AI အရင်းအမြစ်စင်တာ
ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဒေတာပိုက်လိုင်းကို တည်ဆောက်ပါ။
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု
ဘာသာစကားမျိုးစုံပြောဆိုသော AI ကိုတည်ဆောက်ရန်သင်တန်းအချက်အလက်များ
အရည်အသွေးမြင့်အသံဒေတာကို ၂၇ ဘာသာဖြင့်စကားပြောဆိုသော AI ကိုလေ့ကျင့်ရန်ရင်းမြစ်၊ ဖန်တီး၊
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု
Clinical NLP များအတွက်အမည်ခံ Entity အသိအမှတ်ပြု (NER) မှတ်ချက်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု API ၏နောက် version ကိုတည်ဆောက်ရန်လက်တွေ့ NLP ကိုလေ့ကျင့်ရန် / ဖွံ့ဖြိုးရန်အတွက်ကောင်းမွန်စွာမှတ်သားထားသည့်နှင့် Gold Standard လက်တွေ့စာသားအချက်အလက်။
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု
Image Recognition ကိုမြှင့်တင်ရန် Image Collection & Annotation
စမတ်ဖုန်းစီးရီးအသစ်အတွက်ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးရန်အရည်အသွေးမြင့်မားသောရုပ်ပုံဒေတာများကိုရင်းမြစ်ပြီးမှတ်သားထားပါသည်။
Pager တစ်ခု
ဒေတာများကို De-Id အမည်ဝှက်ပလက်ဖောင်း
အသိအမှတ်ပြုဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကဖော်ထုတ်ထားသောအရေးကြီးသည့်အချက်အလက်များကိုရယူပါ
Pager တစ်ခု
AI ကိုဒေတာပလက်ဖောင်းခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
AI / ML မော်ဒယ်လ်များ၏အရည်အသွေးနှင့်အချက်အလက်များကိုရယူပါ
Pager တစ်ခု
ဒေတာများကို Annotation ပလက်ဖောင်း
ဘဏ္,ာရေး၊ အာမခံစသဖြင့်မဖွဲ့စည်းထားသောဒေတာများ၌အရေးကြီးသောသတင်းအချက်အလက်များကိုသော့ဖွင့်ပါ။
Pager တစ်ခု
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်ချက်ပလက်ဖောင်း
NER သည်အဖွဲ့အစည်းများအားမဖွဲ့စည်းထားသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များတွင်အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုထုတ်ယူရန်ကူညီသည်
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
Data Annotation အတွက် ၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
ထို့ကြောင့် AI / ML အစပျိုးမှုအသစ်တစ်ခုကိုသင်စတင်လိုပြီးကောင်းမွန်သောအချက်အလက်များရှာဖွေခြင်းကိုသဘောပေါက်သည် ဆက်ဖတ်ရန် ဒေါင်းလုပ်
Webinar
Voice Technology ၏အနာဂတ်
Voice Technology သည်ကျွန်ုပ်တို့ဆက်သွယ်ပြောဆိုပုံကိုပြောင်းလဲရန်စွမ်းအားရှိသည်။ ဆက်ဖတ်ရန် အသံသွင်းကြည့်ပါ
AI သည် အာမခံတောင်းဆိုမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရအောင် ပြုလုပ်ပုံ
တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသည် အာမခံလုပ်ငန်းတွင် oxymoron (အာမခံတောင်းဆိုမှု) တစ်ခုဖြစ်သည် - အာမခံကုမ္ပဏီများနှင့် ဖောက်သည်များက တောင်းဆိုချက်မတင်လိုပါ။ သို့သော် နှစ်မျိုးလုံး
ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် မည်သည့်အချိန်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်း၊ ဒေတာစုဆောင်းနည်းတို့ကို ရှာဖွေစူးစမ်းခြင်း။
ကွန်ပြူတာအမြင်ကိုအခြေခံသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ တိကျသော၊ တက်ကြွပြီး ပမာဏကြီးမားသော ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။
AI-အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အကျိုးကျေးဇူးများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်၊ လုပ်ငန်းများသည် နေ့စဉ်ဒေတာများစွာကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒေတာသည် အဖွဲ့အစည်းကို ဆက်လက်လည်ပတ်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော သတင်းပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။ လုပ်ငန်းတွေ ရေလျှံနေတယ်။
Facial Recognition Models များကိုလေ့ကျင့်ရန် ထိပ်တန်းအခမဲ့ Face Image Datasets 15 ခုစာရင်း
AI ၏ ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Computer Vision သည် ကွန်ပျူတာများကို ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများမှ အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ထို့နောက် machine learning model သည် လုပ်ဆောင်သည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်
ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲပေးနေသော စူပါပါဝါဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်များမှသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များအထိ နေရာတိုင်းတွင် ဒေတာရှိပါသည်။ အဲဒါ
ဘာသာစကားမျိုးစုံ ခံစားချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ နည်းစနစ်နှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
အင်တာနက်သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်အရာနှင့် ပတ်သက်သည်များကိုမဆို ၎င်းတို့၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အမြင်များနှင့် အကြံပြုချက်များကို လွတ်လပ်စွာ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်ရန် တံခါးဖွင့်ပေးထားသည်။
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
Infographics ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ NLP ဆိုတာဘာလဲ။ Natural Language Processing (NLP) သည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် လူသားဘာသာစကားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်စေသည်၊
Synthetic Data၊ ၎င်း၏အသုံးပြုမှု၊ အန္တရာယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးဝင်သောလမ်းညွှန်
နည်းပညာတွေ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ ML မော်ဒယ်တွေမှာ အသုံးပြုတဲ့ ဒေတာ ပြတ်လပ်မှုတွေ ရှိလာခဲ့ပါတယ်။ ဤကွာဟချက်ကို ဖြည့်ရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာ / အတုများစွာရှိသည်။
အသံကို အသုံးချခြင်း - အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် အသုံးချမှုများ
လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်နှစ်ခုခန့်က စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို တွန်းပို့သည့် 'Star Trek' ၏ နည်းပညာအဆင့်မြင့်သော ဖန်တီးမှုကမ္ဘာကြီးသည် စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို တွန်းပို့နိုင်မည်ဟု မည်သူမှ ယုံမည်မဟုတ်ပေ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရာတွင် AI-အခြေခံ အသံအကူများ တိုးလာခြင်း။
နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် ၎င်းကို စာရိုက်ရန် သို့မဟုတ် လွှတ်ချထားသော မီနူးမှ မှန်ကန်သည့်အရာကို ရွေးချယ်ခြင်းထက် နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် မမှားနိုင်သော အဆင်ပြေမှုတစ်ခု ရှိပါသည်။
သင်၏ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အကောင်းဆုံး Open-source Handwriting Datasets 15 ခု
စီးပွားရေးလောကသည် ထူးထူးခြားခြား အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပြောင်းလဲနေသော်လည်း ဤဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့လိုချင်သလောက် ကျယ်ပြန့်သည်မဟုတ်။
သင်၏ စကားဝိုင်း AI သည် အဘယ်ကြောင့် ကောင်းမွန်သော Utterance Data လိုအပ်သနည်း။
'Hey Siri' သို့မဟုတ် 'Alexa' ဟုပြောသောအခါ chatbots နှင့် virtual assistant များ နိုးထလာပုံကို သင် တွေးဖူးပါသလား။ စာသားအပြောအဆိုကြောင့် ဖြစ်၏။
စကားဝိုင်း AI သို့ Retrospect တွင် မော်တော်ကားများ၏ အနာဂတ်ကို ကြည့်လိုက်ပါ။
Automotive conversational AI သည် မကြာသေးမီက အင်ဂျင်နီယာများ၏ အာရုံစိုက်မှုကို အကြီးအကျယ်ရရှိနေသည့် နောက်ဆုံးပေါ် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား chatbot သို့မဟုတ် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်စေပါသည်။
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။
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် အသံဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ခြင်း။
အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်များနှင့် Siri၊ Alexa နှင့် Cortana ကဲ့သို့သော virtual assistant များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝ၏ ဘုံအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်လာသည်။ ငါတို့က သူတို့အပေါ် မှီခိုနေရတာ
အဝေးထိန်းစကားပြောဒေတာစုဆောင်းခြင်းဖြင့် မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှုကို ချောမွေ့အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ် အမြင့်မြတ်ဆုံးကမ္ဘာတွင် ဒေတာပါဝင်သည့် အခန်းကဏ္ဍသည် အလွန်အရေးပါလာပါသည်။ လုပ်ငန်းခန့်မှန်းချက်၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်အတွက်ဖြစ်စေ ဒေတာသည် လိုအပ်ပါသည်။
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။
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။
AI4 ညီလာခံ- Computer Vision Data စုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း။
အပြင်တွင်ရှိသော အဓိက AI ဖြေရှင်းချက်များအားလုံးသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာအရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဟုခေါ်သော အရေးကြီးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု၏ ထုတ်ကုန်များဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ CRO ၊ Mr. Hardik Parikh သည် သြဂုတ်လ 4 ရက်နေ့တွင် Las Vegas တွင် မကြာသေးမီက ပြီးဆုံးခဲ့သော Event Ai2022 17 တွင် "Computer Vision Data Collection ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း" နှင့် ပတ်သက်၍ အဓိက အပိုင်းကို ပြောကြားခဲ့ပါသည်။
Voice Technology ၏အနာဂတ် - စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အခွင့်အလမ်းများ
Voice Technology သည်ကျွန်ုပ်တို့ဆက်သွယ်ပြောဆိုပုံကိုပြောင်းလဲရန်စွမ်းအားရှိသည်။ ဒီ webinar သည်ပါဝင်သူကို 'မည်သည့်ဒိုမိန်းတွင်မဆိုအသံနည်းပညာကိုမည်သို့အသုံးပြုနိုင်သည်' နှင့်အသုံးပြုသူများ၏အတွေ့အကြုံကြွယ်ဝစေရန်စကားစမြည်ပြောဆိုခြင်းအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များအားပညာပေးရန်ရည်ရွယ်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပြောင်းလဲခြင်း
Artificial Intelligence (AI) သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးပုံကိုပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့်အလားအလာရှိသည်။ ဤ ၀ က်ဘ်ဆွေးနွေးပွဲသည်ပါဝင်သူများအား 'ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်တွင်အချက်အလက်များကိုမည်သို့အသုံးချနိုင်သည်' ကိုလေ့လာရန်နှင့်လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်အစုံများနှင့်အချက်အလက်အပြောင်းအလဲများအကြောင်းပညာပေးရန်ရည်ရွယ်သည်။
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန် - အချက်အလက်အညွှန်း / တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ထို့ကြောင့် AI / ML အစပျိုးမှုအသစ်တစ်ခုကိုသင်စတင်လိုပြီးကောင်းမွန်သောအချက်အလက်များကိုရှာဖွေခြင်းသည်သင်၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု၏စိန်ခေါ်မှုအရှိဆုံးအရာတစ်ခုဖြစ်လိမ့်မည်ကိုသဘောပေါက်သည်။ သင်၏ AI / ML ပုံစံ၏ရလဒ်သည်သင်လေ့ကျင့်ရန်သင်အသုံးပြုသောဒေတာများနှင့်သာသင့်လျော်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်ဒေတာစုစည်းခြင်း၊ မှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းများအတွက်သင်အသုံးပြုသောကျွမ်းကျင်မှုသည်အလွန်အရေးကြီးသည်။
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန် - အဆင့်မြင့် AI သင်တန်းအချက်အလက်များ
အတုထောက်လှမ်းရေးနှင့်စက်သင်ကြားခြင်းလောကတွင်အချက်အလက်လေ့ကျင့်မှုသည်မလွှဲမရှောင်သာဖြစ်သည်။ စက်ယန္တရားသင်ယူခြင်းကိုတိကျမှန်ကန်စွာ၊ AI သင်တန်းအချက်အလက်များ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအချက်အလက်အမျိုးအစားများ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအချက်အလက်အရည်အသွေး၊ အချက်အလက်ကောက်ယူစုဆောင်းခြင်းနှင့်လိုင်စင်ထုတ်ပေးခြင်းနှင့်အခြားအရာများအသေးစိတ်ကိုဤလမ်းညွှန်တွင်အသေးစိတ်လေ့လာထားသည်။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်- စကားဝိုင်း AI အတွက် လမ်းညွှန်ချက်အပြည့်အစုံ
သင်နှင့်စကားပြောဆိုထားသော chatbot သည် စကားပြောမှတ်သားမှုဒေတာအတွဲများစွာကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြား၊ စမ်းသပ်ပြီး တည်ဆောက်ထားသော အဆင့်မြင့်စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ AI စနစ်ပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် စက်များကို ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စေသည့် နည်းပညာ၏နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးစူးစမ်းလေ့လာမည့်အရာဖြစ်သည်။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်- AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။
စက်တွေမှာ ကိုယ်ပိုင်စိတ်မရှိဘူး။ ၎င်းတို့သည် ဆင်ခြင်ခြင်း၊ သိမြင်ခြင်း နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အချက်အလက်များနှင့် စွမ်းရည်များ ကင်းမဲ့နေပါသည်။ သူတို့ကိုစွမ်းအားကြီးတဲ့နတ်ကတော်တွေအဖြစ်ပြောင်းဖို့၊ အချက်အလက်ပေါ်အခြေခံပြီးတီထွင်ထားတဲ့ algorithms တွေလိုတယ်။ သက်ဆိုင်ရာ၊ အကြောင်းအရာနှင့် မကြာသေးမီက ဒေတာ။ စက်များအတွက် ထိုကဲ့သို့ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဟုခေါ်သည်။
ဝယ်သူ၏လမ်းညွှန်- ဗီဒီယို မှတ်သားချက်နှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်း။
ဒါဟာ ကျွန်တော်တို့အားလုံး ကြားဖူးနေကျ စကားတစ်ခုပါ။ ရုပ်ပုံတစ်ပုံသည် စကားလုံးပေါင်းတစ်ထောင်ပြောနိုင်သည် ၊ ဗီဒီယိုတစ်ခုသည် အဘယ်အရာပြောနိုင်သည်ကို စိတ်ကူးကြည့်ရုံသာ။ သန်းပေါင်းများစွာသော အရာများ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စုမပါဘဲ မောင်းသူမဲ့ကားများ သို့မဟုတ် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော လက်လီရောင်းချမှုများကဲ့သို့သော ကျွန်ုပ်တို့ကတိပြုထားသည့် အမိုက်စားအပလီကေးရှင်းများ မည်သည့်အရာမှ မဖြစ်နိုင်ပါ။
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန် - CV အတွက် Image Annotation
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။
eBook
AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်သော့ချက်
Social Media Today ၏ဖော်ပြချက်အရနေ့စဉ်နေ့တိုင်းထုတ်ယူနိုင်သည့်မယုံနိုင်လောက်အောင်အချက်အလက်ပမာဏမှာ ၂.၅ quintillion bytes ဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းသည်သင်တို့၏ algorithm ကိုလေ့ကျင့်ရန်ထိုက်တန်သည်ဟုမဆိုလိုပါ။ အချို့ဒေတာများသည်မပြည့်စုံပါ၊ အချို့သည်အရည်အသွေးနိမ့်ပြီးအချို့သည်တိကျသောတိကျမှုမရှိသောကြောင့်ဤမှားယွင်းသောသတင်းအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်းသည်သင်၏ (စျေးကြီးသော) AI ဒေတာဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏တူညီသောစရိုက်များကိုဖြစ်ပေါ်စေလိမ့်မည်။
AI သည် အာမခံတောင်းဆိုမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရအောင် ပြုလုပ်ပုံ
တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသည် အာမခံလုပ်ငန်းတွင် oxymoron (အာမခံတောင်းဆိုမှု) တစ်ခုဖြစ်သည် - အာမခံကုမ္ပဏီများနှင့် ဖောက်သည်များက တောင်းဆိုချက်မတင်လိုပါ။ သို့သော် နှစ်မျိုးလုံး
ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် မည်သည့်အချိန်၊ အဘယ်ကြောင့်နည်း၊ ဒေတာစုဆောင်းနည်းတို့ကို ရှာဖွေစူးစမ်းခြင်း။
ကွန်ပြူတာအမြင်ကိုအခြေခံသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် ပထမအဆင့်မှာ ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ တိကျသော၊ တက်ကြွပြီး ပမာဏကြီးမားသော ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။
AI-အခြေခံစာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အကျိုးကျေးဇူးများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင်၊ လုပ်ငန်းများသည် နေ့စဉ်ဒေတာများစွာကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒေတာသည် အဖွဲ့အစည်းကို ဆက်လက်လည်ပတ်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော သတင်းပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။ လုပ်ငန်းတွေ ရေလျှံနေတယ်။
Facial Recognition Models များကိုလေ့ကျင့်ရန် ထိပ်တန်းအခမဲ့ Face Image Datasets 15 ခုစာရင်း
AI ၏ ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Computer Vision သည် ကွန်ပျူတာများကို ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများမှ အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ထို့နောက် machine learning model သည် လုပ်ဆောင်သည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်
ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲပေးနေသော စူပါပါဝါဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်များမှသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များအထိ နေရာတိုင်းတွင် ဒေတာရှိပါသည်။ အဲဒါ
ဘာသာစကားမျိုးစုံ ခံစားချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း - အရေးကြီးမှု၊ နည်းစနစ်နှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
အင်တာနက်သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်အရာနှင့် ပတ်သက်သည်များကိုမဆို ၎င်းတို့၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အမြင်များနှင့် အကြံပြုချက်များကို လွတ်လပ်စွာ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်ရန် တံခါးဖွင့်ပေးထားသည်။
NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ
Infographics ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ NLP ဆိုတာဘာလဲ။ Natural Language Processing (NLP) သည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် လူသားဘာသာစကားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်စေသည်၊
Synthetic Data၊ ၎င်း၏အသုံးပြုမှု၊ အန္တရာယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးဝင်သောလမ်းညွှန်
နည်းပညာတွေ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ ML မော်ဒယ်တွေမှာ အသုံးပြုတဲ့ ဒေတာ ပြတ်လပ်မှုတွေ ရှိလာခဲ့ပါတယ်။ ဤကွာဟချက်ကို ဖြည့်ရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာ / အတုများစွာရှိသည်။
အသံကို အသုံးချခြင်း - အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် အသုံးချမှုများ
လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်နှစ်ခုခန့်က စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို တွန်းပို့သည့် 'Star Trek' ၏ နည်းပညာအဆင့်မြင့်သော ဖန်တီးမှုကမ္ဘာကြီးသည် စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကို တွန်းပို့နိုင်မည်ဟု မည်သူမှ ယုံမည်မဟုတ်ပေ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရာတွင် AI-အခြေခံ အသံအကူများ တိုးလာခြင်း။
နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် ၎င်းကို စာရိုက်ရန် သို့မဟုတ် လွှတ်ချထားသော မီနူးမှ မှန်ကန်သည့်အရာကို ရွေးချယ်ခြင်းထက် နှုတ်ဖြင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပေးရာတွင် မမှားနိုင်သော အဆင်ပြေမှုတစ်ခု ရှိပါသည်။
သင်၏ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အကောင်းဆုံး Open-source Handwriting Datasets 15 ခု
စီးပွားရေးလောကသည် ထူးထူးခြားခြား အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပြောင်းလဲနေသော်လည်း ဤဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့လိုချင်သလောက် ကျယ်ပြန့်သည်မဟုတ်။
သင်၏ စကားဝိုင်း AI သည် အဘယ်ကြောင့် ကောင်းမွန်သော Utterance Data လိုအပ်သနည်း။
'Hey Siri' သို့မဟုတ် 'Alexa' ဟုပြောသောအခါ chatbots နှင့် virtual assistant များ နိုးထလာပုံကို သင် တွေးဖူးပါသလား။ စာသားအပြောအဆိုကြောင့် ဖြစ်၏။
စကားဝိုင်း AI သို့ Retrospect တွင် မော်တော်ကားများ၏ အနာဂတ်ကို ကြည့်လိုက်ပါ။
Automotive conversational AI သည် မကြာသေးမီက အင်ဂျင်နီယာများ၏ အာရုံစိုက်မှုကို အကြီးအကျယ်ရရှိနေသည့် နောက်ဆုံးပေါ် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား chatbot သို့မဟုတ် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်စေပါသည်။
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။
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် အသံဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ခြင်း။
အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်များနှင့် Siri၊ Alexa နှင့် Cortana ကဲ့သို့သော virtual assistant များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝ၏ ဘုံအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်လာသည်။ ငါတို့က သူတို့အပေါ် မှီခိုနေရတာ
အဝေးထိန်းစကားပြောဒေတာစုဆောင်းခြင်းဖြင့် မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှုကို ချောမွေ့အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ် အမြင့်မြတ်ဆုံးကမ္ဘာတွင် ဒေတာပါဝင်သည့် အခန်းကဏ္ဍသည် အလွန်အရေးပါလာပါသည်။ လုပ်ငန်းခန့်မှန်းချက်၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်အတွက်ဖြစ်စေ ဒေတာသည် လိုအပ်ပါသည်။
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။
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။