ကွန်ပြူတာများအား လေ့လာရန်အတွက် peoples မှ help လိုအပ်ပါသည်။ ဒါက "Machine Learning" ဖြစ်ပါတယ်။ Machine learning သည် ကွန်ပြူတာများအား ဒေတာမှ လေ့လာရန်အတွက် ပိုင်းခြားမဟုတ်သော programming မှ မဟုတ်ဘဲ models တွင် reasoning လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် သင်ခန်းစာဖြစ်သည်။ ဒါဟာ ကလေးက ဘာလို့လေ့လာလို့ရလဲဆိုတာနဲ့ တူတဲ့ observation နှင့် practice မှလာတဲ့အခါပါ။ Accuracy သည် machine learning ကို ပြုလုပ်ရေးဆိုင်ရာအတွင်း အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါဟာ ကွန်ပြူတာက အခုကို predict လုပ်ပြီးတာက ဘယ်လောက် accuracy ရှိလဲဆိုတာကို answer ပေးပါတယ်။ Accuracy ပိုမြင့်လာရင် ဒီ prediction တွေက ပို robust လာမယ်။
ဒိုင်နမစ် တိုင်းချိန် ဝါရှင် (Dynamic Time Warping) ဆိုသည်မှာ တိုင်းချိန်အချို့ကို တူညီစေရန်အတွက် အသုံးပြုသော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ မင်း၏လက်ရှိတွင် နှစ်ခုမျှသော ကွဲပြားသော မျဉ်းကွေးများရှိပြီး ထိုမျဉ်းကွေးများကြား ယှဉ်ပြိုင်ချင်သည်ဟု ယူဆပါစို့။ ဒိုင်နမစ် တိုင်းချိန် ဝါရှင်သည် မျဉ်းကွေးတစ်ခု၏ ပုံစံကို အခြားမျဉ်းကွေးတစ်ခုနှင့် ယှဉ်ပြိုင်ရန်အတွက် လွယ်ကူစေရန် ပြောင်းလဲနိုင်သည့် နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ထိုမျဉ်းကွေးများကို တူညီစေခြင်းသည် မှန်ကန်သော လုပ်ဆောင်ချက်ကို မှတ်တမ်းတင်ရန်အတွက် ကွန်ပြူတာအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်၊ အထူးသဖြင့် ထိုမျဉ်းကွေးကို ရှာဖွေချင်သည့်အခါတွင်။
ဒိန်မစ်တাইမ်ဝɔːပင် အလုပ်လုပ်သည့်နည်းကို အရင်းအမြစ်ဖော်ပြရန် နာမီတစ်ခု။ အဲဒါဟာ သင့်ဆိုင်ထဲမှာ တစ်နေ့တည်းလျှင် ဘယ်လောက်လူများ ရောက်မလဲဆိုတာ တွက်ချက်ခြင်းကို အတိုင်းအတာပြုလုပ်ခြင်းနဲ့ ဆင်တူပါတယ်။ ပြီးတော့ ပြီးခဲ့သောနှစ်မှ ဆိုင်ထဲသို့ ရောက်ရှိသော လူများ၏ အရေအတွက်ကို လေ့လာပါ။ ဒါပေမယ့် တစ်နေ့တည်းလျှင် အဲဒီလိုပဲ မဟုတ်ပါဘူး။ နေ့တစ်နေ့တည်းတော့ လူများအရေအတွက် မတူပါဘူး၊ တချို့နေ့များမှာ အလွန်ပြင်းထန်ပြီး မီတွေလုပ်ဆိုင်ရာလူများ အားလုံး ပြေးထွက်နေတဲ့ အခါမျိုး၊ တချို့နေ့များမှာ မိုးရေကျနေတဲ့အခါ အလွန်နည်းပြီး လူငယ်တွေ အနည်းငယ်သာ ရောက်နေတဲ့ အခါမျိုးလည်း ရှိပါတယ်။ ဒေတာများ ပြောင်းလဲလျှင် ရောက်ရှိမည့် လူများကို ရှာဖွေခြင်းမှာ ခက်ခဲလာပါတယ်။
အချိန်ဆိုင်ရာဒေတာတွင်သာ အသုံးပြုသည်မဟုတ်ပါ၊ ဒါပေမယ့် အပြင်ပါ။ ဒီမှာ မည်သည့်မျိုးစုံသော ဒေတာများနှင့် အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ ဒါက အလွန်လွယ်ကူသော အကျိုးအမြတ်ရှိသော အပ်ပဲလ်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ နှစ်ခုလုံးလုံး DNA sequence တွေကို ယှဉ်ပြီး လေ့လာခြင်းကို စဉ်းစားပါ။ ဒါဟာ ဘဝကိုယူထားသော blueprint တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဒိန်မစ်တাইမ်ဝɔːပင် သည် sequence တွေရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကို ယှဉ်နိုင်စေရန် အနည်းငယ်ချိုးဖော်ပြီး ပြောင်းရွှေ့လိုက်ပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်တွေက sequence တွေရဲ့ ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် မတူညီမှုကို သိရှိနိုင်ပြီး ဇီဝဗေဒနှင့် ဆေးပညာတွင် အရေးကြီးတဲ့ အချက်တစ်ခုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါတယ်။
အသံလက္ခဏာရှာဖွေမှုတာတွေဟာ အခြားတစ်ခုပါ။ ကমူပျူတာဟာ လူတစ်ယောက်ပြောတဲ့အသံကို သိရှိဖို့ သူ့ရဲ့ဒေတာဘေ့စ်ထဲမှာရှိတဲ့ အက္ခရာသည် သို့မဟုတ် ဝါကျတွေထဲက တစ်ခုအဖြစ် အမှတ်တမ်းတင်ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် လူတိုင်းဟာ တူညီတဲ့အက္ခရာတွေကို တူညီတဲ့နည်းနဲ့ မှားယွင်းပြီး ထွက်ရောက်ပြီး၊ သို့မဟုတ် နောက်ခံအသံတွေက အသံကို ကြားချိန်တွေအတွက် ခက်ခဲစေနိုင်ပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းမှာ dynamic time warping က အသံဒေတာကို ကိုးကားပြီး ကမူပျူတာဟာ သူ့ရဲ့မှတ်တမ်းနဲ့ ပြောခဲ့တဲ့အကြောင်းကြားမှာ အမှားအန္တရာယ်အဆင့်ကို လွယ်ကူစွာ ရှာဖွေနိုင်စေပါတယ်။ ဒါက voice assistants နဲ့ အခြားအသံလက္ခဏာရှာဖွေမှု စမ်းသပ်များအတွက် အလုပ်ဆောင်မှုကို ပိုမိုတဲ့အဆင့်သို့ တိုးတက်စေပါတယ်။
ခေတ်အလိုက် ပြောင်းလဲမှုတွေရဲ့ အသုံးက ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေကို ကျွန်မတို့ မြင်ပုံကို ပြောင်းလဲနေပါတယ်။ ခန့်မှန်းချက်တွေဟာ အနာဂတ်က ဘာကိုဆိုလိုမှန်း မှန်းဆခြင်းပါ။ ဒီကိစ္စမှာ သင်ဟာ dataodi ကို အသုံးပြုပြီး ဖြစ်ရပ်တွေကို ချဉ်းကပ်မှု အချို့ကို လုပ်ပါတယ်။ [စာမျက်နှာ ၂၇ ပါ ရုပ်ပုံ] ဥပမာ၊ ဆေးရုံကို သင် လည်ပတ်နေရင် (အဲဒါက တော်တော်လေး ကောင်းကောင်းဖြစ်လိမ့်မယ်။) နောက်လမှာ လူနာဘယ်နှစ်ယောက် လာမယ်ဆိုတာ ခန့်မှန်းဖို့လိုလောက်တယ်။ ဒီတော့ အဝတ်လျှော်စက်အရွယ်အစား အရေအတွက်ရှိတဲ့ ထောက်ပံ့ပစ္စည်းတွေ အချိန်မီ ရောက်လာမှာပါ။ သင်ဟာ များလွန်းလို့ မှာလိုက်ရင် တကယ်တမ်းက အချည်းနှီးဖြစ်သွားမှာပါ။ Rua က ဒါထက် ပိုတောင် အန္တရာယ်များတယ်လို့ ရှင်းပြတယ်။ သင်လွတ်သွားရင် သူတို့ ရောင်းချသွားလောက်တယ်။ ခေတ်မီ အချိန်ကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အတိတ်က အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံပြီး အနာဂတ် ကိန်းဂဏန်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်မှာပါ။
DTW သည် 머신လီးန်ချင်းအတွက်ပြုလုပ်ရေးဆိုင်ရာအတွဲထဲမှ သာမန်ပြုစုပြီးသော အကိုင်းအတိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပထမဆုံးအရာသည် ရှင်းလင်းသော အချက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း အချိန်陆续 data အကြောင်းတွင် အရမ်းကြီးစွာအရေးကြီးသည်။ Dynamic Time Warping သည် ဒေတာကို ကိုherent ဖြစ်စေရန်အတွက် အစိတ်အပိုင်းများကို အစဉ်လိုက်ဖြင့် စီစဉ်ပြီး ကွန်ပြူတာများအား ပိုကောင်းမွေ့ပါဝင်စေရန် အကူအညီပေးသည်။ ဒါဟာ များစွာသော ဘယ် domain များမှမဆို ပြင်ဆင်ပေးနိုင်ပြီး health care မှ retail အထိ ဆိုင်ရာဆိုင်ရာ decision များကို ပိုကောင်းစေပါသည်။
EN
AR
DA
NL
FI
FR
DE
HI
IT
JA
KO
NO
PL
PT
RO
RU
ES
SV
TL
ID
SR
UK
VI
HU
TH
TR
FA
AF
MS
GA
HY
BN
KM
LO
LA
NE
MY
KK
UZ
KY
