နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း- စက်သင်ယူမှု၏ နက်နဲသော အလွှာများစွာ

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresigh
• စက်တင်ဘာလ 9, 2022

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

Deep learning (DL) သည် machine learning (ML) အမျိုးအစားဖြစ်ပြီး၊ လူ့ဦးနှောက်လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ဆင်တူသော နည်းလမ်းများဖြင့် ဒေတာမှသင်ယူခြင်းဖြင့် ဥာဏ်ရည်တု (AI) အပလီကေးရှင်းများကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေစစ်ဆေးခြင်းမှသည် chatbots များကို ပါဝါဖွင့်ပေးခြင်းနှင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအစီအမံများကို မြှင့်တင်ခြင်းအထိ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးပြုသည်ကို တွေ့ရှိရသည်။ ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကိုကိုင်တွယ်ရန်၊ များပြားလှသောဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့်အသိပေးခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန်နည်းပညာ၏စွမ်းရည်သည်အထူးသဖြင့်ဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများနှင့်ပတ်သက်၍ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအငြင်းအခုံများကိုမြှင့်တင်ပေးသည်။

နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူမှု ဆက်စပ်မှု

Deep learning သည် AI အပလီကေးရှင်းများစွာအတွက် အခြေခံဖြစ်သည့် ML ပုံစံဖြစ်သည်။ DL သည် ရုပ်ပုံများ၊ စာသား သို့မဟုတ် အသံမှ တိုက်ရိုက် အမျိုးအစားခွဲခြင်း လုပ်ငန်းများကို ကူညီပေးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စက်ပစ္စည်းကြားဖြတ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သော စက်ရုပ်များနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများကို ကူညီပေးကာ သိပ္ပံနည်းကျရှာဖွေစူးစမ်းမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ DL သည် ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဤနည်းပညာသည် စမတ်ဖုန်းများနှင့် Internet of Things (IoT) စက်ပစ္စည်းများကဲ့သို့သော နည်းပညာဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းများနှင့်လည်း ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။ 

DL သည် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များကို ကူညီပေးရန်အတွက် အာရုံကြောအတုကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည်။ Neural ကွန်ရက်များသည် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များနှင့် e-commerce ဆိုက်များတွင် တွေ့ရှိရသည့် အလားတူ အကြောင်းအရာအကြံပြုချက်များကိုလည်း ပေးနိုင်ပါသည်။ 

နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းအတွက် အဓိကချဉ်းကပ်နည်း လေးခုရှိပါသည်။

• ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု (တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်)။
• တစ်ပိုင်းကြီးကြပ်သင်ကြားမှု (Semi-Labeled Datasets)။
• ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ကြားမှု (အညွှန်းများ မလိုအပ်ပါ)။
• အားဖြည့်သင်ကြားမှု (algorithms သည် နမူနာဒေတာမျှသာမဟုတ်ဘဲ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှု)။

ဤချဉ်းကပ်နည်းလေးခုတွင်၊ နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် အဆင့်များစွာတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာများမှ ထပ်တလဲလဲလေ့လာနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောအချက်အလက်များအတွက် ပုံစံများကိုရှာဖွေသည့်အခါ အကျိုးရှိသည်။ 

နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုတွင်ရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံကို အတုယူကာ အမျိုးမျိုးသော နျူရွန်များနှင့် ဆုံမှတ်များ ချိတ်ဆက်ကာ သတင်းအချက်အလတ်များကို မျှဝေကြသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင်၊ ပြဿနာပိုမိုရှုပ်ထွေးလေ၊ မော်ဒယ်တွင် ဝှက်ထားသောအလွှာများ ပိုများလာမည်ဖြစ်သည်။ ဤ ML ပုံစံသည် ဒေတာကုန်ကြမ်းအများအပြား (ဒေတာကြီး) မှ အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူနိုင်သည်။ 

DL သည် လူ့ဆင်ခြင်တုံတရားအတွက် ရှုပ်ထွေးလွန်းသည့် ပြဿနာ (ဥပမာ၊ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဝဘ်စာမျက်နှာအဆင့်များကို တွက်ချက်ခြင်း) သို့မဟုတ် အသေးစိတ်ဖြေရှင်းနည်းများ (ဥပမာ၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ဇီဝတိုင်းတာမှု) လိုအပ်သည့် ပြဿနာများတွင် DL က ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

Deep learning သည် ပိုမိုအသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အချက်အလက်ကိုအသုံးပြုလိုသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရှိရင်းစွဲရောဂါများနှင့် ၎င်းတို့၏ကုသမှုများ၏ ကျယ်ပြန့်သောဒေတာဘေ့စ်များကို လေ့လာခြင်းဖြင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ရောဂါရှာဖွေမှုများကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ အခြားသော လုပ်ငန်းသုံး အပလီကေးရှင်းများတွင် ကွန်ပျူတာအမြင်၊ ဘာသာစကား ဘာသာပြန်ဆိုမှုများ၊ အလင်းအက္ခရာ မှတ်သားမှု နှင့် chatbots နှင့် virtual assistant များကဲ့သို့ စကားပြောဆိုအသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ်များ (UI) ပါဝင်သည်။

အဖွဲ့အစည်းများ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် cloud ရွှေ့ပြောင်းခြင်းတို့ကို ကျယ်ပြန့်စွာလက်ခံခြင်းသည် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစိန်ခေါ်မှုအသစ်များကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။ DL နည်းပညာများသည် အလားအလာရှိသောခြိမ်းခြောက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လျော့ပါးစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ဒစ်ဂျစ်တယ်ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် multi-cloud နှင့် hybrid မဟာဗျူဟာများကို တိုးမြှင့်အသုံးပြုလာသည်နှင့်အမျှ၊ အဖွဲ့အစည်း သို့မဟုတ် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ စုပေါင်းသတင်းအချက်အလက်နည်းပညာပိုင်ဆိုင်မှုများကို လွှမ်းခြုံထားသည့် အိုင်တီအိမ်ခြံမြေများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုသည် သိသိသာသာ တိုးလာပါသည်။ တိုးပွားလာသော ရှုပ်ထွေးမှုများသည် ဤမတူကွဲပြားပြီး ရှုပ်ထွေးသော IT ပတ်ဝန်းကျင်များကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံခန့်ခွဲရန်၊ လုံခြုံအောင်၊ နှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အဆင့်မြင့်ဖြေရှင်းချက်လိုအပ်ပါသည်။

IT နယ်ပယ်များ၏ တိုးတက်မှုနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများသည် အပြိုင်အဆိုင်ရှိနေရန် လိုအပ်သော သွက်လက်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှုတို့ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ထိရောက်စွာကာကွယ်ရန် ပိုမိုခက်ခဲသော နောက်ခံကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ DL သည် ဟက်ကာကြိုးစားမှု၏ လက္ခဏာဖြစ်နိုင်သည့် ပုံမှန်မဟုတ်သော သို့မဟုတ် မှားယွင်းသောပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် အရေးကြီးသော အခြေခံအဆောက်အဦများကို စိမ့်ဝင်ခြင်းမှ ကာကွယ်ပေးနိုင်သည်။

နက်နဲသောသင်ယူမှု၏သက်ရောက်မှုများ

DL ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• ပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာတုံ့ပြန်ရန်၊ တိကျမှု၊ ဘေးကင်းမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ရန် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ။
• Big Tech မှ ဇီဝမက်ထရစ်ဒေတာ (ဥပမာ၊ မျက်နှာအသွင်အပြင်၊ မျက်လုံးတည်ဆောက်ပုံ၊ DNA၊ လက်ဗွေရာပုံစံများ) ကို မည်ကဲ့သို့ စုဆောင်းသိမ်းဆည်းထားကြောင်း ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ငြင်းခုံမှုများ။
• လူသားများနှင့် စက်များကြားတွင် သဘာဝအတိုင်း အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုများ တိုးတက်လာစေသည် (ဥပမာ၊ စမတ်ကိရိယာများနှင့် ဝတ်ဆင်နိုင်သောပစ္စည်းများကို အသုံးပြုခြင်း)။
• အိုင်တီအခြေခံအဆောက်အအုံများတွင် အားနည်းသောအချက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုကို အသုံးပြုနေသည့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကုမ္ပဏီများ။
• ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် သုံးစွဲသူများအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်ရန် ကျယ်ပြန့်သော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုသည့်ကုမ္ပဏီများ။
• အစိုးရများသည် အများသူငှာ ဒေတာဘေ့စ်များကို အထူးသဖြင့် စည်ပင်သာယာရေးနယ်နိမိတ်အတွင်း အများသူငှာ ဝန်ဆောင်မှုပေးဝေမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများနှင့် အစိုးရများကို မတူညီသော အခြေအနေများတွင် တက်ကြွစွာ လုပ်ဆောင်ရာတွင် မည်သို့ကူညီပေးနိုင်မည်နည်း။
• နက်နဲသောသင်ယူမှုကိုအသုံးပြုခြင်း၏အခြားဖြစ်နိုင်ချေရှိသောအန္တရာယ်များ သို့မဟုတ် အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။