အမြင်အာရုံဒေတာကို ဘာသာပြန်ရာမှာ လူတွေထက် ကွန်ပျူတာတွေက ပိုတိကျတဲ့ ကမ္ဘာကြီးကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်များက ဤစိတ်ကူးကို လက်တွေ့ဖြစ်လာစေခဲ့သည်။
Computer Vision နှင့် Machine Learning တို့သည် AI ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်း နှစ်ခုဖြစ်သည်။ တခါတရံမှာ တစ်ယောက်နဲ့တစ်ယောက် စိတ်ရှုပ်နေကြတယ်။ ၎င်းတို့ကို အပြန်အလှန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
သို့သော် ၎င်းတို့သည် ကွဲပြားသောနည်းလမ်းများဖြင့် သီးခြားနယ်မြေများဖြစ်သည်။ ဒီ post မှာ ကွန်ပြူတာ အမြင် နဲ့ ခြားနားချက်ကို ဆွေးနွေးပါမယ်။ စက်သင်ယူမှု. ဤစိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော AI နယ်ပယ်ခွဲများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့နှင့်ပူးပေါင်းပါ။
ဘာကြောင့် ဒီထူးခြားချက်ကို လုပ်ဖို့လိုတာလဲ။
ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူခြင်း နှစ်ခုစလုံးသည် ဉာဏ်ရည်တု၏ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့တွင် မတူညီသော နည်းလမ်းများနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များရှိသည်။ ၎င်းတို့အကြား ခြားနားချက်များကို သိရှိခြင်းဖြင့် AI ၏ အလားအလာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။
ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရောဂျက်များအတွက် မှန်ကန်သောနည်းပညာကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။
သူတို့နှစ်ယောက်ကို တစ်ယောက်ပြီးတစ်ယောက် ဖြတ်ကြရအောင်။
Computer Vision ကိုနားလည်ခြင်း။
အမြင်ကမ္ဘာကို အနက်ပြန်ဆိုနိုင်သော ကွန်ပျူတာများ၏ စွမ်းရည်ကို computer vision ဟုခေါ်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို နားလည်နိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လေ့ကျင့်ပေးသည့် ကွန်ပျူတာများ ပါဝင်သည်။
ဤနည်းပညာသည် လူသားများတွင် မျက်လုံးနှင့် ဦးနှောက်များ အလုပ်လုပ်ပုံကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ကွန်ပျူတာများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ မျက်နှာများနှင့် ပုံစံများကို မှတ်မိနိုင်သည်။ ဓာတ်ပုံများမှ ဒေတာများကို ထုတ်ယူနိုင်သည်။ ပြီးတော့ သူတို့က algorithms နဲ့ model တွေသုံးပြီး data တွေကို အကဲဖြတ်တယ်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ ဖျော်ဖြေရေးနဲ့ လုံခြုံရေးအပါအဝင် လုပ်ငန်းတော်တော်များများဟာ ကွန်ပျူတာအမြင်ကနေ အကျိုးကျေးဇူးတွေရရှိနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မောင်းသူမဲ့ကားများကို လမ်းညွှန်ရန်နှင့် ရောဂါရှာဖွေရာတွင် ဆရာဝန်များကို ကူညီရန်အတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်ကို အသုံးပြုပါသည်။
ကွန်ပြူတာအမြင်ဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေများသည် အကန့်အသတ်မရှိပေ။ ပြီးတော့၊ ငါတို့က သူတို့ရဲ့ အလားအလာကို စတင်စူးစမ်းဖို့ပဲ ရှိသေးတယ်။
Computer Vision ၏ အဓိကတာဝန်များ
Image ကိုအသိအမှတ်ပြုမှု
ကွန်ပြူတာအမြင်၏ အရေးပါသောလုပ်ဆောင်ချက်မှာ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန်နှင့် အမျိုးအစားခွဲနည်းကို ကွန်ပျူတာစနစ်များကို သင်ကြားပေးပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ကွန်ပြူတာများသည် ပုံတစ်ပုံ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို အလိုအလျောက် မှတ်မိနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။
၎င်းတို့သည် အရာဝတ္တုများ၊ တိရစ္ဆာန်များနှင့် လူတို့ကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို သင့်လျော်စွာ တံဆိပ်ကပ်နိုင်သည်။
စက်မှုလုပ်ငန်းအများအပြားသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုကို အသုံးပြုကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျူးကျော်သူများကို ဖော်ထုတ်ခြေရာခံရန် လုံခြုံရေးစနစ်များတွင် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းအား ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းတွင် ဆရာဝန်များအား ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အသုံးပြုသည်။
object ထောက်လှမ်းခြင်း
၎င်းသည် ငြိမ်နေသော သို့မဟုတ် ရွေ့လျားနေသော ရုပ်မြင်သံကြားမီဒီယာတွင် အရာများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် မှတ်မိခြင်းနည်းပညာဖြစ်သည်။ ဤအလုပ်အတွက် လျှောက်လွှာများတွင် စက်ရုပ်များ၊ အလိုအလျောက် မောင်းနှင်နိုင်သော ကားများနှင့် ထောက်လှမ်းရေးတို့ ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သိုက် Cam အရာဝတ္တုကို အသုံးပြု၍ လှုပ်ရှားမှု သို့မဟုတ် အသံကို ထောက်လှမ်းသည့်အခါ သုံးစွဲသူများကို သတိပေးသည့် အိမ်လုံခြုံရေးစနစ်ဖြစ်သည်။
segment
ပုံတစ်ပုံကို အပိုင်းပိုင်းခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ၎င်းကို အပိုင်းများစွာသို့ ခွဲထုတ်ပြီး တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ထူးခြားသောဂုဏ်သတ္တိများရှိသည်။ ဤအလုပ်အတွက် လျှောက်လွှာများတွင် စာရွက်စာတမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဗီဒီယိုလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များ ပါဝင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လူသိများသောရုပ်ပုံတည်းဖြတ်ခြင်းပရိုဂရမ် Adobe က Photoshop ကို ပုံတစ်ပုံအတွင်း အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးကို ခွဲထုတ်ပြီး ဒြပ်စင်တစ်ခုစီအတွက် အမျိုးမျိုးသောသက်ရောက်မှုများကို အသုံးချရန် အပိုင်းခွဲခြင်းကို အသုံးပြုသည်။
Machine Learning ကို နားလည်ခြင်း။
ဥပမာတစ်ခု ဉာဏ်ရည်တု စက်သင်ယူခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာများမှ သင်ယူရန် ကွန်ပျူတာများကို သင်ကြားပေးပြီး ထိုဒေတာကို အခြေခံ၍ ပုံစံခန့်မှန်းခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အထူးတလည် ကုဒ်နံပါတ်တပ်ခြင်းမပြုဘဲ၊ ၎င်းသည် သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုတွင် ကွန်ပျူတာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ကူညီပေးရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းပုံစံများကို အသုံးပြုထားသည်။
တခြားနည်းနဲ့တင်၊ machine learning သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာများသည် ၎င်းတို့၏ လမ်းညွှန်အဖြစ် ဒေတာကို ယူစဉ်တွင် ၎င်းတို့ဘာသာ လေ့လာရန်။
ဒေတာ၊ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် တုံ့ပြန်ချက်တို့သည် စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းသုံးခုဖြစ်သည်။ ဟိ စက်သင်ယူမှု algorithm ကို ပုံစံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် dataset ပေါ်တွင် ဦးစွာလေ့ကျင့်ရပါမည်။ ဒုတိယ၊ algorithm သည် သင်ယူထားသော ပုံစံများကို အသုံးပြု၍ ဒေတာအတွဲအသစ်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်သည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များအပေါ် တုံ့ပြန်ချက်ရရှိပြီးနောက်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ချိန်ညှိမှုများ ပြုလုပ်သည်။ နောက်ပြီးတော့ သူ့ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။
Machine Learning ၏ အဓိက အမျိုးအစားများ
ကြီးကြပ်သင်ယူမှု
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲသည် အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် သွင်းအားစုများနှင့် ကိုက်ညီသော ရလဒ်များကို တွဲထားသည်။ အဝင်အထွက်များနှင့် တွဲချိတ်ရန် သင်ယူပြီးနောက်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဒေတာအသစ်ကို အသုံးပြု၍ ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ အသံမှတ်မိခြင်း နှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများသည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို အသုံးပြုသည်။ Apple ၏ virtual လက်ထောက် Siri ကိုဥပမာအားဖြင့်၊ သင်၏အမိန့်များကို အနက်ပြန်ဖွင့်ရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို အသုံးချသည်။
မကြီးကြပ်တဲ့သင်ယူမှု
ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုသည် စက်သင်ယူမှု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ အဝင်နှင့်အထွက်များကို တွဲ၍မရသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် အယ်လဂိုရီသမ်ကို သင်ကြားပေးပါသည်။ ခန့်မှန်းချက်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဒေတာရှိ ပုံစံများနှင့် ဆက်နွယ်မှုများကို အသိအမှတ်ပြုရန် ဦးစွာလေ့လာရပါမည်။
ဒေတာချုံ့ခြင်း၊ မမှန်မကန်သိရှိခြင်း နှင့် အစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများသည် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, အမေဇုံ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းနှင့် ရှာဖွေမှုအလေ့အထများအပေါ် အခြေခံ၍ စားသုံးသူများအား ကုန်ပစ္စည်းများကို အကြံပြုပါသည်။
အားဖြည့်သင်ယူမှု
၎င်းတွင် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံခြင်းနှင့် ဆုလာဘ်များနှင့် ပြစ်ဒဏ်များပုံစံဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်ရယူခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဆုလာဘ်များ တိုးမြင့်စေပြီး ပြစ်ဒဏ်များကို လျှော့ချပေးသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စွမ်းကို ရရှိစေသည်။
စက်သင်ယူမှုမျိုးအတွက် အပလီကေးရှင်းများတွင် စက်ရုပ်များ၊ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများနှင့် ဂိမ်းဆော့ခြင်းများ ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google DeepMind ၏ AlphaGo ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် Go ဂိမ်းကိုကစားရန် အားဖြည့်သင်ယူမှုကို အသုံးချသည်။
Computer Vision နှင့် Machine Learning အကြား ဆက်စပ်မှု
Computer Vision Tasks သည် Machine Learning Algorithms ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
အရာဝတ္ထု ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း အပါအဝင် ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများစွာသည် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည်။ အသုံးပြုလေ့ရှိသော စက်သင်ယူမှုနည်းပညာ၏ ပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNNs)။
၎င်းသည် ပုံများတွင် ပုံစံများနှင့် လက္ခဏာများကို ခွဲခြားနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်, Google ပုံများ machine learning algorithms ကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ပါဝင်သည့်အရာများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီအပေါ် အခြေခံ၍ ဓာတ်ပုံများကို အလိုအလျောက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးပါသည်။
လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ
လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပလီကေးရှင်းများစွာသည် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဥပမာကောင်းတစ်ခုက မောင်းသူမဲ့ကားများ။ ၎င်းတို့သည် လမ်းပေါ်ရှိ အရာများကို ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြင့် ခွဲခြားစောင့်ကြည့်သည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် ထိုအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ စီရင်ဆုံးဖြတ်ရန် machine learning algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ Waymo Alphabet ပိုင် မောင်းသူမဲ့ကားကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည်။ အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် မြေပုံဆွဲခြင်းအတွက် ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုနှစ်ခုလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ဆေးပညာနယ်ပယ်တွင် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုကိုလည်း တွဲသုံးသည်။ ၎င်းတို့သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို စစ်ဆေးရန်နှင့် ရောဂါရှာဖွေရာတွင် အထောက်အကူပြုရန် ကျွမ်းကျင်သူများကို ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ FDA မှခွင့်ပြုထားသောရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာ IDx-DR သည် မျက်စိအတွင်းပိုင်းပုံများကိုစစ်ဆေးရန်နှင့် ဆီးချိုရောဂါမြင်လွှာရောဂါကိုရှာဖွေရန် စက်သင်ယူမှုကိုအသုံးပြုသည်။ လျစ်လျူရှုလိုက်လျှင် မျက်စိကွယ်သွားနိုင်သည့် အခြေအနေတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။
Machine Learning နှင့် Computer Vision အကြား ကွာခြားချက်များ
ဒေတာအသုံးပြုမှုအမျိုးအစားများ
ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုသည့် ဒေတာအမျိုးအစားများ ကွဲပြားသည်။ စက်သင်ယူခြင်းသည် ဂဏန်းများ၊ စာသားနှင့် အသံဒေတာအပါအဝင် ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
သို့သော် ကွန်ပြူတာအမြင်သည်သာ အာရုံစူးစိုက်သည်။ အမြင်အာရုံဒေတာ ဓာတ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို ကြိုက်သည်။
နယ်ပယ်တစ်ခုစီ၏ ပန်းတိုင်များ
စက်သင်ယူခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်တွင် ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးရှိသည်။ ကွန်ပြူတာအမြင်၏ အဓိကပန်းတိုင်များမှာ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာထည့်သွင်းမှုကို ပိုင်းခြားနားလည်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် အရာဝတ္တုကို မှတ်မိခြင်း၊ ရွေ့လျားမှုကို ခြေရာခံခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းတို့လည်း ပါဝင်သည်။
သို့သော်၊ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို လှုပ်ရှားမှုအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
Machine Learning ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအနေဖြင့် Computer Vision
သီးခြားနယ်မြေတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ကွန်ပျူတာအမြင်ကို စက်သင်ယူမှု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ်လည်း ရှုမြင်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းများနှင့် အရင်းအမြစ်အများအပြား—ကဲ့သို့သော နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ နှင့် အစုအဝေးများ—ကွန်ပြူတာအမြင်ကို ဖန်တီးရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုပါသည်။
စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းသော အလားအလာများ
သူတို့၏ လမ်းဆုံအတွက် အလားအလာသည် ပို၍ စိတ်ဝင်စားဖွယ် ကြီးထွားလာသည်။ နည်းပညာအသစ်များ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့သည် အံ့မခန်းသောအပလီကေးရှင်းများကို မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။
အထူးသဖြင့် ဒီလမ်းဆုံကို စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတဲ့ နယ်ပယ်တစ်ခုကတော့ စက်ရုပ်ပါပဲ။ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုသည် စက်ရုပ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောပတ်ဝန်းကျင်ကို သွားလာခွင့်ပြုရန် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် ပိုမိုလွတ်လပ်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့သည် အရာဝတ္ထုများနှင့် လူသားများနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော အလုပ်ကိစ္စများတွင် ပိုမိုထိရောက်သော စက်ရုပ်များကို မြင်တွေ့နိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်သည်။
နောက်ထပ် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ အလားအလာကတော့ virtual reality ဖြစ်ပါတယ်။ ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့သည် အမြင်အာရုံထည့်သွင်းမှုကို ခွဲခြားပိုင်းခြားနိုင်သည့်စွမ်းရည်ဖြင့် လူသားများကို ပကတိပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ပိုမိုသဘာဝကျကျ အလိုလိုသိမြင်လာစေနိုင်သည်။ အမှန်တကယ်နှင့် virtual worlds များကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေမည့် application များကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရပါမည်။ ဖျော်ဖြေရေး၊ ပညာရေးနှင့် အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များ ပေါ်ပေါက်လာမည်ဖြစ်သည်။
Computer Vision နှင့် Machine Learning ၏ အနာဂတ်သည် ကတိများစွာ ရရှိထားသည်။ နောက်နှစ်များတွင် ဤဒိုမိန်းများကို ပိုမိုထူးခြားစွာ အသုံးပြုမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave