Machine Learning က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

ဒီခေတ်မှာ machine learning က အရေးကြီးတယ်။ ဌစက်သင်ယူခြင်းသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ဖောက်သည်အပြုအမူများကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။ ထုတ်ကုန်အသစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်လည်း ကူညီပေးသည်။ Machine Learning (ML) သည် ပင်မဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်းတွင် သင်ယူမှုအခြေခံတစ်ခုအတွင်း ထပ်တလဲလဲဖြစ်နေသောပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန် လေ့ကျင့်ရေးအယ်လ်ဂိုရီသမ်တစ်ခုပါရှိသည်။ ဤလေ့ကျင့်မှုသည် ခန့်မှန်းချက်များ (အသံ၊ ရုပ်ပုံ၊ စသည်ဖြင့်) ကို အသိအမှတ်ပြုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်လ်တစ်ခု သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်စရာများ (မေးခွန်းကို ဖြေပါ၊ ယာဉ်ကို အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်း စသည်ဖြင့်) ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

ကုမ္ပဏီကြီးများ အားလုံးသည် စက်သင်ယူမှုဆီသို့ လှည့်လာကြသည်။ Amazon၊ Facebook နှင့် Google ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် စက်သင်ယူခြင်းကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်နေပါသည်။ machine learning အလုပ်လုပ်ပုံကို ကြည့်ရအောင်။

machine learning ဆိုတာ ဘာလဲ။

အဓိပ္ပါယ်များစွာရှိသော်လည်း ရိုးရှင်းသောစကားလုံးများဖြင့် သင့်ကိုငါပေးမည်။ စက်သင်ယူခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ Artificial Intelligence သည် လူသားတစ်ဦးကဲ့သို့ အတိတ်က အတွေ့အကြုံများမှ သင်ယူရန် ကွန်ပျူတာများကို သင်ကြားပေးသည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်အားဖြင့်၊ ကွန်ပျူတာသည် ၎င်း၏ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ဒေတာများကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် သူ့ကိုယ်သူ တိုးတက်စေနိုင်သည်။ သို့သော်၊ အချို့သော coding အတွက် လူသားပါဝင်မှု အနည်းဆုံး လိုအပ်သည်။

အစောပိုင်းအဆင့်တွေမှာ စမ်းသပ်မှုတွေ အများကြီးရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒေတာနှင့် သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ သီအိုရီအနည်းငယ်ရှိပြီး ၎င်းတို့အားလုံးကို ကွန်ပျူတာက မှတ်မိပုံရှိသည်။

သို့သော် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် စက်သင်ယူမှုသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာသည်။ ဒါပေမယ့် ဒီအခြေခံ အတွေ့အကြုံတွေကိုလည်း သိထားဖို့ လိုပါတယ်။

Cအိုး machine learning အလုပ်လုပ်ပါသလား။

Machine Learning ဟာ ​​အချိန်အတော်ကြာပါပြီ။ သို့သော် algorithm သည် တနေ့တခြား ပိုရှုပ်ထွေးလာသည်။ မကြာသေးမီက ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ဤဒေတာကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ အသုံးချရန်ဖြစ်သည်။

လျှောက်လွှာတွေက ခက်တယ်။ ဤအရာအားလုံးကို ခေတ်မီဆန်းသစ်သောနည်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သောဘွဲ့ရသည် အခြားပရိုဂရမ်မာများထက် ခြေတစ်လှမ်းသာပါသည်။ ကုမ္ပဏီကြီးများသည် ၎င်းတို့၏ ပြိုင်ဘက်များထက် သာလွန်နေစေရန် ဤပရိုဂရမ်မာများ လိုအပ်သည်။

machine learning ဖြင့် ပြီးမြောက်အောင် မလုပ်နိုင်သော အလုပ်မရှိပါ။ စက်သင်ယူမှု၏အကူအညီဖြင့်၊ တိကျသောပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ အနာဂတ်တွင်၊ ၎င်းသည် အနည်းငယ်မျှသာ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဖြင့် အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူမှု ရောက်ရှိလာပြီးနောက်၊ ကုမ္ပဏီများသည် ယခင်က လူသားများ စီမံခန့်ခွဲသည့် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပြောင်းလဲနေကြသည်။ ဥပမာအနည်းငယ်ရှိပါတယ်။

• ဖောက်သည်ခေါ်ဆိုမှုများကို တက်ရောက်ပါ။
• သင်ရိုးဗီဇပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း။
• ရုပ်ပုံ မှတ်မိခြင်း။
• မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု
• ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါလက္ခဏာ
• စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခုံသမာဓိ
• ခန့်မှန်းသုံးသပ်ချက်
• ထုတ်ယူခြင်း။

စက်သင်ယူမှုနည်းပညာနှစ်ခုကို အသုံးပြု

machine learning တွင်အသုံးပြုသော အဓိကနည်းပညာနှစ်ခုရှိသည်။ ၎င်းတို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု-

ဤနည်းပညာတွင် AI သည် ယခင်ဒေတာများကို စုဆောင်းသည်။ ၎င်းသည် machine learning deployment ၏ output ကို စုဆောင်းပြီး ထုတ်လုပ်ရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ကြီးကြပ်မှုသင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့လူသားများ အရာများကို သင်ယူပုံဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှားတစ်ခုခုကို သင်ယူပြီး ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီးနောက် မှန်ကန်သောအရာကို လုပ်ဆောင်ပါ။ ကွန်ပြူတာသည် မတူညီသောအရာများကို သင်ယူသည့်နည်းအတိုင်းပင်။

ကျွန်ုပ်တို့ လူသားများသည် အမျိုးမျိုးသော အချက်အလက်များကို ကွန်ပျူတာများသို့ ပေးဆောင်ကြသည်။ အဲဒါကို ကျွန်တော်တို့ ခေါ်တာ။ သင်တန်းအစုံ။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း-

ဤနည်းပညာသည် အမည်မသိဒေတာပုံစံများကို ရှာဖွေရန် ကူညီပေးပြီး အမှားအယွင်းများကို ရှာဖွေရာတွင် ကူညီပေးသည်။ algorithm သည် ယေဘုယျအားဖြင့် တံဆိပ်မကပ်ထားသော ဥပမာများဖြင့် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံကို နားလည်ရန် ကြိုးစားသည်။ ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုတွင် မတူညီသော အလုပ်နှစ်ခုရှိသည်။

အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း။

ဤသင်ယူမှုတွင် လူသားများသည် ဒေတာအချက်များ စုဆောင်းရန် ပထမဆုံးကြိုးစားသည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့ကို အစုအဝေးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပါ။ နောက်ဆုံးအနေနှင့်၊ ၎င်းတို့ကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဆင်တူသော်လည်း အခြားအစုအဖွဲ့များနှင့် ကွဲပြားစေရန် ကြိုးစားသည်။ စျေးကွက်ခွဲဝေခြင်းအတွက် အသုံးဝင်သည်။

အရွယ်အစားလျှော့ချ

ဒီပုံစံက လေ့ကျင့်ရေးမှာ ပိုထိရောက်တယ်။ ဤနည်းပညာသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အတွေ့အကြုံနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုအတွက် ဆင်တူသော အရည်အချင်းများကို အတူတကွ အုပ်စုဖွဲ့ခွင့်ပြုသည်။

စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုခြင်း။

ယနေ့ခေတ်တွင် machine learning application ပေါင်း တစ်ထောင်ကျော်ရှိသည်။ ဒေတာဝင်ရောက်မှုမှ ရှုပ်ထွေးသော အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းအထိ စက်သင်ယူမှုအားလုံးကို လုပ်ဆောင်သည်။ ကမ္ဘာကြီးသည် အလိုအလျောက် အရာများဆီသို့ ရွေ့လျားနေသည်။ ဥပမာကျွန်ုပ်တို့သည် ကားများတွင် autopilots ကိုနှစ်သက်သည်။

စက်တွင် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု လုပ်ဆောင်ချက်များစွာရှိသည်။

အလုပ်သင်သည် ကောင်းမွန်သော အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းလမ်းကြောင်းကို စီမံခန့်ခွဲရန် ကူညီပေးသည်။

Google နှင့် Amazon တို့မှ အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် စက်သင်ယူမှု၏ အက်ပ်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် ၎င်း၏လုပ်ငန်းစဉ်များကို မြှင့်တင်ရန် ခွင့်ပြုသည့် အတွင်းပိုင်း အပလီကေးရှင်း အများအပြားရှိပြီး၊ ၎င်းသည် manual workload ကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးသည်။

machine learning ၏အသုံးဝင်ဆုံးအရာများထဲမှတစ်ခုမှာ errors များကိုရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင် ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများ သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ကြည့်သောအခါတွင်၊ လူ့မျက်လုံးသည် အမှားများကို မတွေ့နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့ကို ကွန်ပျူတာက သိရှိနိုင်သည်။

စက်သင်ယူခြင်းသည် ပြီးပြည့်စုံသော ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေး၊ ထိရောက်သောဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ဆန်းသစ်သောထုတ်ကုန်များကို ပေးဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဒီလိုလုပ်ဖို့ လူသားလုပ်သားတွေကို လွှတ်ပေးတယ်။ ဤနည်းပညာများသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူခြင်း တို့ဖြစ်သည်။

လူသားတစ်ဦးသည် စာရင်းဇယားများကို စုစည်းခြင်း သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် ကြီးမားတဲ့ ဒေတာအတွဲတွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဆန်းစစ်လို့မရပါဘူး။

AI algorithm သည် ကြီးမားသောဒေတာကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး လျှင်မြန်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ machine learning မပါဘဲ၊ မဖြစ်နိုင်ပါ။.

စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု အကြား ခြားနားချက်ကား အဘယ်နည်း။

Artificial Intelligence သည် လူ့စိတ်ကို အတုယူရန် ရည်ရွယ်သည်။ ထိုနေရာမှ၊ စက်သင်ယူခြင်းသည် ဤပန်းတိုင်ကိုအောင်မြင်ရန် ကိရိယာများထဲမှတစ်ခုသာဖြစ်သည်။

၎င်းသည် စက်အား အောင်မြင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်များအလိုက် နမူနာများကို စုပ်ယူနိုင်စေသည်၊ ဥပမာအားဖြင့် ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများသည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားတစ်စီးအတွက် လူကူးမျဉ်းကျားတစ်ခုကို အသိအမှတ်ပြုရန် ခွင့်ပြုသည်။

ဒါပေမယ့် ဒီနည်းပညာက အကန့်အသတ်တွေရှိပါတယ်။ ရှုပ်ထွေးသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းကို ဆောင်ရွက်ခွင့်မပြုပါ။ ထို့ကြောင့် နာမည်နှင့်ထိုက်တန်သော AI ဆီသို့ ရွေ့လျားရန် ၎င်းကို အခြားနည်းလမ်းများနှင့် တွဲလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များ၌ လွန်စွာအားကောင်းသည်မှာ သေချာပါသည်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဖြည့်စွက်စာများ မဟုတ်သော်လည်း အချို့ကိစ္စများတွင် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် ယုတ္တိမတန်သော ရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည် (ဥပမာ- မောင်းသူမဲ့ကားသည် လမ်းမှားအဝိုင်းသို့ ကွေ့ပတ်သည်။)

ထို့ကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုကို အခြားနည်းလမ်းများနှင့် ပေါင်းစပ်ရန် စိတ်ပါဝင်စားမှုရှိသော ဥပမာ၊ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စီးပွားရေးစည်းမျဉ်းများ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဥပမာရှိ အဝေးပြေးလမ်းကုဒ်ကို အခြေခံထားသော သင်္ကေတဖြစ်သော AI သည် ၎င်း၏ဆင်ခြင်တုံတရားအား ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန်အတွက် ကွန်ရက်ထဲသို့ ထိုးသွင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူမှုအတွက် အကောင်းဆုံး ပရိုဂရမ်ဘာသာစကား

စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အထိရောက်ဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများမှာ Python နှင့် R. Data သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤဘာသာစကားနှစ်ခုနှင့် ရင်းနှီးကြသည်။ ဒါပေမယ့် machine learning အတွက် တခြားဘာသာစကားတွေလည်း ရှိပါတယ်။

မတူညီသော ပရောဂျက်များသည် မတူညီသော ဘာသာစကားများ လိုအပ်သည်။ AI ကိရိယာများသည် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဆော့ဖ်ဝဲစာကြည့်တိုက်များဖြစ်သည်။ GitHub ၏ အဆိုအရ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားမှာ Python ဖြစ်သည်။

Python ကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် တူးဖော်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အား မတူညီသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို တီထွင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ Python သည် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုသည်။ ရပ်ရွာ Python က အရေးကြီးတယ်။, သူသည် လေ့လာရန်အတော်လေးလွယ်ကူသည်။ Python ကို။

နိဂုံးချုပ်အတွက်

ထုတ်ကုန်အသစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးနေစဉ်တွင် ဖောက်သည်အမူအကျင့်များနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပုံစံများ၏ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော စက်သင်ယူခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

Facebook၊ Google နှင့် Uber ကဲ့သို့သော ယနေ့ခေတ်ထိပ်တန်းကုမ္ပဏီအများအပြားသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် စက်သင်ယူမှုကို အဓိကလုပ်ဆောင်နေပါသည်။ Machine Learning သည် ကုမ္ပဏီများစွာအတွက် အရေးကြီးသော အပြိုင်အဆိုင်ကွဲပြားမှုတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။

machine learning အကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါက။ Python ကို စတင်လေ့လာပြီး အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သင်သည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တစ်ဦး ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ နားမလည်တာများရှိရင် comment မှာ လွတ်လွတ်လပ်လပ် မှတ်ချက်ပေးပါ။