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။2024 တွင် Emotion Recognition တွင် AI အကြောင်း သိထားရန် လိုအပ်သည်။
ငါတို့ပျော်ကြလား? ငါတို့တကယ်ပျော်ကြလား? ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့လူသားများနှင့် ရင်ဆိုင်ရဖူးသမျှတွင် ကြောက်စရာအကောင်းဆုံးမေးခွန်းများထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ဂနက်ဒဿန
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် 5 မိနစ်ထက်နည်းသောပတ်ဝန်းကျင် AI ၏ပြီးပြည့်စုံသောခန္ဓာဗေဒ
နည်းပညာ၏ ထက်မြက်မှုသည် ၎င်းသည် ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ထားသည့် ရည်ရွယ်ချက်များထက် နည်းလမ်းများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်နေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ Apple Watch ကို ဖြန့်ချိချိန်မှာ၊
ASR (အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု) ဆိုတာဘာလဲ- အစပြုသူတိုင်း သိထားရမည့်အရာ (2024)
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် ကြာရှည်စွာတည်ရှိနေသော်လည်း မကြာသေးမီက ၎င်းကိုစမတ်ဖုန်းအက်ပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ပျံ့နှံ့အသုံးပြုလာပြီးနောက် ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်။
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။
ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်
Data Annotation [2024 Updated] – အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ၊ ကိရိယာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အခြားအရာများ ဒေတာမှတ်စုဖော်ပြခြင်း အခြေခံများကို သိရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒါကို အပြည့်အစုံဖတ်ပါ။
Conversational AI အကြောင်းအရာရာ- ၎င်း၏အလုပ်လုပ်ပုံ၊ ဥပမာ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ [Infographic 2024]
Conversational AI သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများဖြင့် လုပ်ငန်းများကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေပုံကို စူးစမ်းပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ Infographic ကိုကြည့်ပါ။
တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ လှုံ့ဆော်ခြင်း - ၎င်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး သင်သိလိုသမျှ
ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းမှာ လူသားတို့၏ မွေးရာပါစွမ်းရည်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရှေးယခင်ကာလကတည်းက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများမှာ မစားရဘဲ ဖြစ်နေချိန်ဖြစ်သည်။
Machine Learning တွင် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်
ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲပေးနေသော စူပါပါဝါဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်များမှသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များအထိ နေရာတိုင်းတွင် ဒေတာရှိပါသည်။ အဲဒါ
AI ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကွာဟချက်- AI ၏ကမ္ဘာတွင်လူသားများ၏အခန်းကဏ္ဍကိုရှာဖွေခြင်း။
Artificial Intelligence သည် ၎င်း၏အခြေခံစွမ်းရည်သုံးမျိုးဖြစ်သည့် မြန်နှုန်း၊ ဆက်စပ်မှုနှင့် တိကျမှုတို့ကြောင့် မကြာခဏဆိုသလို အထင်ကြီးခံရလေ့ရှိသည်။ သူတို့ သိမ်းပိုက်ထားတဲ့ ကွက်ကွက်ကွင်းကွင်း ပုံရိပ်တွေပါ။
27 သင့်ကွန်ပြူတာအမြင်ပရောဂျက်ကို မြှင့်တင်ရန် Open Source Image Datasets [2024 Updated]
AI algorithm သည် သင်ကျွေးသည့်ဒေတာအတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ၎င်းသည် ရဲရင့်ခြင်းလည်းမဟုတ် သမားရိုးကျမဟုတ်သော ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုလည်း မဟုတ်ပေ။ AI လည်း ရှိနိုင်တယ်။
Entity Recognition (NER) - ဥပမာ၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။
Computer Vision Models များအတွက် Training Data များကို စုဆောင်းသည့်အခါ ကွဲပြားမှုကို ရွေးချယ်ပါ။
Computer Vision (CV) သည် သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ် နှင့် လက်တွေ့ဘဝကြား ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးပေးသော Artificial Intelligence ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝတ္ထုများ၊ ရုပ်ရှင်များနှင့် အသံဒရာမာများ
Data Collection ဆိုတာ ဘာလဲ Beginner တစ်ယောက် သိထားသင့်တဲ့အရာအားလုံး
ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး #AI/ #ML မော်ဒယ်များသည် နေရာတိုင်းတွင် ရှိနေသည်၊ ဖြစ်ပါစေ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များ၊ တက်ကြွသော ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊
ပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်ချက်သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေမှုနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းသည် တော်လှန်သော ဆေးပညာဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများနှင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်သည်။ ဒါက
Computer Vision ပရောဂျက်များအတွက် ရုပ်ပုံမှတ်စုနည်းများ
https://www.youtube.com/watch?v=YbKW1qEuxEQ Discover the different ways images are labeled to help AI learn to “see” and understand the world around it. From drawing boxes around objects
Shaip - သင်၏ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပလပ်ဖောင်း
https://www.youtube.com/watch?v=ZoEHPUYV5U0 Efficient AI development relies on high-quality training data, with Shaip providing diverse data collection and annotation solutions globally. Highlights: 🌍 Global Reach: Shaip collaborates
စကားဝှက်ခြင်း- အသံတံဆိပ်တပ်ခြင်းသည် AI နားလည်မှုကို အားကောင်းစေသည်
https://www.youtube.com/watch?v=sAHa6KHkv4o Explore how we turn spoken words into text for AI. This video dives into how we label sounds in audio clips, making it easier
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း- 2024 ခုနှစ်တွင် HIPAA စံနှုန်းများကို ပြည့်မီခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အခြေခံအဆောက်အအုံကို ခိုင်ခံ့စေခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် လေးလံသောရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသော နည်းပညာအစုများကို အသုံးချခြင်းမှ ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများအထိ၊ ပိတ်ဆို့မှုများကို ရှာဖွေခြင်းသည် အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
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။
Data ဘယ်လောက် လုံလောက်လဲ Machine Learning လိုအပ်ချက်များသို့ နက်ရှိုင်းစွာ ထိုးဆင်းခြင်း။
အလုပ်လုပ်သော AI မော်ဒယ်သည် ခိုင်မာသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ နှင့် တက်ကြွသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ကြွယ်ဝပြီး အသေးစိတ်သော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများ လက်ထဲတွင်မရှိလျှင် ၎င်းသည် သေချာပေါက်မဟုတ်ပါ။
4 ခုနှစ်တွင် ထိပ်တန်းမိန့်ခွန်း အသိအမှတ်ပြုမှု စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက် ၄ ခု
လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်က၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်စုံတစ်ဦးကို စကားပြောရုံဖြင့် ကုန်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအတွက် အော်ဒါမှာယူနိုင်သည်ဆိုပါက၊
ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့်ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ LLM- အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ ဥပမာများနှင့် လက်တွေ့လမ်းညွှန်
ယနေ့ခေတ် လျင်မြန်သော ငွေကြေးလောကတွင် နည်းပညာသည် ဘဏ်များ၏ လည်ပတ်မှုပုံစံကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေသည်။ ၎င်းတို့သည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေရန်နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့်၊
စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်
Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2024 မာတိကာ ဒေါင်းလုဒ် eBook ရယူပါ ကျွန်ုပ်၏မိတ္တူ နိဒါန်းကို ယနေ့ခေတ်တွင် မည်သူမျှ မရပ်မနား
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများ- အောင်မြင်မှုများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
လူသားယဉ်ကျေးမှုတစ်ရပ်အနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သိပ္ပံပညာဆိုင်ရာစွမ်းရည်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်နှင့် R&D ဖြင့် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုကို မွေးမြူရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။ သမားရိုးကျ နည်းလမ်းများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများကို လိုက်နာ၍ မရပါ။
အသံကို အသုံးချခြင်း - အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် အသုံးချမှုများ
စျေးကွက်အရွယ်အစား- အနှစ် 20 မပြည့်မီတွင်၊ အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် အံ့မခန်းကြီးထွားလာပါသည်။ ဒါပေမယ့် အနာဂတ်က ဘာဖြစ်လာမလဲ။ 2020 ခုနှစ်တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP infographic ကိုရှာဖွေပါ- ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို လေ့လာပါ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ စျေးကွက်ကြီးထွားမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေပါ။
AI ၏ထူးထူးဆန်းဆန်းကမ္ဘာနှင့်၎င်း၏ထင်ယောင်ထင်မှားမှုများ
လူ့စိတ်သည် နားမလည်နိုင်သော လျှို့ဝှက်ဆန်းကြယ် တည်ရှိနေသည်မှာ ကြာရှည်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤစာရင်းအတွက် ပြိုင်ဖက်အသစ်ကို အသိအမှတ်ပြုလိုက်ပုံရသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် မညီသောဒေတာကို ဖြိုခွင်းခြင်း။
လုပ်ငန်းခွင်ရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၏ မသိစိတ်မှပုံရိပ်များသည် သပ်ရပ်စွာဖွဲ့စည်းထားသော စာရင်းဇယားများ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးစေသော ပုံရိပ်ယောင်ကိရိယာများပါ၀င်သည်
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ။ အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဥပမာများ
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။
ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာစိုးရိမ်မှုခေတ်တွင် Synthetic Data ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း
ဒေတာဖြင့် မောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် ယနေ့ လုပ်ငန်းအောင်မြင်မှုနှင့် ထူးချွန်မှုအတွက် မန္တန်ဖြစ်သည်။ fintech နှင့် ထုတ်လုပ်မှုမှသည် လက်လီနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အထိ၊ လုပ်ငန်းတိုင်းသည် အဆိုပါကို စီးနင်းလျက်ရှိသည်။
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။
2024 တွင် Emotion Recognition တွင် AI အကြောင်း သိထားရန် လိုအပ်သည်။
ငါတို့ပျော်ကြလား? ငါတို့တကယ်ပျော်ကြလား? ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့လူသားများနှင့် ရင်ဆိုင်ရဖူးသမျှတွင် ကြောက်စရာအကောင်းဆုံးမေးခွန်းများထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ဂနက်ဒဿန
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် 5 မိနစ်ထက်နည်းသောပတ်ဝန်းကျင် AI ၏ပြီးပြည့်စုံသောခန္ဓာဗေဒ
နည်းပညာ၏ ထက်မြက်မှုသည် ၎င်းသည် ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ထားသည့် ရည်ရွယ်ချက်များထက် နည်းလမ်းများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်နေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ Apple Watch ကို ဖြန့်ချိချိန်မှာ၊
ASR (အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု) ဆိုတာဘာလဲ- အစပြုသူတိုင်း သိထားရမည့်အရာ (2024)
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် ကြာရှည်စွာတည်ရှိနေသော်လည်း မကြာသေးမီက ၎င်းကိုစမတ်ဖုန်းအက်ပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ပျံ့နှံ့အသုံးပြုလာပြီးနောက် ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်။
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။
ဒေတာများကိုမှတ်စုများ၏ Z ကိုရန်
Data Annotation [2024 Updated] – အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ၊ ကိရိယာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အခြားအရာများ ဒေတာမှတ်စုဖော်ပြခြင်း အခြေခံများကို သိရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒါကို အပြည့်အစုံဖတ်ပါ။
Conversational AI အကြောင်းအရာရာ- ၎င်း၏အလုပ်လုပ်ပုံ၊ ဥပမာ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ [Infographic 2024]
Conversational AI သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများဖြင့် လုပ်ငန်းများကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေပုံကို စူးစမ်းပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ Infographic ကိုကြည့်ပါ။
တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ လှုံ့ဆော်ခြင်း - ၎င်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး သင်သိလိုသမျှ
ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းမှာ လူသားတို့၏ မွေးရာပါစွမ်းရည်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရှေးယခင်ကာလကတည်းက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများမှာ မစားရဘဲ ဖြစ်နေချိန်ဖြစ်သည်။
Machine Learning တွင် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်
ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲပေးနေသော စူပါပါဝါဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်များမှသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များအထိ နေရာတိုင်းတွင် ဒေတာရှိပါသည်။ အဲဒါ
AI ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကွာဟချက်- AI ၏ကမ္ဘာတွင်လူသားများ၏အခန်းကဏ္ဍကိုရှာဖွေခြင်း။
Artificial Intelligence သည် ၎င်း၏အခြေခံစွမ်းရည်သုံးမျိုးဖြစ်သည့် မြန်နှုန်း၊ ဆက်စပ်မှုနှင့် တိကျမှုတို့ကြောင့် မကြာခဏဆိုသလို အထင်ကြီးခံရလေ့ရှိသည်။ သူတို့ သိမ်းပိုက်ထားတဲ့ ကွက်ကွက်ကွင်းကွင်း ပုံရိပ်တွေပါ။
27 သင့်ကွန်ပြူတာအမြင်ပရောဂျက်ကို မြှင့်တင်ရန် Open Source Image Datasets [2024 Updated]
AI algorithm သည် သင်ကျွေးသည့်ဒေတာအတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ၎င်းသည် ရဲရင့်ခြင်းလည်းမဟုတ် သမားရိုးကျမဟုတ်သော ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုလည်း မဟုတ်ပေ။ AI လည်း ရှိနိုင်တယ်။
Entity Recognition (NER) - ဥပမာ၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
စကားလုံးတစ်လုံးကိုကြားတိုင်း သို့မဟုတ် စာသားတစ်ခုဖတ်တိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စကားလုံးကို လူ၊ နေရာ၊ တည်နေရာအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။
Computer Vision Models များအတွက် Training Data များကို စုဆောင်းသည့်အခါ ကွဲပြားမှုကို ရွေးချယ်ပါ။
Computer Vision (CV) သည် သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ် နှင့် လက်တွေ့ဘဝကြား ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးပေးသော Artificial Intelligence ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝတ္ထုများ၊ ရုပ်ရှင်များနှင့် အသံဒရာမာများ
Data Collection ဆိုတာ ဘာလဲ Beginner တစ်ယောက် သိထားသင့်တဲ့အရာအားလုံး
ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး #AI/ #ML မော်ဒယ်များသည် နေရာတိုင်းတွင် ရှိနေသည်၊ ဖြစ်ပါစေ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များ၊ တက်ကြွသော ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊
ပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်ချက်သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေမှုနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းသည် တော်လှန်သော ဆေးပညာဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများနှင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်သည်။ ဒါက
Computer Vision ပရောဂျက်များအတွက် ရုပ်ပုံမှတ်စုနည်းများ
https://www.youtube.com/watch?v=YbKW1qEuxEQ Discover the different ways images are labeled to help AI learn to “see” and understand the world around it. From drawing boxes around objects
Shaip - သင်၏ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပလပ်ဖောင်း
https://www.youtube.com/watch?v=ZoEHPUYV5U0 Efficient AI development relies on high-quality training data, with Shaip providing diverse data collection and annotation solutions globally. Highlights: 🌍 Global Reach: Shaip collaborates
စကားဝှက်ခြင်း- အသံတံဆိပ်တပ်ခြင်းသည် AI နားလည်မှုကို အားကောင်းစေသည်
https://www.youtube.com/watch?v=sAHa6KHkv4o Explore how we turn spoken words into text for AI. This video dives into how we label sounds in audio clips, making it easier
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း- 2024 ခုနှစ်တွင် HIPAA စံနှုန်းများကို ပြည့်မီခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အခြေခံအဆောက်အအုံကို ခိုင်ခံ့စေခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် လေးလံသောရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသော နည်းပညာအစုများကို အသုံးချခြင်းမှ ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများအထိ၊ ပိတ်ဆို့မှုများကို ရှာဖွေခြင်းသည် အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
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။
Data ဘယ်လောက် လုံလောက်လဲ Machine Learning လိုအပ်ချက်များသို့ နက်ရှိုင်းစွာ ထိုးဆင်းခြင်း။
အလုပ်လုပ်သော AI မော်ဒယ်သည် ခိုင်မာသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ နှင့် တက်ကြွသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ကြွယ်ဝပြီး အသေးစိတ်သော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများ လက်ထဲတွင်မရှိလျှင် ၎င်းသည် သေချာပေါက်မဟုတ်ပါ။
4 ခုနှစ်တွင် ထိပ်တန်းမိန့်ခွန်း အသိအမှတ်ပြုမှု စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက် ၄ ခု
လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်က၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်စုံတစ်ဦးကို စကားပြောရုံဖြင့် ကုန်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအတွက် အော်ဒါမှာယူနိုင်သည်ဆိုပါက၊
ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့်ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ LLM- အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ ဥပမာများနှင့် လက်တွေ့လမ်းညွှန်
ယနေ့ခေတ် လျင်မြန်သော ငွေကြေးလောကတွင် နည်းပညာသည် ဘဏ်များ၏ လည်ပတ်မှုပုံစံကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေသည်။ ၎င်းတို့သည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေရန်နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့်၊
စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်
Conversational AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန် The Ultimate Buyers Guide 2024 မာတိကာ ဒေါင်းလုဒ် eBook ရယူပါ ကျွန်ုပ်၏မိတ္တူ နိဒါန်းကို ယနေ့ခေတ်တွင် မည်သူမျှ မရပ်မနား
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများ- အောင်မြင်မှုများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
လူသားယဉ်ကျေးမှုတစ်ရပ်အနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သိပ္ပံပညာဆိုင်ရာစွမ်းရည်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်နှင့် R&D ဖြင့် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုကို မွေးမြူရန် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။ သမားရိုးကျ နည်းလမ်းများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများကို လိုက်နာ၍ မရပါ။
အသံကို အသုံးချခြင်း - အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် အသုံးချမှုများ
စျေးကွက်အရွယ်အစား- အနှစ် 20 မပြည့်မီတွင်၊ အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် အံ့မခန်းကြီးထွားလာပါသည်။ ဒါပေမယ့် အနာဂတ်က ဘာဖြစ်လာမလဲ။ 2020 ခုနှစ်တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP infographic ကိုရှာဖွေပါ- ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို လေ့လာပါ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ စျေးကွက်ကြီးထွားမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေပါ။
AI ၏ထူးထူးဆန်းဆန်းကမ္ဘာနှင့်၎င်း၏ထင်ယောင်ထင်မှားမှုများ
လူ့စိတ်သည် နားမလည်နိုင်သော လျှို့ဝှက်ဆန်းကြယ် တည်ရှိနေသည်မှာ ကြာရှည်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤစာရင်းအတွက် ပြိုင်ဖက်အသစ်ကို အသိအမှတ်ပြုလိုက်ပုံရသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် မညီသောဒေတာကို ဖြိုခွင်းခြင်း။
လုပ်ငန်းခွင်ရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၏ မသိစိတ်မှပုံရိပ်များသည် သပ်ရပ်စွာဖွဲ့စည်းထားသော စာရင်းဇယားများ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးစေသော ပုံရိပ်ယောင်ကိရိယာများပါ၀င်သည်
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ။ အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဥပမာများ
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပြူတာများသည် စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်း ရှိလာမည်မဟုတ်ပေ။
ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာစိုးရိမ်မှုခေတ်တွင် Synthetic Data ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း
ဒေတာဖြင့် မောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် ယနေ့ လုပ်ငန်းအောင်မြင်မှုနှင့် ထူးချွန်မှုအတွက် မန္တန်ဖြစ်သည်။ fintech နှင့် ထုတ်လုပ်မှုမှသည် လက်လီနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အထိ၊ လုပ်ငန်းတိုင်းသည် အဆိုပါကို စီးနင်းလျက်ရှိသည်။
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၊
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP infographic ကိုရှာဖွေပါ- ၎င်းသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို လေ့လာပါ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ စျေးကွက်ကြီးထွားမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေပါ။
Data Labeling ဆိုတာဘာလဲ။ အစပြုသူတိုင်းသိရန်လိုအပ်သည်
Infographics Intelligent AI မော်ဒယ်များကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ခြင်းဖြင့် ပုံစံများ၊ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ဖန်တီးနိုင်စေရန် အကျယ်တဝင့် လေ့ကျင့်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
သင်၏နောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းနှင့်မည်သို့ကူညီနိုင်ကြောင်းကျွန်ုပ်တို့အားပြောပြပါ။