Machine Learning

Probabilistic နှင့် Statistical မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ သင်ယူတတ်သော AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်

မက်ရှင်းလာနင်း အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် ကျယ်ပြောလှသော သမိုင်းကြောင်းရှိပြီး ကြီးကြပ်သူပါဝင်သော သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်သူမပါဝင်သော အမျိုးအစားများအဖြစ် အကြမ်းဖျဉ်း ခွဲခြားထားသည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပြဿနာအမျိုးမျိုးအတွက် ဖြေရှင်းချက်များကို ယေဘုယျကျစွာ သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့ကို လက်ရှိတွင် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် အကြီးအကျယ် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။

ကြီးကြပ်ထိန်းချုပ်ထားသော နှင့် ကြီးကြပ်ထိန်းချုပ်မှုမရှိသော စက်သင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ်များသည် အဓိက ကဏ္ဍခွဲ နှစ်ခု ဖြစ်သည်။ အသွင်းအချက်အလက်နှင့် ဆက်စပ်နေသော တိကျသည့် ရလဒ် နှစ်မျိုးလုံး ပါဝင်သည့် အမှတ်အသားတပ်ထားသော လေ့ကျင့်ခန်းအချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ကြီးကြပ်ထိန်းချုပ်ထားသော သင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ထားသည်။ ကြီးကြပ်ထိန်းချုပ်ထားသော သင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အသစ်ဖြစ်ပေါ်လာသော၊ မကြံဆန်ရသော အသွင်းအချက်အလက်များမှ ရလဒ်ကို တိကျစွာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည့် မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေခြင်း ဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ ကြီးကြပ်ထိန်းချုပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ်များသည် အမှတ်အသားတပ်ထားသော လေ့ကျင့်ခန်းအချက်အလက်များကို အသုံးပြုခွင့် မရှိပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းတို့သည် အချက်အလက်များတွင်ရှိသော နမူနာများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ကိုယ်တိုင် ရှာဖွေရမည်။ ဤအယ်ဂိုရီသမ်များသည် အုပ်စုလိုက် ခွဲခြားခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးဝင်သည်။

ဒေတာများမှ သင်ယူရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် အတွက် သင်္ချာနည်းလမ်း အမျိုးမျိုး ရှိသည်။ ဤနည်းလမ်းများတွင် Linear Algebra၊ Calculus၊ Probability Theory၊ Information Theory နှင့် Statistics တို့ ပါဝင်သည်။ စက်လုံ့လစဉ်း အယ်ဂိုရီသမ်များသည်လည်း ဒေတာများမှ သင်ယူရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များ ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် 刚刚 ဆွေးနွေးခဲ့သော နည်းလမ်းများအပြင် အခြားသော သင်္ချာ အကြံဉာဏ်များနှင့် နည်းလမ်းများကိုလည်း အသုံးပြုသည်။ ကျပန်း ဖြစ်ပျက်မှုများနှင့် ၎င်းတို့ ဖြစ်ပွားနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို လေ့လာခြင်းဖြစ်သော Probability သည် စက်လုံ့လစဉ်းတွင် အဓိက အယူအဆ တစ်ခု ဖြစ်သည်။

မက်ရှင်းလာနင်းသည် မသေချာမှုကို ဖော်ပြရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေ သီအိုရီများကို အသုံးပြု၍ မပြည့်စုံသော သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာများပေါ်တွင် အခြေခံကာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်သည်။ ပြဿနာတစ်ခုအတွက် အကောင်းဆုံး ဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်ချက် ဖန်ရှင်တစ်ခုကို အနည်းငယ်ဖြစ်စေ အများဆုံးဖြစ်စေ လျှော့ခြင်း ပါဝင်သော အကောင်းဆုံးပြုခြင်းကိုလည်း အသုံးပြုသည်။ မက်ရှင်းလာနင်းတွင် မျှော်မှန်းထားသော ရလဒ်နှင့် တကယ်ဖြစ်ပေါ်သော ရလဒ်ကြား ကွာခြားမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေမည့် မော်ဒယ် ပါရာမီတာ တန်ဖိုးများကို ရှာဖွေရန် အကောင်းဆုံးပြုခြင်း နည်းလမ်းများကို မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

စက်လုံ့လစဉ်း ၏ အားသာချက်များ

• ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်သော စွမ်းရည် - တိကျသော ပရိုဂရမ်ရေးသွင်းခြင်း မပါဘဲ၊ စက်လုံ့လစဉ်း အယ်ဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ချက်ကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။
• မက်ရှင်းလာနင်း အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးပြီး မျဉ်းမတ်စည်းမျဉ်းမကျသော အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် အထူးထိရောက်ကြောင်း ပြသထားပြီး၊ ရှုပ်ထွေးပြီး မျဉ်းမတ်စည်းမျဉ်းမကျသော ဆက်သွယ်မှုများကို ကောင်းမွန်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
• ကြီးမားသော ဒေတာပမာဏများကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် မက်ရှင်းလာနင်း အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အားသာချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် နမူနာပုံစံ သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသော မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် သင့်တော်စေသည်။
• Generalisation စွမ်းရည်များ: Machine learning အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုကို အသစ်ဖြစ်ပေါ်နေသော၊ မစူးစမ်းရသေးသည့် ဒေတာများသို့ အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည်ပင် ၎င်းတို့သည် ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများအတွက် ထိရောက်ကြောင်း ဖြစ်သည်။

Machine Learning ၏ ကန့်သတ်ချက်များ

• အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာပေါ်တွင် မှီခိုခြင်း - စက်လုပ် သင်ယူမှု မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေး ဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် သိသိသာသာ ဆက်စပ်နေသည်။ ဒေတာများသည် တိမ်းစောင်းနေခြင်း (skewed) သို့မဟုတ် ဆူညံနေခြင်း (noisy) ဖြစ်ပါက မော်ဒယ်သည် ကောင်းမွန်စွာ အလုပ်လုပ်မည် မဟုတ်ပါ။
• ရလဒ်များကို အနက်ဖွင့်ဆိုရန် ခက်ခဲနိုင်ပြီး၊ machine learning model တစ်ခုသည် ၎င်း၏ နိဂုံးသို့ မည်သို့ရောက်ရှိလာသည်ကို နားလည်ရန် ခက်ခဲနိုင်ပါသည်။
• မက်ရှင်းလာနင်း မော်ဒယ်များသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ခြင်း ပိုမိုခြင်း (overfitting) အခြေအနေသို့ ရောက်ရှိနိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ခန်း ဒေတာများတွင် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်わ နိုင်သော်လည်း အသစ်ဖြစ်ပေါ်လာသော၊ မစမ်းသပ်ရသေးသော ဒေတာများတွင် ညံ့ဖျင်းစွာ လုပ်ဆောင်ရန် ဖြစ်စေနိုင်သည်။
• ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ရွေးချယ်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်မှု: သင်ယူနှုန်းနှင့် ဝှက်ထားသော အလွှာအရေအတွက်ကဲ့သို့သော သီးခြားဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ရွေးချယ်မှုပေါ် မူတည်၍၊ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်တစ်ခု၏ လုပ်ဆောင်ချက်သည် သက်ရောက်နိုင်သည်။ ဤအကြောင်းကြောင့်၊ မော်ဒယ်၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန် ပြုလုပ်ရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။

မက်ရှင်းလာနင်းကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ကျင့်သုံးပြီး ကဏ္ဍအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးချမှုအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ၎င်းတို့တွင် သဘာဝဘာသာစကား ပြုပြင်ခြင်း၊ ပုံစံ သိမြင်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသော မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ၎င်းတို့ကို မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် အကြီးအကျယ် အသုံးပြုကြပြီး စိန်ခေါ်မှုရှိသော မျဉ်းမတ်စည်းမျဉ်းမကျသည့် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အထူးကျွမ်းကျင်ကြသည်။

Telemus AI™ သည် သင်နှင့် သင့်အဖွဲ့အစည်းအား ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) က သင့်၏ အရှည်ဆုံးနှင့် ရှုပ်ထွေးဆုံးသော ပြဿနာများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့ ဖြေရှင်းနိုင်ကြောင်း ပိုမိုနားလည်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

Telemus AI™ ကို သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း ကြည့်ရှိရန် ယနေ့ ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆက်သွယ်ပါ။