စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံ- အဓိကကွာခြားချက်များ

စက်သင်ယူခြင်း (ML) နှင့် ဒေတာသိပ္ပံတို့သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် သီးခြားသဘောတရားနှစ်ခုဖြစ်သည်။ အယူအဆနှစ်ခုစလုံးသည် ထုတ်ကုန်များ၊ ဝန်ဆောင်မှုများ၊ စနစ်များ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အခြားအရာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ဒေတာကို အားကိုးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံနှစ်ခုစလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏လက်ရှိဒေတာမောင်းနှင်သောကမ္ဘာတွင် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းလမ်းကြောင်းများကို လွန်စွာရှာဖွေကြသည်။

ML နှင့် ဒေတာသိပ္ပံ နှစ်မျိုးလုံးကို ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များက အသုံးပြုကြပြီး ၎င်းတို့ကို လုပ်ငန်းတိုင်းလိုလိုတွင် လက်ခံကျင့်သုံးလျက်ရှိသည်။ ဤနယ်ပယ်များတွင် ပါဝင်ပတ်သက်လိုသူ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့အစည်းအတွင်း AI-မောင်းနှင်သည့် ချဉ်းကပ်မှုကို ခံယူလိုသည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်တိုင်းအတွက်၊ ဤသဘောတရားနှစ်ခုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

စက်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။

စက်သင်ယူမှုကို ဉာဏ်ရည်တုဖြင့် မကြာခဏ အပြန်အလှန်အသုံးပြုကြသည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် မမှန်ပါ။ ၎င်းသည် ဒေတာထုတ်ယူရန်နှင့် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် algorithms များအပေါ် အားကိုးသည့် သီးခြားနည်းပညာနှင့် AI ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များဖြင့် ပရိုဂရမ်ပါသော ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် အင်ဂျင်နီယာများအား ဒေတာအတွဲများအတွင်း ပုံစံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်စေရန် ကိန်းဂဏန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

စက်သင်ယူခြင်းသည် စက်များကို အထူးတလည် ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ သင်ယူနိုင်စေသည့်အရာဖြစ်သောကြောင့် အဓိကကုမ္ပဏီများနှင့် Facebook၊ Twitter၊ Instagram၊ နှင့် YouTube ကဲ့သို့သော အဓိကကုမ္ပဏီများနှင့် လူမှုမီဒီယာပလက်ဖောင်းများကို စိတ်ဝင်စားမှုခန့်မှန်းရန်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ၊ ထုတ်ကုန်များနှင့် အခြားအရာများကို အကြံပြုရန် ၎င်းကို အသုံးပြုပါသည်။

ကိရိယာများနှင့် သဘောတရားများ အစုံလိုက်အနေဖြင့် စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုစကားကြောင့် ၎င်း၏လက်လှမ်းမီမှုသည် ကွင်းပြင်ဘက်သို့ ဝေးသွားသည် ။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် သတင်းအချက်အလက်များကို လျင်မြန်စွာစုဆောင်းရန်နှင့် လမ်းကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုအပေါ် မှီခိုလေ့ရှိသည်။

စက်သင်ယူမှု အင်ဂျင်နီယာများနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် ဤပညာရှင်များသည် ကျယ်ပြန့်သော အရည်အချင်းများ လိုအပ်သည်-

• ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို နက်နက်နဲနဲ နားလည်ခြင်း။

• ကွန်ပြူတာပညာရပ်တွင် ကျွမ်းကျင်ရမည်။

• ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာနှင့် စနစ်ဒီဇိုင်း

• Programming ဗဟုသုတ

• ဒေတာပုံစံနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

ဒေတာသိပ္ပံဆိုတာဘာလဲ။

ဒေတာသိပ္ပံသည် နည်းလမ်းများ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ကိရိယာများနှင့် စနစ်များကို အသုံးပြု၍ ဒေတာများကို လေ့လာခြင်းနှင့် ၎င်းမှ အဓိပ္ပါယ်ကို မည်ကဲ့သို့ ထုတ်ယူနည်း။ ဤအရာအားလုံးသည် ကျွမ်းကျင်သူများအား ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်များမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် များသောအားဖြင့် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ သိုလှောင်မှုအတွင်း ဒေတာအများအပြားကို လေ့လာရန် တာဝန်ရှိပြီး လေ့လာမှုများတွင် အကြောင်းအရာကိစ္စများနှင့် ကုမ္ပဏီမှ ဒေတာကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချနိုင်ပုံတို့ ပါဝင်လေ့ရှိသည်။

ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော အချက်အလက်များကို လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် လုပ်ငန်း သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပုံစံများအကြောင်း အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး၊ လုပ်ငန်းသည် ပြိုင်ဘက်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် အမြတ်အစွန်းများတိုးပွားစေရန်၊ ထုတ်ကုန်များကို ဆန်းသစ်တီထွင်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အများသူငှာစနစ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏အသိပညာကို စီးပွားရေး၊ အစိုးရနှင့် အခြားအဖွဲ့အစည်းများထံ အသုံးချသည်။

စမတ်ဖုန်းများ တိုးပွားလာခြင်းနှင့် နေ့စဉ်လူနေမှုဘဝ၏ အစိတ်အပိုင်းများစွာကို ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်ဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းများကြောင့် ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်သည် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် မယုံနိုင်လောက်စရာ ဒေတာပမာဏကို ရရှိစေခဲ့သည်။ ဒေတာသိပ္ပံသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာဖြင့် ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို ကျယ်ပြန့်စွာရရှိနိုင်မှုဆီသို့ ဦးတည်စေပြီး တွက်ချက်မှုစွမ်းအားကို သိသိသာသာတိုးလာစေသည့် အယူအဆကို ရည်ညွှန်းသည့် Moore's Law သည်လည်း ဒေတာသိပ္ပံအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဒေတာသိပ္ပံသည် ဤတီထွင်ဆန်းသစ်မှုနှစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ပေးပြီး အစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာများမှ ယခင်ကထက် ပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ယူနိုင်သည်။

ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်မှ ကျွမ်းကျင်သူများသည် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများစွာ လိုအပ်သည် ၊

• Python ကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို နက်ရှိုင်းစွာနားလည်ခြင်း။

• ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာအမြောက်အမြားနှင့်အတူအလုပ်လုပ်နိုင်မှု

• သင်္ချာ၊ စာရင်းအင်း၊ ဖြစ်နိုင်ခြေ

• ဒေတာကို visualization

• လုပ်ငန်းအတွက် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း

• စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များ

• ဆက်သွယ်ရေးနှင့် အသင်းအဖွဲ့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း

Machine Learning နှင့် Data Science အကြား ကွာခြားချက်များ

အယူအဆတစ်ခုစီသည် မည်ကဲ့သို့ဖြစ်သည်ကို သတ်မှတ်ပြီးနောက်၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံအကြား အဓိကကွာခြားချက်များကို မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးသည်။ ဥာဏ်ရည်တုနှင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော အခြားသူများနှင့်အတူ ဤကဲ့သို့သော အယူအဆများသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ရှုပ်ထွေးပြီး ရောထွေးရလွယ်ကူနိုင်သည်။

ဒေတာသိပ္ပံသည် ဒေတာလေ့လာမှုနှင့် ၎င်းမှ အဓိပ္ပါယ်ကို မည်သို့ထုတ်ယူရမည်ကို အာရုံစိုက်ထားပြီး စက်သင်ယူမှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒေတာကို အသုံးပြုသည့် နားလည်မှုနှင့် တည်ဆောက်မှုနည်းလမ်းများ ပါဝင်ပါသည်။

နောက်ထပ်နည်းလမ်းတစ်ခုကတော့ ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်က အချက်အလက်တွေကို ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ် ပြောင်းလဲဖို့အတွက် လိုအပ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေ၊ စနစ်တွေနဲ့ ကိရိယာတွေကို ကွဲပြားတဲ့စက်မှုလုပ်ငန်းတွေမှာ အသုံးချနိုင်စေဖို့အတွက် ဆုံးဖြတ်ပေးတာဖြစ်ပါတယ်။ Machine Learning သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် သင်ယူခြင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် စက်များကို လူသားနှင့်တူသော သင်ယူမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤနှစ်ခုသည် သီးခြားသဘောတရားများဖြစ်သော်လည်း ထပ်တူကျမှုအချို့ရှိသည်။ Machine Learning သည် အမှန်တကယ်တွင် Data Science ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး algorithms များသည် data science မှ ပေးပို့သော data များကို လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ၎င်းတို့နှစ်ဦးစလုံးတွင် သင်္ချာ၊ စာရင်းအင်း၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းကဲ့သို့သော တူညီသောစွမ်းရည်အချို့ ပါဝင်သည်။

ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ML စိန်ခေါ်မှုများ

ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုနှစ်ခုစလုံးသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စိန်ခေါ်မှုများကို တင်ပြကြပြီး သဘောတရားနှစ်ခုကိုလည်း ခွဲခြားနိုင်သည်။

စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများတွင် ဒေတာအတွဲတွင် ဒေတာမရှိခြင်း သို့မဟုတ် ကွဲပြားမှုများပါဝင်ပြီး အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူရန်ခက်ခဲစေသည်။ ရရှိနိုင်သောဒေတာမရှိလျှင် စက်တစ်လုံးသည် သင်ယူနိုင်မည်မဟုတ်သော်လည်း၊ ချို့တဲ့သောဒေတာအတွဲသည် ပုံစံများကိုနားလည်ရန်ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။ စက်သင်ယူခြင်း၏နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမှာ ပြောင်းလဲမှုအနည်းငယ်မျှ သို့မဟုတ် အနည်းငယ်မျှသာမရှိသည့်အခါ algorithm သည် အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

ဒေတာသိပ္ပံနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ၎င်း၏အဓိကစိန်ခေါ်မှုများမှာ တိကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် များပြားလှသော အချက်အလက်နှင့် ဒေတာလိုအပ်မှုတို့ ပါဝင်သည်။ နောက်တစ်ခုက ဒေတာသိပ္ပံရလဒ်များကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူများသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ထိရောက်စွာအသုံးမချနိုင်သောကြောင့် သဘောတရားကို အသင်းများအား ရှင်းပြရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ပြဿနာအမျိုးမျိုးကိုလည်း တင်ပြသည်။

Concept တစ်ခုစီ၏ အသုံးချမှုများ

ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့သည် အပလီကေးရှင်းများနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ထပ်နေသော်လည်း တစ်ခုစီကို ကျွန်ုပ်တို့ ခွဲခြမ်းနိုင်ပါသည်။

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များ၏ နမူနာအချို့ဖြစ်သည်။

• အင်တာနက်ရှာဖွေမှု- Google ရှာဖွေမှုသည် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း သီးခြားရလဒ်များကို ရှာဖွေရန် ဒေတာသိပ္ပံကို အားကိုးသည်။
• အကြံပြုချက်စနစ်များ ဒေတာသိပ္ပံသည် ထောက်ခံချက်စနစ်များဖန်တီးရာတွင် အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်။
• ရုပ်ပုံ/စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု- Siri နှင့် Alexa ကဲ့သို့သော စကားပြောမှတ်သားမှုစနစ်များသည် ရုပ်ပုံမှတ်သားမှုစနစ်များကဲ့သို့ ဒေတာသိပ္ပံကို အားကိုးသည်။
• ဂိမ်း: ဂိမ်းလောကသည် ဂိမ်းအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒေတာသိပ္ပံနည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။

ဤသည်မှာ machine learning ၏ ဥပမာအပလီကေးရှင်းအချို့ဖြစ်သည်။

• ဘဏ္ဍာရေး: ဘဏ်များသည် ဒေတာအတွင်းပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လိမ်လည်မှုမှ ကာကွယ်ရန် ၎င်းကို ဘဏ်များက အားကိုးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။
• အလိုအလျောက်: စက်သင်ယူခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုစက်ရုံများရှိ စက်ရုပ်များကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွင်း အလုပ်များကို အလိုအလျောက်ဖြစ်စေရန် ကူညီပေးသည်။
• အစိုးရ - Machine Learning သည် ပုဂ္ဂလိကကဏ္ဍတွင်သာ အသုံးပြုခြင်းမဟုတ်ပါ။ အစိုးရအဖွဲ့အစည်းများသည် အများပြည်သူဘေးကင်းရေးနှင့် အသုံးဝင်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်။
• ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု: စက်သင်ယူခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် အနှောင့်အယှက်ပေးသည်။ ပုံထောက်လှမ်းမှုဖြင့် စက်သင်ယူမှုကို လက်ခံကျင့်သုံးသည့် ပထမဆုံးစက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

အကယ်၍ သင်သည် ဤနယ်ပယ်များအတွင်း ကျွမ်းကျင်မှုအချို့ကို ရယူလိုပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကောင်းဆုံး လက်မှတ်များစာရင်းကို စစ်ဆေးကြည့်ရှုရန် သေချာပါစေ။ ဒေတာသိပ္ပံ နှင့် စက်သင်ယူမှု.