Machine Learning (ML) သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိကျပြတ်သားစွာ မလုပ်ဆောင်ဘဲ တွက်ချက်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် algorithms များနှင့် မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အာရုံစိုက်ထားသည်။ ML အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာရှိ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အသိပညာကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မှုများပြုလုပ်ရန် ဤအသိပညာကို အသုံးပြုပါ။
၎င်း၏အဓိကတွင်၊ ML သည် ဒေတာမှသင်ယူနိုင်ပြီး အချိန်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် သင်္ချာမော်ဒယ်များဖန်တီးမှုတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လိုချင်သော ထွက်ပေါက် သို့မဟုတ် ရလဒ်ကို သိရှိသည့် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက် အများအပြားကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဤဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ML algorithms သည် ၎င်းတို့၏ အသိပညာကို ယေဘုယျဖော်ပြရန်နှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။
ML algorithms အမျိုးအစားများစွာရှိပြီး တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏အားသာချက်များနှင့် အသုံးချမှုများရှိသည်။ ကြီးကြပ်သင်ကြားသင်ယူမှုသည် အညွှန်းတပ်ထားသောဒေတာကိုအသုံးပြု၍ အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသည့် ဘုံချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဆိုလိုသည်မှာ လိုချင်သောအထွက်ကို ထည့်သွင်းမှုဒေတာနှင့်အတူ ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ spam email အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းစနစ်တွင်၊ algorithm သည် spam သို့မဟုတ် spam မဟုတ်ဟုတံဆိပ်တပ်ထားသောအီးမေးလ်များ၏ဒေတာအတွဲကိုအသုံးပြုပြီးလေ့ကျင့်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ဤအီးမေးလ်များ၏ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အမျိုးအစားနှစ်ခုကြားတွင် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ပြီး အသစ်၊ မမြင်ရသောအီးမေးလ်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။
ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင်၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ လိုချင်သောရလဒ်ကို မသိနိုင်သည့် အညွှန်းမပါသောဒေတာအတွက် လေ့ကျင့်ရေး algorithms ပါ၀င်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာထဲတွင် ဝှက်ထားသော ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များ အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏ အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အလားတူ ဒေတာအချက်များကို တစ်စုတစ်စည်းတည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဖောက်သည်များ၏ ကွဲပြားသောအုပ်စုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ရာ ၎င်းသည် ဖောက်သည်ခွဲဝေခြင်းတွင် အသုံးဝင်နိုင်သည်။
ML algorithm ၏နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအမျိုးအစားမှာ အားဖြည့်သင်ကြားမှုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အေးဂျင့်တစ်ဦးသည် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ရန် သင်ယူပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဆုငွေအချက်ပြမှုကို အမြင့်ဆုံးရယူသည်။ အေးဂျင့်သည် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုများ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များပုံစံဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်လက်ခံရရှိပြီး အကောင်းဆုံးမူဝါဒ သို့မဟုတ် မဟာဗျူဟာကို လေ့လာရန် ဤတုံ့ပြန်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။ စက်ရုပ်များနှင့် ဂိမ်းကစားခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကို အောင်မြင်စွာအသုံးချခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ DeepMind မှတီထွင်သော AlphaGo သည် ကမ္ဘာ့ချန်ပီယံ Go player ကိုအနိုင်ယူရန် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
၎င်းတို့၏ သင်ယူမှုပုံစံအပေါ်အခြေခံ၍ ML algorithms များကိုလည်း အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။ အစုလိုက် သင်ယူခြင်းတွင် ပုံသေဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းနှင့် ဒေတာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် သင်ယူထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ တစ်ဖက်တွင် အွန်လိုင်းသင်ယူခြင်းသည် ဒေတာအသစ်များရရှိလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်း၏မော်ဒယ်လ်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် algorithm ကို ခွင့်ပြုသည်။ ဒေတာသည် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲနေသော အခြေအနေများတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သည်။
ML တွင် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာရှိသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်၊ ML algorithms သည် ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိရန် သို့မဟုတ် လူနာရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ဘဏ္ဍာရေးတွင်၊ ML ကို လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ စတော့စျေးကွက်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် အကြွေးရမှတ်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ML ကို အွန်လိုင်းလက်လီရောင်းချသူများနှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများမှ အလုပ်ခန့်ထားသူများကဲ့သို့သော အကြံပြုချက်စနစ်များတွင်လည်း အကြောင်းအရာများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန်နှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုပါသည်။
ML သည် ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အာရုံစိုက်သည့် AI ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အညွှန်းတပ်ထားသော သို့မဟုတ် အညွှန်းမပါသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများ ပါဝင်ပြီး ၎င်းတွင် အသိသာဆုံး ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မှုများပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ML တွင် ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော၊ နှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှု အပါအဝင် အယ်လဂိုရီသမ် အမျိုးအစားများစွာ ရှိပြီး တစ်ခုချင်းစီတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အသုံးချမှုများရှိသည်။ ML သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် အခြားသော domain အများအပြားတွင် တိုးတက်မှုများကို ရရှိစေသည့် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုမှုကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: နိဒါန္း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)