Machine Learning သည် ဒေတာများမှ သင်ယူသည့် စနစ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ၏ အခွဲတစ်ခု ဖြစ်သည်။ သမားရိုးကျ ပရိုဂရမ်းမင်းများနှင့် မတူဘဲ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ညွှန်ကြားချက်များကို ပြတ်သားစွာ ရေးထားရာ၊ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ပေးထားပြီး၊ ၎င်းတို့အား အလုပ်ဆောင်ရွက်ရန် အထူးတလည် ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချနိုင်စေပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင်အသုံးပြုသည့် ကွန်ပြူတာများအပါအဝင် မည်သည့်ကွန်ပျူတာ၏အဓိကတွင်မဆို binary language ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ ဂဏန်းနှစ်လုံးသာပါရှိသော 0 နှင့် 1 သာရှိသော ကွန်ပျူတာများအသုံးပြုသည့် အခြေခံဆက်သွယ်ရေးပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒွိဂဏန်းများ သို့မဟုတ် ဘစ်များသည် စက်တစ်ခုအတွင်းရှိ အရိုးရှင်းဆုံးသော ဒေတာလုပ်ဆောင်နိုင်မှုပုံစံကို ကိုယ်စားပြုသည်။
စက်ဘာသာစကားသည် binary နှင့် နီးကပ်စွာ ချိတ်ဆက်ထားသော အခြေခံအကျဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ကွန်ပျူတာ၏ ဗဟိုလုပ်ဆောင်မှု ယူနစ် (CPU) မှ တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်သည်။ ညွှန်ကြားချက်တစ်ခုစီသည် ရိုးရှင်းသောဂဏန်းသင်္ချာလုပ်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာ၏မှတ်ဉာဏ်နှင့် CPU အကြား ရွေ့လျားလုပ်ဆောင်မှုကဲ့သို့သော အလွန်တိကျသောအလုပ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်သည်။
စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ ဒွိနှင့် စက်ဘာသာစကားကို နားလည်ခြင်းသည် algorithms နှင့် model များ ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပုံနှင့် သင်ယူပုံကို နားလည်သဘောပေါက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အနိမ့်ဆုံးအဆင့်တွင်၊ အီးမေးလ်ကို spam သို့မဟုတ် spam အဖြစ်ခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော machine learning model ၏ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆုံးတွင် binary computations များအထိဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာစနစ်များ၏ အခြေခံလုပ်ဆောင်ချက်များသည် binary များဖြစ်သော်လည်း စက်သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်မှုများမှာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ခန့်မှန်းချက်များ ပါဝင်သည်။ Machine Learning သည် ပိုမိုအကန့်အသတ်နှင့် သတ်မှတ်ထားသော နယ်ပယ်တွင် သော်လည်းကောင်း လူသား၏ သိမြင်မှုကို အတုယူသည့် နည်းလမ်းဖြင့် ဒေတာများမှ စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး သင်ယူနိုင်သည့် algorithms ကို အသုံးပြုပါသည်။
machine learning တွင် အဓိက အမျိုးအစားသုံးမျိုးရှိသည်။
နမူနာအဖြစ် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။
ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ အီးမေးလ်များကို စပမ်း သို့မဟုတ် စပမ်းမဟုတ်ဟု အမျိုးအစားခွဲခြားရန် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ထားနိုင်သည်။ ၎င်းတွင် 'စပမ်း' သို့မဟုတ် 'စပမ်းမဟုတ်' ဟု တံဆိပ်တပ်ထားသည့် အီးမေးလ်များပါ၀င်သည့် ဒေတာအစုံကို မော်ဒယ်သို့ ကျွေးမွေးခြင်း ပါဝင်သည်။ မော်ဒယ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် spam အီးမေးလ်များနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် ပုံစံများကို မှတ်မိရန် သင်ယူသည်။ ဤဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ မော်ဒယ်သည် တံဆိပ်မပါသော အီးမေးလ်အသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြင်း စတင်နိုင်သည်။
လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းနှင့် ပံ့ပိုးမှု vector စက် (SVM) သို့မဟုတ် အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့ အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များဖြစ်သည့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပါအဝင် သင်္ချာနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများစွာ ပါဝင်ပါသည်။
ဤနည်းလမ်းများနှင့် algorithms များ၏ အဓိကအချက်မှာ သင်္ချာဆိုင်ရာ ဖော်ပြချက်များဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရိုးရှင်းသော linear regression model ကို ညီမျှခြင်းဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သည်-
\(y = wx + b\)\(y\) သည် ကျွန်ုပ်တို့ ခန့်မှန်းရန် ကြိုးစားနေသော ပစ်မှတ် ကိန်းရှင် နေရာတွင် \(x\) သည် အင်္ဂါရပ် ပြောင်းလဲနိုင်သော၊ \(w\) သည် အလေးချိန် ဖြစ်ပြီး \(b\) သည် ဘက်လိုက်မှု ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် \(w\) နှင့် \(b\) ၏ အမှန်တကယ်တန်ဖိုးနှင့် \(y\) ၏ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် ဒေတာကို အခြေခံ၍ ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် "သင်ယူသည်"။
အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များတွင်၊ သင်္ချာအခြေခံများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပြီး လေ့လာသင်ယူမှုအတွက် gradient ဆင်းသက်ခြင်းကဲ့သို့သော သဘောတရားများပါ၀င်ပါသည်။
binary နှင့် machine language ကို နားလည်ခြင်းသည် ကွန်ပျူတာများ အလုပ်လုပ်ပုံကို နားလည်ရန် အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း machine learning နယ်ပယ်သည် ဤအခြေခံများကို ကျော်လွန်ပါသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ သင်္ချာနှင့် စာရင်းအင်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းတွင် စကားပြောဆိုခြင်းကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ဘာသာစကားများ ဘာသာပြန်ခြင်း၊ ကားမောင်းခြင်းနှင့် အခြားအရာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။
ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အဆင့်မြင့်သဘောသဘာဝများရှိသော်လည်း၊ ၎င်းတို့၏ အခြေခံအကျဆုံးအဆင့်တွင်၊ လုပ်ဆောင်ချက်များကို binary တွက်ချက်မှုများဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ၎င်းသည် binary နှင့် machine languages များ၏ စွမ်းအားကိုသာမက machine learning technologies ၏ ပြောင်းလဲနိုင်သော အလားအလာများကိုလည်း မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။
စက်သင်ယူခြင်းသည် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှသည် ဘဏ္ဍာရေးအထိ၊ နှင့် အခြားနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်သောဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်သည့် နည်းပညာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန်ဆက်ဆံပုံတွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဒေတာ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါဝါတို့ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သင်ယူနိုင်၊ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ပြီး အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် ဉာဏ်ရည်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို ဖွင့်လှစ်နိုင်သည့် စနစ်များကို တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူမှုကို ဆက်လက်လေ့လာနေစဉ်၊ ဒွိနှင့် စက်ဘာသာစကားကဲ့သို့သော အခြေခံသဘောတရားများ၏ အခန်းကဏ္ဍကို သဘောပေါက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသော မော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ဆန်းပြားသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ဤအခြေခံတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အခြေခံမူဘောင်ဘောင်အတွင်း နောက်ဆုံးတွင် လည်ပတ်ကြသည်။ ဤအခြေခံများကို နားလည်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ပုံကို နားလည်နိုင်စေရုံသာမက ရိုးရှင်းသော binary လည်ပတ်မှုများမှ အဆင့်မြင့် AI စွမ်းရည်များအထိ ထူးထူးခြားခြား ခရီးကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
နည်းပညာဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်၏ ကြီးမားသောအစီအစဥ်တွင်၊ စက်သင်ယူခြင်းသည် အဓိကကျသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုပြီး ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစနစ်များသည် လူသားတို့၏ဘဝကဏ္ဍအသီးသီးကို အကျိုးသက်ရောက်စေမည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူပြုနိုင်သည့် အနာဂတ်ကို အရိပ်အမြွက်ပြသပေးပါသည်။ အမှန်တကယ် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စနစ်များရရှိရန် စိန်ခေါ်မှုများမှာ သိသာထင်ရှားသော်လည်း ယခုအချိန်အထိ ပြုလုပ်ခဲ့သော တိုးတက်မှုများသည် အနာဂတ်တိုးတက်မှုများအတွက် ခိုင်မာသော အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤနည်းပညာများကို ဆက်လက်ပြုပြင်နေချိန်တွင် လူ့အဖွဲ့အစည်း၏ ကဏ္ဍအားလုံးတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် အသွင်ကူးပြောင်းမှုများအတွက် အလားအလာသည် ကြီးမားပါသည်။
အခြေခံကွန်ပြူတာသိပ္ပံအခြေခံသဘောတရားများတွင် ၎င်း၏အမြစ်များနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်မှု၊ တွက်ချက်မှုစွမ်းအားနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်ဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုများတွင် တိုးတက်မှုများက အားကောင်းလာကာ စူးစမ်းလေ့လာရေးနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက် နယ်ပယ်တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။ ကျောင်းသား၊ သုတေသီဖြစ်စေ၊ လေ့ကျင့်သူဖြစ်စေ စက်သင်ယူမှုသို့ ခရီးလမ်းသည် သင်ယူမှု၊ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် သက်ရောက်မှုများအတွက် အဆုံးမဲ့အခွင့်အရေးများကို ပေးဆောင်သည်။
