စက်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။

ယနေ့ခေတ် Artificial Intelligence သည်ဖောင်းပွမှုကိုကျော်လွန်သွားသည်။ developer များအနေဖြင့်စက်၏သင်ယူမှုပုံစံအသစ်များကိုတီထွင်ရန်နှင့်ရှိပြီးသားမော်ဒယ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များရရှိစေရန်ဤအားသာချက်ကိုအသုံးပြုသည်။

နည်းပညာတိုးတက်လာခြင်းနှင့်လူသားထုတိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှထုတ်လုပ်သည့်သတင်းအချက်အလက်အရေအတွက်လည်းတိုးပွားလာသည်။ ဤအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်ခွဲခြားရန်အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ သို့သော်၎င်းသည် Machine Learning သို့မဟုတ် Machine Learning ဟုခေါ်သောအရာဖြင့်ပြောင်းလဲလာသည်။ ဤနည်းပညာပုံစံသည်အစီအစဉ်များကိုသူတို့ဘာသာသင်ယူ။ အကောင်အထည်ဖော်ရန်ခွင့်ပြုသည်။ ၎င်းသည်လူသိနည်းသောအချက်ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော်နှစ်များတစ်လျှောက်စက်ပစ္စည်းသင်ယူမှုကိရိယာများသည်ကိုင်တွယ်မှုနှင့်အားထုတ်မှုအနည်းငယ်သာရှိသူမည်သူမဆိုခလုတ်တစ်ချက် နှိပ်၍ သွားသည့်စက်ကိုဖွင့်နိုင်သည့်အထိပြောင်းလဲခဲ့သည်။ တန်ဖိုးရှိသောအရာတစ်ခုခုသင်ယူရန်နည်းလမ်း။

စံနမူနာပြပုံဥပမာ - အကယ်၍ သင်သည်လိမ္မော်သီးနှင့်သစ်တော်သီးတို့ကိုခွဲခြားရန်သင်ယူသောပရိုဂရမ်တစ်ခုကိုဖန်တီးလျှင်။ ပထမ ဦး ဆုံးအနေဖြင့်သင့်အားယခင်ကဖော်ထုတ်ခဲ့သည့်သစ်သီးများ (တံဆိပ်များ) ဖြင့်သင်ပုံရိပ်များကိုပေးသည်။ ပရိုဂရမ်သည်ပုံစံများနှင့် ပတ်သက်၍ မေးမြန်းလိမ့်မည်၊ ၎င်းကိုမှတ်ဉာဏ်တွင်သိမ်းဆည်းလိမ့်မည်။ ဤနည်းအားဖြင့်သင်ဤအမှတ်တရများ (သို့) "အမှတ်တရများ" ကိုသင်မည်သည့်အချိန်တွင်မဆိုသုံးနိုင်သည်။ ပါရှိသည်၏နိဂုံးရောက်ရှိသင်္ကေတ။

စက်သင်ယူမှုမျိုးစုံ application များတွင်ယနေ့လျှောက်ထားသည်

အဲဒါကိုယုံချင်မှယုံမယ်၊ စက်တွေသင်ကြားတဲ့ application တွေနဲ့တစ်ရက်ပြီးတစ်ရက်ဆက်သွယ်နိုင်လိမ့်မယ်။ ကိုယ်ပိုင်အရသာသို့မဟုတ်တိမ်းညွတ်မှုများကိုစိတ်ကူးစိတ်သန်းထားခြင်း၊ လူမှုရေးကွန်ယက်များကဲ့သို့သောအမျိုးမျိုးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များသည်ရှာဖွေရေးရလဒ်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်ဘရောင်ဇာများကဲ့သို့မည်သည့်စာပေများနှင့်ပိုမိုဆက်စပ်ကြောင်းဖော်ပြရန်ဤနည်းပညာအမျိုးအစားကိုအသုံးပြုသည်။

ဆေးပညာကဲ့သို့သောနယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင်၎င်းတို့သည်သက်တမ်းကိုခန့်မှန်းရန်၊ လျှို့ဝှက်လူနာ၏အချက်အလက်များကိုစီစဉ်ရန်၊ လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များကိုစုစည်းရန်သို့မဟုတ်ရောဂါအမျိုးမျိုးကိုဆုံးဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည်။

သို့သော်အခြားနည်းပညာများနှင့်အတူဖြစ်ပျက်ခဲ့သည့်နည်းတူဤနည်းပညာအသစ်သည်အလုပ်ဈေးကွက်အပေါ်အကျိုးသက်ရောက်မည်ကိုအမြဲတမ်းစိုးရိမ်နေသည်။ သို့သော်ကုမ္ပဏီတစ်ခုစီအပေါ် မူတည်၍ ၎င်းကိုပြောင်းလဲနိုင်သည်။

သို့သော်ကိရိယာများသည်လူတစ် ဦး ချင်းစီအတွက်လေ့လာသမျှအားလုံးကိုလုပ်ရန်လုံလောက်မှုမရှိပါ။ သင်မှန်ကန်တဲ့မေးခွန်းများကိုမေးပြီးသင့်တော်သောနေရာများကိုကြည့်ရှုရမည်။  

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု - အားလုံးကိုသိသောနည်းပညာ