နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း- ကျွန်ုပ်တို့၏ အနာဂတ်အပေါ် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် သက်ရောက်မှု

 Artificial Neural Networks ၏အခြေခံများ

Artificial Intelligence (AI) သည် ကျွန်ုပ်တို့၏စမတ်ဖုန်းများတွင် အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်းမှ ကျွန်ုပ်တို့၏အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ဆိုက်များရှိ ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များအထိ ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်အသက်တာတွင် ကျယ်ပြောလှပါသည်။ သို့သော် ဤစနစ်များသည် မည်သို့ “သင်ယူ” ကာ “တွေးခေါ်” နိုင်သနည်း။ အဖြေသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ရှိပြီး Deep Learning တွင် ပို၍တိကျပါသည်။

OpenClassrooms ရှိ "နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင်စတင်ပါ" သင်တန်းသည် သင့်အား စွဲမက်ဖွယ်အာရုံကြောကွန်ရက်များကမ္ဘာတွင် နှစ်မြှုပ်စေသည်. တရားဝင် နျူရွန်၊ ဤကွန်ရက်များ၏ အုတ်မြစ်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့ ဦးနှောက်၏ ဇီဝနျူရွန်များ လည်ပတ်မှုဖြင့် ၎င်းကို မည်ကဲ့သို့ မှုတ်သွင်းထားသည်ကို သင်တွေ့ရှိလိမ့်မည်။ ကွန်ရက်တစ်ခုတွင် ချိတ်ဆက်ထားသောအခါတွင် ဤတရားဝင် နျူရွန်များသည် ရုပ်ပုံ၊ အသံ သို့မဟုတ် စာသားများဖြစ်စေ ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်သည်။

ဒါပေမယ့် အဲဒါက ရေခဲတောင်ရဲ့ အစွန်အဖျားပဲ။ ဤကွန်ရက်များကို အလွှာများတွင် မည်သို့ဖွဲ့စည်းထားသနည်း၊ ဒေတာများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းပြီး ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်ကိုလည်း လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ autoencoders များနှင့် convolutional layers များပါရှိသော နက်နဲသောကွန်ရက်များကဲ့သို့သော ဗိသုကာပညာများကို ထုတ်ဖော်ပြသမည်ဖြစ်ပြီး Deep Learning ၏ ပါဝါနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်များကို ပြသပေးမည်ဖြစ်သည်။

နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း- Artificial Intelligence တော်လှန်ရေး

Deep Learning သည် နည်းပညာလမ်းကြောင်းတစ်ခုထက် များစွာပိုပါသည်။ ဒါဟာ ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ကို လှုပ်ခတ်သွားစေတဲ့ ကြီးမားတဲ့ အောင်မြင်မှုတစ်ခုပါပဲ။ ဒါပေမယ့် Deep Learning က တခြား AI နည်းပညာတွေနဲ့ မတူအောင် ဘာက လုပ်တာလဲ။

ပထမဦးစွာ၊ Deep Learning သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ကလစ်တိုင်း၊ ကြိုက်နှစ်သက်မှုတိုင်းနှင့် မျှဝေမှုတိုင်းသည် ဒေတာကို ထုတ်ပေးသည့် ကမ္ဘာတစ်ခုတွင်၊ ဤစွမ်းရည်သည် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်ပေ။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ၎င်းတို့၏ အလွှာများစွာပါရှိသည့် အစဉ်အလာနည်းလမ်းများ ပျက်ကွက်သည့် ဤကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။

ဒုတိယ၊ Deep Learning သည် ကိုယ်တိုင်သင်ယူခြင်း ဖြစ်သည်။ တိကျပြတ်သားသော ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းကို လိုအပ်မည့်အစား လေ့ကျင့်ရန်နှင့် တိုးတက်စေရန်အတွက် ဒေတာကို အသုံးပြုသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းကို ဒေတာများများ ထိတွေ့လေ၊ ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည် ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အထူးထိရောက်စေသည်။

ထို့အပြင်၊ Deep Learning သည် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ၏ အခြေခံဖြစ်သည်။ စမတ်ကျသော အသံအကူများမှ မောင်းသူမဲ့ကားများအထိ၊ သူသည် ဤတိုးတက်မှုများကို အားကောင်းစေသော အင်ဂျင်ဖြစ်သည်။

Deep Learning ကိုရှာဖွေခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နည်းပညာတစ်ခုသာမက ကမ္ဘာကြီးကို မြင်နိုင်၊ နားလည်နိုင်သော နည်းလမ်းအသစ်များကိုလည်း ရှာဖွေတွေ့ရှိပါသည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် စက်များ မည်သို့သင်ယူနိုင်၊ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲနိုင်ပုံနှင့် နောက်ဆုံးတွင် လူသားများနှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်ကြောင်း ထူးခြားသောရှုထောင့်ကို ပေးဆောင်သည်။

 လက်တွေ့အသုံးချမှုများနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏အနာဂတ်

Deep Learning သည် သီအိုရီ သို့မဟုတ် သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းများတွင် အကန့်အသတ်မရှိပေ။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများတွင် နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း အမြစ်တွယ်နေပြီဖြစ်ပြီး လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်က ကျွန်ုပ်တို့ထင်မှတ်ထားသည့် စိန်ခေါ်မှုများအတွက် ဆန်းသစ်သောအဖြေများကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။

ကျန်းမာရေးကို နမူနာယူပါ။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို တစ်ခါတစ်ရံတွင် ဆရာဝန်များထက် တိကျမှန်ကန်မှုရှိသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများတွင် ရောဂါများရှာဖွေရန် အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် X-rays၊ MRI သို့မဟုတ် စကန်ဖတ်ခြင်းဖြင့် အကျိတ်များ၊ နှလုံးမူမမှန်မှုများ သို့မဟုတ် အခြားအခြေအနေများကို သိရှိနိုင်သည်။

အနုပညာနယ်ပယ်တွင် Deep Learning ကို လက်ရာအသစ်များဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် အဟောင်းများကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် တေးဂီတကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ ရုပ်ပုံများကို ခြယ်မှုန်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် ကဗျာများရေးနိုင်သည်၊ စက်နှင့် လူသားတို့၏ ဖန်တီးမှုအကြား နယ်နိမိတ်များကို တွန်းပို့နိုင်သည်။

စက်မှုဝန်ကြီးဌာနက ချွင်းချက်မရှိပါဘူး။ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ ချွတ်ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် စက်ပစ္စည်းချို့ယွင်းမှုများကို ခန့်မှန်းရန် Deep Learning ကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းက ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိရောက်မှု၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေး ပိုကောင်းစေသည်။

ဒါပေမယ့် ဒါက အစပဲရှိသေးတယ်။ Deep Learning ၏အနာဂတ်သည် ကတိများနှင့်ပြည့်စုံပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်များ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာပြီး ကွန်ပြူတာစွမ်းအား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ အနာဂတ်အသုံးချပရိုဂရမ်များသည် ပို၍ပင် တော်လှန်ပြောင်းလဲလာနိုင်သည်။ စကြဝဠာကြီး၏ နက်နဲသောအရာများကို နားလည်ခြင်း၊ ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကို တိုက်ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် စမတ်ကျသောမြို့များကို ဖန်တီးခြင်းပဲဖြစ်ဖြစ်၊ Deep Learning သည် ဤတိုးတက်မှုများ၏ အဓိကဗဟိုချက်ဖြစ်ပြီး အားလုံးအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအနာဂတ်ကို ပုံဖော်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။