နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူခြင်း နှင့် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း

Deep Learning နှင့် Reinforcement Learning တို့သည် Artificial Intelligence ၏ ရေပန်းအစားဆုံး အပိုင်းခွဲနှစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ဈေးကွက် 120 ခုနှစ်တွင် $2022 ဘီလီယံခန့်ရှိခဲ့ပြီး 38% ထက်ထူးခြားသော CAGR တွင်တိုးလာနေသည်။ Artificial Intelligence တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ဤချဉ်းကပ်နည်းနှစ်ခု (RL နှင့် DL) ကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုနှင့် ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များအတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအပါအဝင် ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အသုံးပြုခဲ့သည်။ ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများ၊ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ခြားနားချက်များကို နားလည်လွယ်သောနည်းလမ်းဖြင့် ၎င်းတို့ မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။

Deep Learning (DL) ဆိုတာဘာလဲ။

Deep Learning သည် ကျွန်ုပ်တို့သည် မမြင်ရသောဒေတာအား ခန့်မှန်းမှုပုံစံပြုလုပ်ရန်အတွက် ပေးထားသောဒေတာရှိ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန် Neural Networks ကိုအသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှု၏ အစုခွဲဖြစ်သည်။ ဒေတာသည် ဇယားကွက်၊ စာသား၊ ရုပ်ပုံ သို့မဟုတ် စကားပြောဖြစ်နိုင်သည်။

1950 ခုနှစ်တွင် Frank Rosenblatt သည် Perceptron တွင် သုတေသနစာတမ်းတစ်စောင်ရေးသောအခါ Deep Learning သည် 1958 ခုနှစ်များတွင် ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သည်။ Perceptron သည် linear ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာတာဝန်များကိုလုပ်ဆောင်ရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်သည့် ပထမဆုံး အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာဖြစ်သည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ နယ်ပယ်တွင် သုတေသနပြုမှု၊ များပြားလှသော ဒေတာပမာဏရရှိနိုင်မှုနှင့် ကျယ်ပြန့်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များသည် နက်နဲသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ပိုမိုကျယ်လောင်လာခဲ့သည်။

Deep Learning ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

Neural Network သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု၏ တည်ဆောက်မှု ပိတ်ဆို့ခြင်း ဖြစ်သည်။ လူ့ဦးနှောက်သည် Neural Network ကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။ ၎င်းတွင် သတင်းအချက်အလတ်များကို ပေးပို့သည့် ဆုံမှတ်များ (neurons) ပါရှိသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် အလွှာသုံးလွှာရှိသည်။

• Input Layer
• ဝှက်ထားသော အလွှာ
• အထွက်အလွှာ။

ထည့်သွင်းလွှာသည် အသုံးပြုသူမှပေးသောဒေတာကို လက်ခံရရှိပြီး ၎င်းကို လျှို့ဝှက်အလွှာသို့ ပေးပို့သည်။ လျှို့ဝှက်အလွှာသည် ဒေတာပေါ်တွင် လိုင်းမဟုတ်သောအသွင်ပြောင်းမှုကို လုပ်ဆောင်ပြီး အထွက်အလွှာသည် ရလဒ်များကို ပြသသည်။ အထွက်အလွှာရှိ ခန့်မှန်းချက်ကြားတွင် အမှားအယွင်းနှင့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးကို ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်ပါသည်။ ဆုံးရှုံးမှုအနည်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။

အာရုံကြောကွန်ယက်

Deep Learning Architecture အမျိုးအစားများ

Neural Network Architecture အမျိုးအစား အမျိုးမျိုး ရှိပါသည်၊၊

• Artificial Neural Networks (ANN)
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• ထပ်တလဲလဲ Neural Networks (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN) စသည်တို့

အာရုံကြောကွန်ရက်ဗိသုကာ၏အသုံးပြုမှုသည် ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားသည့် ပြဿနာအမျိုးအစားပေါ် မူတည်သည်။

Deep Learning ၏အသုံးချမှုများ

Deep Learning သည် လုပ်ငန်းများစွာတွင် ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်များကို ရှာဖွေသည်။

• ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်၊ Computer Vision အခြေပြုနည်းလမ်းများကို convolutional neural networks များအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဥပမာ၊ CT နှင့် MRI စကင်န်များ။
• ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍတွင်၊ ၎င်းသည် စတော့စျေးနှုန်းများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး လိမ်လည်လုပ်ဆောင်မှုများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
• နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းလမ်းများ သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း၊ စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း စသည်တို့အတွက် အသုံးပြုကြသည်။

Deep Learning ၏ကန့်သတ်ချက်များ

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုသည် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် အနုပညာရလဒ်များကို အောင်မြင်ခဲ့သော်လည်း၊ ၎င်းတွင် အောက်ပါအတိုင်း ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။

• ကြီးမားသော ဒေတာ- နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက် အများအပြား လိုအပ်သည်။ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာမရှိခြင်းသည် ခွဲထွက်ရလဒ်များကို ပေးလိမ့်မည်။
• အချိန်ကုန်ခြင်း- ဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်ရန် နာရီနှင့် တစ်ခါတစ်ရံ ရက်ကြာနိုင်သည်။ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူခြင်းတွင် လိုအပ်သော စံညွှန်းကိုရောက်ရှိရန် သို့မဟုတ် မြင်သာထင်သာသောရလဒ်များရရှိရန် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများစွာပါဝင်ပြီး လျင်မြန်သောပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း မရှိခြင်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို နှေးကွေးစေနိုင်သည်။
• ကွန်ပြူတာအရင်းအမြစ်များ- Deep Learning လေ့ကျင့်ရန်အတွက် GPUs နှင့် TPUs ကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ လိုအပ်သည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများသည် လေ့ကျင့်မှုအပြီးတွင် နေရာကျယ်ကျယ်ကို နေရာယူထားပြီး၊ လက်တွေ့အသုံးချချိန်တွင် ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်။

Reinforcement Learning (RL) ဆိုတာဘာလဲ။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Reinforcement Learning သည် အေးဂျင့်တစ်ဦးသည် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုလုပ်ဆောင်သည့် ဉာဏ်ရည်တု၏အခွဲဖြစ်သည်။ "သင်ယူခြင်း" သည် အေးဂျင့်အား လိုချင်သောအပြုအမူကို ခံယူပြီး အခြားနည်းဖြင့် အပြစ်ပေးသောအခါတွင် "သင်ယူခြင်း" သည် ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ အတွေ့အကြုံဖြင့်၊ ကိုယ်စားလှယ်သည် ဆုငွေအများဆုံးရရှိရန် အကောင်းဆုံးမူဝါဒကို သင်ယူသည်။

သမိုင်းကြောင်းအရ၊ အားဖြည့်သင်ကြားမှုသည် 1950 နှင့် 1960 နှစ်များတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များအတွက် တီထွင်ခဲ့ခြင်းကြောင့် မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် နယ်ပယ်တွင် သုတေသနပြုမှုသည် Q-Learning၊ SARSA နှင့် သရုပ်ဆောင်ဝေဖန်ရေးကဲ့သို့သော algorithms အသစ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ပြီး ၎င်းသည် ဧရိယာ၏လက်တွေ့ကို ပိုမိုတိုးတက်စေပါသည်။

Reinforcement Learning ၏အသုံးချမှုများ

Reinforcement Learning သည် အဓိကစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးတွင် ထင်ရှားသောအသုံးချပရိုဂရမ်များရှိသည်။

• စက်ရုပ် အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် အထင်ရှားဆုံး application တစ်ခုဖြစ်သည်။ အားဖြည့်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ စက်ရုပ်များကို ပတ်ဝန်းကျင်မှ သင်ယူနိုင်ပြီး လိုအပ်သောအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
• အားဖြည့်သင်ယူခြင်းအား Chess နှင့် Go ကဲ့သို့သော ဂိမ်းများအတွက် အင်ဂျင်များကို တီထွင်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ AlphaGo (Go engine) နှင့် AlphaZero (chess engine) တို့သည် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကို အသုံးပြု၍ တီထွင်ကြသည်။
• ဘဏ္ဍာရေးတွင် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်းသည် အမြတ်အစွန်းရှိသော ကုန်သွယ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။

အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များ

• ကြီးမားသောဒေတာ- အားဖြည့်သင်ယူခြင်းသည် အကောင်းဆုံးမူဝါဒတစ်ရပ်ကို လေ့လာရန် ဒေတာအများအပြားနှင့် အတွေ့အကြုံများစွာ လိုအပ်ပါသည်။
• ဆုလာဘ်ထုတ်ယူခြင်း- နိုင်ငံတော်ကိုရှာဖွေခြင်း၊ အကောင်းဆုံးပေါ်လစီကိုဖွဲ့စည်းခြင်းနှင့် ဆုလာဘ်တိုးမြင့်ရန်အတွက် ရရှိသောအသိပညာကို အသုံးချခြင်းအကြား ဟန်ချက်ညီစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ စူးစမ်းရှာဖွေမှု နည်းပါးပါက အေးဂျင့်သည် အကောင်းဆုံးရလဒ်ကို ရရှိနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
• ဘေးကင်းရေး- အားဖြည့်သင်ယူမှု သည် ဆုပေးစနစ်အား ဒီဇိုင်းထုတ်ကာ သင့်လျော်စွာ ကန့်သတ်ထားခြင်း မရှိပါက ဘေးကင်းရေးဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို တိုးပွားစေသည်။

သိသာထင်ရှားသော ကွဲပြားမှုများ

အတိုချုပ်အားဖြင့် Reinforcement Learning နှင့် Deep Learning အကြား သိသိသာသာ ကွာခြားချက်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

နက်ရှိုင်းစွာ အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း - ပေါင်းစပ်မှု

Deep Reinforcement Learning သည် အားဖြည့်မှုနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် နည်းစနစ်အသစ်တစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ နောက်ဆုံးပေါ် စစ်တုရင်အင်ဂျင်လိုမျိုး အက္ခရာDeep Reinforcement Learning ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ AlphaZero တွင်၊ Deep Neural Networks သည် အေးဂျင့်ကိုယ်တိုင် စစ်တုရင်ကစားရန် သင်ယူရန်အတွက် သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုထားသည်။

နှစ်စဉ်နှစ်တိုင်း၊ စျေးကွက်အတွင်းရှိကစားသမားကြီးများသည်စျေးကွက်တွင်သုတေသနနှင့်ထုတ်ကုန်အသစ်များကိုတီထွင်ကြသည်။ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူမှုနှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ခေတ်မီသော နည်းလမ်းများနှင့် ထုတ်ကုန်များဖြင့် အံ့အားသင့်စေမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

AI နှင့်ပတ်သက်သော အကြောင်းအရာများ ပိုမိုလိုချင်ပါသလား။ သွားလည်ပါ။ unite.ai.