AI သည် နေရာတိုင်းတွင်ရှိသော်လည်း တစ်ခါတစ်ရံတွင် ဝေါဟာရနှင့် ဗန်းစကားများကို နားလည်ရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ ဤဘလော့ဂ်ပို့စ်တွင် AI ဝေါဟာရများနှင့် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ပေါင်း 50 ကျော်ကို ရှင်းပြထားသောကြောင့် ဤလျင်မြန်စွာကြီးထွားလာသော နည်းပညာကို သင်ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေပါသည်။
သင်သည် အစပြုသူ သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ပါစေ၊ ဤနေရာတွင် သင်မသိသော ဝေါဟာရအချို့ကို ကျွန်ုပ်တို့ လောင်းကြေးထပ်ပါသည်။
1 ။ ဉာဏ်ရည်တု
ဉာဏ်ရည်တု (AI) ဆိုသည်မှာ လူသားဉာဏ်ရည်ကို အတုယူပြီး မကြာခဏ အမှီအခိုကင်းစွာ သင်ယူနိုင်စွမ်းရှိသော ကွန်ပျူတာစနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။
ဤစနစ်များသည် ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းနှင့် အတွေ့အကြုံပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ အပြုအမူကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲပါ။ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် AI သည် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိမြင်နားလည်နိုင်စွမ်းရှိသော ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စက်များကို ဖန်တီးရန် ရည်ရွယ်သည်။
အဆုံးစွန်သောပန်းတိုင်မှာ စက်များသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ ဒေတာများမှ သင်ယူရန်နှင့် လူသားများနှင့်ဆင်တူသော သိမြင်နိုင်စွမ်းများကို ပြသရန်ဖြစ်သည်။
2. Algorithm
အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် ပြဿနာတစ်ခုဖြေရှင်းခြင်း သို့မဟုတ် သတ်သတ်မှတ်မှတ်တာဝန်တစ်ခုပြီးမြောက်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် တိကျပြီးစနစ်တကျသော ညွှန်ကြားချက်များ သို့မဟုတ် စည်းမျဉ်းများဖြစ်သည်။
၎င်းသည် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ သင်္ချာနှင့် ပုစ္ဆာဖြေရှင်းခြင်းဆိုင်ရာ ဘာသာရပ်များတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နည်းပညာနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် တိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးကာ ထိရောက်ပြီး စနစ်ကျသော ပြဿနာဖြေရှင်းနည်းများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် algorithms များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
၅
Big data သည် သမားရိုးကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ထက် အလွန်ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအတွဲများကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤဒေတာအတွဲများကို အများအားဖြင့် ၎င်းတို့၏ ထုထည်၊ အလျင်နှင့် အမျိုးအစားအလိုက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားပါသည်။
Volume ဆိုသည်မှာ အရင်းအမြစ်မျိုးစုံမှ ထုတ်ပေးသော များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ရည်ညွှန်းသည်။ လူမှုမီဒီယာ၊ အာရုံခံကိရိယာများနှင့် အရောင်းအဝယ်များ။
အလျင်သည် ဒေတာထုတ်ပေးသည့် မြန်နှုန်းမြင့်ကို ရည်ညွှန်းပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်။ Variety သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ တည်ဆောက်ပုံမရှိသော၊ နှင့် semi-structured data အပါအဝင် မတူကွဲပြားသော ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် ဖော်မတ်များကို ဆိုလိုသည်။
4. ဒေတာတူးဖော်ရေး
ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် များပြားလှသော ဒေတာအတွဲများမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန် ရည်ရွယ်သည့် ပြည့်စုံသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းတွင် အဓိကအဆင့် လေးခုပါဝင်သည်- ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း ပါ၀င်သည်။ ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိစေရန်၊ ဒေတာကို တူးဖော်ခြင်း၊ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန် algorithms များကို အသုံးပြုခြင်း၊ နှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းတို့ကို ထုတ်ယူထားသော အသိပညာကို ဆန်းစစ် နားလည်သဘောပေါက်သည့်နေရာ၊
5. Neural Network
ကွန်ပြူတာစနစ်ကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ လူ့ဦးနှောက်ကိုအပြန်အလှန်ဆက်နွယ်နေသော ဆုံမှတ်များ သို့မဟုတ် နျူရွန်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ AI အများစုကို အခြေခံထားတဲ့အတွက် ဒါကို နည်းနည်းပိုနားလည်ရအောင် အာရုံကြောကွန်ရက်များ.
အထက်ဖော်ပြပါ ဂရပ်ဖစ်များတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခင်ပုံစံမှ လေ့လာခြင်းဖြင့် ပထဝီဝင်တည်နေရာ၏ စိုထိုင်းဆနှင့် အပူချိန်ကို ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ ထည့်သွင်းမှုများသည် အတိတ်မှတ်တမ်းအတွက် ဒေတာအတွဲများဖြစ်သည်။
အဆိုပါ မသေခင် သိတော့ အလေးများဖြင့် ကစားကာ လျှို့ဝှက်အလွှာများရှိ ဘက်လိုက်တန်ဖိုးများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ပုံစံ။ W1၊ W2….W7 သည် သက်ဆိုင်ရာအလေးချိန်များဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ဒေတာအတွဲပေါ်တွင် ကိုယ်တိုင်လေ့ကျင့်ပြီး ခန့်မှန်းချက်အဖြစ် အထွက်ကို ပေးသည်။
ဤရှုပ်ထွေးသောအချက်အလက်များကြောင့် သင်သည် နစ်မွန်းနေပေမည်။ ဤသို့ဆိုလျှင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ရိုးရှင်းသောလမ်းညွှန်ချက်ဖြင့် စတင်နိုင်ပါသည်။ ဒီမှာ.
၂။ စက်သင်ကြားခြင်း
Machine Learning သည် ဒေတာများမှ အလိုအလျောက် သင်ယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်အမျှ တိုးတက်စေမည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ပါသည်။
၎င်းတွင် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်နှင့် တိကျစွာ ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ကွန်ပျူတာများကို ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။
စက်သင်ယူခြင်းနည်းလမ်းများ ဒေတာအတွဲကြီးများထံမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သင်ယူခြင်းဖြင့် စနစ်များအား ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်သည့် အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏အပြုအမူများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မြှင့်တင်နိုင်စေပါသည်။
၉
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုစက်သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် လူသားဦးနှောက်၏ ရှုပ်ထွေးသောဖြစ်စဉ်များကို အတုယူခြင်းဖြင့် ဒေတာများမှ အသိပညာများရယူရန် ဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချသည်။
များပြားလှသော လျှို့ဝှက်အလွှာများဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် အနုစိတ်သောအင်္ဂါရပ်များနှင့် ပုံစံများကို အလိုအလျောက်ထုတ်ယူနိုင်ပြီး ထူးခြားသောတိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စေပါသည်။
8. Pattern အသိအမှတ်ပြုမှု
Pattern အသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနည်းပညာသည် ဒေတာအတွဲများအတွင်း ပုံစံများနှင့် ပုံမှန်များကို အလိုအလျောက်ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချသည်။
တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ကွဲပြားသော ဒေတာများတွင် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ဖွဲ့စည်းပုံများ၊ ဆက်နွယ်မှုနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူခြင်း၊ ဒေတာများကို ကွဲပြားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုထားသော ပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ အနာဂတ်ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းနိုင်စေပါသည်။ Pattern အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် အမျိုးမျိုးသော domain များတစ်လျှောက်တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်လ်များကို အားကောင်းစေခြင်း။
Biometrics သည် ဤဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်ဗွေအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ပုံစံပလိတ်ဟုခေါ်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိုယ်စားပြုမှုကိုဖန်တီးရန်အတွက် လူတစ်ဦး၏လက်ဗွေ၏ထူးခြားသောအသွင်အပြင်များကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာသည်။
သင့်စမတ်ဖုန်းအား လော့ခ်ဖွင့်ရန် သို့မဟုတ် လုံခြုံသောစက်ရုံတစ်ခုသို့ ဝင်ရောက်ရန် ကြိုးပမ်းသောအခါ၊ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုစနစ်သည် ဖမ်းယူထားသော ဇီဝမက်ထရစ်ဒေတာ (ဥပမာ၊ လက်ဗွေ) ကို ၎င်း၏ဒေတာဘေ့စ်တွင် သိမ်းဆည်းထားသော နမူနာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပေးပါသည်။
ပုံစံများကို ကိုက်ညီပြီး တူညီမှုအဆင့်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ ပေးထားသော biometric ဒေတာသည် သိမ်းဆည်းထားသော ပုံစံပလိတ်နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိကို စနစ်က ဆုံးဖြတ်ပေးကာ သင့်လျော်စွာ အသုံးပြုခွင့်ပေးပါသည်။
9. ကြီးကြပ်သင်ကြားခြင်း။
Supervised learning သည် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ ကွန်ပျူတာစနစ်အား လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်း ပါဝင်သော စက်သင်ယူမှု ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းတွင် ကွန်ပျူတာအား သက်ဆိုင်ရာ တံဆိပ်များ သို့မဟုတ် ရလဒ်များနှင့်အတူ ထည့်သွင်းဒေတာ အစုံပါရှိသည်။
မင်းမှာ ခွေးလေးတွေနဲ့ တစ်ချို့က ကြောင်တွေနဲ့ ဓာတ်ပုံတွေ အများကြီးရှိတယ် ဆိုကြပါစို့။
ဘယ်ပုံတွေမှာ ခွေးတွေရှိလဲ၊ ဘယ်ပုံတွေမှာ ကြောင်တွေရှိလဲဆိုတာ ကွန်ပျူတာကို ပြောပြပါ။ ထို့နောက် ကွန်ပြူတာသည် ပုံများတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် ခွေးနှင့် ကြောင်ကြား ခြားနားချက်များကို အသိအမှတ်ပြုရန် သင်ယူသည်။
၎င်းကိုလေ့လာပြီးနောက်၊ သင်သည်ကွန်ပြူတာအား ပုံအသစ်များပေးနိုင်ပြီး ၎င်းတို့တွင် ခွေး သို့မဟုတ် ကြောင်များရှိမရှိ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဥပမာများမှ သင်ယူခဲ့ရာများကို အခြေခံ၍ သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သိထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်ရန် ကွန်ပျူတာကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းနှင့် တူပါသည်။
10. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု
ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် တိကျသောညွှန်ကြားချက်မပါဘဲ ပုံသဏ္ဍာန်များ သို့မဟုတ် တူညီမှုများကို ရှာဖွေရန် ကွန်ပျူတာသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စူးစမ်းလေ့လာသည့် စက်သင်ယူမှုအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်ကဲ့သို့ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဥပမာများကို အားမကိုးပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် ဒေတာရှိ လျှို့ဝှက်ဖွဲ့စည်းပုံ သို့မဟုတ် အုပ်စုများကို ရှာဖွေသည်။ ကွန်ပြူတာသည် မည်သည့်အရာကို ရှာဖွေရမည်ကို ဆရာမှ မပြောဘဲ သူ့အလိုလို ရှာဖွေတွေ့ရှိနေသကဲ့သို့ပင်။
ဤသင်ယူမှုအမျိုးအစားသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များရှာဖွေရန်၊ ဒေတာစုစည်းမှု သို့မဟုတ် ပုံမှန်မဟုတ်သောအရာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးသည်
၉။ သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း (NLP)
Natural Language Processing သည် ကွန်ပြူတာများ နားလည်သဘောပေါက်ပြီး လူသားဘာသာစကားနှင့် တုံ့ပြန်ပုံအပေါ် အလေးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် ပို၍ သဘာဝကျသည်ဟု ခံစားရသော လူသားဘာသာစကားကို ကွန်ပျူတာများ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်ခြင်းတို့ကို ကူညီပေးသည်။
NLP သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အသံလက်ထောက်များ၊ chatbots များနှင့် ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်စေကာ ကျွန်ုပ်တို့၏အီးမေးလ်များကို ဖိုင်တွဲများအဖြစ် အလိုအလျောက်စီပေးစေသည် ။
၎င်းတွင် စကားလုံးများ၊ စာကြောင်းများနှင့် စာသားများနောက်ကွယ်ရှိ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ရန် ကွန်ပျူတာများကို သင်ကြားပေးခြင်း ပါ၀င်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အလုပ်အမျိုးမျိုးတွင် ကူညီပေးနိုင်ပြီး နည်းပညာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို ပိုမိုချောမွေ့စေပါသည်။
12. Computer Vision
Computer ကိုရူပါရုံကို ကျွန်ုပ်တို့လူသားများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်လုံးများကဲ့သို့ပင် ကွန်ပျူတာများသည် ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို ကြည့်ရှုနားလည်နိုင်စေရန် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အမြင်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သူတို့မြင်တာကို နားလည်သဘောပေါက်အောင် ကွန်ပျူတာတွေကို သင်ကြားပေးခြင်းနဲ့ ပတ်သက်ပါတယ်။
အရှင်းဆုံးပြောရရင် ကွန်ပြူတာအမြင်က ကွန်ပြူတာတွေကို အမြင်အာရုံကမ္ဘာကို မှတ်မိစေပြီး အဓိပ္ပါယ်ပြန်ဆိုရာမှာ ကူညီပေးပါတယ်။ ၎င်းတွင် ရုပ်ပုံများရှိ အရာဝတ္တုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် သို့မဟုတ် ပုံများကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အစိတ်အပိုင်းများသို့ပင် ပိုင်းခြားရန် သင်ကြားပေးခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များပါရှိသည်။
လမ်းနှင့်ပတ် ၀ န်းကျင်ရှိအရာအားလုံးကို“ မြင်” ရန်ကွန်ပြူတာအမြင်ကိုအသုံးပြု၍ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားတစ်စီးကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။
၎င်းသည် လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ ယာဉ်ထိန်းဆိုင်းဘုတ်များနှင့် အခြားယာဉ်များကို ရှာဖွေပြီး ခြေရာခံနိုင်ပြီး ၎င်းတို့အား ဘေးကင်းစွာ သွားလာနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏စမတ်ဖုန်းများကို လော့ခ်ဖွင့်ရန် သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏ထူးခြားသောမျက်နှာအသွင်အပြင်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်လက္ခဏာများကို စစ်ဆေးရန်အတွက် မျက်နှာမှတ်မိနည်းပညာသည် ကွန်ပျူတာအမြင်ကို မည်သို့အသုံးပြုသည်ကို စဉ်းစားပါ။
လူစုလူဝေးရှိသော နေရာများကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် သံသယဖြစ်ဖွယ် လှုပ်ရှားမှုများကို ရှာဖွေရန် စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များတွင်လည်း အသုံးပြုပါသည်။
ကွန်ပြူတာအမြင်သည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောကမ္ဘာကိုဖွင့်ပေးသည့် အားကောင်းသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကွန်ပျူတာများကို မြင်နိုင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို မြင်နိုင် နားလည်နားလည်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ပတ်ဝန်းကျင် ကမ္ဘာကြီးကို သိမြင်နားလည်နိုင်သော၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သော အပလီကေးရှင်းများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝများကို ပိုမိုလွယ်ကူ၊ လုံခြုံပြီး ပိုမိုထိရောက်စေရန် ဖန်တီးပေးနိုင်ပါသည်။
၂။ Chatbot
chatbot ဆိုတာ လူတွေကို တကယ့်လူ့စကားပြောဆိုပုံမျိုးနဲ့ စကားပြောနိုင်တဲ့ ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုလိုပါပဲ။
ဖောက်သည်များကိုကူညီရန်နှင့် လူတစ်ဦးနှင့်စကားပြောနေသကဲ့သို့ခံစားရစေရန်အွန်လိုင်းဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်၊ ၎င်းသည်အမှန်တကယ်ကွန်ပြူတာပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်နေသည့်ပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊
chatbot သည် သုံးစွဲသူများထံမှ မက်ဆေ့ချ်များ သို့မဟုတ် မေးခွန်းများကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်ပြီး လူသားဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကိုယ်စားလှယ်ကဲ့သို့ အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် အချက်အလက်များနှင့် အကူအညီများ ပေးဆောင်နိုင်သည်။
14. အသံကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။
Voice recognition ဆိုသည်မှာ လူတို့၏ စကားများကို နားလည်ပြီး အနက်ပြန်ဆိုရန် ကွန်ပျူတာစနစ်၏ စွမ်းရည်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းတွင် ကွန်ပြူတာ သို့မဟုတ် စက်ပစ္စည်းတစ်ခုသည် ပြောသောစကားများကို “နားဆင်” နိုင်စေပြီး ၎င်းကို နားလည်နိုင်သော စာသား သို့မဟုတ် အမိန့်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် နည်းပညာပါရှိသည်။
နှင့် အသံအသိအမှတ်ပြုမှုစာရိုက်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားထည့်သွင်းမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်းအစား ၎င်းတို့အား ရိုးရှင်းစွာပြောခြင်းဖြင့် စက်ပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်းများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သည်။
စနစ်သည် ပြောသောစကားလုံးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ပုံစံများနှင့် အသံများကို အသိအမှတ်ပြုကာ ၎င်းတို့ကို နားလည်နိုင်သော စာသား သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်များအဖြစ် ဘာသာပြန်ပါသည်။ ၎င်းသည် အသံဖြင့် အမိန့်ပေးခြင်း၊ သတ်ပုံသတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အသံဖြင့်ထိန်းချုပ်ထားသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကဲ့သို့သော အလုပ်များကို ပြုလုပ်ရန် နည်းပညာနှင့် လက်လွတ်နှင့် သဘာဝအတိုင်း ဆက်သွယ်မှုကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည်။ အသုံးအများဆုံးဥပမာများမှာ Siri နှင့် Google Assistant ကဲ့သို့သော AI assistant များဖြစ်သည်။
15. ခံစားချက်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း။
စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ စာသား သို့မဟုတ် အပြောအဆိုများတွင် ဖော်ပြထားသော စိတ်ခံစားမှုများ၊ ထင်မြင်ချက်များနှင့် သဘောထားများကို နားလည်သဘောပေါက်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဖော်ပြထားသော ခံစားချက်သည် အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေလားဟု ဆုံးဖြတ်ရန် စာဖြင့်ရေးသားခြင်း သို့မဟုတ် စကားပြောဘာသာစကားကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သုံးစွဲသူသုံးသပ်ချက်များ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်ကဲ့သို့သော စာသားဒေတာအများအပြားကို စကင်ဖတ်ကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး စကားလုံးများ၏နောက်ကွယ်မှ အရင်းခံခံစားချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အယ်လဂိုရီသမ်များသည် စိတ်ခံစားမှု သို့မဟုတ် ထင်မြင်ချက်များကို ဖော်ပြသည့် သီးခြားစကားလုံးများ၊ စကားစုများ သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ရှာဖွေသည်။
ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီအား ထုတ်ကုန်တစ်ခု၊ ဝန်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာတစ်ခုနှင့်ပတ်သက်၍ လူများက မည်သို့ခံစားရသည်ကို နားလည်စေပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သို့မဟုတ် ဖောက်သည်နှစ်သက်မှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို ခြေရာခံရန်၊ တိုးတက်မှုအတွက် နယ်ပယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏အမှတ်တံဆိပ်နှင့်ပတ်သက်သော အများသူငှာ ထင်မြင်ချက်ကို စောင့်ကြည့်ရန် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
16. စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း
စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုသည် AI ၏အခြေအနေတွင်၊ စာသား သို့မဟုတ် စကားများကို ဘာသာစကားတစ်ခုမှ အခြားဘာသာစကားတစ်ခုသို့ အလိုအလျောက်ဘာသာပြန်ရန် ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ဉာဏ်ရည်တုအသုံးပြုမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။
၎င်းတွင် တိကျသော ဘာသာပြန်ဆိုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် လူသားဘာသာစကားများကို နားလည်ရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ကွန်ပျူတာများကို သင်ကြားပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ အသုံးအများဆုံးဥပမာမှာ ဂူဂယ်လ်ဘာသာပြန်။
စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းဖြင့် သင်သည် ဘာသာစကားတစ်မျိုးတွင် စာသား သို့မဟုတ် စကားများကို ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး စနစ်သည် ထည့်သွင်းမှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အခြားဘာသာစကားဖြင့် သက်ဆိုင်သောဘာသာပြန်တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ မတူညီသောဘာသာစကားများမှတစ်ဆင့် အချက်အလက်များကို ဆက်သွယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုသည့်အခါတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သည်။
စက်ဘာသာပြန်စနစ်များသည် ဘာသာစကားဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများ၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များနှင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ပေါင်းစပ်မှုအပေါ် အားကိုးသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ဘာသာပြန်ဆိုမှု တိကျမှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် များပြားလှသော ဘာသာစကားဒေတာများမှ သင်ယူကြသည်။ အချို့သော စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းနည်းလမ်းများသည် ဘာသာပြန်ခြင်းအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။
၂။ စက်ရုပ်
စက်ရုပ်သည် စက်ရုပ်ဟု ခေါ်သော ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အင်ဂျင်နီယာတို့ ပေါင်းစပ်ထားသော စက်ရုပ်များဖြစ်သည်။ ဤစက်ရုပ်များသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အလိုအလျောက် သို့မဟုတ် လူသား၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအနည်းဆုံးဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
စက်ရုပ်များသည် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို အာရုံခံစားနိုင်သော၊ ထိုအာရုံခံထည့်သွင်းမှုအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ပြီး သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်များ သို့မဟုတ် အလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရာများဖြစ်သည်။
၎င်းတို့တွင် ကင်မရာများ၊ မိုက်ခရိုဖုန်း သို့မဟုတ် ထိတွေ့အာရုံခံကိရိယာများကဲ့သို့သော အာရုံခံကိရိယာများ တပ်ဆင်ထားပြီး ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ကမ္ဘာမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်စေပါသည်။ AI အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်း၏အကူအညီဖြင့် စက်ရုပ်များသည် ဤဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏သတ်မှတ်ထားသောလုပ်ငန်းဆောင်တာများကိုဆောင်ရွက်ရန် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။
စက်ရုပ်များသည် ၎င်းတို့၏ အတွေ့အကြုံများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး မတူညီသော အခြေအနေများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် စက်ရုပ်များတွင် AI သည် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
အရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိရန်၊ ပတ်ဝန်းကျင်ကို လမ်းညွှန်ရန် သို့မဟုတ် လူသားများနှင့်ပင် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် စက်ရုပ်များကို လေ့ကျင့်ရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် စက်ရုပ်များကို ပိုမိုစွယ်စုံရ၊ လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းရှိလာစေသည်။
18 ။ မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များ
ဒရုန်းများသည် လေယာဉ်ပေါ်တွင် လူသားလေယာဉ်မှူးမပါဘဲ ပျံသန်းနိုင်သော သို့မဟုတ် ပျံသန်းနိုင်သော စက်ရုပ်အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များ (UAVs) ဟုလည်း လူသိများသည်။ ဒရုန်းများတွင် ကင်မရာများ၊ GPS နှင့် gyroscopes ကဲ့သို့သော အာရုံခံကိရိယာများ တပ်ဆင်ထားပြီး ၎င်းတို့သည် ဒေတာစုဆောင်းရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို လမ်းညွှန်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
၎င်းတို့ကို လူသားအော်ပရေတာမှ အဝေးထိန်းစနစ်ဖြင့် ထိန်းချုပ်ထားနိုင်သည် သို့မဟုတ် ကြိုတင်ပရိုဂရမ်လုပ်ထားသည့် ညွှန်ကြားချက်များကို အသုံးပြု၍ အလိုအလျောက် လည်ပတ်နိုင်သည်။
ဒရုန်းများသည် ဝေဟင်ဓာတ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုရိုက်ခြင်း၊ ကွင်းဆင်းစစ်ဆေးခြင်းနှင့် မြေပုံထုတ်ခြင်း၊ ပို့ဆောင်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ၊ ရှာဖွေရေးနှင့် ကယ်ဆယ်ရေးမစ်ရှင်များ၊ စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာ စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းနှင့် အပန်းဖြေရန်အတွက် အသုံးပြုခြင်းတို့အပါအဝင် ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် လူသားများအတွက် ခက်ခဲသော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော ဝေးလံသော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော ဒေသများသို့ ဝင်ရောက်နိုင်သည်။
၅.၂.၂ ။ တိုးပွားလာသောအဖြစ်မှန် (AR)
Augmented Reality (AR) သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ခံယူချက်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် လက်တွေ့ကမ္ဘာကို virtual objects သို့မဟုတ် အချက်အလက်များ ပေါင်းစပ်ထားသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာမှ ထုတ်လုပ်သော ရုပ်ပုံများ၊ အသံများ သို့မဟုတ် အခြား အာရုံခံ သွင်းအားစုများကို လက်တွေ့ကမ္ဘာပေါ်တွင် လွှမ်းခြုံထားပြီး နစ်မြုပ်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော အတွေ့အကြုံကို ဖန်တီးပေးပါသည်။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင်၊ အထူးမျက်မှန်တပ်ထား ဒါမှမဟုတ် သင့်ပတ်ဝန်းကျင်က ကမ္ဘာကိုကြည့်ဖို့ သင့်စမတ်ဖုန်းသုံးပြီး စိတ်ကူးကြည့်ပါ၊ ဒါပေမယ့် ထပ်လောင်း virtual element တွေထည့်ထားပါတယ်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် သင့်စမတ်ဖုန်းကို မြို့လမ်းမတစ်ခုသို့ ညွှန်ပြနိုင်ပြီး အနီးနားရှိ စားသောက်ဆိုင်များအတွက် လမ်းညွှန်ချက်များ၊ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် သုံးသပ်ချက်များကို ပြသသည့် ပကတိ သင်္ကေတများ သို့မဟုတ် လက်တွေ့ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် တုံ့ပြန်သည့် ပကတိအသွင်အပြင် ဇာတ်ကောင်များကိုပင် ကြည့်ရှုနိုင်သည်။
ဤ virtual ဒြပ်စင်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာနှင့် ချောမွေ့စွာ ရောနှောကာ ပတ်ဝန်းကျင်ကို သင့်နားလည်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံကို တိုးမြင့်စေသည်။ ဂိမ်းကစားခြင်း၊ ပညာရေး၊ ဗိသုကာပညာနှင့် လမ်းကြောင်းပြခြင်း သို့မဟုတ် မဝယ်မီ သင့်အိမ်ရှိ ပရိဘောဂအသစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် မြှင့်တင်ထားသော သရုပ်မှန်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
၅.၂.၁ ။ Virtual Reality (VR)
Virtual Reality (VR) သည် လူတစ်ဦးနှင့် စူးစမ်းထိတွေ့နိုင်သည့် အတုအယောင်ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးရန်အတွက် ကွန်ပျူတာမှထုတ်လုပ်ထားသော သရုပ်သကန်များကို အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူအား virtual world တွင် နှစ်မြှုပ်ကာ လက်တွေ့ကမ္ဘာကို ပိတ်ဆို့ကာ ဒစ်ဂျစ်တယ်နယ်ပယ်တစ်ခုဖြင့် အစားထိုးသည်။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင်၊ သင့်မျက်လုံးနဲ့ နားတွေကို ဖုံးအုပ်ထားတဲ့ အထူးနားကြပ်ကို ဝတ်ဆင်ပြီး လုံးဝကွဲပြားတဲ့နေရာဆီ ပို့ဆောင်ဖို့ စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ဤ virtual world တွင်၊ သင်မြင်နိုင်ကြားသမျှ အရာအားလုံးသည် ကွန်ပြူတာမှ ထုတ်လုပ်ထားသော်လည်း ၎င်းကို မယုံနိုင်လောက်အောင် လက်တွေ့ခံစားရသည်။
သင်သည် လှည့်ပတ်ကာ၊ မည်သည့် ဦးတည်ရာကိုမဆို ကြည့်နိုင်ပြီး အရာဝတ္ထု သို့မဟုတ် ဇာတ်ကောင်များနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရှိနေသကဲ့သို့ တုံ့ပြန်နိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ virtual reality ဂိမ်းတွင်၊ သင်သည် ၎င်း၏စင်္ကြံများကိုဖြတ်၍ လမ်းလျှောက်နိုင်ပြီး၊ လက်နက်များကိုင်ဆောင်ကာ virtual ပြိုင်ဘက်များနှင့် ဓားဖြင့်တိုက်ခိုက်နိုင်သည့် အလယ်ခေတ်ရဲတိုက်တစ်ခုတွင် သင်တွေ့နိုင်သည်။ virtual reality ပတ်ဝန်းကျင်သည် သင့်လှုပ်ရှားမှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို တုံ့ပြန်ပြီး အတွေ့အကြုံကို အပြည့်အဝနှစ်မြှုပ်ပြီး ပါဝင်ခံစားရစေသည်။
Virtual Reality ကို ဂိမ်းဆော့ခြင်းအတွက်သာမက လေယာဉ်မှူး၊ ခွဲစိတ်ဆရာဝန်များ သို့မဟုတ် စစ်ဘက်ဆိုင်ရာဝန်ထမ်းများအတွက် လေ့ကျင့်မှုပုံစံများ၊ ဗိသုကာဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်များ၊ virtual tourism နှင့် အချို့သော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအခြေအနေများအတွက် ကုထုံးများကဲ့သို့သော အခြားအပလီကေးရှင်းများအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ရှိနေခြင်း၏ခံစားချက်ကိုဖန်တီးပေးပြီး သုံးစွဲသူများအား စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ virtual ကမ္ဘာများဆီသို့ ပို့ဆောင်ပေးကာ အတွေ့အကြုံကို လက်တွေ့နှင့်အနီးစပ်ဆုံးခံစားရစေသည်။
21. ဒေတာသိပ္ပံ
ဒေတာကိုသိပ္ပံ ဒေတာများမှ အဖိုးတန်အသိပညာနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန် သိပ္ပံနည်းကျနည်းလမ်းများ၊ ကိရိယာများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည့် နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သင်္ချာ၊ ကိန်းဂဏန်းများ၊ ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
အရိုးရှင်းဆုံးအားဖြင့်၊ Data Science သည် ဒေတာအစုအဝေးအတွင်း ဝှက်ထားသော အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချက်အလက်များနှင့် ပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးနှင့် စုစည်းခြင်းတို့ပါဝင်ပြီး ၎င်းကို စူးစမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကိုဖော်ထုတ်ရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန်နှင့် ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းမော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်တွင် လူနာမှတ်တမ်းများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဒေတာသိပ္ပံကို ရောဂါများအတွက် အန္တရာယ်ဖြစ်စေသောအချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ လူနာရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် ကုသမှုအစီအစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ လုပ်ငန်းတွင်၊ ဒေတာသိပ္ပံသည် ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်မှုများကို နားလည်ရန်၊ ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုရန် သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို မြှင့်တင်ရန် ဖောက်သည်ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည်။
22. Data Wrongling
Data munging ဟုလည်းသိကြသော၊ Data wrangling သည် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို စုဆောင်းခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ပိုမိုအသုံးဝင်ပြီး သင့်လျော်သော ဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ၎င်း၏အရည်အသွေး၊ လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်များနှင့် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန် အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
အရှင်းဆုံးပြောရရင် ဒေတာအရှုပ်အထွေးဆိုတာ ဟင်းချက်ဖို့အတွက် ပါဝင်ပစ္စည်းတွေကို ပြင်ဆင်တာနဲ့တူပါတယ်။ ၎င်းတွင် မတူညီသော အရင်းအမြစ်များမှ ဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်း၊ ၎င်းကို ခွဲထုတ်ခြင်းနှင့် အမှားအယွင်းများ၊ ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် မသက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားရန် ၎င်းကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာများကို အသွင်ပြောင်းရန်၊ ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းရန် သို့မဟုတ် စုစည်းရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းနှင့်လုပ်ဆောင်ရလွယ်ကူစေရန်နှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာအငြင်းပွားမှုတွင် ထပ်နေသည့်အရာများကို ဖယ်ရှားခြင်း၊ စာလုံးပေါင်းမှားခြင်း သို့မဟုတ် ဖော်မတ်ချခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ပြုပြင်ခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားများကို ပြောင်းလဲခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။ ၎င်းတွင် မတူညီသော ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစည်းခြင်း သို့မဟုတ် ပါဝင်ခြင်း၊ ဒေတာကို အစုခွဲများအဖြစ် ခွဲထုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ကိန်းရှင်အသစ်များ ဖန်တီးခြင်းတို့လည်း ပါဝင်နိုင်ပါသည်။
23. Data Storytelling
ဒေတာပုံပြင်ပြောခြင်း။ ဇာတ်ကြောင်း သို့မဟုတ် မက်ဆေ့ခ်ျကို ထိထိရောက်ရောက် ဆက်သွယ်နိုင်ရန် ဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသော နည်းလမ်းဖြင့် ဒေတာကို တင်ဆက်ခြင်းအနုပညာဖြစ်သည်။ အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာ visualizationsဇာတ်ကြောင်းများ၊ နှင့် ဆင်ခြင်ဥာဏ်များနှင့် တွေ့ရှိချက်များကို ပရိသတ်အား နားလည်နိုင်စေပြီး အမှတ်ရစေမည့်ပုံစံဖြင့် တင်ဆက်ပေးပါသည်။
ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းဖြင့်၊ ဒေတာပုံပြင်ပြောခြင်းသည် ပုံပြင်တစ်ပုဒ်ကိုပြောပြရန် ဒေတာကိုအသုံးပြုခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နံပါတ်များနှင့် ဇယားများကို တင်ပြရုံထက်ကျော်လွန်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာကို အသက်ဝင်စေပြီး ပရိသတ်နှင့် ဆက်စပ်မှုရှိစေရန် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ပုံပြင်ပြောခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ ဒေတာပတ်ပတ်လည် ဇာတ်ကြောင်းဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အရောင်းကိန်းဂဏန်းဇယားကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းတင်ပြမည့်အစား၊ ဒေတာပုံပြင်ပြောခြင်းတွင် သုံးစွဲသူများကို အမြင်အာရုံဖြင့် အရောင်းလမ်းကြောင်းများကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေမည့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။
၎င်းတွင် အဓိက တွေ့ရှိချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြသည့် ဇာတ်ကြောင်းတစ်ခု၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၏ နောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများကို ရှင်းပြကာ ဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ အရေးယူနိုင်သော အကြံပြုချက်များကို အကြံပြုပေးနိုင်သည်။
24. Data-driven ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း။
ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနက်ပြန်ဆိုခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ ရွေးချယ်မှုများ ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မှုများ ပြုလုပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပင်ကိုယ် သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အဆုံးအဖြတ်ကိုသာ အားကိုးရမည့်အစား ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်များကို လမ်းညွှန်ရန်နှင့် ပံ့ပိုးရန် ဒေတာကို အခြေခံအဖြစ် အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။
ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းဖြင့်၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဆိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့ပြုလုပ်သောရွေးချယ်မှုများကို အသိပေးရန်နှင့် လမ်းညွှန်ရန်အတွက် အချက်အလက်မှ အချက်အလက်များနှင့် သက်သေအထောက်အထားများကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပုံစံများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို နားလည်ရန် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လုပ်ငန်းဆက်တင်တစ်ခုတွင်၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထိရောက်ဆုံးစျေးနှုန်းဗျူဟာကို ဆုံးဖြတ်ရန် သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် နယ်ပယ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အရောင်းဒေတာ၊ ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်နှင့် စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်၊ ကုသမှုအစီအစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် သို့မဟုတ် ရောဂါရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် လူနာဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။
25. ဒေလိတ်
Data lake သည် များပြားလှသော အချက်အလက်များကို ၎င်း၏ကုန်ကြမ်းနှင့် မလုပ်ဆောင်ရသေးသော ပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းထားနိုင်သော ဗဟိုချုပ်ကိုင်ပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ဒေတာသိုလှောင်မှုဖြစ်သည်။ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ်များ သို့မဟုတ် ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းများအတွက် မလိုအပ်ဘဲ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမဟုတ်သော ဒေတာများကဲ့သို့သော များပြားလှသော ဒေတာအမျိုးအစားများ၊ ဖော်မတ်များနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံများကို ထိန်းထားရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ဝဘ်ဆိုက်မှတ်တမ်းများ၊ ဖောက်သည်လွှဲပြောင်းမှုများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာဖိဒ်များနှင့် IoT စက်ပစ္စည်းများကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းသိမ်းဆည်းနိုင်သည်။
ထို့နောက် ဤဒေတာကို အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ ပြုလုပ်ခြင်း၊ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ သို့မဟုတ် သုံးစွဲသူ၏ အပြုအမူပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
26. Data Warehouse
Data warehouse သည် အရင်းအမြစ်မျိုးစုံမှ ဒေတာအများအပြားကို သိမ်းဆည်းခြင်း၊ စုစည်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အထူးပြုဒေတာဘေ့စ်စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ထိရောက်သောဒေတာပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမေးမြန်းမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့်နည်းလမ်းဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။
၎င်းသည် အရောင်းအ၀ယ်ဆိုင်ရာ ဒေတာဘေ့စ်များ၊ CRM စနစ်များနှင့် အဖွဲ့အစည်းအတွင်းရှိ အခြားသော ဒေတာရင်းမြစ်များကဲ့သို့ မတူညီသော လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစနစ်များမှ ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် ဗဟိုသိုလှောင်ရာတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။
ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ထားသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဖော်မတ်ဖြင့် ဒေတာဂိုဒေါင်ထဲသို့ အသွင်ပြောင်း၊ သန့်စင်ပြီး တင်ပါသည်။
27. စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေး (BI)
Business Intelligence သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအား အသိဥာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်နှင့် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိစေရန် ကူညီပေးသည့်နည်းလမ်းဖြင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းတွင် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သော အချက်အလက်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများ၊ နည်းပညာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးစနစ်သည် အမြတ်အစွန်းအရှိဆုံးထုတ်ကုန်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ သိုလှောင်မှုအဆင့်များကိုစောင့်ကြည့်ရန်နှင့် သုံးစွဲသူနှစ်သက်မှုများကိုခြေရာခံရန် အရောင်းဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
ဝင်ငွေ၊ ဖောက်သည်ဝယ်ယူမှု သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်စွမ်းဆောင်ရည်ကဲ့သို့သော အဓိကစွမ်းဆောင်ရည်အညွှန်းကိန်းများ (KPIs) များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေကာ လုပ်ငန်းများကို ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်နှင့် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများ ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် သင့်လျော်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
Business Intelligence ကိရိယာများတွင် ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်း၊ သီးသန့် မေးမြန်းခြင်းနှင့် ဒေတာရှာဖွေခြင်း စွမ်းရည်များကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်လေ့ရှိသည်။ ဤကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် သုံးစွဲသူများကို ဖွင့်ပေးသည်။ စီးပွားရေးသုံးသပ်သူများ သို့မဟုတ် မန်နေဂျာများ၊ ဒေတာနှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ရန်၊ ၎င်းကို လှီးဖြတ်ပြီး အန်ချကာ အရေးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို မီးမောင်းထိုးပြသည့် အစီရင်ခံစာများ သို့မဟုတ် အမြင်ဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုများကို ဖန်တီးပါ။
28. ခန့်မှန်း Analytics မှ
Predictive analysis သည် အနာဂတ် ဖြစ်ရပ်များ သို့မဟုတ် ရလဒ်များအကြောင်း အသိပေးသော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ဒေတာနှင့် စာရင်းအင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုသည့် အလေ့အကျင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အနာဂတ် လမ်းကြောင်းများ၊ အပြုအမူများ သို့မဟုတ် ဖြစ်ပျက်မှုများကို ချဲ့ထွင်ပြီး ခန့်မှန်းရန် မော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
၎င်းသည် ကိန်းရှင်များကြားရှိ ဆက်ဆံရေးများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ထိုအချက်အလက်များကို အသုံးပြုရန် ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်းသည် အတိတ်ဖြစ်ရပ်များကို ဖော်ပြရုံမျှမက ကျော်လွန်သွားပါသည်။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် အနာဂတ်တွင် ဖြစ်ပျက်လာမည့်အရာများကို နားလည်ရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အသုံးချသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဘဏ္ဍာရေးနယ်ပယ်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ စတော့ရှယ်ယာ သမိုင်းဝင်စျေးကွက်အချက်အလက်၊ စီးပွားရေးညွှန်းကိန်းများနှင့် အခြားသက်ဆိုင်ရာအချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ စျေးနှုန်းများ။
စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင်၊ ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူနှင့် နှစ်သက်မှုများကို ခန့်မှန်းရန်၊ ပစ်မှတ်ထားသော ကြော်ငြာများနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုံ့ဆော်မှုများကို ဖွင့်ပေးနိုင်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းသုံးသပ်ချက်သည် အချို့သောရောဂါများအတွက် အန္တရာယ်များသောလူနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းနှင့် အခြားအချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဖတ်ရှုနိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
29. Prescriptive Analytics
Prescriptive analytics သည် သီးခြားအခြေအနေတစ်ခု သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်အခြေအနေတွင် လုပ်ဆောင်ရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဒေတာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အသုံးချမှုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် သရုပ်ဖော်ခြင်းထက် ကျော်လွန်သွားပါသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် analytics အနာဂတ်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေရုံသာမက လိုချင်သောရလဒ်ကိုရရှိရန် အကောင်းမွန်ဆုံးလုပ်ဆောင်မှုလမ်းကြောင်းကို အကြံပြုပေးခြင်းလည်းဖြစ်သည်။
၎င်းသည် မတူညီသော အခြေအနေများကို အတုယူကာ ဆုံးဖြတ်ချက်အမျိုးမျိုး၏ အလားအလာရှိသော ရလဒ်များကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း နည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် အလိုရှိသောရလဒ်များကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန် သို့မဟုတ် အန္တရာယ်များကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေမည့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော အကြံပြုချက်များကို ထုတ်ပေးရန် ကန့်သတ်ချက်များ၊ ရည်ရွယ်ချက်များနှင့် အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။
ဥပမာအားဖြင့်, အတွက် ထောက်ပံ့ရေးဆိုင်ခွဲ စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ဆေးညွှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းအဆင့်များ၊ ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကုန်ကျစရိတ်များနှင့် သုံးစွဲသူများ၏ လိုအပ်ချက်အပေါ် အထိရောက်ဆုံး ဖြန့်ဖြူးမှုအစီအစဉ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချရန်နှင့် အချိန်မီ ပေးပို့ရန် သေချာစေရန် သိုလှောင်မှုနေရာများ သို့မဟုတ် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လမ်းကြောင်းများကဲ့သို့သော စံပြအရင်းအမြစ်များ ခွဲဝေပေးခြင်းကို အကြံပြုနိုင်သည်။
30. Data-driven Marketing
ဒေတာမောင်းနှင်သော မားကတ်တင်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများ၊ လှုံ့ဆော်မှုများနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်များကို မောင်းနှင်ရန်အတွက် ဒေတာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုသည့် အလေ့အကျင့်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
၎င်းတွင် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူ၊ ဦးစားပေးမှုများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ဒေတာအရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးကို အသုံးချကာ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကြိုးပမ်းမှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ထိုအချက်အလက်များကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။
ဝဘ်ဆိုက် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု၊ ဖောက်သည်လူဦးရေစာရင်း၊ ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ထိတွေ့မှုအများအပြားမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ ထို့နောက် ပစ်မှတ်ပရိသတ်၊ ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်မှုများ နှင့် ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှု ဖန်တီးရန် ဤဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။
ဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်း၊ ပစ်မှတ်ထားခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းများနှင့် စပ်လျဉ်းသည့် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချနိုင်သည်။
စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို အပြုသဘောဖြင့် တုံ့ပြန်နိုင်ခြေပိုများသော ဖောက်သည် အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ မက်ဆေ့ချ်များနှင့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို လျော်ညီစွာ ပြင်ဆင်ပေးနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော မားကတ်တင်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလမ်းကြောင်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ အထိရောက်ဆုံးသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ပေါင်းစပ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအစပြုမှုများ၏ အောင်မြင်မှုကို တိုင်းတာရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးချဉ်းကပ်မှုတွင် ဝယ်ယူမှုအမူအကျင့်နှင့် နှစ်သက်မှုပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဝယ်ယူသူဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ပါဝင်နိုင်သည်။ ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအပေါ်အခြေခံ၍ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် သီးသန့်ဖောက်သည်အပိုင်းများနှင့် ထပ်တူထပ်မျှသော သီးသန့်အကြောင်းအရာများနှင့် ကမ်းလှမ်းမှုများဖြင့် ပစ်မှတ်ထားသော ကမ်ပိန်းများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
စဉ်ဆက်မပြတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကြိုးပမ်းမှုများ၏ ထိရောက်မှုကို တိုင်းတာနိုင်ပြီး ဗျူဟာများကို အချိန်နှင့်အမျှ ပြန်လည်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။
31. ဒေတာအုပ်ချုပ်ရေး
ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုဆိုသည်မှာ ၎င်း၏ဘဝစက်ဝန်းတစ်လျှောက် ဒေတာများကို သင့်လျော်သောစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ကာကွယ်မှုနှင့် ခိုင်မာမှုရှိစေရန် အဖွဲ့အစည်းများမှ ချမှတ်ထားသော မူဘောင်နှင့် အလေ့အကျင့်များဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း ဒေတာစုဆောင်းပုံ၊ သိမ်းဆည်းမှု၊ ဝင်ရောက်အသုံးပြုပုံနှင့် မျှဝေသုံးစွဲပုံကို ထိန်းချုပ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ မူဝါဒများနှင့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။
တာဝန်ခံမှု၊ တာဝန်ယူမှု၊ နှင့် အချက်အလက်ပိုင်ဆိုင်မှုများအပေါ် ထိန်းချုပ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဒေတာသည် တိကျသည်၊ ပြီးပြည့်စုံသည်၊ တသမတ်တည်းဖြစ်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ အဖွဲ့အစည်းများကို အသိပေးသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်၊ ဒေတာအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရန်နှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်များနှင့်ပြည့်မီရန် သေချာစေပါသည်။
ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုတွင် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် အခန်းကဏ္ဍများနှင့် တာဝန်များကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ ဒေတာစံနှုန်းများနှင့် မူဝါဒများ ချမှတ်ခြင်းနှင့် လိုက်နာမှုကို စောင့်ကြည့်ကြပ်မတ်ရန် လုပ်ငန်းစဉ်များ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ ဒေတာလုံခြုံရေး၊ ဒေတာအရည်အသွေး၊ ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် ဒေတာဘဝသံသရာစီမံခန့်ခွဲမှုအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ကဏ္ဍများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သို့မဟုတ် အထိခိုက်မခံသောဒေတာများကို အထွေထွေဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်း (GDPR) ကဲ့သို့သော သက်ဆိုင်ရာ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေကြောင်း သေချာစေရန် အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။
ဒေတာအရည်အသွေး စံချိန်စံညွှန်းများ ချမှတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာမှန်ကန်ကြောင်း ယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်း သေချာစေရန် ဒေတာတရားဝင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့လည်း ပါဝင်သည်။
၁။ ဒေတာလုံခြုံရေး
ဒေတာလုံခြုံရေးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဝင်ရောက်ခြင်း သို့မဟုတ် ခိုးယူခြင်းမှ လုံခြုံစွာ ထိန်းသိမ်းထားခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာလျှို့ဝှက်မှု၊ ခိုင်မာမှုနှင့် ရရှိနိုင်မှုကို ကာကွယ်ရန် ဆောင်ရွက်မှုများ ပါဝင်သည်။
အခြေခံအားဖြင့်၊ မှန်ကန်သောလူများသာ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေရန်၊ ၎င်းသည် တိကျပြီး မပြောင်းလဲဘဲ ရှိနေကြောင်းနှင့် လိုအပ်သည့်အခါတွင် ရရှိနိုင်ကြောင်း သေချာစေရန် ဆိုလိုသည်။
ဒေတာလုံခြုံရေးရရှိရန် အမျိုးမျိုးသော နည်းဗျူဟာများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းနည်းလမ်းများသည် တရားဝင်ခွင့်ပြုထားသော ပုဂ္ဂိုလ်များ သို့မဟုတ် စနစ်များသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ကန့်သတ်ရန် ကူညီပေးပြီး ပြင်ပလူများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို ဝင်ရောက်ရန် ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။
စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များ၊ firewall များနှင့် ကျူးကျော်ဝင်ရောက်မှု ထောက်လှမ်းခြင်းစနစ်များသည် အုပ်ထိန်းသူများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ကြပြီး သံသယဖြစ်ဖွယ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို သတိပေးကာ ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဝင်ရောက်ခြင်းကို တားဆီးပေးသည်။
33 ။ အရာများ၏အင်တာနက်ကို
Internet of Things (IoT) သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အရာဝတ္ထုများ သို့မဟုတ် “အရာဝတ္ထုများ” ၏ ကွန်ရက်ကို ရည်ညွှန်းပြီး အင်တာနက်နှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး အချင်းချင်း ဆက်သွယ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် အင်တာနက်မှ တဆင့် အပြန်အလှန် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်ခြင်းဖြင့် အချက်အလက်များကို မျှဝေနိုင်ပြီး အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် နေ့စဉ် အရာဝတ္ထုများ၊ စက်များနှင့် စက်များ ၏ ကြီးမားသော ဝဘ်နှင့် တူပါသည်။
ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းဖြင့် IoT သည် အစဉ်အလာအင်တာနက်နှင့်မချိတ်ဆက်ထားသော အရာဝတ္တုများ သို့မဟုတ် စက်ပစ္စည်းအမျိုးမျိုးအား "စမတ်" စွမ်းရည်များပေးဆောင်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤအရာဝတ္ထုများတွင် အိမ်သုံးပစ္စည်းများ၊ ဝတ်ဆင်နိုင်သော စက်များ၊ အပူချိန်ထိန်းကိရိယာများ၊ ကားများနှင့် စက်မှုသုံးစက်ပစ္စည်းများပင် ပါဝင်နိုင်သည်။
ဤအရာဝတ္တုများကို အင်တာနက်နှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် ဒေတာများကို စုဆောင်းပြီး မျှဝေခြင်း၊ ညွှန်ကြားချက်များ လက်ခံရယူကာ လုပ်ငန်းများကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူ၏ အမိန့်များကို တုံ့ပြန်သည့်အနေဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စမတ်ကျသော အပူချိန်ထိန်းကိရိယာသည် အပူချိန်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ဆက်တင်များကို ချိန်ညှိနိုင်ပြီး စွမ်းအင်အသုံးပြုမှု အစီရင်ခံစာများကို စမတ်ဖုန်းအက်ပ်သို့ ပေးပို့နိုင်သည်။ ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကြံ့ခိုင်မှု ခြေရာခံကိရိယာသည် သင်၏ ကိုယ်လက်လှုပ်ရှားမှုဆိုင်ရာ ဒေတာများကို စုဆောင်းနိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် cloud-based ပလပ်ဖောင်းသို့ ထပ်တူပြုနိုင်သည်။
34. ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သို့မဟုတ် ရွေးချယ်မှုများ ဆက်တိုက် သို့မဟုတ် အခြေအနေများပေါ်မူတည်၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ရုပ်ပုံကိုယ်စားပြု သို့မဟုတ် ပုံကြမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
မတူညီသောရွေးချယ်မှုများနှင့် ၎င်းတို့၏အလားအလာရလဒ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် ကျွန်ုပ်တို့ကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် flowchart တစ်ခုနှင့်တူသည်။
သင့်တွင် ပြဿနာတစ်ခု သို့မဟုတ် မေးခွန်းတစ်ခုရှိသည်ကို မြင်ယောင်ပြီး ရွေးချယ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ကနဦးမေးခွန်းတစ်ခုမှ စတင်ကာ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီတွင် အခြေအနေ သို့မဟုတ် စံနှုန်းများအပေါ်အခြေခံ၍ မတူညီသော ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အဖြေများ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်များအဖြစ် ခွဲထုတ်သည်။
35. သိမြင်မှုကွန်ပြူတာ
ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းဖြင့် Cognitive Computing သည် သင်ယူမှု၊ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှု၊ နားလည်မှုနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကဲ့သို့သော လူသားတို့၏ သိမြင်နိုင်စွမ်းကို အတုယူသည့် ကွန်ပျူတာစနစ်များ သို့မဟုတ် နည်းပညာများကို ရည်ညွှန်းသည်။
၎င်းတွင် သတင်းအချက်အလက်များကို လူသားတို့၏ တွေးခေါ်ပုံနှင့် ဆင်တူသည့် နည်းလမ်းဖြင့် သတင်းအချက်အလက်များကို စီစဥ်ပြီး အဓိပ္ပါယ်ပြန်ဆိုနိုင်သော ကွန်ပျူတာစနစ်များ ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။
Cognitive Computing သည် လူသားများနှင့် ပိုမိုသဘာဝကျပြီး ထက်မြက်သောပုံစံဖြင့် နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပြီး အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သည့် စက်များကို တီထွင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤစနစ်များသည် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ကွန်ပြူတာများကို လူသားများကဲ့သို့ တွေးခေါ်နိုင်စေရန် ကြိုးပမ်းမှုအဖြစ် မှတ်ဥာဏ်ဆိုင်ရာ ကွန်ပြူတာကို တွေးကြည့်ပါ။
၎င်းတွင် ဉာဏ်ရည်တု၊ စက်သင်ယူမှု၊ သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးချကာ ကွန်ပျူတာများသည် အစဉ်အလာအားဖြင့် လူသားဉာဏ်ရည်နှင့် ဆက်စပ်နေသည့် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် ကွန်ပျူတာများ ပါဝင်ပါသည်။
၃၆။ ကွန်ပြူတာ သင်ယူမှု သီအိုရီ
တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ သင်ယူမှုသီအိုရီသည် ဒေတာမှသင်ယူရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စစ်ဆေးမှုများကို လှည့်ပတ်နေသော ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်အတွင်း အထူးပြုဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤနယ်ပယ်သည် အချက်အလက်အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အလိုအလျောက်တိုးတက်စေနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ တည်ဆောက်ရန်အတွက် နည်းစနစ်အမျိုးမျိုးနှင့် နည်းစနစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာသည်။
ဒေတာ၏စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ သင်ယူမှုသီအိုရီသည် စက်များသည် ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် အလုပ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် ပုံစံများ၊ ဆက်ဆံရေးများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
အဆုံးစွန်သောပန်းတိုင်မှာ ၎င်းတို့ထိတွေ့မိခဲ့သော ဒေတာများအပေါ်အခြေခံ၍ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်၊ ယေဘုယျအားဖြင့် နှင့် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်ပြီး၊ ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာတိုးတက်မှုနှင့် ၎င်း၏လက်တွေ့အသုံးချမှုများ တိုးတက်လာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
37. Turing Test
ထက်မြက်သော သင်္ချာပညာရှင်နှင့် ကွန်ပျူတာပညာရှင် Alan Turing မှ မူလအဆိုပြုခဲ့သော Turing စမ်းသပ်မှုသည် စက်တစ်လုံးသည် လူသားတစ်ဦးနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သည့် အပြုအမူကို ပြသနိုင်သည် သို့မဟုတ် လက်တွေ့ကျကျ ခွဲခြား၍မရသော စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။
Turing စမ်းသပ်မှုတွင် လူသားအကဲဖြတ်သူတစ်ဦးသည် စက်တစ်လုံးနှင့် အခြားလူသားပါဝင်သူနှစ်ဦးစလုံးနှင့် သဘာဝဘာသာစကားပြောဆိုမှုတွင် မည်သည့်စက်ဖြစ်သည်ကို မသိရှိပါ။
အကဲဖြတ်သူ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ ၎င်းတို့၏ တုံ့ပြန်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည့်အရာက စက်ဖြစ်သည်ကို ပိုင်းခြားသိမြင်ရန် ဖြစ်သည်။ အကယ်၍ စက်သည် အကဲဖြတ်သူအား လူသားနှင့်တူသည်ဟု ယုံကြည်နိုင်လျှင် Turing စမ်းသပ်မှု အောင်မြင်ပြီး လူနှင့်တူသော စွမ်းရည်များကို ထင်ဟပ်စေသည့် ဉာဏ်ရည်အဆင့်ကို ပြသနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။
Alan Turing သည် ဤစမ်းသပ်မှုကို စက်ဥာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေး၏ သဘောတရားကို စူးစမ်းလေ့လာရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် အဆိုပြုခဲ့ပြီး စက်များသည် လူသားအဆင့် သိမြင်နိုင်စွမ်းကို ရရှိနိုင်ခြင်းရှိမရှိ မေးခွန်းထုတ်ရန် အဆိုပြုခဲ့သည်။
လူသားမခွဲခြားနိုင်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ စမ်းသပ်မှုကို ဘောင်ခတ်ခြင်းဖြင့် Turing သည် စက်ယန္တရားများယုံကြည်နိုင်လောက်အောင် ထက်မြက်သောအပြုအမူကိုပြသရန် အလားအလာကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့ပြီး ၎င်းတို့ကို လူသားများနှင့် ခွဲခြားရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်လာသည်။
Turing စမ်းသပ်မှုသည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် သိမြင်မှုသိပ္ပံနယ်ပယ်များတွင် ကျယ်ပြန့်သော ဆွေးနွေးမှုများနှင့် သုတေသနများကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ Turing စာမေးပွဲကို အောင်နိုင်ရေးသည် သိသာထင်ရှားသော မှတ်တိုင်တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေသော်လည်း ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်တစ်ခုတည်းတိုင်းတာခြင်းမဟုတ်ပါ။
မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ အဆိုပါစမ်းသပ်မှုသည် တွေးခေါ်မှုကိုလှုံ့ဆော်ပေးသည့်စံနှုန်းတစ်ခုအနေဖြင့်လုပ်ဆောင်ပြီး လူသားနှင့်တူသောဉာဏ်ရည်နှင့်အပြုအမူကိုအတုယူနိုင်သောစက်များကိုတီထွင်ရန်နှင့်၎င်း၏ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကိုပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်စေရန်အတွက်ဆက်လက်ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကိုလှုံ့ဆော်ပေးသည်။
38. အားဖြည့်သင်ယူမှု
အားဖြည့်သင်ယူမှု "အေးဂျင့်" (ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်တစ်ခု သို့မဟုတ် စက်ရုပ်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်) သည် အကျင့်စာရိတ္တကောင်းမွန်မှုအတွက် ဆုလာဘ်များရယူကာ အကျင့်ဆိုးအတွက် အကျိုးဆက်များ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များကို ရင်ဆိုင်ရခြင်းဖြင့် အလုပ်များကို စုံစမ်းခြင်းနှင့် အမှားအယွင်းမှတစ်ဆင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် သင်ယူမှုအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဝင်္ကဘာတစ်ခုကို ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုကို အေးဂျင့်က ပြီးမြောက်ရန် ကြိုးစားနေသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ အစပိုင်းတွင်၊ အေးဂျင့်သည် သွားရမည့်လမ်းကြောင်းအမှန်ကို မသိသောကြောင့် မတူညီသောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ကြိုးစားပြီး လမ်းကြောင်းအမျိုးမျိုးကို ရှာဖွေသည်။
၎င်းသည် ပန်းတိုင်နှင့်ပိုမိုနီးကပ်စေမည့် ကောင်းမွန်သောလုပ်ဆောင်ချက်ကို ရွေးချယ်သောအခါ၊ ၎င်းသည် virtual "နောက်ကျောကို ပွတ်သပ်ခြင်း" ကဲ့သို့ ဆုလာဘ်ကို ရရှိသည်။ သို့သော်၊ အဆုံးစွန်သို့ ဦးတည်သွားစေသော ညံ့ဖျင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကို ပြုလုပ်ပါက သို့မဟုတ် ပန်းတိုင်မှ ဝေးရာသို့ ယူဆောင်သွားပါက၊ ၎င်းသည် ပြစ်ဒဏ် သို့မဟုတ် အပျက်သဘောဆောင်သော တုံ့ပြန်မှုများကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
ဤစမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားအယွင်းဖြစ်စဉ်မှတစ်ဆင့်၊ အေးဂျင့်သည် အချို့သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို အပြုသဘော သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာရလဒ်များနှင့် ပေါင်းစည်းရန် သင်ယူသည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ဆုလာဘ်များကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန်နှင့် ပြစ်ဒဏ်များကို လျှော့ချရန် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်မှုများ၏ အစီအစဥ်ကို တဖြည်းဖြည်း တွက်ချက်ကာ နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုကျွမ်းကျင်လာပါသည်။
အားဖြည့်သင်ကြားမှုသည် ပတ်ဝန်းကျင်မှ အကြံပြုချက်ရယူခြင်းဖြင့် လူနှင့် တိရစ္ဆာန်များ သင်ယူပုံမှ လှုံ့ဆော်မှုပေးသည်။
ဤသဘောတရားကို စက်များတွင် အသုံးချခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် အပြုသဘောဆောင်သော အားဖြည့်မှုနှင့် အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များမှတစ်ဆင့် အထိရောက်ဆုံးသောအပြုအမူများကို အလိုအလျောက်ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းဖြင့် မတူညီသောအခြေအနေများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် သင်ယူနိုင်သည့် အသိဉာဏ်ရှိသောစနစ်များကို တီထွင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
39. Entity Extraction
Entity ထုတ်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ စာသားဘလော့တစ်ခုမှ အရေးကြီးသော အချက်အလက်အပိုင်းအစများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ထုတ်ယူသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဤအရာများသည် လူများ၏အမည်များ၊ နေရာများ၏အမည်များ၊ အဖွဲ့အစည်းအမည်များစသည်ဖြင့် အမျိုးမျိုးသော အရာများဖြစ်နိုင်သည်။
သင့်တွင် သတင်းဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ကို ဖော်ပြသည့် စာပိုဒ်တစ်ခုရှိသည်ကို စိတ်ကူးကြည့်ကြပါစို့။
အကြောင်းအရာ ထုတ်ယူခြင်းတွင် စာသားကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ကွဲပြားသော အရာများကို ကိုယ်စားပြုသည့် သီးခြား bits များကို ရွေးထုတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စာသားတွင် “John Smith” ကဲ့သို့သော လူတစ်ဦး၏အမည်ကို ဖော်ပြထားပါက၊ တည်နေရာ “နယူးယောက်စီးတီး” သို့မဟုတ် “OpenAI” အဖွဲ့အစည်းသည် ၎င်းတို့ကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ထုတ်ယူရန် ရည်ရွယ်ထားသော အရာများဖြစ်သည်။
အကြောင်းအရာ ထုတ်ယူခြင်းကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာသားမှ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်ကို အခြေခံအားဖြင့် သင်ကြားပေးနေပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အချက်အလက်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ စုစည်းပြီး အမျိုးအစားခွဲနိုင်စေကာ ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ရှာဖွေရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် စာသားအချက်အလက်များ၏ ကြီးမားသောပမာဏမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိစေပါသည်။
ယေဘုယျအားဖြင့်၊ အကြောင်းအရာ ထုတ်ယူခြင်းသည် စာသားအတွင်း လူများ၊ နေရာများ၊ နှင့် အဖွဲ့အစည်းများကဲ့သို့ အရေးကြီးသော အရာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်၊ တန်ဖိုးရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူမှုကို ချောမွေ့စေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် စာသားအချက်အလက်များကို နားလည်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
40. ဘာသာစကားဆိုင်ရာ မှတ်ချက်
ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ မှတ်ချက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသော ဘာသာစကားကို နားလည်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မြှင့်တင်ရန် အပိုဘာသာစကားဆိုင်ရာ အချက်အလက်များဖြင့် စာသားကို ကြွယ်ဝစေပါသည်။ ၎င်းသည် စာသားတစ်ခု၏ မတူညီသော အစိတ်အပိုင်းများသို့ အထောက်အကူဖြစ်စေသော အညွှန်းများ သို့မဟုတ် တဂ်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းကဲ့သို့ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာစကားဆိုင်ရာ မှတ်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာသားတစ်ခုရှိ အခြေခံစကားလုံးများနှင့် စာကြောင်းများကို ကျော်လွန်ပြီး သီးခြားအစိတ်အပိုင်းများကို အညွှန်းတပ်ခြင်း သို့မဟုတ် တဂ်လုပ်ခြင်းစတင်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးတစ်လုံးစီ၏သဒ္ဒါအမျိုးအစား (နာမ်၊ ကြိယာ၊ နာမဝိသေသန စသည်ဖြင့်) ကိုညွှန်ပြသော တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း-စကားတဂ်များကို ထည့်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဝါကျတစ်ကြောင်းတွင် စကားလုံးတစ်လုံးစီ၏ အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။
ဘာသာစကားဆိုင်ရာမှတ်ချက်၏ အခြားသောပုံစံမှာ လူများ၏အမည်များ၊ နေရာများ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ရက်စွဲများကဲ့သို့ သီးခြားအမည်ပေးထားသည့်အရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အညွှန်းတပ်ပေးသည့် entity recognition ဟုခေါ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား စာသားမှ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို အမြန်ရှာဖွေပြီး ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။
ဤနည်းလမ်းများဖြင့် စာသားကို မှတ်သားခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာစကား၏ ပိုမိုဖွဲ့စည်းပုံနှင့် စနစ်တကျ ကိုယ်စားပြုမှုကို ဖန်တီးပါသည်။ ၎င်းသည် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အလွန်အသုံးဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူ၏မေးခွန်းများ၏နောက်ကွယ်ရှိ ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ခြင်းဖြင့် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ ၎င်းသည် စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း၊ စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အချက်အလက်များ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားသော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များစွာကိုလည်း ကူညီပေးပါသည်။
ဘာသာစကားဆိုင်ရာမှတ်ချက်များသည် သုတေသီများ၊ ဘာသာဗေဒပညာရှင်များနှင့် တီထွင်သူများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့် ၎င်းတို့သည် ဘာသာစကားပုံစံများကို လေ့လာနိုင်စေရန်၊ ဘာသာစကားပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် စာသားကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်သည့် ခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ပေးသည်။
41. Hyperparameter
In စက်သင်ယူမှုဟိုက်ပါပါရာမီတာသည် မော်ဒယ်တစ်ခုကို မလေ့ကျင့်မီ ကျွန်ုပ်တို့ ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်သည့် အထူးဆက်တင် သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံနှင့် တူသည်။ မော်ဒယ်သည် ဒေတာများမှ မိမိဘာသာ သင်ယူနိုင်သည့် အရာမဟုတ်ပါ။ အဲဒီအစား၊ အဲဒါကို ကြိုပြီး ဆုံးဖြတ်ရမယ်။
မော်ဒယ်သင်ယူပုံနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ချိန်ညှိရန် ချိန်ညှိနိုင်သော ခလုတ် သို့မဟုတ် ခလုတ်တစ်ခုအဖြစ် ယူဆပါ။ အဆိုပါ hyperparameters များသည် မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးမှု၊ လေ့ကျင့်မှု အရှိန်နှင့် တိကျမှုနှင့် အထွေထွေအပေးအယူတို့ကဲ့သို့သော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို အုပ်ချုပ်သည်။
ဥပမာ၊ neural network ကို စဉ်းစားကြည့်ရအောင်။ အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုမှာ network ရှိအလွှာအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွန်ရက်မည်မျှနက်ရှိုင်းစေလိုသည်ကို ရွေးချယ်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ဤဆုံးဖြတ်ချက်သည် ဒေတာအတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို ဖမ်းယူနိုင်စွမ်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။
အခြားအသုံးများသော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများတွင် မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို မည်မျှမြန်မြန်ဆန်ဆန် ချိန်ညှိပေးသည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် သင်ယူမှုနှုန်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့်၊ မော်ဒယ်သည် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို မည်မျှအထိ ထိန်းချုပ်ပေးသည်။
၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အပြုအမူကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သောကြောင့် အဆိုပါ hyperparameter များကို မှန်ကန်စွာ သတ်မှတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် မကြာခဏ အစမ်းခန့်နှင့် အမှားအယွင်း အနည်းငယ်ပါ၀င်သည်၊ မတူညီသောတန်ဖိုးများကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် တရားဝင်ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို လေ့လာကြည့်ရှုခြင်းလည်း ပါဝင်ပါသည်။
42. မက်တာဒေတာ
မက်တာဒေတာသည် အခြားဒေတာများနှင့်ပတ်သက်သည့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည့် နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပိုမိုဆက်စပ်မှုပေးသော သို့မဟုတ် ပင်မဒေတာ၏ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ဖော်ပြသည့် တဂ်များ သို့မဟုတ် အညွှန်းအစုတစ်ခုနှင့် တူပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဒေတာ၊ စာရွက်စာတမ်း၊ ဓာတ်ပုံ၊ ဗီဒီယို သို့မဟုတ် အခြားအချက်အလက်အမျိုးအစားတစ်ခုခုရှိသည့်အခါ၊ မက်တာဒေတာသည် ထိုဒေတာ၏ အရေးကြီးသောကဏ္ဍများကို နားလည်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီပေးပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုတွင်၊ မက်တာဒေတာသည် စာရေးဆရာ၏အမည်၊ ၎င်းကိုဖန်တီးခဲ့သည့်ရက်စွဲ၊ သို့မဟုတ် ဖိုင်ဖော်မတ်ကဲ့သို့သော အသေးစိတ်အချက်အလက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဓာတ်ပုံကိစ္စတွင်၊ မက်တာဒေတာသည် ၎င်းရိုက်ယူခဲ့သည့်တည်နေရာ၊ ကင်မရာဆက်တင်များကို အသုံးပြုသည့် သို့မဟုတ် ဖမ်းယူခဲ့သည့် ရက်စွဲနှင့် အချိန်ကိုပင် ကျွန်ုပ်တို့အား ပြောပြနိုင်သည်။
မက်တာဒေတာသည် ဒေတာများကို စုစည်းခြင်း၊ ရှာဖွေခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်းတို့ကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ကူညီပေးပါသည်။ ဤဖော်ပြချက်ပါ အချက်အလက်အပိုင်းအစများကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့်၊ အကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးကို တူးဖော်စရာမလိုဘဲ ၎င်းတို့၏ မူရင်း၊ ရည်ရွယ်ချက် သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာကို ကျွန်ုပ်တို့ လျင်မြန်စွာ ရှာဖွေနိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ မူရင်း၊ ရည်ရွယ်ချက် သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာကို နားလည်နိုင်သည်။
43. Dimensionality လျှော့ချရေး
Dimensionality လျှော့ချခြင်းသည် ၎င်းတွင်ပါရှိသော အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ကိန်းရှင်အရေအတွက်များကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ရိုးရှင်းစေရန်အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုစီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီး ပိုမိုလွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်း သို့မဟုတ် အကျဉ်းချုပ်ခြင်းကဲ့သို့ဖြစ်သည်။
သင့်တွင် ဒေတာအချက်များ၏ မတူညီသောဝိသေသလက္ခဏာများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ကော်လံများ သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းချက်များ မြောက်မြားစွာရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ကော်လံတစ်ခုစီသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်စွက်ပေးသည်။
အချို့ကိစ္စများတွင်၊ အတိုင်းအတာများစွာရှိခြင်းသည် ဒေတာအတွင်းရှိ အဓိပ္ပါယ်ရှိသောပုံစံများ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံရေးများကိုရှာဖွေရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။
သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို တတ်နိုင်သမျှ ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဒေတာအတွဲကို အနိမ့်ပိုင်း ကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် Dimensionality လျှော့ချခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် ကူညီပေးပါသည်။ မလိုအပ်သော သို့မဟုတ် အချက်အလက်နည်းသော အတိုင်းအတာများကို ဖယ်ထားစဉ်တွင် အရေးကြီးဆုံးသော သွင်ပြင်များ သို့မဟုတ် ကွဲပြားမှုများကို ဖမ်းယူရန် ရည်ရွယ်သည်။
44. စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် ၎င်းတို့၏အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်ပေါ်အခြေခံ၍ စာသားပိတ်ဆို့ခြင်းအတွက် သီးသန့်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများကို သတ်မှတ်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထပ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် မတူညီသောအုပ်စုများ သို့မဟုတ် အတန်းများတွင် စာသားအချက်အလက်များကို စီခွဲခြင်း သို့မဟုတ် စုစည်းခြင်းကဲ့သို့ဖြစ်သည်။
အီးမေးလ် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၏ ဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ဤအခြေအနေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဝင်လာသောအီးမေးလ်သည် စပမ်းလား သို့မဟုတ် စပမ်းမဟုတ်သော (ဝက်ပေါင်ခြောက်ဟုလည်း ခေါ်သည်) ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်လိုပါသည်။ စာသားခွဲခြား အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အီးမေးလ်၏ အကြောင်းအရာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ၎င်းကို အညွှန်းတစ်ခု သတ်မှတ်ပေးသည်။
အယ်လဂိုရီသမ်က အီးမေးလ်သည် spam နှင့် ဆက်စပ်လေ့ရှိသည့် လက္ခဏာများကို ပြသပါက၊ ၎င်းသည် အညွှန်း “spam” ကို သတ်မှတ်ပေးသည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ အီးမေးလ်သည် တရားဝင်ပြီး spammy မဟုတ်ပါက၊ ၎င်းသည် "စပမ်းမဟုတ်" သို့မဟုတ် "ဝက်ပေါင်ခြောက်" အညွှန်းကို သတ်မှတ်ပေးသည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် အီးမေးလ်စစ်ထုတ်ခြင်းထက် ဒိုမိန်းအမျိုးမျိုးတွင် အပလီကေးရှင်းများကို ရှာဖွေသည်။ ဖောက်သည်သုံးသပ်ချက်များတွင် ဖော်ပြထားသော ခံစားချက် (အပြုသဘော၊ အပျက်သဘော သို့မဟုတ် ကြားနေ) ကို ဆုံးဖြတ်ရန် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုတွင် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။
သတင်းဆောင်းပါးများကို အားကစား၊ နိုင်ငံရေး၊ ဖျော်ဖြေရေးနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ခေါင်းစဉ်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများ ခွဲခြားနိုင်သည်။ ဝယ်ယူသူပံ့ပိုးကူညီမှု ချတ်မှတ်တမ်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနေသည့် ရည်ရွယ်ချက် သို့မဟုတ် ပြဿနာအပေါ် အခြေခံ၍ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။
45. AI အားနည်းခြင်း။
ကျဉ်းမြောင်းသော AI ဟုလည်းသိကြသော အားနည်းသော AI သည် တိကျသောအလုပ်များ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်များကိုလုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းရေးဆွဲကာ ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသည့် ဉာဏ်ရည်တုစနစ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ သိမှုစွမ်းရည်များစွာကို လွှမ်းခြုံထားသည့် လူသားဉာဏ်ရည်နှင့်မတူဘဲ အားနည်းသော AI သည် သီးခြားနယ်ပယ်တစ်ခု သို့မဟုတ် အလုပ်တစ်ခုအတွက် ကန့်သတ်ထားသည်။
အားနည်းသော AI ကို အထူးပြုဆော့ဖ်ဝဲလ် သို့မဟုတ် သီးခြားအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် ထူးချွန်သော စက်များအဖြစ် စဉ်းစားပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စစ်တုရင်ကစားသည့် AI ပရိုဂရမ်သည် ဂိမ်းအခြေအနေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ လှုပ်ရှားမှုများကို ဗျူဟာကျကျနှင့် လူသားကစားသမားများနှင့် ယှဉ်ပြိုင်ရန်အတွက် ဖန်တီးထားနိုင်သည်။
အခြားဥပမာတစ်ခုမှာ ဓာတ်ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများတွင် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤ AI စနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ သီးခြားကျွမ်းကျင်မှုနယ်ပယ်များတွင် ထူးချွန်စေရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏တာဝန်များကို ထိရောက်စွာပြီးမြောက်ရန် အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ဒေတာနှင့် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများပေါ်တွင် အားကိုးကြသည်။
သို့ရာတွင်၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ သတ်မှတ်ထားသော ဒိုမိန်းပြင်ပတွင် နားလည်ရန် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် တာဝန်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် အထွေထွေ ထောက်လှမ်းရေးကို မပိုင်ဆိုင်ပါ။
46. ခိုင်မာသော AI
ယေဘုယျ AI သို့မဟုတ် ဉာဏ်ရည်တု အထွေထွေ ဉာဏ်ရည် (AGI) ဟုလည်း လူသိများသော အားကောင်းသော AI သည် လူသားတစ်ဦး တတ်နိုင်သမျှ နားလည်ရန်၊ သင်ယူရန်နှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို ပိုင်ဆိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တုပုံစံကို ရည်ညွှန်းသည်။
တိကျသောအလုပ်များအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အားနည်းသော AI နှင့်မတူဘဲ၊ ခိုင်မာသော AI သည် လူသားနှင့်တူသော ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးနှင့် သိမြင်နိုင်စွမ်းများကို ပုံတူကူးရန် ရည်ရွယ်သည်။ အထူးပြုအလုပ်များတွင် ထူးချွန်ရုံသာမက ဥာဏ်ပညာဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော နားလည်မှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိနိုင်သော စက်များ သို့မဟုတ် ဆော့ဖ်ဝဲကို ဖန်တီးရန် ကြိုးပမ်းသည်။
ခိုင်မာသော AI ၏ပန်းတိုင်မှာ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်ခြင်း၊ ရှုပ်ထွေးသောအချက်အလက်များကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေရန်၊ အတွေ့အကြုံမှသင်ယူရန်၊ သဘာဝဘာသာစကားပြောဆိုမှုများတွင်ပါဝင်ရန်၊ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကိုပြသရန်နှင့် လူသားဉာဏ်ရည်ဆိုင်ရာအရည်အသွေးများကို ပြသနိုင်သည့်စနစ်များကို တီထွင်ရန်ဖြစ်သည်။
အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် နယ်ပယ်များစွာတွင် လူသားအဆင့်တွေးခေါ်မှုနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကို အတုယူနိုင်သော သို့မဟုတ် အတုယူနိုင်သည့် AI စနစ်များကို ဖန်တီးရန် ရည်မှန်းထားသည်။
47. Forward Chaining
Forward chaining သည် ရရှိနိုင်သောဒေတာဖြင့် စတင်ကာ ကောက်ချက်ချရန်နှင့် ကောက်ချက်အသစ်များဆွဲရန် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်း သို့မဟုတ် ယုတ္တိဗေဒနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရှေ့သို့ရွေ့လျားပြီး ထပ်လောင်းထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရောက်ရှိရန် လက်ရှိအချက်အလက်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အစက်များကို ချိတ်ဆက်ခြင်းနှင့်တူသည်။
သင့်တွင် စည်းမျဥ်းများ သို့မဟုတ် အချက်အလက် အစုံအလင်ရှိနေသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါ၊ အချက်အလက်အသစ်များ ရယူလိုခြင်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အပေါ် အခြေခံ၍ တိကျသော ကောက်ချက်ချမှုများကို ရယူလိုပါသည်။ Forward chaining သည် ကနဦးအချက်အလက်များကို ဆန်းစစ်ပြီး အပိုအချက်အလက်များ သို့မဟုတ် ကောက်ချက်များအား ထုတ်ပေးရန်အတွက် ယုတ္တိနည်းဥပဒေများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
ရိုးရှင်းစေရန်၊ ရာသီဥတုအခြေအနေအပေါ်အခြေခံ၍ ဝတ်ဆင်ရမည့်အရာကို ဆုံးဖြတ်ရန် ရိုးရှင်းသော မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ “မိုးရွာရင် ထီးယူလာ” လို့ ပြောထားတဲ့ စည်းမျဥ်းတစ်ခုရှိပြီး “အေးရင် အင်္ကျီဝတ်ပါ” လို့ ပြောထားတဲ့ စည်းမျဉ်းတစ်ခု ရှိပါတယ်။ အခု မိုးရွာနေတယ် ဆိုတာကို သတိပြုမိရင် ထီးယူလာသင့်တယ်လို့ တွက်ဆဖို့ ရှေ့ကို ဆွဲကြိုးကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
48. Backward Chaining
Backward chaining သည် လိုချင်သော ကောက်ချက် သို့မဟုတ် ပန်းတိုင်တစ်ခုမှ အစပြုကာ ထိုကောက်ချက်အား ပံ့ပိုးရန် လိုအပ်သော အချက်အလက် သို့မဟုတ် အချက်အလက်များကို ဆုံးဖြတ်ရန် နောက်ပြန်လုပ်ဆောင်သည့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင့်ခြေလှမ်းများကို လိုချင်သောရလဒ်မှ ၎င်းကိုရရှိရန် လိုအပ်သည့် ကနဦးအချက်အလက်များအထိ ခြေရာခံသလိုပင်။
နောက်ပြန်ဆွဲကြိုးကို နားလည်ရန် ရိုးရှင်းသော ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ရေကူးဖို့ သင့်တော်လား ဆိုတာကို သင် ဆုံးဖြတ်ချင်တယ် ဆိုပါစို့။ လိုချင်သော ကောက်ချက်မှာ အချို့သော အခြေအနေများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ရေကူးခြင်းသည် သင့်လျော်ခြင်း ရှိ၊
အခြေအနေများဖြင့် စတင်မည့်အစား၊ နောက်ပြန်ဆွဲကြိုးသည် နိဂုံးချုပ်ခြင်းဖြင့် အစပြုကာ ပံ့ပိုးပေးသည့် အချက်အလက်ကို ရှာဖွေရန် နောက်ပြန်အလုပ်လုပ်သည်။
ဤကိစ္စတွင်၊ နောက်ပြန်ဆွဲကြိုးချခြင်းသည် "ရာသီဥတုပူသလား" ကဲ့သို့သောမေးခွန်းများမေးခြင်းပါ၀င်သည်။ အဖြေက ဟုတ်တယ်ဆိုရင် “ရေကန်ရှိလား” လို့ မေးပါလိမ့်မယ်။ အကယ်၍ အဖြေက ဟုတ်တယ် ဆိုရင် "ရေကူးဖို့ အချိန် လုံလုံလောက်လောက် ရှိလား" လိုမျိုး နောက်ထပ် မေးခွန်းတွေ မေးပါလိမ့်မယ်။
ဤမေးခွန်းများကို ထပ်ခါတလဲလဲဖြေဆိုပြီး နောက်ပြန်လှည့်ခြင်းဖြင့် ရေကူးခြင်း၏နိဂုံးပိုင်းကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် လိုအပ်သည့်အခြေအနေများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် သင်ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။
49. Heuristic
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင်၊ heuristic ဆိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏အတိတ်အတွေ့အကြုံများ သို့မဟုတ် ပင်ကိုယ်စိတ်အပေါ်အခြေခံပြီး များသောအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ကူညီပေးသည့် လက်တွေ့ကျသောစည်းမျဉ်း သို့မဟုတ် ဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရှည်လျားသော သို့မဟုတ် ပြီးပြည့်စုံသော လုပ်ငန်းစဉ်ကို မဖြတ်သန်းဘဲ ကျွန်ုပ်တို့အား ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု အမြန်ရရှိစေမည့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြတ်လမ်းတစ်ခုနှင့် တူပါသည်။
ရှုပ်ထွေးသောအခြေအနေများ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းတာဝန်များနှင့်ရင်ဆိုင်ရသည့်အခါ၊ heuristic သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေမည့် လမ်းညွှန်မူများ သို့မဟုတ် "လက်မ၏စည်းမျဉ်းများ" အဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ ၎င်းတို့သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်ကို အာမမခံနိုင်သော်လည်း အချို့သောအခြေအနေများတွင် မကြာခဏထိရောက်သော ယေဘူယျလမ်းညွှန်ချက်များ သို့မဟုတ် ဗျူဟာများ ပေးပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လူထူထပ်သောဧရိယာတွင် ကားရပ်နားရန်နေရာရှာဖွေခြင်းအတွက် အယူဝါဒတစ်ခုကို စဉ်းစားကြည့်ကြပါစို့။ ရနိုင်သောနေရာတိုင်းကို စေ့စေ့စပ်စပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမည့်အစား၊ ၎င်းတို့၏အင်ဂျင်လည်ပတ်နေသော ရပ်ထားသည့်ကားများကို ရှာဖွေခြင်း၏ အယူဝါဒကို သင်အားကိုးနိုင်သည်။
ဤအချက်သည် ဤကားများ ထွက်ခွာတော့မည်ဟု ယူဆပြီး ရနိုင်သောနေရာတစ်ခုကို ရှာဖွေရန် အခွင့်အလမ်းများ တိုးလာသည်ဟု ယူဆပါသည်။
50. Natural Language Modeling
ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားပုံစံဆွဲခြင်းသည် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်ရန်နှင့် ဖန်တီးထုတ်လုပ်ရန် ကွန်ပျူတာပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် လူသားတို့ပြောဆိုဆက်ဆံပုံနှင့် ဆင်တူသည်။ ၎င်းတွင် စာသားများကို သဘာဝကျကျနှင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်၊ အနက်ဖွင့်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် ကွန်ပျူတာများကို သင်ကြားပေးခြင်း ပါဝင်သည်။
သဘာဝဘာသာစကားပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွန်ပျူတာများသည် လူသားဘာသာစကားကို ကျွမ်းကျင်စွာ၊ လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ဆက်စပ်မှုရှိသောနည်းလမ်းဖြင့် ကွန်ပျူတာများကို နားလည်သဘောပေါက်စေပြီး ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။
၎င်းတွင် စာအုပ်များ၊ ဆောင်းပါးများ၊ သို့မဟုတ် စကားဝိုင်းများကဲ့သို့ များပြားလှသော စာသားအချက်အလက်ဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်မှုပုံစံများ ပါဝင်သည်။
လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့်၊ ဤမော်ဒယ်များသည် ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်း၊ စာသားအကျဉ်းချုပ်ခြင်း၊ မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်း၊ chatbot အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ဘာသာစကားနှင့်သက်ဆိုင်သည့် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
၎င်းတို့သည် ဝါကျများ၏ အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဆက်စပ်မှုကို နားလည်နိုင်သည်၊ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး သဒ္ဒါနည်းအရ မှန်ကန်ပြီး ညီညွတ်သော စာသားကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave