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။
စကားဝိုင်း AI စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက်များ- ဒေတာဘက်လိုက်မှုမှ ဘာသာစကားမျိုးစုံ ဒေတာအတွဲများအထိ
ယနေ့ခေတ်တွင် လျင်မြန်သော၊ နည်းပညာဖြင့်မောင်းနှင်သောကမ္ဘာတွင် Alexa၊ Siri နှင့် Google Home ကဲ့သို့သော စကားဝိုင်းဆိုင်ရာ AI အပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အလုပ်များကို ရိုးရှင်းစေပြီး ပံ့ပိုးပေးသည်။
AI မော်ဒယ်များနှင့် ကျင့်ဝတ်ဒေတာ- စက်သင်ယူခြင်းတွင် ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ခြင်း။
ဥာဏ်ရည်တု၏ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲတိုးတက်နေသော အခင်းအကျင်းတွင် အခြေခံအမှန်တရားတစ်ခုသည် အမြဲမပြတ်ရှိနေသည်- သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ကျင့်ဝတ်များသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုက်ရိုက်ဆုံးဖြတ်သည်
သင့်လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော AI Data Collection ကုမ္ပဏီကို မည်သို့ရွေးချယ်မည်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် Machine Learning (ML) တို့သည် ခေတ်မီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ကျောရိုးဖြစ်လာသည်။ နောက်ခံလုပ်ဆောင်ချက်များကို ချောမွေ့စေပြီး အလုပ်အသွားအလာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ စိတ်ကြိုက်အသုံးပြုသူ ဖန်တီးခြင်းအထိ
Open-Source ဒေတာများ၏ ဖုံးကွယ်ထားသော အန္တရာယ်များ- သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာကို ပြန်လည်စဉ်းစားရန် အချိန်တန်ပြီ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင်၊ open-source data များ၏ ဆွဲဆောင်မှုမှာ ငြင်းမရပေ။ ၎င်း၏သုံးစွဲနိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုတို့က ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
သုတေသနနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် သင်လိုအပ်သော ထိပ်တန်းကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများ
ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို machine learning (ML) ဖြင့် တိုးမြှင့်လုပ်ဆောင်လာပါသည်။ ရောဂါများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းမှသည် ရောဂါရှာဖွေရေး မြှင့်တင်ခြင်းအထိ၊ ML သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရလဒ်များကို ပြောင်းလဲစေသည်။ သို့သော် ML တိုင်း၊
End-to-End Training Data Service Providers က မင်းရဲ့ AI ပရောဂျက်တွေကို ဘယ်လိုပြောင်းမလဲ။
လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော Artificial Intelligence (AI) တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများအားလုံးကို တည်ဆောက်ထားသည့် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ အရည်အသွေးမြင့်၊ ကောင်းမွန်စွာဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများ မပါလျှင်ပင်
Human-in-the-Loop- လူသားကျွမ်းကျင်မှုသည် Generative AI ကို မည်ကဲ့သို့တိုးတက်စေသနည်း။
Generative AI သည် အကြောင်းအရာဖန်တီးမှု၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ သို့သော် လူသား၏ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ၊ ဤစနစ်များသည် အမှားအယွင်းများ၊ ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် ကျင့်ဝတ်မဲ့သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဝင်ပါ။
AI ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်နည်းနှင့် မော်ဒယ်တိကျမှုကို မြှင့်တင်နည်း
Artificial Intelligence (AI) သည် အနာဂတ်စိတ်ကူးယဉ်အယူအဆမှ ခေတ်သစ်လူနေမှုဘဝ၏ အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ဆင့်ကဲပြောင်းလဲလာကာ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အနှံ့ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို အားကောင်းစေပါသည်။ သို့သော် လူတိုင်း၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေး ဒေတာစုဆောင်းခြင်း ပါတနာသည် AI အတွက် လုပ်ဆောင်သည့်အရာ- တိကျမှု၊ တရားမျှတမှုနှင့် လိုက်နာမှု
Artificial Intelligence (AI) ၏အခြေအနေတွင်၊ သတင်းအချက်အလက်သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် လည်ပတ်မှုပုံစံများအတွက် အသုံးပြုသည့် အဆောက်အဦများဖြစ်သည်။ ဒေတာများ၏ ကွဲပြားမှု၊ အရည်အသွေးနှင့် ဆက်စပ်မှု
AI ကိုအခြေခံခြင်း- ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပြီး တည်ငြိမ်သောဘာသာစကားမော်ဒယ်များဆီသို့
Artificial Intelligence ကိုအခြေခံခြင်းနိဒါန်း အတုထောက်လှမ်းရေး၏ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင်၊ Large Language Models (LLMs) များသည် လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို ဖန်တီးပေးသည့် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာများ ဖြစ်လာခဲ့သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အသုံးအများဆုံး AI အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက်အချက်အလက်မှတ်စုရေးနည်း
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI တွင် ဒေတာမှတ်စု၏အခန်းကဏ္ဍသည် အဓိကကျသည်။ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် မှတ်စာများသည် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ တိကျမှုနှင့် တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။
Data Annotation မှန်ကန်စွာ ပြီးပါပြီ- တိကျမှုနှင့် ရောင်းချသူ ရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်
ခိုင်မာသော AI-အခြေခံဖြေရှင်းချက်သည် ဒေတာပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသည် - မည်သည့်ဒေတာမျှသာမက အရည်အသွေးမြင့်၊ တိကျစွာမှတ်သားထားသောဒေတာ။ အကောင်းဆုံးနှင့် အသန့်စင်ဆုံးဒေတာများသာ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဝန်းကျင်စာရေးဆရာများ- AI ဖြင့် မြင့်တက်လာခြင်း။
ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော၊ AI-ပါဝါရှိ စာရေးဆရာနည်းပညာဖြင့် လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကို ပြောင်းလဲခြင်း။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဥာဏ်ရည်တုဖြင့် ရှေ့တန်းမှ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းကို လျင်မြန်စွာ လက်ခံဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည်။ တစ်မျိုး
စကားဝိုင်း AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် စီးပွားရေးတိုးတက်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ
သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်နည်းပညာများဖြင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် စကားဝိုင်း AI သည် လုပ်ငန်းများသည် သုံးစွဲသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ပုံကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ chatbots နှင့်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း- 2025 ခုနှစ်တွင် HIPAA စံနှုန်းများကို ပြည့်မီခြင်း။
ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်-ပထမ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အခင်းအကျင်းတွင်၊ ထိလွယ်ရှလွယ် လူနာအချက်အလက်များကို ကာကွယ်ခြင်းသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း လိုအပ်ချက်တစ်ခုမျှသာ မဟုတ်တော့ပေ—၎င်းသည် ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ တာဝန်တစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာနှင့်အတူ ကျောရိုးဖြစ်လာသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများ- အောင်မြင်မှုများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
လူသားယဉ်ကျေးမှုတစ်ရပ်အနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သိပ္ပံပညာဆိုင်ရာစွမ်းရည်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်နှင့် R&D ဖြင့် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုကို မွေးမြူရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။ သမားရိုးကျ နည်းလမ်းများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများကို လိုက်နာ၍ မရပါ။
Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲခြင်း- အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အသုံးချမှုများ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် နှလုံးခုန်နှုန်းထိန်းကိရိယာနှင့် X-rays တီထွင်မှုမှ အီလက်ထရွန်နစ်ကျန်းမာရေးကို မွေးစားသည့်အထိ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ ရှေ့တန်းတွင် အမြဲရှိနေသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာသားမှတ်တမ်းကို Speech-to-Text ဘယ်လိုပြောင်းမလဲ။
AI-Powered Speech-to-Text သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တိကျမှုနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစာရွက်စာတမ်းများကို ပြန်လည်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကူးယူဖော်ပြမှုသည်—လက်ရေးမှတ်စုများမှ အလိုအလျောက် အသံဖြင့်ဖွင့်ထားသော စာရွက်စာတမ်းများအထိ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာသည်။ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
Human-in-the-Loop စနစ်များသည် AI တိကျမှု၊ တရားမျှတမှုနှင့် ယုံကြည်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
Artificial Intelligence (AI) သည် ၎င်း၏ မြန်နှုန်း၊ ဆက်စပ်မှုနှင့် တိကျမှုတို့ဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများကို ဆက်လက်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ သို့သော် အထင်ကြီးလောက်သော စွမ်းဆောင်ရည်များရှိနေသော်လည်း AI စနစ်များသည် လူသိများသော အရေးကြီးသော စိန်ခေါ်မှုကို ရင်ဆိုင်ရလေ့ရှိသည်။
ပရောဂျက် Vaani- အိန္ဒိယအတွက် ဘာသာစကားမျိုးစုံ AI ကိုပုံဖော်ရာတွင် Shaip ၏အခန်းကဏ္ဍ
အိန္ဒိယကဲ့သို့ ယဉ်ကျေးမှု ကွဲပြားပြီး ဘာသာစကား ကြွယ်ဝသော နိုင်ငံတစ်ခုတွင် ပါဝင်သော AI ကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် ကိုယ်စားလှယ်၊ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းခြင်းဖြင့် စတင်ပါသည်။ ဒါ Project ရဲ့ နောက်ကွယ်က မျှော်မှန်းချက်ပါ။
AI-Powered Telemedicine- ဖြစ်ရပ်များ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာစိန်ခေါ်မှုများကို အသုံးပြုပါ။
AI ၏ကျေးဇူးကြောင့် အခြေခံစစ်ဆေးမှုများနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် ဆရာဝန်များထံသွားရောက်ရမည့်ခေတ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့နေထိုင်ခြင်းမရှိတော့ပါ။ နေစဉ်
Golden Datasets- ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI စနစ်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်
AI ရှိ ရွှေရောင်ဒေတာအစုံများသည် သင်၏ AI စနစ်လေ့ကျင့်ရန် သင်ရရှိနိုင်သည့် အသန့်ရှင်းဆုံးနှင့် အမြင့်မားဆုံးသော ဒေတာအတွဲများကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ အမြင့်ဆုံးဖြစ်ခြင်း။
Voice Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ- ဘာကြောင့် လိုအပ်သလဲ၊ အသုံးပြုပုံ၊ ဥပမာများနှင့် အားသာချက်များ
စျေးကွက်အရွယ်အစား- အနှစ် 20 မပြည့်မီတွင်၊ အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် အံ့မခန်းကြီးထွားလာပါသည်။ ဒါပေမယ့် အနာဂတ်က ဘာဖြစ်လာမလဲ။ 2020 ခုနှစ်တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဆရာဝန်-လူနာ စကားဝိုင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဆရာဝန်နှင့် လူနာတစ်ဦးကြား သင့်လျော်သောဆက်သွယ်မှုသည် ရောဂါရှာဖွေမှုနှောင့်နှေးမှုကို 30% လျှော့ချနိုင်ပြီး ကုသမှုခံယူမှုနှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သိပါသည်။
AI ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရိုးရှင်းစေပြီး မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အဓိကဗျူဟာ 6 ခု
ပြောင်းလဲလာသော AI စျေးကွက်သည် AI-powered applications များတီထွင်ရန် စိတ်အားထက်သန်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ကြီးမားသောအခွင့်အလမ်းများကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။ သို့သော်လည်း အောင်မြင်သော AI မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရည်အသွေးမြင့်သော လေ့ကျင့်ထားသော ရှုပ်ထွေးသော algorithms လိုအပ်ပါသည်။
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ။ အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဥပမာများ
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။
AI တွင် Synthetic Data ဆိုတာဘာလဲ။ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အသုံးပြုမှုများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အသုံးချမှုများ
ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) တို့၏ တိုးမြင့်လာသော ကမ္ဘာတွင်၊ ဒေတာသည် လောင်စာစွမ်းအင် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ သို့သော်၊ အရည်အသွေးမြင့်ပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို ရယူနိုင်သည်။
Entity Recognition (NER) - ဥပမာ၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP infographic ကိုရှာဖွေပါ- ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို လေ့လာပါ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ စျေးကွက်ကြီးထွားမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေပါ။
AI သုတေသနကို မြှင့်တင်ရာတွင် Multimodal Medical Datasets ၏ အခန်းကဏ္ဍ
ကွဲပြားသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် AI မော်ဒယ်များသည် အရေးကြီးသောစောင့်ရှောက်မှုရလဒ်များအတွက် 12% သို့မဟုတ် ထိုထက်ပို၍ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်ကို သင်သိပါသလား။
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။
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။
စကားဝိုင်း AI စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက်များ- ဒေတာဘက်လိုက်မှုမှ ဘာသာစကားမျိုးစုံ ဒေတာအတွဲများအထိ
ယနေ့ခေတ်တွင် လျင်မြန်သော၊ နည်းပညာဖြင့်မောင်းနှင်သောကမ္ဘာတွင် Alexa၊ Siri နှင့် Google Home ကဲ့သို့သော စကားဝိုင်းဆိုင်ရာ AI အပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အလုပ်များကို ရိုးရှင်းစေပြီး ပံ့ပိုးပေးသည်။
AI မော်ဒယ်များနှင့် ကျင့်ဝတ်ဒေတာ- စက်သင်ယူခြင်းတွင် ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ခြင်း။
ဥာဏ်ရည်တု၏ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲတိုးတက်နေသော အခင်းအကျင်းတွင် အခြေခံအမှန်တရားတစ်ခုသည် အမြဲမပြတ်ရှိနေသည်- သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ကျင့်ဝတ်များသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုက်ရိုက်ဆုံးဖြတ်သည်
သင့်လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော AI Data Collection ကုမ္ပဏီကို မည်သို့ရွေးချယ်မည်နည်း။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် Machine Learning (ML) တို့သည် ခေတ်မီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ကျောရိုးဖြစ်လာသည်။ နောက်ခံလုပ်ဆောင်ချက်များကို ချောမွေ့စေပြီး အလုပ်အသွားအလာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ စိတ်ကြိုက်အသုံးပြုသူ ဖန်တီးခြင်းအထိ
Open-Source ဒေတာများ၏ ဖုံးကွယ်ထားသော အန္တရာယ်များ- သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာကို ပြန်လည်စဉ်းစားရန် အချိန်တန်ပြီ
ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင်၊ open-source data များ၏ ဆွဲဆောင်မှုမှာ ငြင်းမရပေ။ ၎င်း၏သုံးစွဲနိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုတို့က ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
သုတေသနနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် သင်လိုအပ်သော ထိပ်တန်းကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများ
ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို machine learning (ML) ဖြင့် တိုးမြှင့်လုပ်ဆောင်လာပါသည်။ ရောဂါများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းမှသည် ရောဂါရှာဖွေရေး မြှင့်တင်ခြင်းအထိ၊ ML သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရလဒ်များကို ပြောင်းလဲစေသည်။ သို့သော် ML တိုင်း၊
End-to-End Training Data Service Providers က မင်းရဲ့ AI ပရောဂျက်တွေကို ဘယ်လိုပြောင်းမလဲ။
လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော Artificial Intelligence (AI) တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများအားလုံးကို တည်ဆောက်ထားသည့် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ အရည်အသွေးမြင့်၊ ကောင်းမွန်စွာဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများ မပါလျှင်ပင်
Human-in-the-Loop- လူသားကျွမ်းကျင်မှုသည် Generative AI ကို မည်ကဲ့သို့တိုးတက်စေသနည်း။
Generative AI သည် အကြောင်းအရာဖန်တီးမှု၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ သို့သော် လူသား၏ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ၊ ဤစနစ်များသည် အမှားအယွင်းများ၊ ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် ကျင့်ဝတ်မဲ့သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဝင်ပါ။
AI ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်နည်းနှင့် မော်ဒယ်တိကျမှုကို မြှင့်တင်နည်း
Artificial Intelligence (AI) သည် အနာဂတ်စိတ်ကူးယဉ်အယူအဆမှ ခေတ်သစ်လူနေမှုဘဝ၏ အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ဆင့်ကဲပြောင်းလဲလာကာ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အနှံ့ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို အားကောင်းစေပါသည်။ သို့သော် လူတိုင်း၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေး ဒေတာစုဆောင်းခြင်း ပါတနာသည် AI အတွက် လုပ်ဆောင်သည့်အရာ- တိကျမှု၊ တရားမျှတမှုနှင့် လိုက်နာမှု
Artificial Intelligence (AI) ၏အခြေအနေတွင်၊ သတင်းအချက်အလက်သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် လည်ပတ်မှုပုံစံများအတွက် အသုံးပြုသည့် အဆောက်အဦများဖြစ်သည်။ ဒေတာများ၏ ကွဲပြားမှု၊ အရည်အသွေးနှင့် ဆက်စပ်မှု
AI ကိုအခြေခံခြင်း- ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပြီး တည်ငြိမ်သောဘာသာစကားမော်ဒယ်များဆီသို့
Artificial Intelligence ကိုအခြေခံခြင်းနိဒါန်း အတုထောက်လှမ်းရေး၏ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင်၊ Large Language Models (LLMs) များသည် လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို ဖန်တီးပေးသည့် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာများ ဖြစ်လာခဲ့သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အသုံးအများဆုံး AI အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက်အချက်အလက်မှတ်စုရေးနည်း
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI တွင် ဒေတာမှတ်စု၏အခန်းကဏ္ဍသည် အဓိကကျသည်။ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် မှတ်စာများသည် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ တိကျမှုနှင့် တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။
Data Annotation မှန်ကန်စွာ ပြီးပါပြီ- တိကျမှုနှင့် ရောင်းချသူ ရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်
ခိုင်မာသော AI-အခြေခံဖြေရှင်းချက်သည် ဒေတာပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသည် - မည်သည့်ဒေတာမျှသာမက အရည်အသွေးမြင့်၊ တိကျစွာမှတ်သားထားသောဒေတာ။ အကောင်းဆုံးနှင့် အသန့်စင်ဆုံးဒေတာများသာ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဝန်းကျင်စာရေးဆရာများ- AI ဖြင့် မြင့်တက်လာခြင်း။
ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော၊ AI-ပါဝါရှိ စာရေးဆရာနည်းပညာဖြင့် လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းများကို ပြောင်းလဲခြင်း။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဥာဏ်ရည်တုဖြင့် ရှေ့တန်းမှ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းကို လျင်မြန်စွာ လက်ခံဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည်။ တစ်မျိုး
စကားဝိုင်း AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် စီးပွားရေးတိုးတက်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ
သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်နည်းပညာများဖြင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် စကားဝိုင်း AI သည် လုပ်ငန်းများသည် သုံးစွဲသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ပုံကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ chatbots နှင့်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း- 2025 ခုနှစ်တွင် HIPAA စံနှုန်းများကို ပြည့်မီခြင်း။
ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်-ပထမ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အခင်းအကျင်းတွင်၊ ထိလွယ်ရှလွယ် လူနာအချက်အလက်များကို ကာကွယ်ခြင်းသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း လိုအပ်ချက်တစ်ခုမျှသာ မဟုတ်တော့ပေ—၎င်းသည် ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ တာဝန်တစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာနှင့်အတူ ကျောရိုးဖြစ်လာသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများ- အောင်မြင်မှုများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
လူသားယဉ်ကျေးမှုတစ်ရပ်အနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သိပ္ပံပညာဆိုင်ရာစွမ်းရည်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်နှင့် R&D ဖြင့် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုကို မွေးမြူရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။ သမားရိုးကျ နည်းလမ်းများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများကို လိုက်နာ၍ မရပါ။
Generative AI ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲခြင်း- အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အသုံးချမှုများ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် နှလုံးခုန်နှုန်းထိန်းကိရိယာနှင့် X-rays တီထွင်မှုမှ အီလက်ထရွန်နစ်ကျန်းမာရေးကို မွေးစားသည့်အထိ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ ရှေ့တန်းတွင် အမြဲရှိနေသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာသားမှတ်တမ်းကို Speech-to-Text ဘယ်လိုပြောင်းမလဲ။
AI-Powered Speech-to-Text သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တိကျမှုနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစာရွက်စာတမ်းများကို ပြန်လည်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကူးယူဖော်ပြမှုသည်—လက်ရေးမှတ်စုများမှ အလိုအလျောက် အသံဖြင့်ဖွင့်ထားသော စာရွက်စာတမ်းများအထိ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာသည်။ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
Human-in-the-Loop စနစ်များသည် AI တိကျမှု၊ တရားမျှတမှုနှင့် ယုံကြည်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
Artificial Intelligence (AI) သည် ၎င်း၏ မြန်နှုန်း၊ ဆက်စပ်မှုနှင့် တိကျမှုတို့ဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများကို ဆက်လက်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ သို့သော် အထင်ကြီးလောက်သော စွမ်းဆောင်ရည်များရှိနေသော်လည်း AI စနစ်များသည် လူသိများသော အရေးကြီးသော စိန်ခေါ်မှုကို ရင်ဆိုင်ရလေ့ရှိသည်။
ပရောဂျက် Vaani- အိန္ဒိယအတွက် ဘာသာစကားမျိုးစုံ AI ကိုပုံဖော်ရာတွင် Shaip ၏အခန်းကဏ္ဍ
အိန္ဒိယကဲ့သို့ ယဉ်ကျေးမှု ကွဲပြားပြီး ဘာသာစကား ကြွယ်ဝသော နိုင်ငံတစ်ခုတွင် ပါဝင်သော AI ကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် ကိုယ်စားလှယ်၊ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းခြင်းဖြင့် စတင်ပါသည်။ ဒါ Project ရဲ့ နောက်ကွယ်က မျှော်မှန်းချက်ပါ။
AI-Powered Telemedicine- ဖြစ်ရပ်များ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာစိန်ခေါ်မှုများကို အသုံးပြုပါ။
AI ၏ကျေးဇူးကြောင့် အခြေခံစစ်ဆေးမှုများနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် ဆရာဝန်များထံသွားရောက်ရမည့်ခေတ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့နေထိုင်ခြင်းမရှိတော့ပါ။ နေစဉ်
Golden Datasets- ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI စနစ်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်
AI ရှိ ရွှေရောင်ဒေတာအစုံများသည် သင်၏ AI စနစ်လေ့ကျင့်ရန် သင်ရရှိနိုင်သည့် အသန့်ရှင်းဆုံးနှင့် အမြင့်မားဆုံးသော ဒေတာအတွဲများကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ အမြင့်ဆုံးဖြစ်ခြင်း။
Voice Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ- ဘာကြောင့် လိုအပ်သလဲ၊ အသုံးပြုပုံ၊ ဥပမာများနှင့် အားသာချက်များ
စျေးကွက်အရွယ်အစား- အနှစ် 20 မပြည့်မီတွင်၊ အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် အံ့မခန်းကြီးထွားလာပါသည်။ ဒါပေမယ့် အနာဂတ်က ဘာဖြစ်လာမလဲ။ 2020 ခုနှစ်တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဆရာဝန်-လူနာ စကားဝိုင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဆရာဝန်နှင့် လူနာတစ်ဦးကြား သင့်လျော်သောဆက်သွယ်မှုသည် ရောဂါရှာဖွေမှုနှောင့်နှေးမှုကို 30% လျှော့ချနိုင်ပြီး ကုသမှုခံယူမှုနှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သိပါသည်။
AI ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ရိုးရှင်းစေပြီး မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အဓိကဗျူဟာ 6 ခု
ပြောင်းလဲလာသော AI စျေးကွက်သည် AI-powered applications များတီထွင်ရန် စိတ်အားထက်သန်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ကြီးမားသောအခွင့်အလမ်းများကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။ သို့သော်လည်း အောင်မြင်သော AI မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရည်အသွေးမြင့်သော လေ့ကျင့်ထားသော ရှုပ်ထွေးသော algorithms လိုအပ်ပါသည်။
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ။ အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဥပမာများ
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။
AI တွင် Synthetic Data ဆိုတာဘာလဲ။ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အသုံးပြုမှုများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အသုံးချမှုများ
ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) တို့၏ တိုးမြင့်လာသော ကမ္ဘာတွင်၊ ဒေတာသည် လောင်စာစွမ်းအင် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ သို့သော်၊ အရည်အသွေးမြင့်ပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို ရယူနိုင်သည်။
Entity Recognition (NER) - ဥပမာ၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP infographic ကိုရှာဖွေပါ- ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို လေ့လာပါ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ စျေးကွက်ကြီးထွားမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေပါ။
AI သုတေသနကို မြှင့်တင်ရာတွင် Multimodal Medical Datasets ၏ အခန်းကဏ္ဍ
ကွဲပြားသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် AI မော်ဒယ်များသည် အရေးကြီးသောစောင့်ရှောက်မှုရလဒ်များအတွက် 12% သို့မဟုတ် ထိုထက်ပို၍ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်ကို သင်သိပါသလား။
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP infographic ကိုရှာဖွေပါ- ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို လေ့လာပါ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ စျေးကွက်ကြီးထွားမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေပါ။
OCR (Optical Character Recognition) - 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။
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 မော်ဒယ်များကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ခြင်းဖြင့် ပုံစံများ၊ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ဖန်တီးနိုင်စေရန် အကျယ်တဝင့် လေ့ကျင့်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။