Machine Learning (ML) သည်စက်မှုလုပ်ငန်းစက်ရုပ်များ၏နယ်ပယ်ရှိအသွင်ပြောင်းအင်အားတစ်ခုအဖြစ်ပေါ်ထွက်လာခဲ့ပြီး, ဤစက်များသည် 4 င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်နှင့်မည်သို့ဆက်ဆံသည်ကိုတော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ စက်မှုစက်ရုပ်ပေးသွင်းသူအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်များနှင့်ကျွန်ုပ်တို့ 0 န်ထမ်းဆောင်သောစက်မှုလုပ်ငန်းများအပေါ် ML ၏လေးနက်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုကိုယ်တိုင်ကိုယ်ကျတွေ့ခဲ့ရပြီ။ ဤဘလော့ဂ်တွင်စက်မှုစက်ရုပ်များနှင့်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင်စွမ်းဆောင်ရည်, တိကျသောနှင့်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုများကိုတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့်ပိုမိုလွယ်ကူစေရန်စဉ်းစားသည့်အဓိကအပလီကေးရှင်းအချို့ကိုစူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
ရူပါရုံနှင့်အရာဝတ်ထုအသိအမှတ်ပြုမှု
စက်မှုစက်ရုပ်များတွင်စက်သင်ယူမှုပုံစံအမျိုးမျိုးမှာအမြင်အာရုံစနစ်များတွင်ဖြစ်သည်။ ရိုးရာရုပ်ရှင်ရူပါရုံစနစ်များသည်အရာဝတ္ထုများကိုဖော်ထုတ်ရန်သတ်မှတ်ထားသောစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများနှင့် algorithms များကိုအဓိကထားသည့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများနှင့် algorithms များကိုအားကိုးအားထားရှိကြသည်။ စက်ခြင်းလေ့လာခြင်း, အထူးသဖြင့်နက်ရှိုင်းသောလေ့လာသင်ယူမှု algorithms (CNNS) ကဲ့သို့သောနက်ရှိုင်းသောလေ့လာသင်ယူမှု algorithms (CNNS) သည်ဂိမ်းကိုပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။
အရာဝတ်ထုများကိုတိကျမှန်ကန်စွာအသိအမှတ်ပြုရန် CNNS ကိုပုံရိပ်များ၏ကြီးမားသောအချက်အလက်များတွင်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးနိုင်သည်။ စက်မှုချိန်ညှိချက်များတွင်ရွေးခြင်းကဲ့သို့သောလုပ်ငန်းများကိုရွေးချယ်ရန်အတွက်အဖိုးမဖြတ်နိုင်ပါ။ ML အခြေပြုဗျာဒိတ်စနစ်များတပ်ဆင်ထားသောကျွန်ုပ်တို့၏စက်ရုပ်များသည်၎င်းတို့၏အနေအထားသို့မဟုတ်တိမ်းညွတ်မှုမည်သို့ပင်ရှိပါစေထင်ရှားသောအစိတ်အပိုင်းများပေါ်တွင်ကွဲပြားခြားနားသောအစိတ်အပိုင်းများကိုလျင်မြန်စွာနှင့်တိကျစွာခွဲခြားနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, မော်တော်ယာဉ်ထုတ်လုပ်မှုစက်ရုံတွင်ဤစက်ရုပ်များသည်အင်ဂျင်အစိတ်အပိုင်းများကိုဘင်မှကောက်ယူပြီးစည်းဝေးပွဲလိုင်းကိုသူတို့သွားရန်လိုအပ်သည့်နေရာကိုအတိအကျနေရာချနိုင်သည်။ ၎င်းသည်စည်းဝေးပွဲလုပ်ငန်း၏အမြန်နှုန်းကိုတိုးတက်စေရုံသာမကအရည်အသွေးမြင့်မားသောထုတ်ကုန်များသို့ ဦး တည်သည့်အမှားနှုန်းကိုလည်းလျော့နည်းစေသည်။
ML မှဗျာဒိတ်ရူပါရုံနှင့်အရာဝတ်ထုအသိအမှတ်ပြုမှုသည်အရေးပါသည်။ ကျွန်တော်တို့၏လေပေါ်မှာယွန်းစက်ရုပ်ထုတ်ကုန်များပေါ်တွင် Surface ချို့ယွင်းချက်များကိုရှာဖွေရန် ML - တိုးမြှင့်စရာအမြင်ကိုသုံးနိုင်သည်။ စက်ရုပ်သည်မျက်နှာပြင်၏ texture နှင့်အရောင်ကိုတကယ့်အချိန်ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး၎င်းကိုပြီးပြည့်စုံသောထုတ်ကုန်၏ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ချွတ်ယွင်းချက်တစ်ခုကိုရှာဖွေတွေ့ရှိပါကစက်ရုပ်သည်ထုတ်ကုန်ကိုထပ်မံစစ်ဆေးရန်သို့မဟုတ်ပြ issue နာကိုပြင်ဆင်ရန်ဖြန်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုညှိနိုင်သည်။
ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်း
စက်မှုစက်ရုပ်များတွင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်းကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်စက်ကိုလေ့လာခြင်းကိုလည်းအသုံးပြုသည်။ ရိုးရာပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုမဟာဗျူဟာများသည်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု (အချိန်နှင့်အရင်းအမြစ်များ) သို့မဟုတ်အောက်သို့ ဦး တည်စေနိုင်သည်။ ML algorithms သည် chargent တစ်ခုကျရှုံးမည့်အခါကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည့်အခါအားလျော်စွာတုန်ခါမှု, အပူချိန်နှင့်မော်တော်ယာဉ်များစသည့်စက်ရုပ်မှအာရုံခံကိရိယာမှအာရုံခံကိရိယာအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
စက်ရုပ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုစဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ပြီး၎င်းကိုသမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအားဖြင့် ML မော်ဒယ်များသည်အလားအလာရှိသောပြ problems နာများကိုညွှန်ပြသည့်ပုံစံများကိုခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှတုန်ခါမှုနှုန်းတိုးပွားလာမှုတစ်ခုကထမ်းဆောင်နေကြောင်းအကြံပြုလိမ့်မည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏စက်ရုပ်များသည်ဒေတာများကိုစုဆောင်းသောအာရုံခံကိရိယာများတပ်ဆင်ထားပြီးကျွန်ုပ်တို့၏ ML အခြေပြုကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုစနစ်များကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသည့်အဖွဲ့များကိုကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားနိုင်သည်။ ၎င်းသည်အလွန်အမင်းကျဆင်းမှုကိုလျော့နည်းစေသည်, စက်ရုပ်၏သက်တမ်းကိုတိုးချဲ့ပြီးနောက်ဆုံးတွင်ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအတွက်ကုန်ကျစရိတ်များကိုချွေတာသည်။
လမ်းကြောင်းစီမံကိန်းနှင့်ရွေ့လျားမှုထိန်းချုပ်မှု
စက်မှုဇုန်များတွင်စက်ရုပ်များသည်ရှုပ်ထွေးသောနေရာများမှတစ်ဆင့်ထိရောက်စွာနှင့်လုံခြုံစွာရွေ့လျားရန်လိုအပ်သည်။ algorithms သင်ယူခြင်း algorithms သင်ယူခြင်းသည်စက်မှုစက်ရုပ်များအတွက်လမ်းကြောင်းစီမံကိန်းနှင့်ရွေ့လျားမှုကိုထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ အထူးသဖြင့်အားဖြည့်ခြင်း, အထူးသဖြင့်ဤအလုပ်အတွက်သင့်တော်သည်။ အားဖြည့်လေ့လာခြင်းကိုယ်စားလှယ်များသည်သူတို့၏ပတ် 0 န်းကျင်နှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနှင့်သူတို့၏လုပ်ရပ်များအပေါ် အခြေခံ. ဆုလာဘ်များသို့မဟုတ်ပြစ်ဒဏ်များလက်ခံရရှိခြင်းဖြင့်အကောင်းဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်သင်ယူသည်။
ငါတို့အဘို့သမဝါယမစက်ရုပ်ML အခြေပြု Path စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းသည်၎င်းကို Worked Workspace တွင်လူ့အလုပ်သားများနှင့်အတူအလုပ်လုပ်ရန်ခွင့်ပြုသည်။ စက်ရုပ်သည်လူ့အော်ပရေတာများအပါအ 0 င်အတားအဆီးများကိုရှောင်ရှားရန်သင်ယူနိုင်သည်။ ၎င်းသည်ပတ်ဝန်းကျင်ပြောင်းလဲမှုများကို အခြေခံ. အရာဝတ်ထုများကိုဖြည့်စွက်ခြင်းသို့မဟုတ်ဖယ်ရှားခြင်းကဲ့သို့သောပြောင်းလဲမှုများကို အခြေခံ. ၎င်း၏လမ်းကြောင်းကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဤရွေ့ကားပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည်ကျွန်ုပ်တို့၏ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုစက်ရုပ်များကို ပိုမို. စွယ်ယူနှင့်ပိုမိုလုံခြုံသောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်အသုံးပြုရန်ပိုမိုလုံခြုံစေသည်။
ထို့အပြင် ML သည်စက်ရုပ်၏ရွေ့လျားမှု၏ချောချောမွေ့မွေ့နှင့်တိကျမှုကိုတိုးတက်စေနိုင်သည်။ စက်ရုပ်၏ပူးတွဲလှုပ်ရှားမှုနှင့်အဆုံးနှင့်ဆက်ဆံရေးကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအားဖြင့် - Effector အနေအထားတွင် ML algorithms သည်တုန်ခါမှုနှင့်အမှားများကိုလျှော့ချရန်ထိန်းချုပ်မှုသတ်မှတ်ချက်များကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်စေနိုင်သည်။ ၎င်းသည်မိုက်ခရို - စုဝေးခြင်းသို့မဟုတ်လေဆာဖြတ်တောက်ခြင်းကဲ့သို့သောမြင့်မားသောတိကျမှုလိုအပ်သည့်အလုပ်များအတွက်အထူးအရေးကြီးသည်။
ဖြစ်စဉ်ကို optimization
စက်ရုပ်များကပြုလုပ်သောစက်မှုလုပ်ငန်းဖြစ်စဉ်များကိုအကောင်းဆုံးပြုလုပ်ရန်စက်ကိုလေ့လာခြင်းကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, ငါတို့၏အမှု၌arc ဂဟေဆော်စက်ရုပ်ML algorithms သည်ဂဟေဆော်ခြင်းလက်ရှိ, ဗို့အားနှင့်ဝါယာကြိုးအစာစားခြင်းစသည့်ဂဟေဆော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းအာရုံခံကိရိယာများမှအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ဤအချက်အလက်များကိုဂဟေဆော်၏အရည်အသွေးဖြင့်ဆက်စပ်မှုဖြင့် ML Model သည် process parameters များအားအကောင်းဆုံးသောဂဟေဆော်ခြင်းအရည်အသွေးကိုရရှိရန်အတွက်ဖြစ်စဉ် parameters များကိုညှိရန်သင်ယူနိုင်သည်။
ML စနစ်သည် 0 န်ဆောင်မှုအမျိုးအစား, ပစ္စည်း၏အထူနှင့်ပူးတွဲပြင်ဆင်ခြင်းကဲ့သို့သောအကြောင်းအရာအမျိုးအစားများကိုလည်းထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သည်။ ၎င်းသည်စက်ရုပ်သည်စက်ရုပ်ကိုကျယ်ပြန့်သောပဒမီများမလိုအပ်ပါ။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ML မော်ဒယ်သည်မတူညီသောဂဟေစစ်ဆင်ရေးများမှအချက်အလက်များကိုစုဆောင်းသည်နှင့်အမျှဂဟေဆော်ခြင်းလုပ်ငန်းကိုစဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေပြီးအရည်အသွေးမြင့်မားသောဂဟေများနှင့်ကုန်ထုတ်စွမ်းအားတိုးမြှင့်ခြင်း,
လူ့ - စက်ရုပ်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု
စက်သည်လူသားများသည်စက်မှုစက်ရုပ်များနှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ပုံကိုတိုးမြှင့်စေသည်။ ML ၏သဘာဝဘာသာစကားပြုပြင်ခြင်း (NLP) နည်းစနစ်များသည် ML ၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီးစက်ရုပ်များကိုလူ့ပညတ်များကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်နှင့်တုံ့ပြန်နိုင်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည်နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာလုပ်သားများအတွက်နည်းပညာဆိုင်ရာအလုပ်သမားများလုပ်ကိုင်ရန်နှင့်စက်ရုပ်များကိုပရိုဂရမ်ရေးဆွဲရန်ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏စက်ရုပ်များသည်အသံအမိန့်များကိုအသိအမှတ်ပြုရန်, အော်ပရေတာများကိုစက်ရုပ်၏လှုပ်ရှားမှုများကိုထိန်းချုပ်ရန်သို့မဟုတ်ရပ်တန့်ရန်နှင့်စကားပြောခြင်းအားဖြင့်စက်ရုပ်၏အခြေအနေနှင့်ပတ်သက်သောသတင်းအချက်အလက်များကိုခွင့်ပြုရန်ခွင့်ပြုရန်ကျွန်ုပ်တို့၏စက်ရုပ်များကိုစစ်ဆေးရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်သည်။ ထို့အပြင် ML သည်လူ့ဟန်အမူအရာနှင့်ကိုယ်ဟန်အမူအရာနှင့်ကိုယ်ဟန်အနေအထားကိုဆန်းစစ်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, စက်ရုပ်သည်လူသားအော်ပရေတာသည်လူ့အလုပ်ဖတ်များကိုချဉ်းကပ်လာသည့်အခါ၎င်းတို့၏အပြုအမူကိုနှေးကွေးစေသည့်အခါအရသိရှိလာသောအခါအသိအမှတ်ပြုရန်သင်ယူရန်သင်ယူနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
စက်မှုစက်ရုပ်များရှိစက်သင်ယူမှုလျှောက်လွှာများသည်ကျယ်ပြန့်။ ရောက်ရှိခြင်းဖြစ်သည်။ ရည်မှန်းချက်နှင့်အရာဝတ်ထုများကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်းထိန်းသိမ်းခြင်း, လမ်းကြောင်းစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း, ဖြစ်စဉ်များကိုအကောင်းမြင်ခြင်းနှင့်လူသားများ - စက်ရုပ်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုမှအသိအမှတ်ပြုခြင်း, စက်မှုလုပ်ငန်းစက်ရုပ်ပေးသွင်းသူအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအားအမြင့်ဆုံးနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရသောစက်ရုပ်ဖြေရှင်းနည်းများဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်များသို့နောက်ဆုံးပေါ်စက်သင်ကြားမှုနည်းပညာများကိုကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်များထဲသို့ပေါင်းစပ်ရန်ကတိက 0 တ်ပြုထားသည်။
သင်စက်မှုစက်ရုပ်များနှင့်ကျွန်ုပ်တို့၏စက်မှုစက်ရုပ်များနှင့်မည်သို့ပင်လေ့လာသင်ယူရန်သင်ပိုမိုလေ့လာရန်စိတ်ဝင်စားပါကသင်၏ကုန်ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်များကိုမည်သို့အကျိုးပြုနိုင်သည်သို့မဟုတ်သင်၏စီးပွားရေးအတွက်စက်မှုစက်ရုပ်များကို 0 ယ်ယူရန်သင့်အားကျွန်ုပ်တို့ဖိတ်ခေါ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့သည်သင်၏လိုအပ်ချက်များကိုဆွေးနွေးရန်နှင့်သင်၏လိုအပ်ချက်များအတွက်ပြီးပြည့်စုံသောစက်ရုပ်ဖြေရှင်းချက်ကိုရှာဖွေရန်အဆင်သင့်ဖြစ်သည်။
ကိုးကားခြင်း
- Arbib, Michael A. ဦး နှောက်သီအိုရီနှင့်အာရုံကြောကွန်ယက်များ၏လက်စွဲစာအုပ်။ MIT Press, 2003 ။
- iany, et al ။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု။ MIT Press, 2016 ။
- ရပ်စယ်လ်, Stuart J. နှင့် Peter Norvig ။ အတုထောက်လှမ်းရေး - ခေတ်မီချဉ်းကပ်မှု။ Pearson, 2020 ။