အသုံးအများဆုံး Artificial Intelligence မော်ဒယ်များ

ဒီနေ့ ဥာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်များကို အများဆုံး အသုံးပြုကြသည်။စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအထိ စက်မှုလုပ်ငန်းအများအပြားကို တော်လှန်လျက်ရှိသည်။ ဤလမ်းညွှန်၌ ဥာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်များဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ။ ဥာဏ်ရည်တု အားသာချက်များကျယ်ပြန့်သောရှုထောင့်မှ အချက်အလက်များကို သင်ရှာဖွေနိုင်သည်။ လူသားနှင့်တူသော ဆုံးဖြတ်ချက်ယန္တရားများဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို လျင်မြန်စွာဖြေရှင်းနိုင်သည့် ဤမော်ဒယ်များသည် ထိရောက်မှုတိုးမြှင့်ရန် ၎င်းတို့၏အလားအလာဖြင့် အာရုံစိုက်မှုကို ဆွဲဆောင်နိုင်သည်။

Artificial Intelligence Models တွေက ဘာတွေလဲ။

ဉာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်များအယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသားကဲ့သို့ သင်ယူမှု၊ ဆင်ခြင်မှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများကို ရရှိနိုင်စေရန် စက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် ပုံစံများကို လေ့လာကာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်ကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းမော်ဒယ်များသည် ဝါကျဖွဲ့စည်းပုံကို နားလည်နိုင်ပြီး စာသားကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းမော်ဒယ်များသည် ရုပ်ပုံတစ်ခုအား ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။

အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

ဤမော်ဒယ်များ၏ အရေးပါမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရောဂါရှာဖွေခြင်းအထိ လက်တွေ့နယ်ပယ်များစွာတွင် ထင်ရှားပါသည်။ ထို့အပြင်၊ မှန်ကန်သောပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ပြိုင်ဆိုင်မှု အားသာချက်ကို ရရှိပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဗျူဟာများဖြင့် ၎င်းတို့၏ ၀င်ငွေများကို တိုးမြင့်နိုင်ပါသည်။

အလားတူ ဘာသာရပ်များတွင် နည်းပညာဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို သိချင်ပါက e-commerce ၊ နည်းပညာ ကျွန်ုပ်တို့၏ ခေတ်ရေစီးကြောင်း အမျိုးအစားကိုလည်း သင်စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။

အသုံးအများဆုံး Artificial Intelligence မော်ဒယ်များနှင့် ဥပမာများ

အခု အသုံးအများဆုံး အမျိုးအစားတွေနဲ့ သူတို့ရဲ့ ခိုင်မာတဲ့ ဥပမာတွေကို ကြည့်ကြရအောင်။

1. နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ

Deep learning သည် အလွှာလိုက် အာရုံကြော ကွန်ရက်များ (Deep Neural Networks) ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်သော စက်သင်ယူမှု၏ အခွဲတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းမော်ဒယ်များကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစစ်ဆေးမှုများတွင် ကင်ဆာဆဲလ်များသိရှိနိုင်မှုမှ လူမှုမီဒီယာစစ်ထုတ်မှုများအထိ ကျယ်ပြန့်သောအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် အသုံးပြုပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များ၏ အောင်မြင်မှုသည် ၎င်းတို့အား ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းမှ လာပါသည်။

• အားသာချက်- ၎င်းသည် အလွန်ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကိုပင် တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
• အားနည်းချက်- ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် ကြီးမားသော လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် ဒေတာ လိုအပ်သည်။

2. Natural Language Processing Models (NLP)

NLP (Natural Language Processing) အခြေခံမော်ဒယ်များသည် စာသားများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် မေးခွန်းများဖြေဆိုခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို စီမံခန့်ခွဲပါသည်။ Chatbots နှင့် အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ကိရိယာများသည် ဤမော်ဒယ်၏ ဥပမာများဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု chatbot သည် အဝင်စာသားများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးသည်။

• အားသာချက်- ၎င်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အဖြေများနှင့် ဘာသာစကားနားလည်နိုင်စွမ်းများကို ပေးဆောင်သည်။
• အားနည်းချက်- ၎င်းသည် ဘာသာစကား၏အကြောင်းအရာကို အမြဲမှန်ကန်စွာနားမလည်နိုင်သည့်အပြင် မှားယွင်းသောရလဒ်များထွက်လာနိုင်သည်။

3. စက်သင်ယူမှုပုံစံများ

Machine Learning သည် ဒေတာများမှ သင်ယူရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်အမျှ တိုးတက်စေရန် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ အဓိက အမျိုးအစား သုံးမျိုး ရှိသည်- ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှု မရှိသော နှင့် အားဖြည့်မှု။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အရောင်းခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရာတွင် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို အသုံးပြုသည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်းကို လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

• အားသာချက်- ၎င်းတွင် မတူညီသော ဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် ကျယ်ပြန့်သော application များရှိသည်။
• အားနည်းချက်- မော်ဒယ်၏ အရည်အသွေးသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် အချက်အလက်၏ တိကျမှုပေါ်တွင် မူတည်သည်။

4. ထောက်ခံချက်စနစ်များ

အကြံပြုချက်စနစ်များသည် အသုံးပြုသူ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် အကြောင်းအရာများကို ပေးဆောင်သည့် မော်ဒယ်များဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စျေးဝယ်ဆိုက်တစ်ခုတွင်၊ သင်ယခင်ကြည့်ရှုထားသည့်ထုတ်ကုန်များအပေါ်အခြေခံ၍ ထုတ်ကုန်အသစ်များကို "အထူးသဖြင့်" အဖြစ် စာရင်းသွင်းထားပါသည်။ Netflix နှင့် YouTube ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် အကြံပြုချက်အင်ဂျင်များကို အောင်မြင်စွာ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ပရိသတ်များကို ထိန်းသိမ်းထားရန် စီမံထားပါသည်။

• အားသာချက်- သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပြီး စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးစေသည်။
• အားနည်းချက်- အလားတူအကြောင်းအရာအမျိုးအစားများကို သုံးစွဲသူထံ အဆက်မပြတ်တင်ပြခြင်းဖြင့် ကွဲပြားမှုများကို လျှော့ချနိုင်သည်။

5. စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုပုံစံများ

အသံအကူများ (Siri၊ Google Assistant စသည်ဖြင့်) နှင့် call center အလိုအလျောက်စနစ်များသည် ဤမော်ဒယ်၏ ရေပန်းစားသော ဥပမာများဖြစ်သည်။ လူ့အသံကို စာသားအဖြစ် ပြောင်းလဲပြီး လျင်မြန်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ညွှန်ကြားချက်များအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ အထူးသဖြင့် အသုံးပြုခွင့်များ (မသန်စွမ်းအသုံးပြုသူများ) တွင် အလွန်အဆင်ပြေမှု ပေးပါသည်။

• အားသာချက်- မြန်ဆန်သော command entry နှင့်အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။
• အားနည်းချက်- နောက်ခံဆူညံသံကဲ့သို့သော ပြင်ပအချက်များသည် မော်ဒယ်၏တိကျမှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။

အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

ဉာဏ်ရည်တု အားသာချက်များ သို့သော်လည်း ဤနည်းပညာသည် အန္တရာယ်များနှင့် စိန်ခေါ်မှုအချို့ရှိသည်။ ဤသည်မှာ အခြေခံအကျဆုံး အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များဖြစ်သည် ။

ကွန်ကရစ် ဥပမာ- မော်တော်ကားလုပ်ငန်း

မော်တော်ယာဥ်ကုမ္ပဏီများသည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများတွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန် စက်ရုပ် AI လက်နက်များကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ဤလက်နက်များသည် ၎င်းတို့၏ယခင်သင်ယူမှုအပေါ်အခြေခံ၍ အစိတ်အပိုင်းများကို မှန်ကန်သောအနေအထားတွင်ထားခြင်းဖြင့် အမှားအယွင်းများကို နည်းပါးစေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ပြီး လူသားအမှားကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးသည်။ သို့သော်လည်း ဒေတာပမာဏနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှု တိုးလာခြင်းသည် ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏စနစ်အား အဆက်မပြတ်မွမ်းမံရန် လိုအပ်ပါသည်။

အစားထိုးနည်းလမ်းများနှင့် နည်းလမ်းများ

ဟုတ်ပါတယ်၊ နက်နဲသော သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုပုံစံများတစ်ခုတည်းသည် တစ်ခုတည်းသောရွေးချယ်မှုမဟုတ်ပါ။ အချို့ကိစ္စများတွင်၊ ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သို့မဟုတ် ကိန်းဂဏန်းအခြေခံပုံစံများကို အသုံးပြုရန် ပို၍သင့်လျော်ပေမည်။ သေးငယ်ပြီး အတော်လေးရိုးရှင်းသော ဒေတာအတွဲများအတွက်၊ စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများသည် မြန်ဆန်ပြီး စျေးပိုသက်သာပါသည်။ ဒီလိုပါပဲ။ အသုံးပြုသူ အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှု နည်းပါးခြင်း။ ပရောဂျက်များတွင်၊ အခြေခံ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော ဉာဏ်ရည်တုမော်ဒယ်များအစား လည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

Q1- AI မော်ဒယ်လ်တွေက ဘာကြောင့် လူကြိုက်များလာတာလဲ။

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး လူသားများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဥာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်များကို အများဆုံး အသုံးပြုကြသည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် လျှင်မြန်စွာ ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းကြီးများမှ လုပ်ငန်းငယ်များအထိ လူတိုင်းသည် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် ယန္တရားများမှ အကျိုးခံစားလိုကြသည်။

Q2- AI ရဲ့ အားသာချက်တွေက ဘာတွေလဲ။

ဉာဏ်ရည်တု အားသာချက်များ ၎င်းတို့တွင် လုပ်ငန်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ တိကျမှုတိုးလာခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ကိုယ်ပိုင်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ခြင်းတို့အပါအဝင် အခြားများစွာပါဝင်သည်။

Q3- စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

Machine Learning သည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော နည်းပညာနယ်ပယ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး မတူညီသော algorithms များကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ Deep learning သည် အာရုံကြော ကွန်ရက်များကို အသုံးပြု၍ အလွှာပေါင်းများစွာ ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှု၏ အခွဲခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါကြောင့် deep learning ဟာ machine learning ရဲ့ extension တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

နိဂုံးနှင့် အထွေထွေအကဲဖြတ်ခြင်း။

အကျဉ်းချုပ်မှာ ဥာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်များကို အများဆုံး အသုံးပြုကြသည်။၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအား၊ ထိရောက်မှုနှင့် သုံးစွဲသူစိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးမြင့်စေသည့် ကဏ္ဍများတွင် နေ့စဉ်နှင့်အမျှ အသုံးချလျက်ရှိသည်။ ဉာဏ်ရည်တု အားသာချက်များ ဒါကို တွေးကြည့်ရင် ဒီနည်းပညာဟာ ပိုပြီးကျယ်ပြန့်လာမယ်လို့ ခန့်မှန်းရပါတယ်။ သို့သော်၊ ကုန်ကျစရိတ်၊ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် black box ပြဿနာကဲ့သို့သော အားနည်းချက်များကို အာရုံစိုက်ရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ကုမ္ပဏီများ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံအရ မှန်ကန်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် ဉာဏ်ရည်တု၏ စွမ်းအားကို အများဆုံး အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်သည်။

ပိုမိုသိရှိလိုပါက ကမ္ဘာ့စီးပွားရေးဖိုရမ် ဝဘ်ဆိုက်ပေါ်တွင် လက်ရှိအစီရင်ခံစာများကို သင်ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။