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။Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို အားကောင်းစေခြင်း- ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းကို တော်လှန်ခြင်း။
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် သိသာထင်ရှားသော ခြေလှမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ Generative AI၊ AI ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အသုံးချမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် အမျိုးအစားများ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် AI မော်ဒယ်များကို လိုအပ်သောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာများပေးဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။
ကျင့်ဝတ်နှင့် ဘက်လိုက်မှု- စံပြအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် လူသား-AI ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ စိန်ခေါ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်း
Artificial Intelligence (AI) ၏ အသွင်ပြောင်းစွမ်းအားကို အသုံးချရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် နည်းပညာအသိုက်အဝန်းသည် အရေးကြီးသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ကို ရင်ဆိုင်နေရသည်- ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိစေရန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်စေရန်၊
လူ့ထိတွေ့မှု- ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် AI ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ခြင်း။
လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲတိုးတက်နေသော ဥာဏ်ရည်တု (AI) ကမ္ဘာတွင်၊ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မှုရှာဖွေမှုသည် လူသား၏ကြိုးစားအားထုတ်မှုမျှသာ မဟုတ်တော့ပါ။ ယနေ့ခေတ် AI နည်းပညာများ ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်လာပါပြီ။
ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဖြင့် ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို တိုးမြှင့်ခြင်း- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ
ယနေ့အသုံးပြုသူများသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာဖြင့် နစ်မြုပ်နေပြီး ၎င်းတို့လိုအပ်သော အချက်အလက်ကို ရှာဖွေရာတွင် ရှုပ်ထွေးစေသည်။ ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှုသည် အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုကို တိုင်းတာသည်။
ကွာဟမှုကို ပေါင်းကူးခြင်း- AI စံပြအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် လူသား၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
နိဒါန်း ဥာဏ်ရည်တု (AI) သည် ကျွန်ုပ်တို့ဘဝ၏ ကဏ္ဍတိုင်းကို ပုံဖော်ပေးသည့် ခေတ်တွင်၊ လူသား၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်ကို AI စံပြအကဲဖြတ်မှုအဖြစ် ပေါင်းစပ်မှု ပေါ်ပေါက်လာသည်။
Machine Learning ပရောဂျက်များအတွက် အကောင်းဆုံး ပွင့်လင်းရင်းမြစ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ
ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်သည် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးချနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည့် နေ့စဉ်နေ့တိုင်း ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ အများအပြားကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။
AI တွင် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ လမ်းညွှန်ခြင်း- လိုက်နာမှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် မဟာဗျူဟာများ
နိဒါန်း ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင် OpenAI ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာအတွက် မကျေနပ်နိုင်သော လိုအပ်ချက်ကို တင်းကြပ်စွာ ချိန်ညှိရာတွင် သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပါသည်။
Intelligent Character Recognition (ICR) ဖြင့် ဒေတာ၏အနာဂတ်
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်ပင် လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသော မှတ်စုများသည် အထူးဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ Intelligent Character Recognition (ICR) သည် analog နှင့် digital ပိုင်းခြားမှုကို ပေါင်းကူးစေပြီး လက်ရေးစာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရောဂါရှာဖွေရေးအပေါ် NLP ၏သက်ရောက်မှု
Natural Language Processing (NLP) သည် နည်းပညာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ပုံကို ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ကြီးမားသော အချက်အလက် အလားအလာကို ဖွင့်ရန် လူသားဘာသာစကားကို လုပ်ဆောင်သည်။ နည်းပညာသည် တူညီသော အလားအလာရှိသည်။
သင်၏ AI မော်ဒယ်အတွက် မှန်ကန်သော စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုဒေတာအတွဲကို ရွေးချယ်ခြင်း။
Siri သို့မဟုတ် Alexa နှင့် အပြန်အလှန် ဆက်ဆံပုံကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏စကားများကို နားလည်နိုင်စွမ်းသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများမှ အရင်းခံပါသည်။ ဒါတွေ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အတွက် အကျိုးကျေးဇူး
Artificial Intelligence ဟူသော ဝေါဟာရသည် တစ်ချိန်က သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်များတွင် အများဆုံးတွေ့ရှိရသော ဝေါဟာရဖြစ်ပြီး ယခုအခါ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုး၏ ကြီးထွားမှုကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့် လက်တွေ့ဖြစ်လာသည်။ နောက်တစ်ခု Move Strategy Consulting
လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ယူခြင်း- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့် ခြေလှမ်းများ
အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RL) သည် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသားများကဲ့သို့ပင် စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားမှတစ်ဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူသည်။
AI Hallucinations ၏အကြောင်းရင်းများ (နှင့်၎င်းတို့ကိုလျှော့ချရန်နည်းပညာများ)
AI မှော်ယောင်ချောက်ချားမှုများသည် AI မော်ဒယ်များ အထူးသဖြင့် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) သည် မှန်သော်လည်း မှားယွင်းနေသည် သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုမရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ပေးသည့် ဖြစ်ရပ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။
Clinical Validation ဆိုတာဘာလဲ။ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် သင်၏လမ်းညွှန်
ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာအသစ်ကို တီထွင်ထားသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ ဆရာဝန်များသည် ၎င်း၏အလားအလာအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေကြသည်။ သို့သော် ၎င်းကို ပုံမှန်စောင့်ရှောက်မှုအဖြစ် မပေါင်းစည်းမီ၊
ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI / တရားမျှတသော AI ၏အရေးကြီးမှုနှင့် ရှောင်ရန် ဘက်လိုက်မှုအမျိုးအစားများ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ ထွန်းကားလာသော နယ်ပယ်တွင်၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများနှင့် တရားမျှတမှုအပေါ် အာရုံစိုက်မှုသည် ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်ထက် ပိုသည်—၎င်းသည် အခြေခံလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
AI ဆေးမှတ်တမ်းများ အကျဉ်းချုပ်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဆေးမှတ်တမ်းများ တိုးတက်မှုသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုနှင့် အခွင့်အလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ အနုစိတ်တိုင်းကို တစ်ကမ္ဘာလုံးမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။
လက်တွေ့ဒေတာ နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် အခြားအရာများ
ဆေးရုံများနှင့် ဆေးခန်းများတွင် နှစ်စဉ် လူနာထောင်ပေါင်းများစွာ ကြုံတွေ့နေရပါသည်။ ဤသည်မှာ သီးသန့် သမားတော်များနှင့် သူနာပြု အများအပြား လိုအပ်ပါသည်။ ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုပေးဖို့ မမောမပန်း အလုပ်လုပ်ကြတယ်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာ- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
သုတေသီများသည် ဆေးအသစ်တစ်မျိုးကို တီထွင်နေသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ၎င်းတို့သည် စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်သော လူနာဒေတာ လိုအပ်သော်လည်း ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ပတ်သက်၍ သိသာထင်ရှားသော စိုးရိမ်မှုများ ရှိနေပါသည်။
De-Identification အတွက် HIPAA ကျွမ်းကျင်သူ ဆုံးဖြတ်ချက်
Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် လူနာဒေတာကို ကာကွယ်ရန်အတွက် စံသတ်မှတ်ထားသည်။ ဤအရာ၏ အရေးကြီးသောအချက်မှာ ကာကွယ်ထားသည်ကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း ဖြစ်သည်။
NLP ဖြင့် ကင်ဆာရောဂါသုတေသနကို ရှေ့ဆောင်ခြင်း- The Shaip Breakthrough
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ ကင်ဆာကို အောင်နိုင်ရေးအတွက် ဒေတာသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကဲ့သို့ အရေးကြီးပါသည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြီးမားသော ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အတွက် ဂုဏ်ယူပါသည်။
ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှိ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) စွမ်းအား- ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်း။
ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CT စကင်န်၊ X-rays နှင့် MRI ကဲ့သို့သော ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ အခြေအနေအမျိုးမျိုးကို ရောဂါရှာဖွေကုသရန်၊ သဘာဝဘာသာစကား
ကင်ဆာရောဂါဗေဒတွင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏ အခန်းကဏ္ဍ
ကင်ဆာသည် တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် အရေးပါသော ကျန်းမာရေးစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆဲလ်များ ကြီးထွားပြီး ထိန်းချုပ်မရသော နည်းလမ်းဖြင့် ပျံ့နှံ့သွားသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။ သေဆုံးရခြင်း၏ ဒုတိယအကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။
လူသားတုံ့ပြန်ချက်မှ ပြန်လည်အားဖြည့်မှု သင်ယူခြင်းအကြောင်း သင်သိလိုသမျှ
2023 တွင် ChatGPT ကဲ့သို့သော AI ကိရိယာများကို လက်ခံအသုံးပြုမှုတွင် အကြီးအကျယ် မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ ဤလှိုင်းလုံးကြီးသည် အသက်ဝင်သော စကားစစ်ထိုးပွဲတစ်ခုကို အစပြုခဲ့ပြီး လူများသည် AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ဆွေးနွေးနေကြသည်၊
မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းတွင် AI ၏စွမ်းအား
AI ကို ကားများအဖြစ် ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ ကမ္ဘာကြီးသည် ထူးထူးခြားခြား လမ်းဆုံလမ်းခွတွင် ရပ်တည်နေပါသည်။ AI ဖြင့် ရှုပ်ပွနေသောလမ်းပေါ်တွင် ကားမောင်းခြင်းကို စိတ်ကူးကြည့်လိုက်ပါ။
လုပ်ငန်းများတွင် စာသားမှ စကားပြောခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
Text-to-speech (TTS) နည်းပညာသည် ရေးထားသောစာသားကို စကားပြောစကားလုံးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် ဂိမ်းအပြောင်းအလဲဖြစ်လာပြီး တော်လှန်ခဲ့သည်။
ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်
ဒေတာမှတ်ချက်များအတွက် လမ်းညွှန်ချက်- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ Ultimate Buyers Guide 2024 Table of Index နိဒါန်း စက်သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။ ဘာဖြစ်သလဲ
ဒေတာ De-identification လမ်းညွှန်- စတင်သူတိုင်း သိထားရမည့်အရာများ (2024)
ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းသည့်ခေတ်တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများဆီသို့ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေကြသည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်မှုနှင့် ချောမွေ့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ယူဆောင်လာသော်လည်း၊
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI- အသုံးချမှုများ၊ အားသာချက်များ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အမြဲတစေ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တန်ဖိုးထားကာ အသက်များကို ကယ်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာများ တိုးတက်လာသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရဆဲဖြစ်သည်။
Responsible AI နှင့် Ethical AI အကြား ကွာခြားချက်
လျင်မြန်စွာတိုးတက်နေသောကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI စျေးကွက်သည် 1847 ခုနှစ်တွင်ဒေါ်လာ 2030 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်မျှော်လင့်ထားသည်။ AI သည်ကျွန်ုပ်တို့၏အသက်တာတွင်ဗဟိုအဆင့်ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှမည်ကဲ့သို့သောအမျိုးအစားကိုသိခြင်း၊
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
အသံဒေတာကို အိန္ဒိယဘာသာစကား ၈ မျိုးဖြင့် စုဆောင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် အသံသွင်းပါ။
ဘာသာစကား 3 မျိုးဖြင့် အိန္ဒိယဘာသာစကား မျိုးစုံဖြင့် စကားပြောနည်းပညာကို တည်ဆောက်ရန် စုဆောင်း၊ အပိုင်းပိုင်းနှင့် ကူးယူထားသော အသံဒေတာကို နာရီပေါင်း 8k ကျော် စုဆောင်း၊ အပိုင်းခွဲပြီး ကူးယူထားသည်။
ကားအတွင်း အသံဖြင့်ဖွင့်ထားသော စနစ်များအတွက် သော့စကားစု
သတ်မှတ်ထားသောအချိန်အတွင်း စပီကာ ၂၈၀၀ ထံမှ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဘာသာစကား ၁၂ ခုဖြင့် စုဆောင်းထားသော အဓိကစကားစုများ/ကုန်အမှတ်တံဆိပ် 200k+ သော့ချက်စကားစုများ။
Clinical NLP အတွက် Entity Recognition (NER) ဟု အမည်ပေးထားသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု API ၏နောက် version ကိုတည်ဆောက်ရန်လက်တွေ့ NLP ကိုလေ့ကျင့်ရန် / ဖွံ့ဖြိုးရန်အတွက်ကောင်းမွန်စွာမှတ်သားထားသည့်နှင့် Gold Standard လက်တွေ့စာသားအချက်အလက်။
Synthetic Healthcare စကားဝိုင်းများမှတစ်ဆင့် ဝန်းကျင်နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဖွင့်ပါ။
ASR အတွက် Synthetic Healthcare စကားဝိုင်းများ
လမ်းညွှန်ချက်လိုက်နာမှု မှတ်ချက်များမှတစ်ဆင့် ကြိုတင်ခွင့်ပြုချက်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို မြှင့်တင်ခြင်း။
တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုရှိသော လက်တွေ့လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို ချောမွေ့စေသည်။
NLP Model Innovation အတွက် လိုင်စင်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်
NLP နှင့် Data De-identification ကိုအသုံးပြု၍ ကင်ဆာရောဂါသုတေသနကို မြှင့်တင်ခြင်း။
8k အော်ဒီယိုနာရီ Automatic
မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု
ဖောက်သည်အား အိန္ဒိယဘာသာစကားများအတွက် ၎င်းတို့၏ Speech Technology မိန့်ခွန်းလမ်းပြမြေပုံဖြင့် ကူညီပေးရန်။
Image Recognition ကိုမြှင့်တင်ရန် Image Collection & Annotation
စမတ်ဖုန်းစီးရီးအသစ်အတွက်ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးရန်အရည်အသွေးမြင့်မားသောရုပ်ပုံဒေတာများကိုရင်းမြစ်ပြီးမှတ်သားထားပါသည်။
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။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်- ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ LLM
Google သို့မဟုတ် Alexa သည် သင့်အား 'ရယူပုံ' ကို အံ့အားသင့်စွာ ခေါင်းကုတ်ဖူးပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် လူသားလို့ထင်ရတဲ့ ကွန်ပြူတာဖန်တီးထားတဲ့ စာစီစာကုံးကို သင်ဖတ်ဖူးပါသလား။ မင်းတစ်ယောက်တည်းမဟုတ်ဘူး။ ကန့်လန့်ကာကို ပြန်ဆွဲထုတ်ပြီး လျှို့ဝှက်ချက်ကို ဖော်ထုတ်ရန် အချိန်တန်ပြီ- ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများ သို့မဟုတ် LLM များ။
eBook
AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက်
Social Media Today ၏ဖော်ပြချက်အရနေ့စဉ်နေ့တိုင်းထုတ်ယူနိုင်သည့်မယုံနိုင်လောက်အောင်အချက်အလက်ပမာဏမှာ ၂.၅ quintillion bytes ဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းသည်သင်တို့၏ algorithm ကိုလေ့ကျင့်ရန်ထိုက်တန်သည်ဟုမဆိုလိုပါ။ အချို့ဒေတာများသည်မပြည့်စုံပါ၊ အချို့သည်အရည်အသွေးနိမ့်ပြီးအချို့သည်တိကျသောတိကျမှုမရှိသောကြောင့်ဤမှားယွင်းသောသတင်းအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်းသည်သင်၏ (စျေးကြီးသော) AI ဒေတာဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏တူညီသောစရိုက်များကိုဖြစ်ပေါ်စေလိမ့်မည်။
Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို အားကောင်းစေခြင်း- ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းကို တော်လှန်ခြင်း။
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် သိသာထင်ရှားသော ခြေလှမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ Generative AI၊ AI ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အသုံးချမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် အမျိုးအစားများ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် AI မော်ဒယ်များကို လိုအပ်သောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာများပေးဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။
ကျင့်ဝတ်နှင့် ဘက်လိုက်မှု- စံပြအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် လူသား-AI ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ စိန်ခေါ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်း
Artificial Intelligence (AI) ၏ အသွင်ပြောင်းစွမ်းအားကို အသုံးချရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် နည်းပညာအသိုက်အဝန်းသည် အရေးကြီးသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ကို ရင်ဆိုင်နေရသည်- ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိစေရန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်စေရန်၊
လူ့ထိတွေ့မှု- ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် AI ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ခြင်း။
လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲတိုးတက်နေသော ဥာဏ်ရည်တု (AI) ကမ္ဘာတွင်၊ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မှုရှာဖွေမှုသည် လူသား၏ကြိုးစားအားထုတ်မှုမျှသာ မဟုတ်တော့ပါ။ ယနေ့ခေတ် AI နည်းပညာများ ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်လာပါပြီ။
ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဖြင့် ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို တိုးမြှင့်ခြင်း- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ
ယနေ့အသုံးပြုသူများသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာဖြင့် နစ်မြုပ်နေပြီး ၎င်းတို့လိုအပ်သော အချက်အလက်ကို ရှာဖွေရာတွင် ရှုပ်ထွေးစေသည်။ ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှုသည် အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုကို တိုင်းတာသည်။
ကွာဟမှုကို ပေါင်းကူးခြင်း- AI စံပြအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် လူသား၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
နိဒါန်း ဥာဏ်ရည်တု (AI) သည် ကျွန်ုပ်တို့ဘဝ၏ ကဏ္ဍတိုင်းကို ပုံဖော်ပေးသည့် ခေတ်တွင်၊ လူသား၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်ကို AI စံပြအကဲဖြတ်မှုအဖြစ် ပေါင်းစပ်မှု ပေါ်ပေါက်လာသည်။
Machine Learning ပရောဂျက်များအတွက် အကောင်းဆုံး ပွင့်လင်းရင်းမြစ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ
ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်သည် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးချနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည့် နေ့စဉ်နေ့တိုင်း ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ အများအပြားကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။
AI တွင် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ လမ်းညွှန်ခြင်း- လိုက်နာမှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် မဟာဗျူဟာများ
နိဒါန်း ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင် OpenAI ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာအတွက် မကျေနပ်နိုင်သော လိုအပ်ချက်ကို တင်းကြပ်စွာ ချိန်ညှိရာတွင် သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပါသည်။
Intelligent Character Recognition (ICR) ဖြင့် ဒေတာ၏အနာဂတ်
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်ပင် လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသော မှတ်စုများသည် အထူးဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ Intelligent Character Recognition (ICR) သည် analog နှင့် digital ပိုင်းခြားမှုကို ပေါင်းကူးစေပြီး လက်ရေးစာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရောဂါရှာဖွေရေးအပေါ် NLP ၏သက်ရောက်မှု
Natural Language Processing (NLP) သည် နည်းပညာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ပုံကို ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ကြီးမားသော အချက်အလက် အလားအလာကို ဖွင့်ရန် လူသားဘာသာစကားကို လုပ်ဆောင်သည်။ နည်းပညာသည် တူညီသော အလားအလာရှိသည်။
သင်၏ AI မော်ဒယ်အတွက် မှန်ကန်သော စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုဒေတာအတွဲကို ရွေးချယ်ခြင်း။
Siri သို့မဟုတ် Alexa နှင့် အပြန်အလှန် ဆက်ဆံပုံကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏စကားများကို နားလည်နိုင်စွမ်းသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများမှ အရင်းခံပါသည်။ ဒါတွေ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အတွက် အကျိုးကျေးဇူး
Artificial Intelligence ဟူသော ဝေါဟာရသည် တစ်ချိန်က သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်များတွင် အများဆုံးတွေ့ရှိရသော ဝေါဟာရဖြစ်ပြီး ယခုအခါ လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုး၏ ကြီးထွားမှုကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့် လက်တွေ့ဖြစ်လာသည်။ နောက်တစ်ခု Move Strategy Consulting
လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ယူခြင်း- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့် ခြေလှမ်းများ
အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RL) သည် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသားများကဲ့သို့ပင် စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားမှတစ်ဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူသည်။
AI Hallucinations ၏အကြောင်းရင်းများ (နှင့်၎င်းတို့ကိုလျှော့ချရန်နည်းပညာများ)
AI မှော်ယောင်ချောက်ချားမှုများသည် AI မော်ဒယ်များ အထူးသဖြင့် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) သည် မှန်သော်လည်း မှားယွင်းနေသည် သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုမရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ပေးသည့် ဖြစ်ရပ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။
Clinical Validation ဆိုတာဘာလဲ။ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် သင်၏လမ်းညွှန်
ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာအသစ်ကို တီထွင်ထားသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ ဆရာဝန်များသည် ၎င်း၏အလားအလာအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေကြသည်။ သို့သော် ၎င်းကို ပုံမှန်စောင့်ရှောက်မှုအဖြစ် မပေါင်းစည်းမီ၊
ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI / တရားမျှတသော AI ၏အရေးကြီးမှုနှင့် ရှောင်ရန် ဘက်လိုက်မှုအမျိုးအစားများ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ ထွန်းကားလာသော နယ်ပယ်တွင်၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများနှင့် တရားမျှတမှုအပေါ် အာရုံစိုက်မှုသည် ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်ထက် ပိုသည်—၎င်းသည် အခြေခံလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
AI ဆေးမှတ်တမ်းများ အကျဉ်းချုပ်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဆေးမှတ်တမ်းများ တိုးတက်မှုသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုနှင့် အခွင့်အလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ အနုစိတ်တိုင်းကို တစ်ကမ္ဘာလုံးမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။
လက်တွေ့ဒေတာ နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် အခြားအရာများ
ဆေးရုံများနှင့် ဆေးခန်းများတွင် နှစ်စဉ် လူနာထောင်ပေါင်းများစွာ ကြုံတွေ့နေရပါသည်။ ဤသည်မှာ သီးသန့် သမားတော်များနှင့် သူနာပြု အများအပြား လိုအပ်ပါသည်။ ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုပေးဖို့ မမောမပန်း အလုပ်လုပ်ကြတယ်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာ- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
သုတေသီများသည် ဆေးအသစ်တစ်မျိုးကို တီထွင်နေသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ၎င်းတို့သည် စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်သော လူနာဒေတာ လိုအပ်သော်လည်း ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ပတ်သက်၍ သိသာထင်ရှားသော စိုးရိမ်မှုများ ရှိနေပါသည်။
De-Identification အတွက် HIPAA ကျွမ်းကျင်သူ ဆုံးဖြတ်ချက်
Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် လူနာဒေတာကို ကာကွယ်ရန်အတွက် စံသတ်မှတ်ထားသည်။ ဤအရာ၏ အရေးကြီးသောအချက်မှာ ကာကွယ်ထားသည်ကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း ဖြစ်သည်။
NLP ဖြင့် ကင်ဆာရောဂါသုတေသနကို ရှေ့ဆောင်ခြင်း- The Shaip Breakthrough
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ ကင်ဆာကို အောင်နိုင်ရေးအတွက် ဒေတာသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကဲ့သို့ အရေးကြီးပါသည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြီးမားသော ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အတွက် ဂုဏ်ယူပါသည်။
ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှိ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) စွမ်းအား- ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်း။
ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CT စကင်န်၊ X-rays နှင့် MRI ကဲ့သို့သော ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ အခြေအနေအမျိုးမျိုးကို ရောဂါရှာဖွေကုသရန်၊ သဘာဝဘာသာစကား
ကင်ဆာရောဂါဗေဒတွင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ၏ အခန်းကဏ္ဍ
ကင်ဆာသည် တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် အရေးပါသော ကျန်းမာရေးစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆဲလ်များ ကြီးထွားပြီး ထိန်းချုပ်မရသော နည်းလမ်းဖြင့် ပျံ့နှံ့သွားသောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။ သေဆုံးရခြင်း၏ ဒုတိယအကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။
လူသားတုံ့ပြန်ချက်မှ ပြန်လည်အားဖြည့်မှု သင်ယူခြင်းအကြောင်း သင်သိလိုသမျှ
2023 တွင် ChatGPT ကဲ့သို့သော AI ကိရိယာများကို လက်ခံအသုံးပြုမှုတွင် အကြီးအကျယ် မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ ဤလှိုင်းလုံးကြီးသည် အသက်ဝင်သော စကားစစ်ထိုးပွဲတစ်ခုကို အစပြုခဲ့ပြီး လူများသည် AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ဆွေးနွေးနေကြသည်၊
မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းတွင် AI ၏စွမ်းအား
AI ကို ကားများအဖြစ် ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ ကမ္ဘာကြီးသည် ထူးထူးခြားခြား လမ်းဆုံလမ်းခွတွင် ရပ်တည်နေပါသည်။ AI ဖြင့် ရှုပ်ပွနေသောလမ်းပေါ်တွင် ကားမောင်းခြင်းကို စိတ်ကူးကြည့်လိုက်ပါ။
လုပ်ငန်းများတွင် စာသားမှ စကားပြောခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
Text-to-speech (TTS) နည်းပညာသည် ရေးထားသောစာသားကို စကားပြောစကားလုံးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် ဂိမ်းအပြောင်းအလဲဖြစ်လာပြီး တော်လှန်ခဲ့သည်။
ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်
ဒေတာမှတ်ချက်များအတွက် လမ်းညွှန်ချက်- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ Ultimate Buyers Guide 2024 Table of Index နိဒါန်း စက်သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။ ဘာဖြစ်သလဲ
ဒေတာ De-identification လမ်းညွှန်- စတင်သူတိုင်း သိထားရမည့်အရာများ (2024)
ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းသည့်ခေတ်တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများဆီသို့ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေကြသည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်မှုနှင့် ချောမွေ့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ယူဆောင်လာသော်လည်း၊
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI- အသုံးချမှုများ၊ အားသာချက်များ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အမြဲတစေ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တန်ဖိုးထားကာ အသက်များကို ကယ်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာများ တိုးတက်လာသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရဆဲဖြစ်သည်။
Responsible AI နှင့် Ethical AI အကြား ကွာခြားချက်
လျင်မြန်စွာတိုးတက်နေသောကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI စျေးကွက်သည် 1847 ခုနှစ်တွင်ဒေါ်လာ 2030 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်မျှော်လင့်ထားသည်။ AI သည်ကျွန်ုပ်တို့၏အသက်တာတွင်ဗဟိုအဆင့်ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှမည်ကဲ့သို့သောအမျိုးအစားကိုသိခြင်း၊
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။