ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော NLG မော်ဒယ်လ်ဂျစ်ကို NLG မှလွဲ၍ အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ၎င်းတို့၏ သမားရိုးကျ နယ်ပယ်ကျော်လွန်သည့် ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် Natural Language Generation (NLG) မော်ဒယ်များကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုအပလီကေးရှင်းများ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်လမ်းဆုံကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။
NLG မော်ဒယ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော ဒေတာကို လူသားဖတ်နိုင်သော စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းရန်၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအပါအဝင် အခြားဒိုမိန်းများသို့ သီအိုရီအရ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သော ခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချသည်။ ဤအလားအလာသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အသုံးပြုသည့် အခြားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များနှင့် မကြာခဏ တူညီမှုများကို မျှဝေပေးသည့် ဤမော်ဒယ်များ၏ အရင်းခံတည်ဆောက်မှုမှ ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ထိုသို့သော လိုက်လျောညီထွေဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ထိရောက်မှုတို့သည် NLG စနစ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကန့်သတ်ချက်များ နှစ်ခုလုံးကို ကောင်းစွာနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
အထူးသဖြင့် Transformer မော်ဒယ်များကဲ့သို့ နက်နဲသော သင်ယူမှုဗိသုကာများကို အခြေခံသော NLG မော်ဒယ်များ၏ အဓိကအချက်မှာ ဒေတာအတွင်း ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို လေ့လာနိုင်မှုဖြစ်သည်။ GPT (Generative Pre-trained Transformer) ကဲ့သို့သော ဤမော်ဒယ်များသည် ဘာသာစကားကို နားလည်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် စာသားဒေတာ အများအပြားကို လေ့ကျင့်ထားသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စကားလုံးများ၊ စကားစုများနှင့် ဝါကျများအကြား ဆက်စပ်ပတ်သက်မှုများကို လေ့လာသင်ယူခြင်းပါဝင်ပြီး မော်ဒယ်သည် ရှေ့အကြောင်းအရာအပေါ် အခြေခံ၍ နောက်စကားလုံးများကို စီစဥ်ကာ ခန့်မှန်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ဤကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုစွမ်းရည်သည် စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများ သို့မဟုတ် စတော့စျေးနှုန်းများကို ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် သီအိုရီအရ အသုံးချနိုင်သည့် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
NLG မော်ဒယ်များ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှု သည် အဓိကအချက်များစွာတွင် အရောင်းအ၀ယ်ခန့်မှန်းခြင်း ပတ္တာများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ကုန်သွယ်မှုတွင်ဒေတာကိုယ်စားပြုမှုသည်သဘာဝဘာသာစကားနှင့်သိသိသာသာကွဲပြားသည်။ ဘဏ္ဍာရေးဒေတာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ကိန်းဂဏာန်းများနှင့် အချိန်-အစီအစဥ်သဘောသဘာဝအရ၊ ဤဒေတာကို NLG မော်ဒယ်များ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အသွင်ကူးပြောင်းရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုအပ်ပါသည်။ ဤအသွင်ပြောင်းခြင်းသည် NLP လုပ်ငန်းများတွင် စကားလုံးများကို တိုကင်မည်ကဲ့သို့ပြုလုပ်ပုံနှင့် ဆင်တူသော မတူညီသောစျေးကွက်အခြေအနေများ သို့မဟုတ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ကိုယ်စားပြုသော နံပါတ်များကို တိုကင်များအစီအစဥ်အဖြစ် ကုဒ်လုပ်ခြင်းတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အသေးအဖွဲမဟုတ်သည့်အပြင် စျေးကွက်ဒိုင်းနမစ်၏ ကွဲပြားမှုများကို ထိန်းသိမ်းထားရန် ငွေကြေးဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများနှင့် စျေးကွက်အချက်ပြမှုများကို မည်ကဲ့သို့ ကိုယ်စားပြုသည်ကို ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဒုတိယအနေဖြင့်၊ ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းချက်အတွက် NLG မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းသည် အသုံးပြုထားသော ဒေတာအတွဲတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုတစ်ခု လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ text corpora အစား၊ မော်ဒယ်သည် စျေးကွက်အခြေအနေများနှင့် စီးပွားရေးအညွှန်းကိန်းများစွာကို လွှမ်းခြုံထားသည့် သမိုင်းဝင်ဘဏ္ဍာရေးအချက်အလက်များအပေါ် လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤသင်တန်းသည် အနာဂတ်စျေးကွက်လှုပ်ရှားမှုများကို အသိပေးနိုင်သည့် ဘဏ္ဍာရေးဒေတာအတွင်း ပုံစံများနှင့် ဆက်နွယ်မှုများကို အသိအမှတ်ပြုနိုင်စွမ်းရှိသည့် မော်ဒယ်ကို တပ်ဆင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ သို့သော်လည်း၊ ခန့်မှန်း၍မရသောအချက်များစွာဖြင့်လွှမ်းမိုးထားသောဘဏ္ဍာရေးစျေးကွက်၏ stochastic သဘောသဘာဝသည် ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတော်လေး တသမတ်တည်းဖြစ်နေသော သဒ္ဒါနှင့် ဒဏ္ဍာရီ စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာသည့် ဘာသာစကားနှင့် မတူဘဲ၊ စျေးကွက် အပြုအမူသည် ပထဝီနိုင်ငံရေး ဖြစ်ရပ်များ၊ စီးပွားရေး မူဝါဒများနှင့် မူလရင်းမြစ် ခန့်မှန်းရခက်သည့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူ စိတ်ဓာတ်များ အပါအဝင် စျေးကွက် အပြုအမူ အများအပြားကို လွှမ်းမိုးထားသည်။
ထို့အပြင်၊ ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းတွင်အောင်မြင်မှုအတွက်အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများသည် NLG တွင်အသုံးပြုသည့်အရာများနှင့်သိသိသာသာကွာခြားသည်။ NLG မော်ဒယ်များကို ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှု၊ ပေါင်းစပ်မှုနှင့် ထုတ်ပေးထားသော စာသားများ၏ ဆက်စပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ အကဲဖြတ်သော်လည်း၊ စျေးကွက်လှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရာတွင် ၎င်းတို့၏ တိကျမှုနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာ ကုန်သွယ်မှုအခြေအနေများတွင် ၎င်းတို့၏ အမြတ်အစွန်းကို တွက်ချက်သည်။ ၎င်းသည် လိုက်လျောညီထွေရှိသော NLG မော်ဒယ်များ၏ ခန့်မှန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော နည်းလမ်းဖြင့် အကဲဖြတ်နိုင်သည့် ဘဏ္ဍာရေးဒိုမိန်းနှင့် အံဝင်ခွင်ကျရှိသော အကဲဖြတ်မှုမူဘောင်အသစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဤစိန်ခေါ်မှုများကြားမှ၊ ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းချက်အတွက် NLG မော်ဒယ်ဗိသုကာများကို အသုံးချခြင်းအတွက် အလားအလာကောင်းများရှိပါသည်။ အားသာချက်တစ်ခုမှာ ငွေကြေးဈေးကွက်တွင် ရရှိနိုင်သော ကျယ်ပြန့်သော သမိုင်းဝင်အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ရလဒ်များကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်သည့် မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်နိုင်မှုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ လွှဲပြောင်းသင်ယူမှုနည်းစနစ်များကိုအသုံးပြုခြင်းသည် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော NLG မော်ဒယ်များကို ဘဏ္ဍာရေးဒေတာအပေါ် ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်စေခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်မှုအတွက် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များနှင့် အချိန်များကို အစမှအဆုံးအထိ လျှော့ချနိုင်သည်။
ဤဒိုမိန်းဖြတ်ကျော်အပလီကေးရှင်း၏ဥပမာတစ်ခုမှာ သတင်းဆောင်းပါးများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာနှင့် အခြားစာသားဒေတာအရင်းအမြစ်များကိုအခြေခံ၍ စျေးကွက်ခံစားချက်များကို တိုင်းတာရန်အတွက် မူလတီထွင်ထားသည့် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဤစာသားများတွင် ဖော်ပြထားသော ခံစားချက်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်များသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စျေးကွက်တုံ့ပြန်မှုများကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ အလားတူပင်၊ NLG မော်ဒယ်များ၏ ပုံစံအသိအမှတ်ပြု စွမ်းရည်များကို စျေးကွက်ဒေတာတွင် ပေါ်ပေါက်လာသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ရန် ကုန်သည်များအား ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို အသိပေးနိုင်သည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။
လက်တွေ့တွင်၊ ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းခြင်းအတွက် NLG မော်ဒယ်များကို အောင်မြင်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းသည် ဘဏ္ဍာရေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ရေးဆွဲထားသော အခြားသော အထူးပြုမော်ဒယ်များနှင့်အတူ NLG ၏ အားသာချက်များကို ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ထားသည့် ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ပါဝင်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ၎င်းတွင် NLG မှရရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို စျေးကွက်မတည်မငြိမ်ဖြစ်စေမှု၊ စွန့်စားရမှုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ကုန်သွယ်မှုတွင် အခြားအရေးကြီးသောအချက်များအတွက် ကိန်းဂဏန်းပုံစံများနှင့် ပေါင်းစပ်ပါဝင်နိုင်သည်။ ထိုသို့သောဘက်စုံချဉ်းကပ်နည်းသည် NLG ၏ အားသာချက်များကို ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ငွေကြေးစျေးကွက်၏ ရှုပ်ထွေးပြီး တက်ကြွသောသဘောသဘာဝကို ဖမ်းယူရာတွင် ၎င်း၏ကန့်သတ်ချက်များကို လျော့ပါးသက်သာစေမည်ဖြစ်သည်။
NLG မော်ဒယ်များကို ကုန်သွယ်မှုခန့်မှန်းချက်တွင် တိုက်ရိုက်အသုံးချခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသောစိန်ခေါ်မှုများကိုတင်ပြနေသော်လည်း၊ ဒိုမိန်းဖြတ်ကျော်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် အလားအလာသည် အလားအလာရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ NLG မော်ဒယ်များ၏ ဗိသုကာနှင့် လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဂရုတစိုက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်၊ ၎င်းတို့အား domain-specific knowledge and techniques များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ စျေးကွက်အပြုအမူဆိုင်ရာ တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်သော ခိုင်မာအားကောင်းသော စနစ်များကို တီထွင်နိုင်မည်ဟု စိတ်ကူးနိုင်ပါသည်။ ဤကြိုးပမ်းမှုတွင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ငွေကြေးပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအကြား ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုအပြင် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှုများဖြင့် စူးစမ်းလေ့လာလိုစိတ်ရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- linear regression၊ decision tree ကဲ့သို့သော algorithm အမျိုးအစားများစွာကို သင်ဖော်ပြခဲ့သည်။ ဤအရာအားလုံးသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များလား။
- မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း မက်ထရစ်များသည် အဘယ်နည်း။
- linear regression ဆိုတာ ဘာလဲ။
- မတူညီသော ML မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး master AI တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
- စက်သင်ယူမှုတွင် အသုံးအများဆုံး အယ်လဂိုရီသမ်အချို့က အဘယ်နည်း။
- မော်ဒယ်ဗားရှင်းကို ဘယ်လိုဖန်တီးမလဲ။
- ဥပမာ အကြောင်းအရာတစ်ခုတွင် ML ၏ အဆင့် 7 ဆင့်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- ခွင့်ပြုထားသောဒေတာတည်ဆောက်ခြင်းတွင် စက်သင်ယူမှုကို မည်သို့အသုံးချနိုင်သနည်း။
- AutoML Tables များကို အဘယ်ကြောင့် ရပ်ဆိုင်းခဲ့ရပြီး ၎င်းတို့ကို မည်သို့အောင်မြင်စေသနည်း။
- AI ၏အကြောင်းအရာတွင် ကစားသမားများရေးဆွဲထားသော doodle များကို ဘာသာပြန်ခြင်း၏တာဝန်ကား အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။