စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအင်္ဂါရပ် ၅ ခု

စက်သင်ယူခြင်းတွင် ဘဏ္ဍာရေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းများတွင် ကျယ်ပြန့်သောအသုံးချပရိုဂရမ်များရှိသည်။ ဒေတာအများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လုပ်ဆောင်ရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်နှင့် အခြားအလုပ်များကြားတွင် အလိုအလျောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုသည်။

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းမှ အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းအထိ ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းရန် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည့် စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်ငါးခုကို လေ့လာပါ။

machine learning ဆိုတာ ဘာလဲ။

Machine learning ဆိုတာကတော့ ဥာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်ခွဲ၊ ပါဝင်တယ်။ algorithms နှင့် statistical model များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကွန်ပျူတာများကို အထူးတလည် ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်စေသော၊ စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ၎င်းတို့ထိတွေ့ရသည့် ဒေတာမှရရှိသော အတွေ့အကြုံအပေါ်အခြေခံ၍ ပေးအပ်သောလုပ်ငန်းတာဝန်တစ်ခုတွင် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသော စနစ်များတည်ဆောက်ခြင်း။ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဒေတာအတွင်းရှိ ပုံစံများနှင့် ချိတ်ဆက်မှုများကို ရှာဖွေနိုင်စေသည့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ပြီးမြောက်စေသည်။

ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု- ၎င်းတွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုစီအတွက် မှန်ကန်သောအထွက်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် သွင်းအားစုနှင့် အထွက်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို လေ့လာရန် ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြုပြီး မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်အတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း- ၎င်းတွင် မှန်ကန်သောအထွက်ကို ပံ့ပိုးမပေးသည့် တံဆိပ်မပါသော ဒေတာအတွဲအတွက် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဒေတာအတွင်းရှိ ဖွဲ့စည်းပုံကို ၎င်းကိုယ်တိုင် ရှာဖွေရမည်ဖြစ်ပြီး ပုံမှန်အားဖြင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက်၊ အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေးနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည်။
အားဖြည့်သင်ယူမှု- ၎င်းတွင် ဆုလာဘ်များ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များမှတစ်ဆင့် တုံ့ပြန်ချက်လက်ခံရရှိသည့် ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် အေးဂျင့်တစ်ဦးကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ဆုလာဘ်အများဆုံးရရှိရန်အတွက် အကောင်းဆုံးနည်းဗျူဟာကို လေ့လာရန် ဤတုံ့ပြန်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။

စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအင်္ဂါရပ် ၅ ခု

Machine Learning သည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း အရေးကြီးဆုံးနည်းပညာတိုးတက်မှုများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာပြီး လုပ်ငန်းနယ်ပယ်နှင့် အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာကို သိသိသာသာအကျိုးသက်ရောက်စေခဲ့သည်။ ၎င်း၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များမှာ-

Predictive modeling- အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များကို ခန့်မှန်းသည့် မော်ဒယ်များဖန်တီးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များမှ ဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤပုံစံများကို ချေးငွေမူရင်းတစ်ခု၏အန္တရာယ် သို့မဟုတ် အခြားအရာများထဲမှ စားသုံးသူတစ်ဦးဝယ်ယူမည့်ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဤမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
အလိုအလျောက်စနစ်- စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာများတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးကာ၊ လူပါဝင်မှုနည်းပြီး ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
ချဲ့ထွင်နိုင်မှု- ဒေတာအများအပြားကို ကိုင်တွယ်ရန် ဖန်တီးထားသောကြောင့် ကြီးမားသောဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများသည် ကောင်းမွန်သင့်လျော်ပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ထိုကဲ့သို့သောဒေတာများမှရရှိသော အချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။
ယေဘုယျသတ်မှတ်ခြင်း- စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လတ်ဆတ်ပြီး မစူးစမ်းရသေးသော ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကျယ်ပြန့်သောပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် လက်ထဲတွင်ရှိနေသည့်အလုပ်အတွက်ချက်ချင်းအသုံးပြုနိုင်မည်မဟုတ်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များကိုခန့်မှန်းရန်အတွက်အသုံးဝင်ပါသည်။
လိုက်လျောညီထွေရှိမှု- ဒေတာအသစ်များရရှိလာသည်နှင့်အမျှ၊ စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာရန်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့အတွက် ဒေတာပိုမိုရရှိလာသောကြောင့် ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်မှုရှိလာပါသည်။

စက်သင်ယူမှုနှင့် blockchain နည်းပညာပေါင်းစပ်မှု

စက်သင်ယူမှုနှင့် blockchain နည်းပညာပေါင်းစပ်မှုသည် အနာဂတ်အတွက် ကြီးမားသောကတိကို ရရှိထားသည်။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းရှင်းပြီး လုံခြုံသောပလပ်ဖောင်းကို အသုံးပြု၍ ဒေတာများကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ blockchain.

ဤပေါင်းစပ်မှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဧရိယာတစ်ခုမှာ blockchain နည်းပညာ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ဇာတ်ကောင်နှင့် စွမ်းရည်တို့ရှိရာ ဘဏ်လုပ်ငန်းကဏ္ဍတွင်ဖြစ်သည်။ ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဝင်ရောက်ခြင်းကို တားမြစ်သည်။ အကဲဆတ်သောဒေတာအတွက် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များက လိမ်လည်မှုနှင့် ငွေကြေးခဝါချမှုကို ပိုမိုထိရောက်စွာသိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

စက်သင်ယူမှုနှင့် blockchain နည်းပညာသည်လည်း သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှုကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။ ထောက်ပံ့ရေးဆိုင်ခွဲစီမံအုပ်ချုပ်မှု. blockchain နည်းပညာကို ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှုကို ပေးဆောင်ရန် အသုံးပြုသော်လည်း၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်လုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် လိုအပ်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု algorithms ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

Blockchain နည်းပညာသည် ဆေးမှတ်တမ်းများ၏ လုံခြုံပြီး သီးသန့်ခွဲဝေမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့် လူနာရလဒ်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှု၏အနာဂတ်

စက်သင်ယူမှု၏အနာဂတ်သည် အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားနှင့် ဒေတာရရှိနိုင်မှုတို့ကြောင့် ဆက်လက်တိုးတက်နေမည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။ စက်သင်ယူမှုကို အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လက်ခံကျင့်သုံးလာသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းသည် လူ့အဖွဲ့အစည်းကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် များစွာအကျိုးသက်ရောက်စေမည့် အလားအလာရှိသည်။

စက်သင်ယူမှု၏ အနာဂတ်တွင် အဓိက ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် တိုးတက်မှုအချို့ ပါဝင်သည်-

တိုးမြှင့်ထားသော အလိုအလျောက်စနစ်- စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းတို့သည် လူထည့်သွင်းမှုနည်းပြီး ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရန် လိုအပ်သော အလုပ်အကိုင်များစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော အတွေ့အကြုံများ- စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော အကြံပြုချက်များနှင့် ကြော်ငြာများကဲ့သို့သော မြင့်မားသောသီးသန့်အတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရန် ဒေတာပမာဏများစွာကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းရှိပါမည်။
ပိုမိုကောင်းမွန်သော စီရင်ချက်- စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော စီရင်ချက်များနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရာတွင် ပိုကောင်းလာသည်နှင့်အမျှ၊ လုပ်ငန်းအများအပြားသည် ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းမှ အကျိုးအမြတ်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။
AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများ- စက်သင်ယူမှု ပိုမိုသာလွန်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းကို ကျင့်ဝတ်နှင့် တာဝန်သိစွာ အသုံးပြုကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အလေးပေးမှု ကြီးထွားလာမည်ဖြစ်ပြီး၊ privacy ကိုကာကွယ်ရန်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားပစ်ရန် အာရုံစိုက်လာမည်ဖြစ်သည်။
Interdisciplinary ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း- အာရုံကြောသိပ္ပံနှင့် ဇီဝဗေဒကဲ့သို့သော အခြားနယ်ပယ်များနှင့် ပူးပေါင်းကာ အဆိုပါနေရာများတွင် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် တိုးတက်မှုအသစ်များကို တွန်းအားပေးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို ပိုမိုအသုံးပြုလာမည်ဖြစ်သည်။

ယေဘုယျအားဖြင့်၊ စက်သင်ယူခြင်း၏အနာဂတ်သည် ကြီးမားသောကတိကိုရရှိထားပြီး လာမည့်နှစ်များအတွင်း ကျယ်ပြန့်သောစက်မှုလုပ်ငန်းများ၊ ဘဏ္ဍာရေးမှ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအထိ ဆက်လက်ပြောင်းလဲသွားနိုင်ရန် မျှော်လင့်ပါသည်။