဇယားကို ဦး တည်စေသည်။
AI စနစ်တိုင်းသည်တိကျသောရလဒ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးရန်နှင့်အရည်အသွေးမြင့်မားသောအချက်အလက်ပမာဏများစွာလိုအပ်သည်။ ယခုဤဝါကျတွင်သော့ချက်စာလုံးနှစ်လုံး - ကြီးမားသော volumes များနှင့်အရည်အသွေးရှိသောဒေတာများရှိသည်။ တစ်ခုချင်းစီကိုဆွေးနွေးကြရအောင်။
စီးပွားရေးနှင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအတွက်အတုထောက်လှမ်းရေးကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်သည့်ဆွေးနွေးမှုများနှင့်ဆွေးနွေးမှုများအားလုံးသည်အပေါ်ယံသာဖြစ်သည်။ အချို့က၎င်းတို့ကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးများအကြောင်းပြောဆိုကြပြီးအချို့က AI module တစ်ခုသည်ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို ၄၀% တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ပုံကိုဆွေးနွေးကြသည်။ သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့၏စီးပွားရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်၎င်းတို့အားထည့်သွင်းရန်တွင်ပါ ၀ င်သောတကယ့်စိန်ခေါ်မှုများကိုကျွန်ုပ်တို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်ခဲယဉ်းသည်။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် Machine Learning (ML) စသည့်နည်းပညာများမပါ ၀ င်သည့်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကပ်ရောဂါကိုတိုက်ဖျက်ရန်စိတ်ကူးခဲယဉ်းသည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းလုံးရှိ Covid-19 ဖြစ်ပွားမှုတိုးလာခြင်းသည်ကျန်းမာရေးအခြေခံအဆောက်အအုံများစွာကိုချို့တဲ့စေသည်။ သို့သော်အဖွဲ့အစည်းများ၊ အစိုးရများနှင့်အဖွဲ့အစည်းများသည်အဆင့်မြင့်နည်းပညာများ၏အကူအညီဖြင့်ပြန်လည်တိုက်ခိုက်နိုင်ခဲ့သည်။ တစ်ချိန်ကမြင့်မားသောလူနေမှုပုံစံနှင့်ကုန်ထုတ်စွမ်းအားအတွက်ဇိမ်ခံပစ္စည်းအဖြစ်ရှုမြင်ထားသောအတုထောက်လှမ်းရေးနှင့်စက်သင်ကြားခြင်းတို့သည်မရေမတွက်နိုင်သောအသုံးချမှုများကြောင့် Covid ကိုတိုက်ထုတ်ရာတွင်အသက်ကယ်ဆယ်ရေးပစ္စည်းများဖြစ်လာသည်။
နာကျင်မှုဝေဒနာသည်အချို့သောလူအုပ်စုများအကြားတွင်ပိုမိုပြင်းထန်သည်။ လေ့လာမှုများအရလူနည်းစုများနှင့်အခွင့်မသာသည့်အုပ်စုများမှပုဂ္ဂိုလ်များသည်စိတ်ဖိစီးမှု၊ ကျန်းမာရေးနှင့်အခြားအချက်များကြောင့်သာမန်လူများထက်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနာကျင်မှုပိုမိုခံစားရလေ့ရှိသည်။
အချက်အလက်များကိုရယူရန်မစီစဉ်မီသင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင်သင်မည်မျှသုံးစွဲသင့်သည်ကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင်အရေးကြီးဆုံးထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် AI လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များအတွက်ထိရောက်သောဘတ်ဂျက်ကိုရေးဆွဲရန်သင့်အားထိုးထွင်းသိမြင်မှုပေးပါလိမ့်မည်။
Shaip သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အချက်အလက်ဖြေရှင်းမှုများကိုအာရုံစိုက်ပြီး AI မော်ဒယ်များကိုတည်ဆောက်ရန်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောလိုင်စင်ရကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်များကိုပေးသောအွန်လိုင်းပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်စာသားအခြေပြုလူနာဆိုင်ရာဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများနှင့်တောင်းဆိုမှုများအချက်အလက်များ၊ ဆရာဝန်မှတ်တမ်းများသို့မဟုတ်လူနာ / ဆရာဝန်နှင့်စကားစမြည်ဝိုင်းများ၊ ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း၊ မှန် CT စကင်ဖတ်စစ်ဆေးမှုနှင့် MRI ရလဒ်များစသည်တို့ကိုပေးသည်။
ဒေတာတစ်ခု AI algorithm ကိုဖွံ့ဖြိုးဆဲအတွက်အရေးအပါဆုံးဒြပ်စင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်များကိုယခင်ကထက်ပိုမိုမြန်ဆန်စွာထုတ်လုပ်ခြင်းကြောင့်မှန်ကန်သောဒေတာများကိုအလွယ်တကူသိရှိနိုင်သည်မဟုတ်ကြောင်းသတိရပါ။ အရည်အသွေးနိမ့်၊ ဘက်လိုက်မှုသို့မဟုတ်မှားယွင်းစွာမှတ်ချက်ပြုထားသည့်အချက်အလက်သည် (အကောင်းဆုံး) နောက်ထပ်အဆင့်တစ်ခုကိုထည့်နိုင်သည်။ ဤအပိုခြေလှမ်းများကသင့်ကိုနှေးကွေးစေလိမ့်မည်ဖြစ်သောကြောင့်အချက်အလက်သိပ္ပံနှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့များသည်လုပ်ငန်းဆောင်တာများသို့သွားသောလမ်းတွင်ဤအရာများကိုဖြတ်သန်းရမည်။
အတုဥာဏ်နှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကိုပြောင်းလဲရန်အလားအလာနှင့် ပတ်သက်၍ အကြောင်းအရင်းများစွာရှိသည်။ ခေတ်မီသော AI ပလက်ဖောင်းများကိုအချက်အလက်များဖြင့်လှုံ့ဆော်ပေးသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများကလည်း၎င်းတွင်များစွာရှိသည်။ သို့ဆိုလျှင်အဘယ်ကြောင့်စက်မှုလုပ်ငန်းသည် AI မွေးစားခြင်းနှင့် ပတ်သက်၍ အခြားသူများနောက်ကျကျန်ခဲ့သနည်း။ ဒါကဖြစ်နိုင်ခြေအဖြေများနှင့်အတူမျက်နှာစာမေးခွန်းတစ်ခုကို။ သို့သော်၎င်းတို့အားလုံးသည်အထူးသဖြင့်အတားအဆီးတစ်ခုဖြစ်သည့်မဖွဲ့စည်းထားသောအချက်အလက်အမြောက်အများကိုမီးမောင်းထိုးပြလိမ့်မည်။
မည်သို့ပင်ဆိုစေ၊ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းမြင်ရသောအခြားရှုပ်ထွေးသော AI စနစ်ကဲ့သို့ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်နှင့်ပျံ့နှံ့ရန်ခက်ခဲသည်။ သင်၏စက်သည်သင်ဖမ်းယူလိုက်သောပုံကိုအသိအမှတ်မပြုမီနှင့်စက်သင်ကြားခြင်း (ML) module များက၎င်းကိုလုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းမပြုမီ၊ ဒေတာမှတ်စုများသို့မဟုတ်သူတို့အဖွဲ့သည်အချက်အလက်များကိုစက်များဖြင့်နားလည်စေရန်နာရီထောင်ပေါင်းများစွာအသုံးပြုခဲ့သည်။
ဤအထူး guest ည့်သည်အဖြစ်တွင်၊ Shaip ၏တွဲဖက်တည်ထောင်သူ Vatsal Ghiya မှအချက်အလက်များအား သုံး၍ AI အနေဖြင့်အနာဂတ်တွင်၎င်း၏အလားအလာအပြည့်အ ၀ ရရှိစေရန်စူးစမ်းလေ့လာသည် - ဆန်းသစ်သော algorithms များတည်ဆောက်ရန်လိုအပ်သည့်စွမ်းရည်နှင့်အရင်းအမြစ်များ၊ သူတို့အား algorithms များကိုတိကျမှန်ကန်စွာလေ့ကျင့်ရန်ကြီးမားသောအချက်အလက်ပမာဏနှင့်၎င်းအချက်အလက်များကိုထိရောက်စွာတူးဖော်ရန်လုံလောက်သောစွမ်းအင်ထုတ်လုပ်မှု။ Vatsal သည်နှစ်ပေါင်း ၂၀ ကျော်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ၀ န်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံရှိသောအမှတ်စဉ်လုပ်ငန်းရှင်ဖြစ်သည်။ Shaip သည်စက်ပစ္စည်းသင်ယူမှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေးဆိုင်ရာအစွမ်းအစများဆုံးသောကုမ္ပဏီများအတွက်၎င်း၏ပလက်ဖောင်း၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့်လူများ၏ ၀ ယ်လိုအားကိုချဲ့ထွင်နိုင်သည်။
Artificial Intelligence (AI) စနစ်များသည်ဖြစ်စဉ်များကိုဆင့်ကဲပြောင်းလဲစေသည်။ စျေးကွက်ရှိအခြားထုတ်ကုန်များ၊ ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်စနစ်များနှင့်မတူဘဲ AI မော်ဒယ်များသည်ချက်ချင်းအသုံးပြုခြင်းကိစ္စများ (သို့) ၁၀၀% တိကျသောရလဒ်များကိုချက်ချင်းမပေးနိုင်ပါ။ ရလဒ်များသည်သက်ဆိုင်ရာနှင့်အရည်အသွေးအချက်အလက်များ၏ပိုမိုသောအပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်အတူတဖြည်းဖြည်းတိုးတက်ပြောင်းလဲ။ ၎င်းသည်ကလေးငယ်တစ် ဦး အားစကားပြောဆိုရန်မည်သို့သင်ယူသည်သို့မဟုတ်ဂီတပညာရှင်သည်ပထမ ဦး ဆုံးအဓိကကြိုးордငါးခုကိုလေ့လာပြီးနောက်မည်သို့စတင်သည်နှင့်တူသည်။ အောင်မြင်မှုများကိုတစ်ညလုံးမဖွင့်ထားသော်လည်း၊
Artificial Intelligence (AI) နှင့် Machine Learning (ML) အကြောင်းကျွန်ုပ်တို့ပြောသည့်အခါတိုင်းကျွန်ုပ်တို့စိတ်ကူးကြည့်မိသည်မှာအင်အားကြီးမားသောနည်းပညာကုမ္ပဏီများ၊ အဆင်ပြေပြီးအနာဂတ်ဖြေရှင်းချက်များ၊ စိတ်ကူးယဉ်ကားများ၊ အခြေခံအားဖြင့်ဗေဒ၊ AI မှရရှိသောအဆင်ပြေမှုများနှင့်လူနေမှုပုံစံစသည့်အတွေ့အကြုံများနောက်ကွယ်ရှိလူများသည်စီမံကိန်းအတွက်ခဲယဉ်းသောအရာများဖြစ်သည်။
Utsav, Business Head-Shaip, အမှုဆောင်အယ်ဒီတာ၊ My Startup သည် Sunil နှင့်ဆက်သွယ်သည့်အခါတွေ့ဆုံမေးမြန်းခြင်း AI နှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ကမ်းလှမ်းချက်များဖြင့်အနာဂတ်၏ပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းခြင်းအားဖြင့်လူ့ဘ ၀ ကိုမည်သို့တိုးတက်ကောင်းမွန်စေကြောင်းသူ၏ရှင်းလင်းချက်ကိုရှင်းလင်းပြောကြားခဲ့သည်။ သူက AI, ML သည်ကျွန်ုပ်တို့စီးပွားရေးလုပ်ပုံကိုပြောင်းလဲရန်မည်သို့စီစဉ်ထားကြောင်းနှင့်နောင်တွင်မျိုးဆက်သစ်နည်းပညာများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် Shaip မည်သို့ကူညီမည်ကိုဖော်ပြခဲ့သည်။
Artificial Intelligence (AI) သည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောရုပ်ရှင်ထောက်ခံချက်များ၊ စားသောက်ဆိုင်အကြံပြုချက်များ၊ chatbots များမှတဆင့်ပconflictsိပက္ခများကိုဖြေရှင်းခြင်းအားဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝပုံစံများကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သည်။ AI ၏စွမ်းအား၊ အလားအလာနှင့်စွမ်းရည်များကိုစက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့်မည်သူမျှမထင်ထားသည့်နေရာများတွင်ကောင်းမွန်စွာအသုံးပြုရန်တိုးများလာနေသည်။ အမှန်မှာ AI သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ လက်လီရောင်းဝယ်မှု၊ ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ ရာဇ ၀ တ်မှုတရားမျှတမှု၊ စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ငှားရမ်းခြင်း၊
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကစိတ်ပျက်စရာကောင်းလာသောအခါဘာတွေဖြစ်လာမလဲဆိုတာငါတို့အားလုံးမြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်အကျဉ်းများကိုစကင်ဖတ်ရန်နှင့်အရည်အချင်းပြည့်မီသောကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကိုခွဲခြားရန်အလွန်ကောင်းသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည့်ထိုကိုယ်စားလှယ်လောင်းများသည်အမျိုးသားများသာဖြစ်လျှင်အမေဇုံ၏ AI စုဆောင်းမှုစနစ်ကိုဖန်တီးရန်ကြိုးပမ်းမှုကိုသုံးသပ်ကြည့်ပါ။
ကူးစက်ရောဂါကြောင့်ပြီးခဲ့သည့်နှစ်ကကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကိုစမ်းသပ်ခဲ့သည်။ တီထွင်မှုများစွာသည်မူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပစ္စည်းသစ်များမှထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အောင်မြင်မှုများနှင့်ပိုမိုကောင်းမွန်သောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအထိတီထွင်ဆန်းသစ်မှုများစွာပြုလုပ်ခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အားလုံးမှစီးပွားရေးခေါင်းဆောင်များသည်ဘုံကောင်းကျိုးကိုအထောက်အကူပြုရန်နှင့်အရေးကြီးသော ၀ င်ငွေရရှိရန်အတွက်တိုးတက်မှုကိုအရှိန်မြှင့်ရန်နည်းလမ်းသစ်များကိုတွေ့ရှိခဲ့သည်။
သူတို့ကိုရုပ်ရှင်တွေမှာတွေ့ခဲ့ရတယ်၊ သူတို့အကြောင်းကိုစာအုပ်တွေမှာဖတ်ခဲ့ရတယ်၊ ငါတို့ကိုတကယ့်ဘဝမှာကြုံခဲ့ရတယ်။ သိပ္ပံပညာသည်ထင်ရသလောက်ဖြစ်ရပ်မှန်များကိုကျွန်ုပ်တို့ရင်ဆိုင်ရလိမ့်မည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည်ဤတွင်နေရန်ဖြစ်သည်။ နည်းပညာသည်အပြောင်းအလဲမြန်သောနှုန်းဖြင့်တိုးတက်နေပြီးအမျိုးမျိုးသောအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များတွင်စက်မှုလုပ်ငန်းများပေါ်ပေါက်လာသည်နှင့်အမျှမျက်နှာ၏အသိအမှတ်ပြုမှု၏ကျယ်ပြန့်သောအတိုင်းအတာသည်မလွှဲမရှောင်သာ ဖြစ်၍ အဆုံးမဲ့ဖြစ်ပုံရသည်။
ဘာသာစကားမျိုးစုံ chatbots များသည်စီးပွားရေးလောကကိုပြောင်းလဲစေသည်။ Chatbots များသည်ရိုးရှင်းသောစကားလုံးတစ်လုံးဖြင့်အဖြေများပေးသော၎င်းတို့၏အစောပိုင်းအဆင့်များကတည်းကရှည်လျားစွာဝေးကွာသွားခဲ့သည်။ Chatbot သည်ယခုအခါဘာသာစကားများစွာဖြင့်ကျွမ်းကျင်စွာစကားပြောနိုင်ပြီးစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုပိုမိုကျယ်ပြန့်သောကမ္ဘာဈေးကွက်သို့တိုးချဲ့စေသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုနည်းပညာဆိုင်ရာဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ရှေ့တန်းမှစက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ်မကြာခဏမှတ်ယူကြသည်။ ၎င်းသည်နည်းလမ်းများစွာတွင်မှန်ကန်သည်၊ သို့သော်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနေရာသည်ဒေသဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များနှင့်ကန့်သတ်ချက်များအပြင် GDPR နှင့် HIPAA ကဲ့သို့သောဥပဒေများကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ထိန်းချုပ်ထားသည်။
၂၀၁၈ ခုနှစ်အစီရင်ခံစာတစ်ခုအရကျွန်ုပ်တို့သည်တစ်နေ့လျှင် ၂.၅ quintillion bytes အချက်အလက်နီးပါးကိုထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။ လူကြိုက်များသောယုံကြည်ချက်နှင့်ဆန့်ကျင်။ ကျွန်ုပ်တို့ထုတ်လုပ်သောအချက်အလက်အားလုံးကိုထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ။
အတုထောက်လှမ်းရေးသည်တစ်နေ့တာတွင် ပို၍ စမတ်ကျလာသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင်အင်အားကြီးမားသောစက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များသည်ပုံမှန်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုရောက်ရှိနိုင်သည်။ ကြီးမားသော mainframes အတွက်ကြိုတင်မှာယူထားသည့်အပြောင်းအလဲစွမ်းအင်လိုအပ်သည့် algorithms ကိုယခုအခါစျေးသက်သာသော cloud server များပေါ်တွင်အသုံးပြုနိုင်သည်။