နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း: က၎င်း၏အကောင်းဆုံးမှာစက်သင်ယူ

သငျသညျအတုထောက်လှမ်းရေး၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အကြောင်းကိုသိရန်လိုအပ်ကဘာလဲ

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတစ်အစွမ်းထက်ပုံစံဖြစ်ပါတယ် သင်ယူခြင်းစက် ကိုခေါ်ရှုပ်ထွေးသင်္ချာအဆောက်အဦများတည်ဆောက်ကြောင်း (ML) အာရုံကြောကွန်ရက်များ အချက်အလက်များ၏ကျယ်ပြန့်ပမာဏ (သတင်းအချက်အလက်) ကိုသုံးနိုင်သည်။

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူအဓိပ္ပာယ်

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအချက်အလက်များ၏ပိုမိုရှုပ်ထွေးအမျိုးအစားများကို process မှအာရုံကြောဆိုင်ရာကွန်ရက်မျိုးစုံအလွှာကို အသုံးပြု. ML အကောင်အထည်ဖော်တဲ့နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ တခါတရံမှာ hierarchical သင်ယူမှုကိုခေါ်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု (စကိုယ်စားပြုခေါ်) အင်္ဂါရပ်တွေသင်ယူနှင့်ကုန်ကြမ်း, ခေါင်းစဉ်မသိဒေတာ (ပျက်ပြင်ဆင်ထားသညဒေတာ) ၏ကြီးမားသောအစုံ၌သူတို့ရှာတွေ့မှအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ကွဲပြားခြားနားသောအမျိုးအစားများကိုအသုံးပြုသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏ပထမဦးဆုံးအောင်မြင်မှုများဆန္ဒပြပွဲများတစ်ခုမှာအောင်မြင်စွာ YouTube ဗီဒီယို၏အစုံထဲကကြောင်၏ရုပ်ပုံများကိုကောက်ယူသော program တစ်ခုဖြစ်ခဲ့သည်။

နေ့စဉ်ဘဝအတွက်နက်ရှိုင်းသင်ယူဥပမာများ

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု image ကိုအသိအမှတ်ပြုမှု, ဒါပေမယ့်လည်းဘာသာစကား, ဘာသာပြန်ချက်, လိမ်လည်မှုထောက်လှမ်း, သူတို့၏ဖောက်သည်အကြောင်းကိုကုမ္ပဏီများကစုဆောင်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့အတွက်အသုံးပြုသည်သာ။ ဥပမာအားဖြင့်, Netflix ဟာသင့်ရဲ့ကြည့်ရှုအလေ့အထများခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့်သင်စောင့်ကြည့်ဖို့ပိုနှစ်သက်သည့်ပွဲများနှင့်ရုပ်ရှင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအသုံးပြုသည်။ ဒါက Netflix ဟာသင့်ရဲ့အကြံပြုချက်တန်းစီအတွက် action ရုပ်ရှင်နှင့်သဘာဝမှတ်တမ်းရုပ်ရှင်ထားရန်သိတယ်ဘယ်လောက်ပါပဲ။ အမေဇုံသင်၌သငျတို့သမီးခိုးရောင်နှင့်အဝါရောင်တင်းနစ်တရံဈေးကွက်ထဲမှာရောက်နေသည်ဟုစိတ်ဝင်စားဖြစ်လာဖွယ်ရှိနေသစ်ကတိုင်းပြည်ဂီတအယ်လ်ဘမ်များအတွက်အကြံပြုချက်များကိုဖန်တီးရန်အဘို့အသငျသညျမကြာသေးမီကရှာဖွေခဲ့သင့်ရဲ့မကြာသေးခင်ကဝယ်ယူမှုနှင့်ပစ္စည်းများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုကိုအသုံးပြုသည် ဖိနပ်။ အဖြစ်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပျက်ပြင်ဆင်ထားသညနှင့်ကုန်ကြမ်းဒေတာကနေပိုပိုပြီးထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုထောက်ပံ့ပေးသငျသညျ, တစ်ဦးချင်းစီဖောက်သည်ကိုပိုပြီးစိတ်ကြိုက်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုရယူနေစဉ်ကော်ပိုရေးရှင်းပိုကောင်းသူတို့ဖောက်သည်များ၏လိုအပ်ချက်များမျှော်လင့်နိုင်ပါတယ်။

အတုဦးနှောက်ကဲ့သို့ရှုပ်ထွေးသောကွန်ယက်နှင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း

နားလည်ရန်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပိုမိုလွယ်ကူစေရန်, ရဲ့ရစေ ကာအတုအာရုံကြောကွန်ယက်၏ကျွန်တော်တို့ရဲ့နှိုင်းယှဉ်ပြန်လည်လည်ပတ် (ANN) ။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုများအတွက်ကျွန်ုပ်တို့၏ 15-ဇာတ်လမ်းရုံးအဆောက်အဦးငါးခုသည်အခြားရုံးအဆောက်အဦးနှင့်အတူတစ်မြို့ပိတ်ပင်တားဆီးမှုယူထားသောစိတ်ကူး။ လမ်းပေါ်မှာတစ်ခုချင်းစီဘက်မှာသုံးအဆောက်အဦးများရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အဆောက်အဦးတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် A 1 တည်ဆောက်နေသည်, နှင့် B တည်ဆောက်ခြင်းကနေဖြတ်ပြီးဒီတော့ 2 တည်ဆောက်ခြင်းနှင့်နေသည်တည်ဆောက်ခြင်းကနေလမ်းတစ်ဝှမ်းအဆောက်အအုံများ B နဲ့ C တို့အဖြစ်လမ်းပေါ်မှာ၏တူညီသောခြမ်းမျှဝေသည်။ တစ်ခုချင်းစီကိုအဆောက်အဦ, ကြမ်းပြင်တစ်ဦးကွဲပြားခြားနားသောအရေအတွက်ကကွဲပြားခြားနားသောပစ္စည်းများကနေဖန်ဆင်းတော်နှင့်အခြားသူများထံမှတစ်ဦးကွဲပြားခြားနားဗိသုကာစတိုင်ဖြစ်ပါတယ်သိရသည်။ သို့သော်တစ်ဦးချင်းစီအဆောက်အဦနေဆဲ -so တစ်ဦးချင်းစီအဆောက်အဦထူးခြားတဲ့ ANN ဖြစ်ပါတယ်ရုံးများ၏သီးခြားကြမ်းပြင် (အလွှာ) (node ​​များ) တွင်စီစဉ်ပေးထားပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်အထုပ်ထိုကဲ့သို့သောစာသားကို-based ဒေတာ, ဗီဒီယိုစီး, အသံစီး, တယ်လီဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများ, ရေဒီယိုလှိုင်းများနှင့်ဓာတ်ပုံများကို-သို့သော်အဖြစ်မျိုးစုံရင်းမြစ်များမှသတင်းအချက်အလက်အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကိုအများကြီးပါဝင်တဲ့, တစ်ဦးကတည်ဆောက်ခြင်းမှာရောက်ရှိပါကတဦးတည်းကြီးတွေ jumble ရောက်ရှိဆိုပါစို့နှင့် မဆိုယုတ္တိလမ်း (ပျက်ပြင်ဆင်ထားသည Data) အတွက်အမည်တပ်ထားသောသို့မဟုတ်ခွဲထားခဲ့သည်မပေးပါ။ သတင်းအချက်အလက်များအပြောင်းအလဲနဲ့ 15 ^{ကြိမ်မြောက်မှတဆင့်} 1 ^st ထံမှနိုင်ရန်အတွက်တစ်ဦးချင်းစီကြမ်းပြင်မှတဆင့်လှေတျတျောမူသည်။ jumble 15 ^{ကြိမ်မြောက်ကြမ်းပြင်} (output ကို) ရောက်ရှိသတင်းအချက်အလက်များပြီးနောက်ကနေအေအဆောက်အအုံ 3 သင်ယူမှုတည်ဆောက်ခြင်းကနေနောက်ဆုံးအပြောင်းအလဲနဲ့ရလဒ်နှင့်အတူ 3 တည်ဆောက်ခြင်း၏ 1 ^st ကြမ်းပြင် (input ကို) ကိုစလှေတျတျောနှင့် A တည်ဆောက်ခြင်းကစေလွှတ်ရလဒ်ထည့်သွင်းသည် ထို့နောက်အတူတူထုံးစံ၌အသီးအသီးကြမ်းပြင်ကနေတဆင့်သတင်းအချက်အလက် jumble process လုပ်တယ်။ သတင်းအချက်အလက် 3 တည်ဆောက်ခြင်း၏အပေါ်ဆုံးအထပ်ရောက်ရှိသည့်အခါ, ကနေ 1. အဆောက်အဦး 1 သင်ယူမှုတည်ဆောက်ခြင်းမှအဆောက်အအုံရဲ့ရလဒ်တွေကိုနှင့်အတူထိုအရပ်မှစလှေတျတျောကကြမ်းပြင်-by-ကြမ်းပြင် processing မတိုင်မီ 3 တည်ဆောက်ခြင်းကနေရလဒ်တွေကိုထည့်သွင်းထားသည်။ အဆောက်အဦး 1 process လုပ်တယ်နှင့်ခတည်ဆောက်ခြင်းမှပို့ပေးထားတဲ့ process လုပ်တယ်နှင့် 2 တည်ဆောက်ခြင်းမှပို့ပေးထားတဲ့ကို C, တည်ဆောက်ခြင်းမှတူညီသောလမ်းအတွက်သတင်းအချက်အလက်နှင့်ရလဒ်များကိုဖြတ်သန်း

ကျွန်တော်တို့ရဲ့ဥပမာထဲမှာတစ်ခုချင်းစီကို ANN (အဆောက်အအုံ) ကပျက်ပြင်ဆင်ထားသညဒေတာ (အချက်အလက်များ၏ jumble) တွင်တစ်ဦးကွဲပြားခြားနားအင်္ဂါရပ်များအတွက်ရှာဖွေဖို့နဲ့လာမယ့်အဆောက်အဦမှရလဒ်ဖြတ်သန်းပါတယ်။ နောက်တစ်နေ့အဆောက်အဦ (သိ) ကိုယခင်တဦးတည်းအနေဖြင့် output ကို (ရလဒ်များကို) ထည့်သွင်း။ ဒေတာတစ်ခုချင်းစီကို ANN (အဆောက်အအုံ) ကလုပ်ငန်းများ၌ဖြစ်ပါတယ်အဖြစ် data ကိုပြီးခဲ့သည့် ANN (အဆောက်အအုံ) ၏နောက်ဆုံး output ကို (ထိပ်ကြမ်းပြင်) ရောက်ရှိသောအခါသူကခွဲခြားခြင်းနှင့်တံဆိပ်ကပ်ကြောင်းဒါကြောင့်အထူးသဖြင့်အင်္ဂါရပ်များက (ခွဲခြား) ဖွဲ့စည်းနှင့်တံဆိပ်ကပ်ရရှိ (အသေးစိတ်စနစ်တကျ) ။

Artificial Intelligence, စက်သင်ယူနှင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း

ဘယ်လိုနက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၏ခြုံငုံရုပ်ပုံသို့ fit ပါဘူး အတုထောက်လှမ်းရေး (AI အ) နှင့် ML? နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု ML ၏တန်ခိုးတိုးမြှင်နဲ့ AI ဖျော်ဖြေနိုင်စွမ်းအလုပ်များကိုအကွာအဝေးတိုးပွားစေပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအာရုံကြောပိုက်ကွန်များအသုံးပြုမှုအပေါ်မှီခိုခြင်းနှင့်ဒေတာများအတွင်းအင်္ဂါရပ်များကိုအသိအမှတ်ပြုရိုးရှင်းတဲ့လုပ်ငန်းတာဝန်-တိကျတဲ့အစားသတ်မှတ်ကြောင့်, algorithms တစ်ခုကိုကိုယ်တိုင်ဦးပထမဦးဆုံးအချိန်ကတံဆိပ်ကပ်ရန်ပရိုဂရမ်ဘို့လိုအပ်ကြောင်းမရှိဘဲပျက်ပြင်ဆင်ထားသည (ကုန်ကြမ်း) ဒေတာကနေအသေးစိတျရှာကိုသုံးနိုင်သည် အမှားများကိုမိတ်ဆက်ပေးနိုငျသောအလုပ်တခုကို -consuming ။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုကွန်ပျူတာများကော်ပိုရေးရှင်းများနှင့်တစ်ဦးချင်းစီနှစ်ဦးစလုံးကိုကူညီ data တွေကိုသုံးပြီးမှာပိုကောင်းနှင့်ပိုမိုကောင်းမွန်ရကူညီပေးနေသည်။