ဖြင့်စစ်ထုတ်သည်
OCR or Optical Character Recognition is a fun way to read and understand documents. But why does it even make sense? Let’s find out. But before we proceed, we need to wrap our head around a less common machine learning term: RPA (Robotic Process Automation).
The hard truth is that the quality of your collected training data determines the quality of your speech recognition model or even the device. Therefore, it is necessary to connect with experienced data vendors to help you sail through the process without a lot of effort, especially when training a model or the concerned algorithms requires the collection, annotation, and other skillful strategies.
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။
Covid-19 ကူးစက်ရောဂါသည်စီးပွားရေးမရေရာမှုများကိုဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ သို့သော်အာအိုင်အက်စ်တီထွင်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ မယုံနိုင်လောက်အောင်စိတ်လှုပ်ရှားမှုကိုသက်သေပြနိုင်သည့်အရာမှာအာကာသအတွင်းရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည်မုန်တိုင်းကိုကြီးထွားစေခဲ့သည်။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ၇ ရာခိုင်နှုန်းမျှသာကျဆင်းသွားပြီး ၁၆ ရာခိုင်နှုန်းမှာ ၂၀၂၀ တွင်ယာယီရပ်ဆိုင်းခဲ့သည်။ ရာခိုင်နှုန်းကိုမပြောင်းလဲဘဲ ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းတိုးရန်သတ်မှတ်ထားသည်။
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။