Artificial Intelligence စနစ်များ

အများအပြားများအတွက်ထားသောစာပိုဒ်တိုများ "အတုထောက်လှမ်းရေး" အတုထောက်လှမ်းရေးကိုအတုခိုးပြီးအမျိုးမျိုးသောသိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်ရုပ်ရှင်နှင့်အစီအစဉ်များ, တင်ပါတယ်, ထ conjures ။ စက်ရုပ်ကျွန်တော်တို့ရဲ့အချိန်အတွက်အဖြစ်မှန်ဖြစ်လာကြပါပြီ, သင်သည်အခြားပြပွဲဖွင့်တစ်ခုချင်းစီကိုအချိန်စက်ရုပ်ထံအပ်နှံ, တဝေးသညျလူသားတို့က၎င်း၏နည်းပညာဆိုင်ရာတိုးတက်မှုအတွက်ချီတက်လျက်ရှိသည်ဘယ်လောက်အံ့ဘွယ်သောအမှု။

အရာများ၏ဂုဏ်သတ္တိများလူ့အတှေးအချေါနဲ့ဆက်စပ်နေကြတယ်, ကွန်ပျူတာလုပ်ငန်းစဉ်တခုဖြစ်ပါတယ် - ။ အတုထောက်လှမ်းရေးများ၏ပြဿနာကယေဘုယျအားဖြင့်လက်ခံထားသောစိတ်ကူးများသည်နှင့်အညီ, လူလုပ်စိတ်ထဲ, ဆိုတဲ့အချက်ကိုဆက်စပ်နေသည် သို့သော်ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးထင်နှင့်အဘယ်သို့ဆိုင်သည်သူ၏စဉ်းစားတွေးခေါ်အတိအကျဘယ်လောက်, သိပ္ပံနေဆဲနားမလည်နိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့်, အတုထောက်လှမ်းရေး၏ဖန်တီးမှုမှသာထိုးထွင်းသိမြင် hunches အပေါ်ယခုအထိအခြေခံပါတယ်။

ဤအတောအတွင်းခေတ်မီသတင်းအချက်အလက်နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးရေးအရှိဆုံးအလားအလာလမ်းညွန်တဦးအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏လျှောက်လွှာ၏ဖန်တီးမှုဖြစ်ခဲ့သည်။ တစ်ခုအတုအာရုံကြောကွန်ရက် (ANN) ကဘာလဲ? ဒီ function တစ်ခုတည်းစနစ်ကသို့ပေါင်းစပ်ဖြစ်ကြောင်းဇီဝအာရုံခံ၏နိယာမအပေါ်အသေးငယ်တဲ့သင်္ချာပုံစံဖြစ်ပါတယ်။

လူလုပ် အာရုံကြောကွန်ရက်များ သူတို့လို့ခေါ်ပါတယ်အဖြစ်သို့မဟုတ်, အတုထောက်လှမ်းရေးစနစ်များကိုမကြာခဏမပြည့်စုံသည့်ဒေတာသို့မဟုတ်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဤသို့တရားမဖွစျနိုငျကွောငျးအလုပ်များကိုအရေအတွက်ကိုအတူပြဿနာများ၏ဖြေရှင်းချက်ကိုရှာဖွေအသုံးပြုကြသည်။

ပထမဦးဆုံးအ ANN 1958 ခုနှစ်တွင်တစ်ဦးစိတ်ပညာရှင်ဖရန့် Rosenblatt ကျေးဇူးတင်ထင်ရှား။ , ဒီစနစ်ကလူ့ဦးနှောက်ကိုအကျင့်ကိုကျင့်ခြင်းနှင့်အမြင်အာရုံ data တွေကိုအသိအမှတ်မပြုဖို့ကြိုးစားမှု၏လုပ်ပါတယ်လုပ်ငန်းစဉ်၏ပုံရိပ်များအပေါ်အခြေခံသည်။ စစ်ဆင်ရေး၏နိယာမလုပ်ငန်းများ၌ယင်းစစ်ခင်းကျင်းသောဒြပ်စင်အကြား INS အဆောက်အဦဆက်သွယ်မှုအပေါ်အခြေခံသည်။ တစ်ခုချင်းစီကိုအာရုံခံဆဲလျမှတံခါးနားမှာအချက်ပြမှုများ၏ကြီးမားသောအရေအတွက်အားလက်ခံ၏။ ဒါဟာအလေးချိန်ကိန်းနှင့်အညီဆန်းစစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့်အခြားအာရုံခံဆဲလျကနေပုဂ္ဂိုလ်ရေး signal ကိုထုတ်ပေးပါတယ်။ အားလုံးအာရုံခံအလွှာအတွက်ဖွဲ့စည်းများနှင့်တစ်ဦးချင်းစီကတခြားနဲ့ချိတ်ဆက်မှုရှိနေကြသည်။ တစ်ခုချင်းစီကို layer သည် input ကို signal ကို process လုပ်တယ်, ပြီးတော့လာမယ့်အလွှာများအတွက်ပြီးသား၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ထုတ်ပေးပါတယ်။ အဆိုပါ INS ၏အဓိကအားသာချက် - Self-သင်ယူမှုများအတွက်စွမ်းရည်။

တစ်ခုတည်းကွန်ပျူတာလည်ပတ်မြန်နှုန်းတွေကိုအသုံးပြုတဲ့အခါသိသိသာသာကျဆင်းသွားအဖြစ်အတုထောက်လှမ်းရေးစနစ်ကအလုပ်မလုပ်ဖို့ကမျိုးစုံ processors ကိုသုံးစွဲဖို့နှစ်လိုဖွယ်ဖြစ်ပါသည်။ ထိုသို့သော INS ဘဏ္ဍာရေးအတွက်, မိန့်ခွန်းပေါင်းစပ်နှင့်အသိအမှတ်ပြုမှုများအတွက်လက်ရေးကိုသုံးခြင်းနှင့်သတင်းအချက်အလက်များ၏အစွမ်းထက်စီးဆင်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်လိုအပ်ကြောင်းလည်းမရှိနေရာတိုင်းမှာ။

လူကြိုက်များယခု neuro-ကျွမ်းကျင်သူစနစ်များကို - အသိပညာ၏ကြီးမားသောဒေတာဘေ့စပေါ်အခြေခံပြီးထားတဲ့အထူးအတုထောက်လှမ်းရေးစနစ်များ, ။ ဒါဟာတာဝန်လိုအပ်မျိုးစုံအချက်အလက်များနှင့်နည်းလမ်းများကိုသိုလှောင်ပါသည်။ အဆိုပါအခြေစိုက်စခန်းကိုလည်းအကဲဖြတ်ရာတွင်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းဒေတာအပေါ်အခြေခံပြီးပြုလုပ်ထားတဲ့ Self-သင်ယူခြင်း algorithm ကိုပါဝင်သည်။

မည်သည့်ကျွမ်းကျင်သူစနစ်၏တစ်ဦးကအလွန်အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုက၎င်း၏အင်တာဖေ့စဖြစ်ပါတယ်။ သူ့ကိုမှကျေးဇူးတင်ပါသည်, ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးစတာတွေ, ယုတ္တိကောက်ချက်ရရှိရန်အသစ်ကဒေတာအခြေစိုက်စခန်းဖြည့်နိုင်ပါတယ် ရရှိခဲ့သည့်အသိပညာလျှောက်ထားခြင်း, စနစ်လူ့စွမ်းရည်များအတွက်အရမ်းရှုပ်ထွေးပြီးဖြစ်ကြောင်းသူတို့အားတာဝန်များကိုအဘို့အညာဘက်ကိုဖြေရှင်းချက်ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။ ကျွမ်းကျင်သူစနစ်များကိုမကြာခဏထိုကဲ့သို့သောအစီအစဉ်များ, စစ်တပ်, ဘူမိဗေဒ, စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း, ကြိုတင်ခန့်မှန်း, ဆေးပညာနှင့်လေ့ကျင့်ရေး၏ဖန်တီးမှုအဖြစ်ဒေသများရှိအသုံးပြုကြသည်။

မကြာသေးမီက၎င်းကို Google Inc ကိုသစ်ကိုအတုထောက်လှမ်းရေးမှရှာဖွေထားသောမေးမြန်းချက်များအပြောင်းအလဲနဲ့များကို 2029 အားဖြင့်ရည်ရွယ်ထားကြောင်းလူသိများဖြစ်လာခဲ့သည်။ နှင့်အညီ, နည်းပညာဆိုင်ရာဒါရိုက်တာအဆိုအရ R.Kurtsveyla အသစ်သောအသိဉာဏ်ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်လူ့စိတ်ခံစားမှုကိုနားလည်ပေးနိုင်ပါလိမ့်မည်။ ကအံ့သြဖွယ်ဖြစ်သည်မဟုတ်လော စက်ရုပ်သေးထင်နိုင်မဟုတျပါ, ဒါပေမယ့်သူကသင်ယူနိုင်ပါတယ်။ လာမည့်ဘာလဲ ..