မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
Artificial Intelligence (AI) သည် ဝေးကွာသော အိပ်မက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အနာဂတ်အတွက် နည်းပညာတစ်ခုဟု မူလက ထင်မြင်ခဲ့သော်လည်း ယင်းမှာ မဖြစ်နိုင်တော့ပေ။
တစ်ချိန်က သုတေသနပြုခဲ့သော အကြောင်းအရာသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ပေါက်ကြားလာသည်။ AI ကို သင့်အလုပ်ခွင်၊ ကျောင်း၊ ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ ဆေးရုံနှင့် သင့်ဖုန်းတို့အပါအဝင် နေရာအမျိုးမျိုးတွင် ယခုတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။
၎င်းတို့မှာ မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များ၏ မျက်လုံးများ၊ Siri နှင့် Alexa ၏ အသံများ၊ ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်နောက်ကွယ်ရှိ စိတ်များ၊ စက်ရုပ်-အကူအညီဖြင့် ခွဲစိတ်မှုနောက်ကွယ်မှ လက်များနှင့် အခြားအရာများဖြစ်သည်။
ဉာဏ်ရည်တု (AI) သည် ခေတ်သစ်လူနေမှုဘဝ၏ ဘုံအင်္ဂါရပ်တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ပြီးခဲ့သောနှစ်များစွာအတွင်း AI သည် ကျယ်ပြန့်သော အိုင်တီနည်းပညာများတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်လာခဲ့သည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ အသစ်သောအရာများကိုလေ့လာရန် AI မှ neural network ကိုအသုံးပြုသည်။
ဒါကြောင့် ဒီနေ့မှာ Neural Networks တွေအကြောင်း၊ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်၊ သူတို့ရဲ့အမျိုးအစားတွေ၊ အသုံးချပလီကေးရှင်းတွေနဲ့ တခြားအရာတွေအများကြီးကို လေ့လာသွားမှာပါ။
Neural Network ဆိုတာဘာလဲ။
In စက်သင်ယူမှုအာရုံကြောကွန်ရက်သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်-ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသော အာရုံကြောအတုကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်များနှင့် ဆင်တူသည့် “နူရွန်များ” အလွှာများစွာရှိခြင်းဖြင့် လူ့ဦးနှောက်ကို တုပရန် ကြိုးစားသည်။
အာရုံကြောများ၏ ပထမအလွှာသည် ဓာတ်ပုံများ၊ ဗီဒီယို၊ အသံ၊ စာသားနှင့် အခြားထည့်သွင်းမှုများကို လက်ခံမည်ဖြစ်သည်။ ဤဒေတာသည် အလွှာတစ်ခု၏ အထွက်နှုန်းဖြင့် နောက်တစ်ခုသို့ စီးဆင်းသွားကာ အဆင့်များအားလုံးမှတဆင့် စီးဆင်းသွားပါသည်။ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အခက်ခဲဆုံးအလုပ်များအတွက် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
သို့သော်လည်း အခြားကိစ္စများတွင်၊ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် မော်ဒယ်အရွယ်အစားကို လျှော့ချရန် စနစ်ချုံ့မှုကို ရည်မှန်းခြင်းသည် ပိုကောင်းပါတယ်။ အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ဖြတ်တောက်ခြင်းသည် သင်ယူထားသော ပုံစံမှ အလေးများကို ဖယ်ရှားခြင်း ပါဝင်သော ဖိသိပ်မှုနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ လူတွေကို တိရိစ္ဆာန်တွေနဲ့ ခွဲခြားနိုင်ဖို့ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ ဉာဏ်ရည်တု အာရုံကြောကွန်ရက်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
ရုပ်ပုံအား နျူရွန်၏ ပထမအလွှာအားဖြင့် အလင်းနှင့် အမှောင် အပိုင်းများ ပိုင်းခြားထားသည်။ ဤဒေတာကို အောက်ဖော်ပြပါအလွှာသို့ ပေးပို့မည်ဖြစ်ပြီး၊ အစွန်းများရှိသည့်နေရာကို ဆုံးဖြတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
နောက်အလွှာသည် အစွန်းများပေါင်းစပ်ထားသော ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန် ကြိုးစားပါမည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာအရ၊ သင်တင်ပြသည့်ပုံသည် လူ သို့မဟုတ် တိရစ္ဆာန်ဟုတ်၊
ဒေတာကို အာရုံကြောကွန်ရက်သို့ ပေးအပ်သောအခါ၊ ၎င်းကို စတင်လုပ်ဆောင်သည်။ ထို့နောက်တွင်၊ လိုချင်သောရလဒ်ရရှိရန်၎င်း၏အဆင့်များမှတဆင့်ဒေတာကိုလုပ်ဆောင်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် တည်ဆောက်ပုံထည့်သွင်းမှုမှ သင်ယူပြီး ရလဒ်များကိုပြသသည့် စက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် သင်ယူနိုင်သည့် သင်ယူမှုသုံးမျိုးရှိသည်။
- ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူခြင်း - အဝင်အထွက်များနှင့် အထွက်များကို တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ အယ်လဂိုရီသမ်များသို့ ပေးပါသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို သင်ကြားပြီးနောက် ၎င်းတို့သည် ရည်ရွယ်ထားသော ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းကြသည်။
- ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း - ANN သည် လူသားတစ်ဦး၏အကူအညီမပါဘဲ သင်ယူသည်။ တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာမရှိပါ၊ နှင့် output data တွင်တွေ့ရှိရသောပုံစံများဖြင့်အထွက်ကိုဆုံးဖြတ်သည်။
- အားဖြည့်သင်ယူခြင်း ကွန်ရက်တစ်ခုက ၎င်းရရှိသည့် တုံ့ပြန်ချက်မှ သင်ယူသည့်အခါဖြစ်သည်။
Neural networks ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
ဆန်းပြားသော စနစ်များဖြစ်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အတုမဲ့ အာရုံကြောများကို အသုံးပြုသည်။ perceptrons လို့လည်း ခေါ်တဲ့ အာရုံကြောအတုတွေကို အောက်ပါ အစိတ်အပိုင်းတွေနဲ့ ဖွဲ့စည်းထားပါတယ်။
- input
- အလေးချိန်
- ဘက်လိုက်မှု
- အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်
- output
အာရုံကြော ကွန်ရက်များ ဖွဲ့ စည်းသော အာရုံကြော အလွှာများ။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် အလွှာသုံးလွှာ ပါဝင်သည်။
- ထည့်သွင်းလွှာ
- ဝှက်ထားသော အလွှာ
- အထွက်အလွှာ
ကိန်းဂဏာန်းတန်ဖိုးပုံစံဖြင့် ဒေတာကို ထည့်သွင်းလွှာသို့ ပေးပို့သည်။ ကွန်ရက်၏ လျှို့ဝှက်အလွှာများသည် တွက်ချက်မှုအများဆုံးပြုလုပ်သည့်အရာများဖြစ်သည်။ အထွက်အလွှာသည် ရလဒ်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည်။ နျူရွန်များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု လွှမ်းမိုးထားသည်။ အလွှာတစ်ခုစီကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် နျူရွန်များကို အသုံးပြုသည်။ ထည့်သွင်းလွှာရရှိပြီးနောက် ဒေတာကို လျှို့ဝှက်အလွှာသို့ ပို့ဆောင်သည်။
ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုစီတွင် အလေးချိန်များကို သက်ရောက်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ လျှို့ဝှက်အလွှာများအတွင်း၊ အလေးချိန်သည် အဝင်ဒေတာကို ဘာသာပြန်ပေးသည့် တန်ဖိုးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထည့်သွင်းလွှာရှိ အလေးချိန်တန်ဖိုးဖြင့် ထည့်သွင်းဒေတာကို မြှောက်ခြင်းဖြင့် အလေးချိန်များ လုပ်ဆောင်သည်။
ထို့နောက် ၎င်းသည် ပထမဝှက်ထားသော အလွှာ၏တန်ဖိုးကို စတင်သည်။ ထည့်သွင်းဒေတာကို ဝှက်ထားသော အလွှာများမှတစ်ဆင့် အခြားအလွှာသို့ ကူးပြောင်းသွားပါသည်။ အထွက်အလွှာသည် နောက်ဆုံးရလဒ်ကိုထုတ်ပေးရန် တာဝန်ရှိသည်။ သွင်းအားစုများနှင့် အလေးချိန်များကို များပြားစေပြီး ရလဒ်ကို ပေါင်းလဒ်အဖြစ် ဝှက်ထားသော နျူရွန်များသို့ ပေးပို့သည်။ နျူရွန်တစ်ခုစီကို ဘက်လိုက်ပေးသည်။ စုစုပေါင်းတွက်ချက်ရန်၊ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် ၎င်းရရှိသည့် သွင်းအားများကို ပေါင်းထည့်သည်။
ထို့နောက်တွင်၊ တန်ဖိုးသည် activation function မှတဆင့်ဖြတ်သန်းသည်။ activation function ၏ရလဒ်သည် နျူရွန်ကို အသက်သွင်းခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်သည်။ နျူရွန်တစ်ခု တက်ကြွလာသောအခါ၊ ၎င်းသည် အခြားအလွှာများသို့ အချက်အလက်များ ပေးပို့သည်။ ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ နျူရွန်သည် အထွက်အလွှာသို့ ရောက်ရှိသည်အထိ ဒေတာများကို ကွန်ရက်အတွင်း ဖန်တီးထားသည်။ Forward propagation သည် ဤအတွက် နောက်ထပ်အသုံးအနှုန်းဖြစ်သည်။
ဒေတာကို input node တစ်ခုထဲသို့ ဖြည့်သွင်းပြီး output node မှတဆင့် output ကိုရယူသည့်နည်းပညာကို feed-forward propagation ဟုခေါ်သည်။ လျှို့ဝှက်အလွှာမှ ထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို လက်ခံသောအခါ၊ ဖိဒ်-ရှေ့သို့ ပြန့်ပွားမှု ဖြစ်ပေါ်သည်။ ၎င်းကို activation function အရ လုပ်ဆောင်ပြီး output သို့ ပေးပို့သည်။
ရလဒ်ကို ဖြစ်နိုင်ခြေအမြင့်ဆုံး အထွက်အလွှာရှိ နူရွန်က ခန့်မှန်းသည်။ output မမှန်သောအခါတွင် Backpropagation ဖြစ်ပေါ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ဖန်တီးစဉ်တွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုစီအတွက် အလေးချိန်များကို အစပြုထားသည်။ Backpropagation သည် အမှားများကို လျှော့ချရန်နှင့် ပိုမိုတိကျသော output ကို ပေးစွမ်းရန် input တစ်ခုစီ၏ အလေးများကို ပြန်လည်ချိန်ညှိခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
Neural Network အမျိုးအစားများ
1. Perceptron
Minsky-Papert perceptron မော်ဒယ်သည် အရိုးရှင်းဆုံးနှင့် ရှေးအကျဆုံး နျူရွန်မော်ဒယ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အဝင်ဒေတာများတွင် လက္ခဏာများ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အတွက် အချို့သော တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အသေးငယ်ဆုံးယူနစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အလေးချိန်ထည့်သွင်းမှုများကို လိုအပ်ပြီး နောက်ဆုံးရလဒ်ရရှိရန် အသက်ဝင်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။ TLU (threshold logic unit) သည် perceptron အတွက် အခြားအမည်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Perceptron သည် ဒေတာများကို အုပ်စုနှစ်စုခွဲကာ ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည့် ဒွိအမျိုးအစားအမျိုးအစားခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ လော့ဂျစ်ဂိတ် AND၊ OR နှင့် NAND ကဲ့သို့သော perceptrons များဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။
2. Feed-Forward Neural Network
အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံအကျဆုံးဗားရှင်းဖြစ်သည့် input data သည် လမ်းကြောင်းတစ်ခုတည်းတွင် သီးသန့်စီးဆင်းပြီး အာရုံကြောအတုများမှတစ်ဆင့် ဖြတ်သန်းကာ output node များမှတစ်ဆင့် ထွက်သည်။ ဝှက်ထားသော အလွှာများ ရှိနိုင်သည် သို့မဟုတ် မရှိနိုင်သော နေရာများတွင် အဝင်နှင့် အထွက်အလွှာများ ရှိနေပါသည်။ ယင်းတို့ကို အခြေခံ၍ အလွှာတစ်ခုတည်း သို့မဟုတ် အလွှာပေါင်းစုံ ဖိဒ်-ရှေ့သို့ အာရုံကြောကွန်ရက်အဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။
အသုံးပြုထားသော အလွှာအရေအတွက်ကို လုပ်ဆောင်ချက်၏ ရှုပ်ထွေးမှုဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ ရှေ့သို့သာ ပြန့်ပွားပြီး နောက်သို့ မပြန့်ပွားပါ။ ဤတွင်၊ အလေးများသည် မမြဲပါ။ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွေးမွေးရန်အတွက် ထည့်သွင်းမှုများကို အလေးများဖြင့် မြှောက်ထားသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု သို့မဟုတ် ခြေလှမ်းစတင်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။
3. Multi-layer perceptron
ခေတ်မီဆန်းသစ်သော မိတ်ဆက်စကား အာရုံကြောပိုက်ကွန်Input data များကို အာရုံကြောအတု အလွှာများစွာမှတဆင့် ဖြတ်သန်းပါသည်။ ၎င်းသည် လုံးဝချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ node တစ်ခုစီသည် အောက်ပါအလွှာရှိ နူရွန်များအားလုံးနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဝှက်ထားသော အလွှာများစွာ၊ ဆိုလိုသည်မှာ အနည်းဆုံး အလွှာသုံးခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အလွှာများသည် အဝင်နှင့် အထွက်အလွှာများတွင် ရှိနေသည်။
၎င်းတွင် ရှေ့နှင့်နောက် နှစ်မျိုးလုံး ပြန့်ပွားနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ထည့်သွင်းမှုများကို အလေးများဖြင့် မြှောက်ကာ ဆုံးရှုံးမှုကို လျှော့ချရန်အတွက် backpropagation မှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့ကို ပြောင်းလဲပေးသည့် activation function သို့ ပေးပို့သည်။
အလေးချိန်များသည် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် Neural Networks မှ စက်ဖြင့်သင်ယူထားသော တန်ဖိုးများဖြစ်သည်။ မျှော်မှန်းထားသော ရလဒ်များနှင့် လေ့ကျင့်ရေးသွင်းအားစုများကြား ကွာဟမှုပေါ် မူတည်၍ ၎င်းတို့သည် ကိုယ်တိုင်ချိန်ညှိသည်။ Softmax ကို လိုင်းမဟုတ်သော အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များပြီးနောက် အထွက်အလွှာကို အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်အဖြစ် အသုံးပြုသည်။
4. Convolutional Neural Network
သမားရိုးကျ နှစ်ဖက်မြင် အခင်းအကျင်းနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်တွင်၊ အာရုံကြော ကွန်ရက်တစ်ခုတွင် အာရုံကြောများ၏ သုံးဖက်မြင် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ ရှိသည်။ ပထမအလွှာကို convolutional အလွှာဟု ခေါ်သည်။ convolutional အလွှာရှိ နူရွန်တစ်ခုစီသည် အမြင်အာရုံနယ်ပယ်၏ ကန့်သတ်ထားသောအပိုင်းမှ အချက်အလက်များကိုသာ လုပ်ဆောင်ပါသည်။ စစ်ထုတ်မှုကဲ့သို့ပင်၊ ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များကို အစုလိုက်မုဒ်တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။
ကွန်ရက်သည် အပိုင်းများတွင် ရုပ်ပုံများကို နားလည်ပြီး ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းတစ်ခုလုံးကို အပြီးသတ်ရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
စီမံဆောင်ရွက်နေစဉ်အတွင်း ရုပ်ပုံအား RGB သို့မဟုတ် HSI မှ မီးခိုးရောင်အဆင့်သို့ ပြောင်းထားသည်။ pixel တန်ဖိုး၏နောက်ထပ်ပြောင်းလဲမှုများသည် အနားသတ်များကိုရှာဖွေရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည်ဖြစ်ပြီး ပုံများကို အုပ်စုများစွာသို့ စီခွဲနိုင်သည်။ CNN တွင် ပေါင်းကူးခြင်းဖြင့် နောက်တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော convolutional layer ပါ၀င်ပြီး ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်သို့ ပို့လိုက်သောအခါ တစ်ယူနစ်လမ်းကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားခြင်း ဖြစ်ပေါ်သည်။
ပုံတစ်ပုံ၏ အချို့သောအစိတ်အပိုင်းများကို ထုတ်ယူရန်၊ စစ်ထုတ်မှုများကို အသုံးပြုသည်။ MLP တွင် သွင်းအားစုများကို အလေးချိန် ချိန်ပြီး activation function သို့ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ RELU ကို convolution တွင်အသုံးပြုပြီး MLP သည် softmax ၏နောက်တွင် nonlinear activation function ကိုအသုံးပြုထားသည်။ ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယို မှတ်သားမှု၊ ဝေါဟာရ ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာမှုနှင့် စကားစုများကို ထောက်လှမ်းမှုတွင်၊ convolutional neural networks များသည် ကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးပါသည်။
5. Radial Bias ကွန်ရက်
Input vector တစ်ခုသည် Radial Basis Function Network ရှိ အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် node တစ်ခုစီပါရှိသော အထွက်အလွှာတစ်ခုနှင့် RBF အာရုံခံအလွှာတစ်ခုတို့နောက်တွင် ပါဝင်သည်။ နျူရွန်တစ်ခုစီသည် ရှေ့ပြေးပုံစံကို ထိန်းသိမ်းထားသည့် လေ့ကျင့်ရေးအစုမှ ဒေတာအမှတ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ထည့်သွင်းမှုကို ခွဲခြားထားသည်။ ဒါက လေ့ကျင့်ရေး စံနမူနာတွေထဲက တစ်ခုပါ။
လတ်ဆတ်သော input vector [သင်အမျိုးအစားခွဲခြားရန်ကြိုးစားနေသော n-dimensional vector] ကို အမျိုးအစားခွဲထားသောအခါတွင် input နှင့် ၎င်း၏ရှေ့ပြေးပုံစံကြားရှိ Euclidean အကွာအဝေးကို နျူရွန်တစ်ခုစီက တွက်ချက်ပါသည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အတန်းအစား နှစ်ခုဖြစ်သော Class A နှင့် Class B ရှိပါက၊ အမျိုးအစားခွဲမည့် ထည့်သွင်းမှုအသစ်သည် class B ရှေ့ပြေးပုံစံများထက် class A ရှေ့ပြေးပုံစံများနှင့် ပိုမိုဆင်တူပါသည်။
ရလဒ်အနေဖြင့် ၎င်းကို class A အဖြစ် တံဆိပ်တပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။
6. Recurrent Neural Network
ထပ်တလဲလဲ Neural Networks များသည် အလွှာတစ်ခု၏ output ကို သိမ်းဆည်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အလွှာ၏ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းရာတွင် အထောက်အကူပြုရန်အတွက် ၎င်းကို input အတွင်းသို့ ပြန်လည်ထည့်သွင်းပါသည်။ ရှေ့သို့ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို အများအားဖြင့် ကနဦးအလွှာဖြစ်ပြီး၊ နောက်တွင် ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက်အလွှာ၊ မန်မိုရီလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုသည် ယခင်အချိန်အဆင့်တွင်ရှိခဲ့သော အချက်အလက်၏အစိတ်အပိုင်းကို မှတ်မိစေသည်။
ဤအခြေအနေသည် ရှေ့သို့ပြန့်ပွားမှုကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် အနာဂတ်တွင် လိုအပ်မည့် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည်။ ခန့်မှန်းချက်မမှန်ကန်ပါက၊ အသေးစားချိန်ညှိမှုပြုလုပ်ရန် သင်ယူမှုနှုန်းကို အသုံးပြုပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် နောက်ကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားမှု တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် ပိုမိုတိကျလာမည်ဖြစ်သည်။
applications ကို
အာရုံကြောကွန်ရက်များကို နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ဒေတာပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအချို့ကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်။
- Facial Recognization - မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုဖြေရှင်းနည်းများသည် ထိရောက်သော စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်းစနစ်များအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ အသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်များသည် လူ့မျက်နှာများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဓာတ်ပုံများကို ဆက်စပ်ပေးသည်။ ၎င်းတို့ကို ရွေးချယ်ဝင်ခွင့်အတွက် ရုံးများတွင် အသုံးပြုကြသည်။ ထို့ကြောင့်၊ စနစ်များသည် လူသားမျက်နှာကို စစ်ဆေးပြီး ၎င်း၏ဒေတာဘေ့စ်တွင် သိမ်းဆည်းထားသော ID စာရင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်သည်။
- စတော့ရှယ်ယာခန့်မှန်းချက် – ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် စျေးကွက်အန္တရာယ်များနှင့် ထိတွေ့နိုင်သည်။ အလွန်အမင်းမငြိမ်မသက်ဖြစ်နေသော စတော့ရှယ်ယာဈေးကွက်တွင် အနာဂတ်တိုးတက်မှုများကို မှန်းဆရန် လက်တွေ့အားဖြင့် ခက်ခဲပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များမတိုင်မီ၊ အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော တွန်းအားနှင့် ကျဆင်းနေသောအဆင့်များသည် ခန့်မှန်း၍မရပေ။ ဒါပေမယ့် အရာအားလုံးကို ဘာတွေက ပြောင်းလဲသွားတာလဲ။ သေချာပါတယ်၊ ကျွန်ုပ်တို့ပြောနေတာက အာရုံကြောကွန်ရက်တွေအကြောင်း ပြောနေတာပါ… Multilayer Perceptron MLP (feedforward အတုထောက်လှမ်းရေးစနစ် အမျိုးအစား) ကို အချိန်နဲ့တပြေးညီ အောင်မြင်တဲ့ စတော့ရှယ်ယာ ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးဖို့အတွက် အသုံးပြုပါတယ်။
- လူမှုမီဒီယာ - မည်မျှ မိုက်မဲသည်ဖြစ်စေ ဆိုရှယ်မီဒီယာသည် လူ့ဘဝ၏တည်ရှိမှုလမ်းကြောင်းကို ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာအသုံးပြုသူတွေရဲ့ အပြုအမူကို Artificial Neural Networks သုံးပြီး လေ့လာတယ်။ အပြိုင်အဆိုင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက်၊ အတုအယောင်အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများမှတဆင့်နေ့စဉ်ပေးပို့သောဒေတာများကိုစုပုံပြီးစစ်ဆေးသည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာအသုံးပြုသူများ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အာရုံကြောကွန်ရက်များဖြင့် ပုံတူကူးထားသည်။ ဒေတာများကို ဆိုရှယ်မီဒီယာကွန်ရက်များမှတစ်ဆင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးသည်နှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ အပြုအမူများသည် လူတို့၏သုံးစွဲမှုပုံစံများနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာ အပလီကေးရှင်းများမှ ဒေတာများကို Multilayer Perceptron ANN သုံးပြီး တူးဖော်သည်။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု - ယနေ့ကမ္ဘာရှိလူများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် နည်းပညာ၏အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် Convolutional Neural Networks ကို X-ray detection၊ CT scans နှင့် ultrasound များအတွက် အသုံးပြုပါသည်။ အထက်ဖော်ပြပါ စစ်ဆေးမှုများမှ ရရှိသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဒေတာများကို CNN က ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အသုံးပြုသောကြောင့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ အကဲဖြတ်ကာ အကဲဖြတ်ပါသည်။ အသံမှတ်မိခြင်းစနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်၊ ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ကိုလည်း အသုံးပြုပါသည်။
- မိုးလေဝသအစီရင်ခံစာ – ဉာဏ်ရည်တုကို အကောင်အထည်မဖော်မီက မိုးလေဝသဌာန၏ ခန့်မှန်းချက်များသည် တိကျမှုမရှိခဲ့ပါ။ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်သည် အနာဂတ်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာမည့် ရာသီဥတုအခြေအနေများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် ကြီးမားစွာလုပ်ဆောင်သည်။ ခေတ်သစ်ကာလတွင် သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ရန် မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးချလျက်ရှိသည်။ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်သည် multilayer perceptron (MLP)၊ convolutional neural networks (CNN) နှင့် recurrent neural networks (RNN) ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်သည်။
- ကာကွယ်ရေး - ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး၊ လက်နက်ကိုင် ချေမှုန်းရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ပစ္စည်းတည်နေရာအားလုံးသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတို့သည် ဝေဟင်နှင့် ပင်လယ်ပြင် ကင်းလှည့်မှုများအပြင် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်လည်း တာဝန်ပေးထားသည်။ Artificial Intelligence သည် ကာကွယ်ရေးစက်မှုလုပ်ငန်းအား ၎င်း၏နည်းပညာကို ချဲ့ထွင်ရန် လိုအပ်သော မြှင့်တင်မှုကို ပေးသည်။ ရေအောက်မိုင်းများတည်ရှိမှုကို ထောက်လှမ်းရန်အတွက် Convolutional Neural Networks (CNN) ကို အသုံးပြုသည်။
အားသာချက်များ
- အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရှိ နျူရွန်အနည်းငယ်သည် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်မလုပ်သော်လည်း၊
- အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လေ့လာသင်ယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ပြောင်းလဲနေသော ဆက်တင်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။
- မသေခင် ကွန်ရက်များသည် အလုပ်မျိုးစုံလုပ်ရန် သင်ယူနိုင်သည်။ ပေးထားသော အချက်အလက်အပေါ်အခြေခံ၍ မှန်ကန်သောရလဒ်ကို ပေးစွမ်းရန်။
- အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် အလုပ်များစွာကို တစ်ချိန်တည်းတွင် ကိုင်တွယ်ရန် ခွန်အားနှင့် စွမ်းရည်များရှိသည်။
အားနည်းချက်များ
- Neural Network များကို ပြဿနာများဖြေရှင်းရန် အသုံးပြုသည်။ ကွန်ရက်များ ရှုပ်ထွေးမှုများကြောင့် ၎င်းအား စီရင်ချက်ချရာတွင် "ဘာကြောင့် နှင့် မည်သို့" ၏ နောက်ကွယ်တွင် ရှင်းလင်းချက်ကို ထုတ်ဖော်ပြောကြားခြင်းမရှိပေ။ ရလဒ်အနေဖြင့် ကွန်ရက်ယုံကြည်မှု ပျက်ပြားသွားနိုင်သည်။
- အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အပြန်အလှန် မှီခိုနေရသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ neural networks များသည် လုံလောက်သော ကွန်ပြူတာ ပါဝါရှိသော ကွန်ပျူတာများကို (သို့မဟုတ်) အလွန်အမင်း မှီခိုအားထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
- အာရုံကြောကွန်ရက် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် တိကျသော စည်းမျဉ်း (သို့မဟုတ် လက်မ၏ စည်းမျဉ်း) မရှိပါ။ အစမ်းသုံး၍ အမှားနည်းသည့်နည်းစနစ်တွင် အကောင်းဆုံးကွန်ရက်ကို ကြိုးစားခြင်းဖြင့် မှန်ကန်သောကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းပုံကို တည်ဆောက်သည်။ ၎င်းသည် ချိန်ညှိရန် များစွာလိုအပ်သော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
၏လယ်ပြင် အာရုံကြောကွန်ရက်များ လျင်မြန်စွာ ကျယ်ပြန့်လာသည်။ ယင်းတို့ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ရန် ဤကဏ္ဍရှိ သဘောတရားများကို လေ့လာပြီး နားလည်သဘောပေါက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားများစွာကို ဤဆောင်းပါးတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။ ဤစည်းကမ်းအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါက အခြားနယ်ပယ်များတွင် ဒေတာပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave