AI အရင်းအမြစ်စင်တာ
ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဒေတာပိုက်လိုင်းကို တည်ဆောက်ပါ။
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု
ဘာသာစကားမျိုးစုံပြောဆိုသော AI ကိုတည်ဆောက်ရန်သင်တန်းအချက်အလက်များ
အရည်အသွေးမြင့်အသံဒေတာကို ၂၇ ဘာသာဖြင့်စကားပြောဆိုသော AI ကိုလေ့ကျင့်ရန်ရင်းမြစ်၊ ဖန်တီး၊
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု
Clinical NLP များအတွက်အမည်ခံ Entity အသိအမှတ်ပြု (NER) မှတ်ချက်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု API ၏နောက် version ကိုတည်ဆောက်ရန်လက်တွေ့ NLP ကိုလေ့ကျင့်ရန် / ဖွံ့ဖြိုးရန်အတွက်ကောင်းမွန်စွာမှတ်သားထားသည့်နှင့် Gold Standard လက်တွေ့စာသားအချက်အလက်။
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု
Image Recognition ကိုမြှင့်တင်ရန် Image Collection & Annotation
စမတ်ဖုန်းစီးရီးအသစ်အတွက်ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးရန်အရည်အသွေးမြင့်မားသောရုပ်ပုံဒေတာများကိုရင်းမြစ်ပြီးမှတ်သားထားပါသည်။
Pager တစ်ခု
ဒေတာများကို De-Id အမည်ဝှက်ပလက်ဖောင်း
အသိအမှတ်ပြုဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကဖော်ထုတ်ထားသောအရေးကြီးသည့်အချက်အလက်များကိုရယူပါ
Pager တစ်ခု
AI ကိုဒေတာပလက်ဖောင်းခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
AI / ML မော်ဒယ်လ်များ၏အရည်အသွေးနှင့်အချက်အလက်များကိုရယူပါ
Pager တစ်ခု
ဒေတာများကို Annotation ပလက်ဖောင်း
ဘဏ္,ာရေး၊ အာမခံစသဖြင့်မဖွဲ့စည်းထားသောဒေတာများ၌အရေးကြီးသောသတင်းအချက်အလက်များကိုသော့ဖွင့်ပါ။
Pager တစ်ခု
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်ချက်ပလက်ဖောင်း
NER သည်အဖွဲ့အစည်းများအားမဖွဲ့စည်းထားသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များတွင်အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုထုတ်ယူရန်ကူညီသည်
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
Data Annotation အတွက် ၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
ထို့ကြောင့် AI / ML အစပျိုးမှုအသစ်တစ်ခုကိုသင်စတင်လိုပြီးကောင်းမွန်သောအချက်အလက်များရှာဖွေခြင်းကိုသဘောပေါက်သည် ဆက်ဖတ်ရန် ဒေါင်းလုပ်
Webinar
Voice Technology ၏အနာဂတ်
Voice Technology သည်ကျွန်ုပ်တို့ဆက်သွယ်ပြောဆိုပုံကိုပြောင်းလဲရန်စွမ်းအားရှိသည်။ ဆက်ဖတ်ရန် အသံသွင်းကြည့်ပါ
AI Training Data ပြတ်လပ်မှုအတွက် ဦးတည်နေပါသလား။
AI Training Data Shortage ၏ သဘောတရားသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ပြောင်းလဲနေသည်။ ကြီးမားသောစိုးရိမ်မှုတစ်ခုမှာ ခေတ်မီဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် ကောင်းမွန်သော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ လိုအပ်ကောင်းလိုအပ်နိုင်သည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Optical Character အသိအမှတ်ပြုမှု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် AI တွင်အသစ်နှင့်အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကိုစတင်ခြင်းဖြင့်၎င်း၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင်ပါရာဒိုင်းအပြောင်းအရွှေ့နှင့်ရင်ဆိုင်နေရသည်။ AI ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်း၊
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စကားဝိုင်း AI လမ်းညွှန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI သည် အတော်အတန်အသစ်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးလာခဲ့သည်။ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုထားပါသည်။
စိတ်ကျန်းမာရေးအတွက် AI – ဥပမာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ
ယနေ့ခေတ်တွင် AI သည် အထင်ရှားဆုံးသော နည်းပညာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာပြီး အဓိကစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးကို အနှောင့်အယှက်ပေးကာ ကမ္ဘာ့စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် ကဏ္ဍများအတွက် ကြီးမားသောအကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
NLP ကို အသုံးပြု၍ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ၏ အလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။
ယနေ့ခေတ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဌာနများတွင် ပါ၀င်သော အချက်အလက်များစွာသည် အလွန်ကြီးထွားလာနေသည်။ ဒေတာသည် ယနေ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင် အထင်ရှားဆုံး ပိုင်ဆိုင်မှုဟု ယူဆသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်
ဒေတာမှတ်ချက်များအတွက် လမ်းညွှန်ချက်- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ Ultimate Buyers Guide 2023 Table of Index နိဒါန်း စက်သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။ ဘာဖြစ်သလဲ
စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်
Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2023 Table of Index နိဒါန်း Conversational AI ဆိုတာ ဘာလဲ Conversational AI အမျိုးအစားများ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ
NLP၊ NLU နှင့် NLG တို့သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့နှင့် ၎င်းတို့၏ ခြားနားချက်များကို သင်အဘယ်ကြောင့် သိသင့်သနည်း။
Artificial Intelligence နှင့် ၎င်း၏ အပလီကေးရှင်းများသည် သုံးစွဲသူများကို ကမ္ဘာကို ယူဆောင်လာပေးသည့် ChatGPT၊ Siri နှင့် Alexa ကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သောအက်ပ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ ကြီးမားစွာ တိုးတက်လျက်ရှိသည်။
ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများ (LLM)- အရေးကြီးဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှ ထိပ်တန်း 3 ခု
ကြီးမားသော Language Models များသည် ၎င်းတို့၏ စွမ်းရည်မြင့်မားသော ChatGPT အသုံးပြုမှုကိစ္စတွင် နေ့ချင်းညချင်း အောင်မြင်လာပြီးနောက် မကြာသေးမီက အကြီးအကျယ် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ChatGPT ၏အောင်မြင်မှုကိုကြည့်ရှုခြင်းနှင့်
အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု (ASR) ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် ကြာရှည်စွာတည်ရှိနေသော်လည်း မကြာသေးမီက ၎င်းကိုစမတ်ဖုန်းအက်ပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ပျံ့နှံ့အသုံးပြုလာပြီးနောက် ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်။
Demystifying NLU- သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို နားလည်ရန် လမ်းညွှန်
Siri သို့မဟုတ် Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant နှင့် စကားပြောပြီး သင်ပြောနေသည်ကို သူတို့နားလည်ပုံရသည်ကို အံ့ဩမိပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် ရှိလား။
ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၏အနာဂတ်- ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ၎င်းတို့၏ဥပမာများ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေသည်။ အထူးခြားဆုံးတစ်ခု
Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲခြင်း- အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အသုံးချမှုများ
ယနေ့တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့တွင် လျင်မြန်သောတိုးတက်မှုများကို တွေ့မြင်နေရသည်။ နည်းပညာများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာများအတွက် အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ဖွင့်ပေးနိုင်ခဲ့သည်။
ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ကွဲပြားသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ
Artificial Intelligence နှင့် Big Data တို့သည် ဒေသဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ပြီး များစွာလေးနက်သော ကမ္ဘာကြီးကို အသွင်ပြောင်းစေပြီး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပြဿနာများအတွက် အဖြေရှာရန် အလားအလာရှိသည်။
Off-the-Shelf လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေး၏ သက်ရောက်မှု
စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုံအသစ်များကို အစမှတည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုနှင့် ပျင်းစရာကောင်းသည်။ စင်ပြင်ပဒေတာကြောင့်၊ ၎င်းသည် developer များအတွက် လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးဆောင်ပါသည်။
မှန်ကန်သော Off-the-Shelf AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။
တိကျသောရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အရည်အသွေးကောင်း ဒေတာအစုံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ တိကျသော machine-learning codes များကို ဖန်တီးရန် အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုများစွာ လိုအပ်ပါသည်။
သင့် AI Model အတွက် မှန်ကန်သော AI Training Data ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ပြောင်းလဲနေသော AI စျေးကွက်၏ ကြီးမားသောနယ်ပယ်ကို လူတိုင်းသိပြီး နားလည်သည်။ ထို့ကြောင့် ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏အက်ပ်များကို AI တွင် တီထွင်ရန် စိတ်အားထက်သန်နေကြသည်။
အရည်အသွေး ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအား အားကောင်းစေသည်။
Artificial Intelligence သည် ကွန်ပြူတာစနစ်များနှင့် လူသားကဲ့သို့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ Machine Learning သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်းတွင် လူသားဉာဏ်ရည်ကို အတုယူရန် အဆိုပါစက်များကို သင်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဘာလဲ။
အရေအတွက်မှ အရည်အသွေးအထိ - AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ပြောင်းလဲမှု
AI၊ Big Data နှင့် Machine Learning တို့သည် မူဝါဒချမှတ်သူများ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ သိပ္ပံပညာ၊ မီဒီယာအိမ်များနှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးကို လွှမ်းမိုးနေပါသည်။ အစီရင်ခံစာများက အကြံပြုထားသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏အနာဂတ်ကိုပြောင်းလဲစေသော AI ၏စွမ်းအား
Artificial Intelligence သည် ကဏ္ဍတိုင်းကို အားကောင်းစေပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် အသွင်ပြောင်းဒေတာနှင့် အစပျိုးခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို စုဆောင်းလျက်ရှိသည်။
Shaip သည်သင်၏ Artificial Intelligence Projects ကိုမည်သို့ပံ့ပိုးပေးနိုင်သနည်း
ဒေတာသည် စွမ်းအားဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော၊ သို့သော် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏမှ တန်ဖိုးကို ရယူရန် ခက်ခဲသည်။ သင့်အဖွဲ့သည် အချိန်၏ 41% ကို အသုံးပြုသည်။
Off-the-Shelf Training Datasets များသည် သင်၏ ML ပရောဂျက်များကို လည်ပတ်ခြင်းစတင်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြသနည်း။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင့်မြင့်ဥာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်ရန်အတွက် စင်ပြင်ပဒေတာအစုံကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ငြင်းခုံမှုများ ရှိနေပါသည်။ သို့သော် စင်ပြင်ပတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ တတ်နိုင်သည်။
ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတိုင်းအတာအထိ လုပ်နိုင်သော ML မော်ဒယ်အတွက် ဒေတာပိုက်လိုင်းကို စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း။
ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဖိုးတန်ဆုံး ကုန်ပစ္စည်းမှာ ဒေတာဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီသည် တစ်စက္ကန့်လျှင် ဒေတာပမာဏ အမြောက်အမြား ဆက်လက်ထုတ်လုပ်နေသောကြောင့် ၎င်းသည်
AI/ML ပရောဂျက်အတွက် လိုအပ်သော လူအချင်းချင်း လှည့်ပတ်မှု သို့မဟုတ် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု ရှိပါသလား။
ထူးခြားသည့်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးဆောင်ရန်၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရန်၊ လည်ပတ်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး အိမ်သို့ပို့ဆောင်ရန် AI ကိုအသုံးပြုသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးရှိ ကုမ္ပဏီများမှ အတုအယောင်ဉာဏ်ရည်သည် လျင်မြန်စွာပျံ့နှံ့လျက်ရှိပါသည်။
3 စကားဝိုင်း AI ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အတားအဆီး
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်များတွင် စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှုများကြောင့် ကွန်ပျူတာများသည် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများကို တိုးပွားလာစေသည်။ ရလဒ်အနေနှင့်,
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုသည် အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း နှင့် အသံမှတ်မိခြင်းတို့သည် သီးခြားနည်းပညာနှစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သင်သိပါသလား။ လူတွေဟာ နည်းပညာတစ်ခုနဲ့ အခြားတစ်ခုကို လွဲမှားစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုလေ့ရှိတဲ့ အမှားတစ်ခုကို လုပ်လေ့ရှိပါတယ်။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် လူစုလူဝေး-ကျင့်ဝတ် AI ၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု
ခိုင်မာပြီး ဘက်မလိုက်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို တည်ဆောက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုးပမ်းမှုများတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ၊ တက်ကြွသော၊ နှင့် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်နေခြင်းသည် သက်ဆိုင်ပါသည်။
AI သည် အာမခံတောင်းဆိုမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရအောင် ပြုလုပ်ပုံ
တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသည် အာမခံလုပ်ငန်းတွင် oxymoron (အာမခံတောင်းဆိုမှု) တစ်ခုဖြစ်သည် - အာမခံကုမ္ပဏီများနှင့် ဖောက်သည်များက တောင်းဆိုချက်မတင်လိုပါ။ သို့သော် နှစ်မျိုးလုံး
ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် မည်သည့်အချိန်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်း၊ ဒေတာစုဆောင်းနည်းတို့ကို ရှာဖွေစူးစမ်းခြင်း။
ကွန်ပြူတာအမြင်ကိုအခြေခံသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ တိကျသော၊ တက်ကြွပြီး ပမာဏကြီးမားသော ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။
AI-အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အကျိုးကျေးဇူးများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်၊ လုပ်ငန်းများသည် နေ့စဉ်ဒေတာများစွာကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒေတာသည် အဖွဲ့အစည်းကို ဆက်လက်လည်ပတ်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော သတင်းပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။ လုပ်ငန်းတွေ ရေလျှံနေတယ်။
ဘာသာစကားမျိုးစုံပြောဆိုသော AI ကိုတည်ဆောက်ရန်သင်တန်းအချက်အလက်များ
အရည်အသွေးမြင့်အသံဒေတာကို ၂၇ ဘာသာဖြင့်စကားပြောဆိုသော AI ကိုလေ့ကျင့်ရန်ရင်းမြစ်၊ ဖန်တီး၊
ဘာသာစကားပေါင်းစုံ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်ကို တည်ဆောက်ရန် စကားစုဒေတာစုဆောင်းခြင်း။
ဘာသာစကားပေါင်း ၁၃ မျိုးဖြင့် ဘာသာစကားမျိုးစုံ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် နာရီပေါင်း 7k ကျော်ကြာ အသံဒေတာဖြင့် 22M+ Uterances များကို ပေးပို့ခဲ့သည်။
30K+ docs ဝဘ်ကို ဖျက်သိမ်းပြီး အကြောင်းအရာ စိစစ်မှုအတွက် မှတ်စုများ ရေးသွင်းထားသည်။
အလိုအလျောက်ပါဝင်မှု ထိန်းညှိပေးသည့် ML မော်ဒယ်ကို အဆိပ်အတောက်ဖြစ်စေသော၊ ရင့်ကျက်သော သို့မဟုတ် လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရိုင်းစိုင်းသော အမျိုးအစားများအဖြစ် နှစ်ပိုင်းခွဲတည်ဆောက်ရန်
Image Recognition ကိုမြှင့်တင်ရန် Image Collection & Annotation
စမတ်ဖုန်းစီးရီးအသစ်အတွက်ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးရန်အရည်အသွေးမြင့်မားသောရုပ်ပုံဒေတာများကိုရင်းမြစ်ပြီးမှတ်သားထားပါသည်။
အသံဒေတာကို အိန္ဒိယဘာသာစကား ၈ မျိုးဖြင့် စုဆောင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် အသံသွင်းပါ။
ဘာသာစကား 3 မျိုးဖြင့် အိန္ဒိယဘာသာစကား မျိုးစုံဖြင့် စကားပြောနည်းပညာကို တည်ဆောက်ရန် စုဆောင်း၊ အပိုင်းပိုင်းနှင့် ကူးယူထားသော အသံဒေတာကို နာရီပေါင်း 8k ကျော် စုဆောင်း၊ အပိုင်းခွဲပြီး ကူးယူထားသည်။
Clinical NLP အတွက် Entity Recognition (NER) ဟု အမည်ပေးထားသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု API ၏နောက် version ကိုတည်ဆောက်ရန်လက်တွေ့ NLP ကိုလေ့ကျင့်ရန် / ဖွံ့ဖြိုးရန်အတွက်ကောင်းမွန်စွာမှတ်သားထားသည့်နှင့် Gold Standard လက်တွေ့စာသားအချက်အလက်။
AI4 ညီလာခံ- Computer Vision Data စုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း။
အပြင်တွင်ရှိသော အဓိက AI ဖြေရှင်းချက်များအားလုံးသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာအရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဟုခေါ်သော အရေးကြီးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု၏ ထုတ်ကုန်များဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ CRO ၊ Mr. Hardik Parikh သည် သြဂုတ်လ 4 ရက်နေ့တွင် Las Vegas တွင် မကြာသေးမီက ပြီးဆုံးခဲ့သော Event Ai2022 17 တွင် "Computer Vision Data Collection ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း" နှင့် ပတ်သက်၍ အဓိက အပိုင်းကို ပြောကြားခဲ့ပါသည်။
Voice Technology ၏အနာဂတ် - စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အခွင့်အလမ်းများ
Voice Technology သည်ကျွန်ုပ်တို့ဆက်သွယ်ပြောဆိုပုံကိုပြောင်းလဲရန်စွမ်းအားရှိသည်။ ဒီ webinar သည်ပါဝင်သူကို 'မည်သည့်ဒိုမိန်းတွင်မဆိုအသံနည်းပညာကိုမည်သို့အသုံးပြုနိုင်သည်' နှင့်အသုံးပြုသူများ၏အတွေ့အကြုံကြွယ်ဝစေရန်စကားစမြည်ပြောဆိုခြင်းအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များအားပညာပေးရန်ရည်ရွယ်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပြောင်းလဲခြင်း
Artificial Intelligence (AI) သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးပုံကိုပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့်အလားအလာရှိသည်။ ဤ ၀ က်ဘ်ဆွေးနွေးပွဲသည်ပါဝင်သူများအား 'ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်တွင်အချက်အလက်များကိုမည်သို့အသုံးချနိုင်သည်' ကိုလေ့လာရန်နှင့်လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်အစုံများနှင့်အချက်အလက်အပြောင်းအလဲများအကြောင်းပညာပေးရန်ရည်ရွယ်သည်။
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန် - အချက်အလက်အညွှန်း / တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ထို့ကြောင့် AI / ML အစပျိုးမှုအသစ်တစ်ခုကိုသင်စတင်လိုပြီးကောင်းမွန်သောအချက်အလက်များကိုရှာဖွေခြင်းသည်သင်၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု၏စိန်ခေါ်မှုအရှိဆုံးအရာတစ်ခုဖြစ်လိမ့်မည်ကိုသဘောပေါက်သည်။ သင်၏ AI / ML ပုံစံ၏ရလဒ်သည်သင်လေ့ကျင့်ရန်သင်အသုံးပြုသောဒေတာများနှင့်သာသင့်လျော်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်ဒေတာစုစည်းခြင်း၊ မှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းများအတွက်သင်အသုံးပြုသောကျွမ်းကျင်မှုသည်အလွန်အရေးကြီးသည်။
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန် - အဆင့်မြင့် AI သင်တန်းအချက်အလက်များ
အတုထောက်လှမ်းရေးနှင့်စက်သင်ကြားခြင်းလောကတွင်အချက်အလက်လေ့ကျင့်မှုသည်မလွှဲမရှောင်သာဖြစ်သည်။ စက်ယန္တရားသင်ယူခြင်းကိုတိကျမှန်ကန်စွာ၊ AI သင်တန်းအချက်အလက်များ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအချက်အလက်အမျိုးအစားများ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအချက်အလက်အရည်အသွေး၊ အချက်အလက်ကောက်ယူစုဆောင်းခြင်းနှင့်လိုင်စင်ထုတ်ပေးခြင်းနှင့်အခြားအရာများအသေးစိတ်ကိုဤလမ်းညွှန်တွင်အသေးစိတ်လေ့လာထားသည်။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်- စကားဝိုင်း AI အတွက် လမ်းညွှန်ချက်အပြည့်အစုံ
သင်နှင့်စကားပြောဆိုထားသော chatbot သည် စကားပြောမှတ်သားမှုဒေတာအတွဲများစွာကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြား၊ စမ်းသပ်ပြီး တည်ဆောက်ထားသော အဆင့်မြင့်စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ AI စနစ်ပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် စက်များကို ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စေသည့် နည်းပညာ၏နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးစူးစမ်းလေ့လာမည့်အရာဖြစ်သည်။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်- AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။
စက်တွေမှာ ကိုယ်ပိုင်စိတ်မရှိဘူး။ ၎င်းတို့သည် ဆင်ခြင်ခြင်း၊ သိမြင်ခြင်း နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အချက်အလက်များနှင့် စွမ်းရည်များ ကင်းမဲ့နေပါသည်။ သူတို့ကိုစွမ်းအားကြီးတဲ့နတ်ကတော်တွေအဖြစ်ပြောင်းဖို့၊ အချက်အလက်ပေါ်အခြေခံပြီးတီထွင်ထားတဲ့ algorithms တွေလိုတယ်။ သက်ဆိုင်ရာ၊ အကြောင်းအရာနှင့် မကြာသေးမီက ဒေတာ။ စက်များအတွက် ထိုကဲ့သို့ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဟုခေါ်သည်။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်- ဗီဒီယို မှတ်သားချက်နှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်း။
ဒါဟာ ကျွန်တော်တို့အားလုံး ကြားဖူးနေကျ စကားတစ်ခုပါ။ ရုပ်ပုံတစ်ပုံသည် စကားလုံးပေါင်းတစ်ထောင်ပြောနိုင်သည် ၊ ဗီဒီယိုတစ်ခုသည် အဘယ်အရာပြောနိုင်သည်ကို စိတ်ကူးကြည့်ရုံသာ။ သန်းပေါင်းများစွာသော အရာများ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စုမပါဘဲ မောင်းသူမဲ့ကားများ သို့မဟုတ် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော လက်လီရောင်းချမှုများကဲ့သို့သော ကျွန်ုပ်တို့ကတိပြုထားသည့် အမိုက်စားအပလီကေးရှင်းများ မည်သည့်အရာမှ မဖြစ်နိုင်ပါ။
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန် - CV အတွက် Image Annotation
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။
eBook
AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက်
Social Media Today ၏ဖော်ပြချက်အရနေ့စဉ်နေ့တိုင်းထုတ်ယူနိုင်သည့်မယုံနိုင်လောက်အောင်အချက်အလက်ပမာဏမှာ ၂.၅ quintillion bytes ဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းသည်သင်တို့၏ algorithm ကိုလေ့ကျင့်ရန်ထိုက်တန်သည်ဟုမဆိုလိုပါ။ အချို့ဒေတာများသည်မပြည့်စုံပါ၊ အချို့သည်အရည်အသွေးနိမ့်ပြီးအချို့သည်တိကျသောတိကျမှုမရှိသောကြောင့်ဤမှားယွင်းသောသတင်းအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်းသည်သင်၏ (စျေးကြီးသော) AI ဒေတာဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏တူညီသောစရိုက်များကိုဖြစ်ပေါ်စေလိမ့်မည်။
AI Training Data ပြတ်လပ်မှုအတွက် ဦးတည်နေပါသလား။
AI Training Data Shortage ၏ သဘောတရားသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ပြောင်းလဲနေသည်။ ကြီးမားသောစိုးရိမ်မှုတစ်ခုမှာ ခေတ်မီဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် ကောင်းမွန်သော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ လိုအပ်ကောင်းလိုအပ်နိုင်သည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Optical Character အသိအမှတ်ပြုမှု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် AI တွင်အသစ်နှင့်အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကိုစတင်ခြင်းဖြင့်၎င်း၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင်ပါရာဒိုင်းအပြောင်းအရွှေ့နှင့်ရင်ဆိုင်နေရသည်။ AI ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်း၊
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စကားဝိုင်း AI လမ်းညွှန်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI သည် အတော်အတန်အသစ်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးလာခဲ့သည်။ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုထားပါသည်။
စိတ်ကျန်းမာရေးအတွက် AI – ဥပမာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ
ယနေ့ခေတ်တွင် AI သည် အထင်ရှားဆုံးသော နည်းပညာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာပြီး အဓိကစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးကို အနှောင့်အယှက်ပေးကာ ကမ္ဘာ့စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် ကဏ္ဍများအတွက် ကြီးမားသောအကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။ အသုံးချခြင်းဖြင့်
NLP ကို အသုံးပြု၍ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ၏ အလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။
ယနေ့ခေတ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဌာနများတွင် ပါ၀င်သော အချက်အလက်များစွာသည် အလွန်ကြီးထွားလာနေသည်။ ဒေတာသည် ယနေ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင် အထင်ရှားဆုံး ပိုင်ဆိုင်မှုဟု ယူဆသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်
ဒေတာမှတ်ချက်များအတွက် လမ်းညွှန်ချက်- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ Ultimate Buyers Guide 2023 Table of Index နိဒါန်း စက်သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။ ဘာဖြစ်သလဲ
စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်
Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2023 Table of Index နိဒါန်း Conversational AI ဆိုတာ ဘာလဲ Conversational AI အမျိုးအစားများ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ
NLP၊ NLU နှင့် NLG တို့သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့နှင့် ၎င်းတို့၏ ခြားနားချက်များကို သင်အဘယ်ကြောင့် သိသင့်သနည်း။
Artificial Intelligence နှင့် ၎င်း၏ အပလီကေးရှင်းများသည် သုံးစွဲသူများကို ကမ္ဘာကို ယူဆောင်လာပေးသည့် ChatGPT၊ Siri နှင့် Alexa ကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သောအက်ပ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ ကြီးမားစွာ တိုးတက်လျက်ရှိသည်။
ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများ (LLM)- အရေးကြီးဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှ ထိပ်တန်း 3 ခု
ကြီးမားသော Language Models များသည် ၎င်းတို့၏ စွမ်းရည်မြင့်မားသော ChatGPT အသုံးပြုမှုကိစ္စတွင် နေ့ချင်းညချင်း အောင်မြင်လာပြီးနောက် မကြာသေးမီက အကြီးအကျယ် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာခဲ့သည်။ ChatGPT ၏အောင်မြင်မှုကိုကြည့်ရှုခြင်းနှင့်
အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု (ASR) ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် ကြာရှည်စွာတည်ရှိနေသော်လည်း မကြာသေးမီက ၎င်းကိုစမတ်ဖုန်းအက်ပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ပျံ့နှံ့အသုံးပြုလာပြီးနောက် ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်။
Demystifying NLU- သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို နားလည်ရန် လမ်းညွှန်
Siri သို့မဟုတ် Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant နှင့် စကားပြောပြီး သင်ပြောနေသည်ကို သူတို့နားလည်ပုံရသည်ကို အံ့ဩမိပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် ရှိလား။
ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၏အနာဂတ်- ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ၎င်းတို့၏ဥပမာများ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေသည်။ အထူးခြားဆုံးတစ်ခု
Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲခြင်း- အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အသုံးချမှုများ
ယနေ့တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့တွင် လျင်မြန်သောတိုးတက်မှုများကို တွေ့မြင်နေရသည်။ နည်းပညာများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာများအတွက် အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ဖွင့်ပေးနိုင်ခဲ့သည်။
ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ကွဲပြားသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ
Artificial Intelligence နှင့် Big Data တို့သည် ဒေသဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ပြီး များစွာလေးနက်သော ကမ္ဘာကြီးကို အသွင်ပြောင်းစေပြီး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပြဿနာများအတွက် အဖြေရှာရန် အလားအလာရှိသည်။
Off-the-Shelf လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေး၏ သက်ရောက်မှု
စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုံအသစ်များကို အစမှတည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုနှင့် ပျင်းစရာကောင်းသည်။ စင်ပြင်ပဒေတာကြောင့်၊ ၎င်းသည် developer များအတွက် လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးဆောင်ပါသည်။
မှန်ကန်သော Off-the-Shelf AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။
တိကျသောရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အရည်အသွေးကောင်း ဒေတာအစုံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ တိကျသော machine-learning codes များကို ဖန်တီးရန် အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုများစွာ လိုအပ်ပါသည်။
သင့် AI Model အတွက် မှန်ကန်သော AI Training Data ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ပြောင်းလဲနေသော AI စျေးကွက်၏ ကြီးမားသောနယ်ပယ်ကို လူတိုင်းသိပြီး နားလည်သည်။ ထို့ကြောင့် ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏အက်ပ်များကို AI တွင် တီထွင်ရန် စိတ်အားထက်သန်နေကြသည်။
အရည်အသွေး ဒေတာ မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအား အားကောင်းစေသည်။
Artificial Intelligence သည် ကွန်ပြူတာစနစ်များနှင့် လူသားကဲ့သို့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ Machine Learning သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်းတွင် လူသားဉာဏ်ရည်ကို အတုယူရန် အဆိုပါစက်များကို သင်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဘာလဲ။
အရေအတွက်မှ အရည်အသွေးအထိ - AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ပြောင်းလဲမှု
AI၊ Big Data နှင့် Machine Learning တို့သည် မူဝါဒချမှတ်သူများ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ သိပ္ပံပညာ၊ မီဒီယာအိမ်များနှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးကို လွှမ်းမိုးနေပါသည်။ အစီရင်ခံစာများက အကြံပြုထားသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏အနာဂတ်ကိုပြောင်းလဲစေသော AI ၏စွမ်းအား
Artificial Intelligence သည် ကဏ္ဍတိုင်းကို အားကောင်းစေပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် အသွင်ပြောင်းဒေတာနှင့် အစပျိုးခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို စုဆောင်းလျက်ရှိသည်။
Shaip သည်သင်၏ Artificial Intelligence Projects ကိုမည်သို့ပံ့ပိုးပေးနိုင်သနည်း
ဒေတာသည် စွမ်းအားဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော၊ သို့သော် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏမှ တန်ဖိုးကို ရယူရန် ခက်ခဲသည်။ သင့်အဖွဲ့သည် အချိန်၏ 41% ကို အသုံးပြုသည်။
Off-the-Shelf Training Datasets များသည် သင်၏ ML ပရောဂျက်များကို လည်ပတ်ခြင်းစတင်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြသနည်း။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင့်မြင့်ဥာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်ရန်အတွက် စင်ပြင်ပဒေတာအစုံကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ငြင်းခုံမှုများ ရှိနေပါသည်။ သို့သော် စင်ပြင်ပတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ တတ်နိုင်သည်။
ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတိုင်းအတာအထိ လုပ်နိုင်သော ML မော်ဒယ်အတွက် ဒေတာပိုက်လိုင်းကို စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း။
ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဖိုးတန်ဆုံး ကုန်ပစ္စည်းမှာ ဒေတာဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီသည် တစ်စက္ကန့်လျှင် ဒေတာပမာဏ အမြောက်အမြား ဆက်လက်ထုတ်လုပ်နေသောကြောင့် ၎င်းသည်
AI/ML ပရောဂျက်အတွက် လိုအပ်သော လူအချင်းချင်း လှည့်ပတ်မှု သို့မဟုတ် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု ရှိပါသလား။
ထူးခြားသည့်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးဆောင်ရန်၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရန်၊ လည်ပတ်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး အိမ်သို့ပို့ဆောင်ရန် AI ကိုအသုံးပြုသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးရှိ ကုမ္ပဏီများမှ အတုအယောင်ဉာဏ်ရည်သည် လျင်မြန်စွာပျံ့နှံ့လျက်ရှိပါသည်။
3 စကားဝိုင်း AI ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အတားအဆီး
ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်များတွင် စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှုများကြောင့် ကွန်ပျူတာများသည် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများကို တိုးပွားလာစေသည်။ ရလဒ်အနေနှင့်,
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုသည် အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း နှင့် အသံမှတ်မိခြင်းတို့သည် သီးခြားနည်းပညာနှစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သင်သိပါသလား။ လူတွေဟာ နည်းပညာတစ်ခုနဲ့ အခြားတစ်ခုကို လွဲမှားစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုလေ့ရှိတဲ့ အမှားတစ်ခုကို လုပ်လေ့ရှိပါတယ်။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် လူစုလူဝေး-ကျင့်ဝတ် AI ၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု
ခိုင်မာပြီး ဘက်မလိုက်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို တည်ဆောက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုးပမ်းမှုများတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ၊ တက်ကြွသော၊ နှင့် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်နေခြင်းသည် သက်ဆိုင်ပါသည်။
AI သည် အာမခံတောင်းဆိုမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရအောင် ပြုလုပ်ပုံ
တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသည် အာမခံလုပ်ငန်းတွင် oxymoron (အာမခံတောင်းဆိုမှု) တစ်ခုဖြစ်သည် - အာမခံကုမ္ပဏီများနှင့် ဖောက်သည်များက တောင်းဆိုချက်မတင်လိုပါ။ သို့သော် နှစ်မျိုးလုံး
ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် မည်သည့်အချိန်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်း၊ ဒေတာစုဆောင်းနည်းတို့ကို ရှာဖွေစူးစမ်းခြင်း။
ကွန်ပြူတာအမြင်ကိုအခြေခံသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ တိကျသော၊ တက်ကြွပြီး ပမာဏကြီးမားသော ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။
AI-အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အကျိုးကျေးဇူးများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်၊ လုပ်ငန်းများသည် နေ့စဉ်ဒေတာများစွာကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒေတာသည် အဖွဲ့အစည်းကို ဆက်လက်လည်ပတ်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော သတင်းပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။ လုပ်ငန်းတွေ ရေလျှံနေတယ်။
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
Infographics ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ NLP ဆိုတာဘာလဲ။ Natural Language Processing (NLP) သည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် လူသားဘာသာစကားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်စေသည်၊
OCR - အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အသုံးပြုပုံများ [Infographic]
OCR သည် စက်များမှ ပုံနှိပ်ထားသော စာသားနှင့် ပုံများကို ဖတ်နိုင်စေသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စာရွက်စာတမ်းများကို သိမ်းဆည်းခြင်း သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းအပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး ကုန်ကျစရိတ်ပြန်အမ်းငွေအတွက် ပြေစာကို စကင်န်ဖတ်ခြင်းကဲ့သို့သော စားသုံးသူအပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုသည်။
စကားဝိုင်း AI 2022 ၏ပြည်နယ်
စကားစမြည်ပြောဆိုဆက်သွယ်မှု AI ဆိုတာဘာလဲ။ တကယ့်လူတွေ၊ ဒီဂျစ်တယ်နှင့်တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်မှုများမှတဆင့်စကားပြောဆိုမှုအတွေ့အကြုံကိုရရှိနိုင်မည့်အစီအစဉ်နှင့်အသိဥာဏ်ရှိသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
Data Collection ဆိုတာ ဘာလဲ Beginner တစ်ယောက် သိထားသင့်တဲ့အရာအားလုံး
ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး #AI/ #ML မော်ဒယ်များသည် နေရာတိုင်းတွင် ရှိနေသည်၊ ဖြစ်ပါစေ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များ၊ တက်ကြွသော ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊
Data Labeling ဆိုတာဘာလဲ။ အစပြုသူတိုင်းသိရန်လိုအပ်သည်
Infographics Intelligent AI ပုံစံများကိုဒေါင်းလုပ်ဆွဲရန်ပုံစံများ၊ အရာဝတ္ထုများနှင့်နောက်ဆုံးတွင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်လေ့ကျင့်ရန်လိုသည်။ သို့သော်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခဲ့သည်
သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။