ဉာဏ်ရည်တု
Traditional Machine Learning သည် ဆက်နွယ်နေသေးပါသလား။
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း Generative AI သည် ရှုပ်ထွေးသော AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖြေရှင်းရာတွင် အလားအလာရှိသောရလဒ်များကို ပြသခဲ့သည်။ ခေတ်မီ AI မော်ဒယ်တွေ ကြိုက်တယ်။ GPT ချတ်, Bard, ခေါ်ဆိုမှုများ, DALL-E.3နှင့် SAM ကို အမြင်ဆိုင်ရာမေးခွန်းများကိုဖြေဆိုခြင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်း၊ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်ပေါင်းစုံပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ထူးထူးခြားခြားစွမ်းဆောင်ရည်များကို ပြသထားသည်။
ထိုမှတပါး, Multimodal AI နည်းပညာများ ပေါ်ပေါက်လာပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဒေတာအများအပြားကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သည် ။ ဤတိုးတက်မှုများနှင့်အတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နိဂုံးချုပ်ခါနီးပြီလောဟု တွေးမိရန်မှာ သဘာဝကျပါသည်။ သမားရိုးကျ စက်သင်ယူမှု (ML)?
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ခေတ်မီမျိုးဆက်သစ် AI ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများနှင့်ပတ်သက်သော သမားရိုးကျစက်သင်ယူမှုအခင်းအကျင်းအခြေအနေကို ကျွန်ုပ်တို့ကြည့်ရှုပါမည်။
Traditional Machine Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။ – သူ့ရဲ့ ကန့်သတ်ချက်တွေက ဘာတွေလဲ။
သမားရိုးကျ စက်သင်ယူခြင်းသည် စာရင်းဇယားများဖြင့် အဓိကမောင်းနှင်သော algorithms အများအပြားကို လွှမ်းခြုံထားသော ကျယ်ပြန့်သောဝေါဟာရတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရာ ML algorithms ၏ အဓိက အမျိုးအစား နှစ်မျိုးမှာ ကြီးကြပ်ပြီး ကြီးကြပ်မထားပါ။. ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများမှ မော်ဒယ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
Standard သမားရိုးကျ စက်သင်ယူမှု algorithms တွင်-
- linear၊ lasso နှင့် ridge ကဲ့သို့သော ဆုတ်ယုတ်မှု အယ်လဂိုရီသမ်များ။
- K ဆိုသည်မှာ Clustering ဖြစ်သည်။
- Principal Component Analysis (PCA)။
- Vector Machines (SVM) ကို ပံ့ပိုးပါ။
- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များနှင့် ကျပန်းသစ်တောများကဲ့သို့သော သစ်ပင်အခြေခံ အယ်လဂိုရီသမ်များ။
- gradient boosting နှင့် မော်ဒယ်များကို မြှင့်တင်ခြင်း။ XGBoost.
Traditional Machine Learning ၏ ကန့်သတ်ချက်များ
ရိုးရာ ML တွင် အောက်ပါ ကန့်သတ်ချက်များ ရှိသည်။
- အကန့်အသတ်ရှိသော အတိုင်းအတာ- ဤမော်ဒယ်များသည် ကြီးမားပြီး ကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲများကို ချဲ့ထွင်ရန် အကူအညီ လိုအပ်သည်။
- ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ- သမားရိုးကျ ML သည် မော်ဒယ်လိုအပ်ချက်အရ ဒေတာအတွဲများကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်သော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု လိုအပ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာသည် အချိန်ကုန်နိုင်ပြီး ဒေတာအင်္ဂါရပ်များကြားတွင် ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူရန် အကြိမ်ကြိမ် ထပ်လုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- High-dimensional နှင့် unstructured data- ရိုးရာ ML သည် ရုပ်ပုံများ၊ အသံ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် စာရွက်စာတမ်းများကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် ရုန်းကန်နေရပါသည်။
- မမြင်ရသော ဒေတာအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိမှု- ဤမော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏အစိတ်အပိုင်းမဟုတ်သော လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာနှင့် ကောင်းစွာလိုက်လျောညီထွေမဖြစ်နိုင်ပါ။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ.
Neural Network- Machine Learning မှ Deep Learning & Beyond သို့ပြောင်းခြင်း။
Neural Network (NN) မော်ဒယ်များသည် သမားရိုးကျ Machine Learning မော်ဒယ်များထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။ အရိုးရှင်းဆုံး NN – Multi-layer perceptron (MLP) လူတွေရဲ့ ဦးနှောက်လုပ်ဆောင်ချက်နဲ့ ဆင်တူတဲ့ အချက်အလက်တွေကို နားလည်ပြီး အလုပ်တွေကို လုပ်ဆောင်ဖို့ နျူရွန်ပေါင်းများစွာ ချိတ်ဆက်ထားပါတယ်။
အာရုံကြောကွန်ရက်နည်းပညာများ တိုးတက်မှုသည် ကူးပြောင်းခြင်းအတွက် အခြေခံများဖြစ်လာသည်။ စက်သင်ယူခြင်းမှ နက်နဲသောသင်ယူမှု. ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွန်ပြူတာအမြင်ဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်စရာများ (အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်း) အတွက်အသုံးပြုသော NN ကို ခေါ်သည် convolutional neural networks (CNNs), ကဲ့သို့ AlexNet, ResNetနှင့် YOLO.
ယနေ့ခေတ်တွင် Generative AI နည်းပညာသည် AI နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ထူးချွန်နိုင်စေမည့် အာရုံကြောကွန်ရက်နည်းပညာများကို နောက်ထပ်တစ်လှမ်းယူနေပြီဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (စာသားအကျဉ်းချုပ်၊ မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်းကဲ့သို့) ကို ခေါ်သည် ထရန်စဖော်မာ. ထင်ရှားသော Transformer မော်ဒယ်များ ပါဝင်သည်။ BERT, GPT-4နှင့် T5. ဤမော်ဒယ်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ လက်လီရောင်းချမှု၊ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှုစသည့် စက်မှုလုပ်ငန်းများအပေါ် အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဖန်တီးနေပါသည်။ ဘဏ္ဍာရေး, etc
ကျွန်ုပ်တို့သည် သမားရိုးကျ Machine Learning Algorithms လိုအပ်နေသေးပါသလား။
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ထရန်စဖော်မာများကဲ့သို့သော ခေတ်မီမျိုးကွဲများသည် အာရုံစိုက်မှုများစွာရရှိခဲ့သော်လည်း ရိုးရာ ML နည်းလမ်းများသည် အရေးပါဆဲဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ ဘာကြောင့် ဆက်နွယ်နေသေးသည်ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
1. ရိုးရှင်းသောဒေတာလိုအပ်ချက်များ
အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို တောင်းဆိုသော်လည်း ML မော်ဒယ်များသည် ပိုမိုသေးငယ်ပြီး ရိုးရှင်းသောဒေတာအတွဲများဖြင့် သိသာထင်ရှားသောရလဒ်များရရှိနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ML သည် သေးငယ်သော ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာအတွဲများနှင့် အပြန်အလှန်အားဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအပေါ် နှစ်သက်သဘောကျသည်။
2. ရိုးရှင်းမှုနှင့် စကားပြန်ဆိုနိုင်မှု
သမားရိုးကျ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို ပိုမိုရိုးရှင်းသော စာရင်းအင်းနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေ မော်ဒယ်များပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကောင်းဆုံး-အံဝင်ခွင်ကျမျဉ်း linear ဆုတ်ယုတ် အနည်းဆုံး စတုရန်းပုံနည်းလမ်း၊ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ အဝင်-အထွက် ဆက်ဆံရေးကို တည်ဆောက်သည်။
အလားတူပင်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များသည် ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြားရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အခြေခံမူများကို အသုံးပြုကြသည်။ ထိုအခြေခံမူများကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ML algorithms ၏လုပ်ဆောင်မှုများကို နားလည်ရန် AI လေ့ကျင့်သူများအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
transformer နှင့် diffusion မော်ဒယ်များကဲ့သို့ ခေတ်မီ NN ဗိသုကာများ (ပုံမှန်အားဖြင့် ပုံသဏ္ဌာန်တူသော အတွက် အသုံးပြုသည်။ တည်ငြိမ်သောပျံ့နှံ့မှု or လမ်းလယ်) ရှုပ်ထွေးသော အလွှာပေါင်းစုံ ကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းပုံ ရှိသည်။ ထိုကဲ့သို့သောကွန်ရက်များကိုနားလည်ရန်အဆင့်မြင့်သင်္ချာသဘောတရားများကိုနားလည်ရန်လိုအပ်သည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့ကို 'Black Boxes' ဟုလည်း ခေါ်ဆိုကြသည်။
၁။ အရင်းအမြစ်ထိရောက်မှု
Large Language Models (LLMs) ကဲ့သို့သော ခေတ်မီ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ၎င်းတို့၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များအလိုက် တန်ဖိုးကြီး GPU အစုအဝေးများတွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ GPT4 တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သည်ဟု သိရသည်။ 25000 Nvidia GPU များ ၃ ရက်မှ ၅ ရက်အထိ။
သို့သော်၊ စျေးကြီးသော ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် လေ့ကျင့်ချိန်ကြာမြင့်မှုသည် လေ့ကျင့်သူ သို့မဟုတ် AI အဖွဲ့တိုင်းအတွက် မဖြစ်နိုင်ပါ။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သမားရိုးကျ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်သည် ကန့်သတ်ထားသောရင်းမြစ်များနှင့်ပင် လေ့ကျင့်သူများအား အဓိပ္ပါယ်ရှိသောရလဒ်များရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။
4. ပြဿနာအားလုံးသည် နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူရန်မလိုအပ်ပါ။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း ပြဿနာအားလုံးအတွက် အကြွင်းမဲ့ အဖြေမဟုတ်ပါ။ ML သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုထက် သာလွန်ကောင်းမွန်သည့် အခြေအနေအချို့ရှိသည်။
ဥပမာ, အတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့်ခန့်မှန်း အကန့်အသတ်ရှိသောဒေတာ၊ ML algorithm တစ်ခု မမှန်မကန် သိရှိခြင်း။ REMED ကဲ့သို့ နက်နဲသောသင်ယူမှုထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည်။ အလားတူ၊ သမားရိုးကျ စက်သင်ယူမှုသည် တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်နိမ့်သည့် အခြေအနေများတွင် အရေးပါပါသည်။ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်.
အဓိကအားဖြင့်၊ ပြဿနာတိုင်းအတွက် အကောင်းဆုံးပုံစံကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်း သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်သူ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် လက်ထဲတွင်ရှိသော ပြဿနာ၏ သဘောသဘာဝပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
2023 တွင် Machine Learning
အသုံးပြု၍ ဖန်တီးထားသော ရုပ်ပုံ၊ လီယိုနာဒို AI
2023 တွင်၊ သမားရိုးကျ စက်သင်ယူမှုသည် ဆက်လက်တိုးတက်နေပြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့် မျိုးဆက်သစ် AI တို့နှင့် ယှဉ်ပြိုင်လျက်ရှိသည်။ အထူးသဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် ကိုင်တွယ်သောအခါတွင် ၎င်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အသုံးပြုမှုများစွာရှိသည်။
ဥပမာအားဖြင့်များစွာသော လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနေသော လူသုံးကုန်ပစ္စည်းများ (FMCG) ကုမ္ပဏီများသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များ၊ စျေးနှုန်းပိုမိုကောင်းမွန်ရေး၊ စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောလုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ML algorithms များအပေါ် မှီခိုနေရသော ဇယားဒေတာအမြောက်အများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါသည်။
ထို့ထက်ပို၍များသော၊ အမြင်နှင့် ဘာသာစကားပုံစံများ ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်မှုများနှင့် ပေါ်ပေါက်လာသော အပလီကေးရှင်းများတွင် ဖြေရှင်းချက်များအား ရိုးရာနည်းပညာများပေါ်တွင် အခြေခံထားဆဲဖြစ်သည်။ ဥပမာ၊ မကြာသေးမီက လေ့လာမှုတစ်ခုက “Time Series ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ကျွန်ုပ်တို့ အမှန်တကယ် လိုအပ်ပါသလား။” gradient-boosting regression tree (GBRTs) သည် မည်ကဲ့သို့ ထိရောက်မှု ရှိသည်ကို ဆွေးနွေးထားသည်။ အချိန်စီးရီးခန့်မှန်းချက် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များထက်။
ML ၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုသည် ကဲ့သို့သော နည်းပညာများဖြင့် အလွန်အဖိုးတန်ပါသည်။ ရှပ် (Shapley Additive Explanations) နှင့် ထုံး (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)။ ဤနည်းပညာများသည် ရှုပ်ထွေးသော ML မော်ဒယ်များကို ရှင်းပြပြီး ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များအကြောင်း ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ML လေ့ကျင့်သူများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုနားလည်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ သမားရိုးကျ စက်သင်ယူခြင်းသည် ကျယ်ပြန့်နိုင်မှု၊ ဒေတာရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အရင်းအမြစ်ကန့်သတ်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် မတူကွဲပြားသောစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် ခိုင်မာသောအဖြေတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေသေးသည်။ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများအတွက် အစားထိုး၍မရသည့်အပြင် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်၏လက်နက်တိုက်.
ဤကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာများသည် သင့်အား စိတ်အားထက်သန်စေပါက စူးစမ်းလေ့လာပါ။ AI ကို ပေါင်းစည်းပါ။ နောက်ထပ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက်။
