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
အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု / မိန့်ခွန်းမှ စာသားသို့ အတိတ်၊ ပစ္စုပ္ပန်နှင့် အနာဂတ်
အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ASR) သည် ဝေးကွာလာပြီ။ ဟိုးရှေးရှေးတုန်းက တီထွင်ခဲ့ပေမဲ့ ဘယ်သူကမှ မသုံးဖူးပါဘူး။ သို့သော် အချိန်နှင့်
အလိုအလျောက်နံပါတ်ပြားအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ANPR) – ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
နည်းပညာ၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည် လူသားများ၏ ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရန် အသုံးဝင်သော စက်ကိရိယာများစွာ၏ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ Automatic Number Plate Recognition အစရှိတဲ့ နည်းပညာတစ်မျိုးဖြစ်ခြင်း၊
ဤအရာများသည် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိပ်တန်းမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (FAQs) များဖြစ်သည်။
ML အင်ဂျင်နီယာတိုင်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျသော AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်လိုကြသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ အချိန်၏ 80% နီးပါးကို တံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို မြှင့်တင်ခြင်းတို့ကို သုံးစွဲကြသည်။ အဲဒါ
Siri နဲ့ Alexa က မင်းပြောနေတာကို ဘယ်လိုနားလည်လဲ။
Voice assistant များသည် အနီးဆုံး စားသောက်ဆိုင် သို့မဟုတ် အတိုဆုံး လမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေရန် သင့်တောင်းဆိုချက်များကို တုံ့ပြန်သည့် အေးမြသော အမျိုးသမီး အသံများ ဖြစ်နိုင်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုများ
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းစျေးကွက်သည် 1.8 ခုနှစ်တွင် $2021 ဘီလီယံမှ 4.3 ခုနှစ်တွင် $2026 ဘီလီယံအထိ တိုးမြှင့်ရန် မျှော်မှန်းထားပြီး CAGR ဖြင့် ကြီးထွားလာမည်ဖြစ်သည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် AI ၏ကမ္ဘာကြီးတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍ- အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အသုံးပြုမှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
ရေနံအသစ်ဖြစ်သည်ဟူသော ဒေတာ၏ နောက်ဆုံးဆိုရိုးစကားမှာ အမှန်ဖြစ်ပြီး သင်၏ပုံမှန်လောင်စာများကဲ့သို့ပင် သွားလာရန်ခက်ခဲလာသည်။ ဒါတောင်၊
အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်းအတွက် လိုအပ်သောလမ်းညွှန် - အရေးကြီးမှု၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေပြီး ဤပလပ်ဖောင်းကို အခြားအရာများနှင့် ကွဲပြားစေသည့် အထောက်အကူတစ်ခုသည် သုံးစွဲသူမှဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဝဘ်ဆိုဒ်များ ရှိသော်လည်း၊
စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်
Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2022 Intro Types အားသာချက်များ Data Challenges ဒေတာအမျိုးအစားများ၏ Pros & Cons များကို Cases လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုပါ
In-House သို့မဟုတ် Outsourced Data Annotation - ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI ရလဒ်များကို မည်သည့်အရာကပေးသနည်း။
2020 ခုနှစ်တွင် စက္ကန့်တိုင်း ဒေတာ 1.7 MB ကို လူများက ဖန်တီးခဲ့သည်။ ထိုနှစ်တွင်ပင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာဘိုက် ၂.၅ သန်းနီးပါးကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။
Human-in-the-Loop Approach သည် ML Model Performance ကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ပြီးပြည့်စုံသည်မဟုတ်ပါ - လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုများနှင့်အတူ အချိန်နှင့်အမျှ ပြီးပြည့်စုံသွားပါသည်။ ML algorithm တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စုတွင် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍ
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အံ့မခန်းတိုးတက်မှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို တော်လှန်ခဲ့သည်။ 2016 ခုနှစ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ AI အတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စျေးကွက်သည် ပတ်သက်ခဲ့သည်။
အသံ/မိန့်ခွန်း မှတ်ချက်ဆိုသည်မှာ ဥပမာအားဖြင့် အဘယ်နည်း
ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး Alexa (သို့မဟုတ် အခြားသော အသံအကူ) အဖွင့်မေးခွန်းအချို့ကို မေးပြီးပါပြီ။ Alexa၊ အနီးဆုံး ပီဇာဆိုင် ဖွင့်ပါသလား။ Alexa သည် ကျွန်ုပ်တည်နေရာရှိ စားသောက်ဆိုင်ဖြစ်သည်။
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။
Optical Character Recognition (OCR) ဆိုတာဘာလဲ- ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်များ
Optical Character Recognition သည် ကျွန်ုပ်တို့အများစုအတွက် ပြင်းထန်ပြီး ထူးထူးခြားခြားဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာကို ကျွန်ုပ်တို့မကြာခဏအသုံးပြုနေပါသည်။ ဒါကို ကျွန်တော်တို့ သုံးပါတယ်။
DDS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါပုံ DDS ဟူသည် အဘယ်နည်း
လွှမ်းမိုးမှုအောက်တွင် မောင်းနှင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကားမောင်းနေစဉ် စာပို့ခြင်း၏ အန္တရာယ်များကို လူတိုင်းသိသည်။ သို့သော် ငိုက်မျဉ်း၍ ကားမောင်းခြင်းကို အာရုံစူးစိုက်မှု သိပ်မရှိပါ။ ၌
ADAS ဆိုတာဘာလဲ။ ADAS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါမှု
ယာဉ်နှင့်ပတ်သက်သော မတော်တဆမှုအများစုသည် လူ၏အမှားကြောင့် ဖြစ်တတ်ပါသည်။ ယာဉ်မတော်တဆမှုအားလုံးကို သင်မတားဆီးနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့ထဲမှ သိသိသာသာကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။
အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို လောင်စာဆီပေးသည်။
ပြီးခဲ့သောဆယ်စုနှစ် သို့မဟုတ် ယင်းထက်နည်းသောကာလတွင်၊ သင်တွေ့ဆုံခဲ့သော ကားထုတ်လုပ်သူတိုင်းသည် စျေးကွက်ကိုလွှမ်းမိုးမည့် မောင်းသူမဲ့ကားများ၏ အလားအလာအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေပါသည်။ အနည်းအကျဉ်းရှိနေစဉ်
6 မိန့်ခွန်းဒေတာစုဆောင်းခြင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် သက်သေပြထားသောနည်းလမ်းများ
ဖောက်သည် အမျိုးအစားများစွာ ရှိသည် - အချို့သူတို့၏ စကားအပြောအဆိုဒေတာကို မည်သို့ဖွဲ့စည်းသင့်သည်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သိကြပြီး အချို့မှာ ပို၍
မော်တော်ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းခြင်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ရွှေစံနှုန်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှု
Artificial Intelligence သည် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုနှင့် ဆန်းပြားမှုကို နယ်ပယ်များစွာသို့ ဖြန့်ကြက်ထားပြီး၊ ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာ၏ ဆန်းသစ်သောအသုံးချမှုတစ်ခုသည် ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဧရာဝတီမြစ်ရေ
Healthcare Data Labeling Company ကို မငှားရမ်းခင် မေးသင့်တဲ့ မေးခွန်း ၅ ခု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍရှိ ဉာဏ်ရည်တုအတွက် ကမ္ဘာ့စျေးကွက်သည် 1.426 ခုနှစ်တွင် $2017 ဘီလီယံမှ 28.04 ခုနှစ်တွင် $2025 သို့ မြင့်တက်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းရပါသည်။
Conversational AI တွင် ဘုံဒေတာစိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့လျော့ပါးမည်နည်း။
Alexa၊ Siri နှင့် Google Home ကဲ့သို့သော Conversational AI အပလီကေးရှင်းများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်ထားပါသည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Speech Recognition Training Data – အမျိုးအစားများ၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အပလီကေးရှင်းများ
အကယ်၍ သင်သည် Siri၊ Alexa၊ Cortana၊ Amazon Echo သို့မဟုတ် အခြားအရာများကို သင့်နေ့စဉ်ဘဝ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုပါက၊ Speech recognition ဖြစ်လာသည်ကို သင်လက်ခံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ပြင်ဆင်နည်း
ကုဒ်တစ်ခုပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ် တီထွင်ဖန်တီးမှုကဲ့သို့ပင်၊ အလုပ်လုပ်သော ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာ လိုအပ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် တိကျစွာ တံဆိပ်ကပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
AI ပရောဂျက်တစ်ခုအတွက် သင်လိုအပ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အကောင်းဆုံးပမာဏမှာ မည်မျှရှိသနည်း။
အလုပ်လုပ်သော AI မော်ဒယ်သည် ခိုင်မာသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ နှင့် တက်ကြွသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ကြွယ်ဝပြီး အသေးစိတ်သော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများ လက်ထဲတွင်မရှိလျှင် ၎င်းသည် သေချာပေါက်မဟုတ်ပါ။
Machine Learning အတွက် မှတ်ချက်ပေးခြင်းနှင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်း ဗီဒီယိုများအတွက် ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်
Machine Learning Intro အတွက် Video Annotating & Labeling အတွက် ပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်ချက် Video Annotation ဆိုတာ ဘာလဲ? ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက် ဗီဒီယိုနှင့် ရုပ်ပုံ မှတ်ချက်ပေးခြင်း အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာ အမျိုးအစားများ
စကားဝိုင်း AI 2022 ၏ပြည်နယ်
စကားစမြည်ပြောဆိုဆက်သွယ်မှု AI ဆိုတာဘာလဲ။ တကယ့်လူတွေ၊ ဒီဂျစ်တယ်နှင့်တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်မှုများမှတဆင့်စကားပြောဆိုမှုအတွေ့အကြုံကိုရရှိနိုင်မည့်အစီအစဉ်နှင့်အသိဥာဏ်ရှိသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) – အယူအဆ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အသုံးချမှုများ
စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။
ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် Facial Recognition Models များဖန်တီးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပုံ
လူသားများသည် မျက်နှာများကို မှတ်မိခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် အမူအရာနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို သဘာဝကျကျ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် 380ms အတွင်း ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ရင်းနှီးသော မျက်နှာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည်ဟု သုတေသနက ဆိုသည်။
Shaip သည် သင်၏ AI မော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အာမခံပါသည်။
မည်သည့် AI မော်ဒယ်၏ အောင်မြင်မှုသည် စနစ်ထဲသို့ ပေးပို့သော ဒေတာအရည်အသွေးအပေါ် မူတည်သည်။ ML စနစ်များသည် ဒေတာအမြောက်အမြားပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော်လည်း၊
Data Collection ဆိုတာ ဘာလဲ Beginner တစ်ယောက် သိထားသင့်တဲ့အရာအားလုံး
ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး #AI/ #ML မော်ဒယ်များသည် နေရာတိုင်းတွင် ရှိနေသည်၊ ဖြစ်ပါစေ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များ၊ တက်ကြွသော ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊
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။
Clinical NLP အတွက် Entity Recognition (NER) ဟု အမည်ပေးထားသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု API ၏နောက် version ကိုတည်ဆောက်ရန်လက်တွေ့ NLP ကိုလေ့ကျင့်ရန် / ဖွံ့ဖြိုးရန်အတွက်ကောင်းမွန်စွာမှတ်သားထားသည့်နှင့် Gold Standard လက်တွေ့စာသားအချက်အလက်။
Image Recognition ကိုမြှင့်တင်ရန် Image Collection & Annotation
စမတ်ဖုန်းစီးရီးအသစ်အတွက်ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးရန်အရည်အသွေးမြင့်မားသောရုပ်ပုံဒေတာများကိုရင်းမြစ်ပြီးမှတ်သားထားပါသည်။
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။
အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု / မိန့်ခွန်းမှ စာသားသို့ အတိတ်၊ ပစ္စုပ္ပန်နှင့် အနာဂတ်
အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ASR) သည် ဝေးကွာလာပြီ။ ဟိုးရှေးရှေးတုန်းက တီထွင်ခဲ့ပေမဲ့ ဘယ်သူကမှ မသုံးဖူးပါဘူး။ သို့သော် အချိန်နှင့်
အလိုအလျောက်နံပါတ်ပြားအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ANPR) – ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
နည်းပညာ၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည် လူသားများ၏ ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရန် အသုံးဝင်သော စက်ကိရိယာများစွာ၏ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ Automatic Number Plate Recognition အစရှိတဲ့ နည်းပညာတစ်မျိုးဖြစ်ခြင်း၊
ဤအရာများသည် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိပ်တန်းမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (FAQs) များဖြစ်သည်။
ML အင်ဂျင်နီယာတိုင်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျသော AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်လိုကြသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ အချိန်၏ 80% နီးပါးကို တံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် ဒေတာကို မြှင့်တင်ခြင်းတို့ကို သုံးစွဲကြသည်။ အဲဒါ
Siri နဲ့ Alexa က မင်းပြောနေတာကို ဘယ်လိုနားလည်လဲ။
Voice assistant များသည် အနီးဆုံး စားသောက်ဆိုင် သို့မဟုတ် အတိုဆုံး လမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေရန် သင့်တောင်းဆိုချက်များကို တုံ့ပြန်သည့် အေးမြသော အမျိုးသမီး အသံများ ဖြစ်နိုင်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုများ
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းစျေးကွက်သည် 1.8 ခုနှစ်တွင် $2021 ဘီလီယံမှ 4.3 ခုနှစ်တွင် $2026 ဘီလီယံအထိ တိုးမြှင့်ရန် မျှော်မှန်းထားပြီး CAGR ဖြင့် ကြီးထွားလာမည်ဖြစ်သည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် AI ၏ကမ္ဘာကြီးတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍ- အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အသုံးပြုမှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
ရေနံအသစ်ဖြစ်သည်ဟူသော ဒေတာ၏ နောက်ဆုံးဆိုရိုးစကားမှာ အမှန်ဖြစ်ပြီး သင်၏ပုံမှန်လောင်စာများကဲ့သို့ပင် သွားလာရန်ခက်ခဲလာသည်။ ဒါတောင်၊
အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်းအတွက် လိုအပ်သောလမ်းညွှန် - အရေးကြီးမှု၊ အမျိုးအစားများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသည် အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေပြီး ဤပလပ်ဖောင်းကို အခြားအရာများနှင့် ကွဲပြားစေသည့် အထောက်အကူတစ်ခုသည် သုံးစွဲသူမှဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဝဘ်ဆိုဒ်များ ရှိသော်လည်း၊
စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်
Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2022 Intro Types အားသာချက်များ Data Challenges ဒေတာအမျိုးအစားများ၏ Pros & Cons များကို Cases လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုပါ
In-House သို့မဟုတ် Outsourced Data Annotation - ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI ရလဒ်များကို မည်သည့်အရာကပေးသနည်း။
2020 ခုနှစ်တွင် စက္ကန့်တိုင်း ဒေတာ 1.7 MB ကို လူများက ဖန်တီးခဲ့သည်။ ထိုနှစ်တွင်ပင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာဘိုက် ၂.၅ သန်းနီးပါးကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။
Human-in-the-Loop Approach သည် ML Model Performance ကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးသနည်း။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ပြီးပြည့်စုံသည်မဟုတ်ပါ - လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုများနှင့်အတူ အချိန်နှင့်အမျှ ပြီးပြည့်စုံသွားပါသည်။ ML algorithm တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စုတွင် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍ
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အံ့မခန်းတိုးတက်မှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို တော်လှန်ခဲ့သည်။ 2016 ခုနှစ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ AI အတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စျေးကွက်သည် ပတ်သက်ခဲ့သည်။
အသံ/မိန့်ခွန်း မှတ်ချက်ဆိုသည်မှာ ဥပမာအားဖြင့် အဘယ်နည်း
ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး Alexa (သို့မဟုတ် အခြားသော အသံအကူ) အဖွင့်မေးခွန်းအချို့ကို မေးပြီးပါပြီ။ Alexa၊ အနီးဆုံး ပီဇာဆိုင် ဖွင့်ပါသလား။ Alexa သည် ကျွန်ုပ်တည်နေရာရှိ စားသောက်ဆိုင်ဖြစ်သည်။
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။
Optical Character Recognition (OCR) ဆိုတာဘာလဲ- ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်များ
Optical Character Recognition သည် ကျွန်ုပ်တို့အများစုအတွက် ပြင်းထန်ပြီး ထူးထူးခြားခြားဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာကို ကျွန်ုပ်တို့မကြာခဏအသုံးပြုနေပါသည်။ ဒါကို ကျွန်တော်တို့ သုံးပါတယ်။
DDS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါပုံ DDS ဟူသည် အဘယ်နည်း
လွှမ်းမိုးမှုအောက်တွင် မောင်းနှင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကားမောင်းနေစဉ် စာပို့ခြင်း၏ အန္တရာယ်များကို လူတိုင်းသိသည်။ သို့သော် ငိုက်မျဉ်း၍ ကားမောင်းခြင်းကို အာရုံစူးစိုက်မှု သိပ်မရှိပါ။ ၌
ADAS ဆိုတာဘာလဲ။ ADAS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါမှု
ယာဉ်နှင့်ပတ်သက်သော မတော်တဆမှုအများစုသည် လူ၏အမှားကြောင့် ဖြစ်တတ်ပါသည်။ ယာဉ်မတော်တဆမှုအားလုံးကို သင်မတားဆီးနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့ထဲမှ သိသိသာသာကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။
အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို လောင်စာဆီပေးသည်။
ပြီးခဲ့သောဆယ်စုနှစ် သို့မဟုတ် ယင်းထက်နည်းသောကာလတွင်၊ သင်တွေ့ဆုံခဲ့သော ကားထုတ်လုပ်သူတိုင်းသည် စျေးကွက်ကိုလွှမ်းမိုးမည့် မောင်းသူမဲ့ကားများ၏ အလားအလာအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေပါသည်။ အနည်းအကျဉ်းရှိနေစဉ်
6 မိန့်ခွန်းဒေတာစုဆောင်းခြင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် သက်သေပြထားသောနည်းလမ်းများ
ဖောက်သည် အမျိုးအစားများစွာ ရှိသည် - အချို့သူတို့၏ စကားအပြောအဆိုဒေတာကို မည်သို့ဖွဲ့စည်းသင့်သည်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သိကြပြီး အချို့မှာ ပို၍
မော်တော်ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းခြင်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ရွှေစံနှုန်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှု
Artificial Intelligence သည် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုနှင့် ဆန်းပြားမှုကို နယ်ပယ်များစွာသို့ ဖြန့်ကြက်ထားပြီး၊ ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာ၏ ဆန်းသစ်သောအသုံးချမှုတစ်ခုသည် ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဧရာဝတီမြစ်ရေ
Healthcare Data Labeling Company ကို မငှားရမ်းခင် မေးသင့်တဲ့ မေးခွန်း ၅ ခု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍရှိ ဉာဏ်ရည်တုအတွက် ကမ္ဘာ့စျေးကွက်သည် 1.426 ခုနှစ်တွင် $2017 ဘီလီယံမှ 28.04 ခုနှစ်တွင် $2025 သို့ မြင့်တက်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းရပါသည်။
Conversational AI တွင် ဘုံဒေတာစိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့လျော့ပါးမည်နည်း။
Alexa၊ Siri နှင့် Google Home ကဲ့သို့သော Conversational AI အပလီကေးရှင်းများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်ထားပါသည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Speech Recognition Training Data – အမျိုးအစားများ၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အပလီကေးရှင်းများ
အကယ်၍ သင်သည် Siri၊ Alexa၊ Cortana၊ Amazon Echo သို့မဟုတ် အခြားအရာများကို သင့်နေ့စဉ်ဘဝ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုပါက၊ Speech recognition ဖြစ်လာသည်ကို သင်လက်ခံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ပြင်ဆင်နည်း
ကုဒ်တစ်ခုပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ် တီထွင်ဖန်တီးမှုကဲ့သို့ပင်၊ အလုပ်လုပ်သော ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာ လိုအပ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် တိကျစွာ တံဆိပ်ကပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
AI ပရောဂျက်တစ်ခုအတွက် သင်လိုအပ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အကောင်းဆုံးပမာဏမှာ မည်မျှရှိသနည်း။
အလုပ်လုပ်သော AI မော်ဒယ်သည် ခိုင်မာသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ နှင့် တက်ကြွသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ကြွယ်ဝပြီး အသေးစိတ်သော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများ လက်ထဲတွင်မရှိလျှင် ၎င်းသည် သေချာပေါက်မဟုတ်ပါ။
Machine Learning အတွက် မှတ်ချက်ပေးခြင်းနှင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်း ဗီဒီယိုများအတွက် ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်
Machine Learning Intro အတွက် Video Annotating & Labeling အတွက် ပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်ချက် Video Annotation ဆိုတာ ဘာလဲ? ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ချက် ဗီဒီယိုနှင့် ရုပ်ပုံ မှတ်ချက်ပေးခြင်း အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာ အမျိုးအစားများ
စကားဝိုင်း AI 2022 ၏ပြည်နယ်
စကားစမြည်ပြောဆိုဆက်သွယ်မှု AI ဆိုတာဘာလဲ။ တကယ့်လူတွေ၊ ဒီဂျစ်တယ်နှင့်တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်မှုများမှတဆင့်စကားပြောဆိုမှုအတွေ့အကြုံကိုရရှိနိုင်မည့်အစီအစဉ်နှင့်အသိဥာဏ်ရှိသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) – အယူအဆ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အသုံးချမှုများ
စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။
ဒေတာစုဆောင်းမှုသည် Facial Recognition Models များဖန်တီးရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပုံ
လူသားများသည် မျက်နှာများကို မှတ်မိခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် အမူအရာနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို သဘာဝကျကျ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် 380ms အတွင်း ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ရင်းနှီးသော မျက်နှာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည်ဟု သုတေသနက ဆိုသည်။
Shaip သည် သင်၏ AI မော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အာမခံပါသည်။
မည်သည့် AI မော်ဒယ်၏ အောင်မြင်မှုသည် စနစ်ထဲသို့ ပေးပို့သော ဒေတာအရည်အသွေးအပေါ် မူတည်သည်။ ML စနစ်များသည် ဒေတာအမြောက်အမြားပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော်လည်း၊
Data Collection ဆိုတာ ဘာလဲ Beginner တစ်ယောက် သိထားသင့်တဲ့အရာအားလုံး
ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး #AI/ #ML မော်ဒယ်များသည် နေရာတိုင်းတွင် ရှိနေသည်၊ ဖြစ်ပါစေ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များ၊ တက်ကြွသော ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊
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။