Neural Designer 4.2

Neural Designer- လုပ်ငန်းအတွက် Ultimate Machine-Learning Software

ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင် ဒေ သသည် ဘုရင်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းတိုင်းသည် ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများရရှိရန်နှင့် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာကို ထုတ်ပေးပါသည်။ သို့သော်၊ ဤဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အထူးသဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါတွင် တုန်လှုပ်ဖွယ်အလုပ်ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤနေရာတွင် machine-learning software သည် အဆင်ပြေပါသည်။

Neural Designer သည် machine-learning မှရရှိလာသောအကျိုးဆက်များကိုအသုံးချရန်အတွက်ဒေတာအများအပြားကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလိုသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့်ဆော့ဖ်ဝဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် သို့မဟုတ် မည်သည့်နယ်ပယ်တွင်မဆို ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ပါစေ၊ Neural Designer သည် သင့်အား စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ပရောဂျက်များကို လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီနိုင်ပါသည်။

Neural Designer ကို အခြားစက်-သင်ယူခြင်းဆော့ဖ်ဝဲလ်မှ လွဲ၍ ဖြစ်နိုင်ချေ အမြင့်ဆုံးသော ထိရောက်မှုရှိသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် အာရုံစိုက်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အဆင့်မြင့် algorithms များကိုအသုံးပြုကာ၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော interface ကိုပံ့ပိုးပေးကာ၊ CPU parallelization နှင့် GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းဖြင့် မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ကိုပေးဆောင်ကာ ရိုးရှင်းသောအသုံးချမှုရွေးချယ်စရာများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကိုအောင်မြင်စေသည်။

အဆင့်မြင့် Algorithms

Neural Designer ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ သင်၏ဒေတာအတွဲအတွင်း ရှုပ်ထွေးသောဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အတွက် ၎င်း၏အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုနိုင်စွမ်းရှိသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သင်သတိမပြုမိဘဲဖြစ်မည့် သင့်ဒေတာမှ အမည်မသိပုံစံများ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုများကို မှတ်မိနိုင်သည်။

ထို့အပြင်၊ Neural Designer သည် သင့်အား သမိုင်းအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အမှန်တကယ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်စေပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်တစ်ခုတည်းက တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို အခြေခံ၍ အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ပြိုင်ဆိုင်မှုထက် ဆက်နေလိုသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။

အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်

Neural Designer ကိုအသုံးပြုခြင်း၏နောက်ထပ်အားသာချက်တစ်ခုမှာ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အလိုလိုလည်ပတ်ရန်အတွက် လိုအပ်သည့်အဆင့်များအလိုက် သင့်အား လမ်းညွှန်ပေးသည့် ၎င်း၏အသုံးပြုရလွယ်ကူသောအင်တာဖေ့စ်ဖြစ်သည်။ အစပြုသူများပင်လျှင် အရာအားလုံးကို လွယ်ကူအောင်ပြုလုပ်ထားသောကြောင့် R သို့မဟုတ် Python ကဲ့သို့သော စက်သင်ယူခြင်း သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် ပတ်သက်၍ သင့်တွင် ယခင်အတွေ့အကြုံ မလိုအပ်ပါ။

အင်တာဖေ့စ်သည် သင့်အား ဇယားများနှင့် ဇယားများစွာမှတစ်ဆင့် ရလဒ်များကို မြင်ယောင်နားလည်စေပြီး နည်းပညာမဟုတ်သောအသုံးပြုသူများပင် ကျွမ်းကျင်သူများ၏အကူအညီမလိုအပ်ဘဲ ၎င်းတို့ကို အလွယ်တကူအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်စေရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။

မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်

Neural Designer သည် သင့်ဒေတာအတွဲကို အလွန်ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲပေးသောကြောင့် မည်သည့်ပရောဂျက်ကိုမျှ သင့်ကွန်ပြူတာ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ကန့်သတ်မည်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ယနေ့ဈေးကွက်တွင်ရရှိနိုင်သော အခြားစျေးကြီးသောဖြေရှင်းနည်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သောတိကျမှုအဆင့်များကိုဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအချိန်ကိုသိသိသာသာလျှော့ချပေးသည့် CPU parallelization နှင့် GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းကိုအသုံးပြုသည်။

ရိုးရှင်းသော ဖြန့်ကျက်ရွေးချယ်စရာများ

Neural Designer ကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များကို တီထွင်ပြီးသည်နှင့်၊ ၎င်းတို့ကို လက်တွေ့အသုံးချခြင်းသည် PMML (Predictive Model Markup Language) ကဲ့သို့သော စက်မှုလုပ်ငန်းစံဖော်မတ်များအတွက် ပံ့ပိုးပေးမှုကြောင့် ၎င်းတို့ကို အသုံးချခြင်းသည် အလွန်လွယ်ကူပါသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့် သင်သည် R သို့မဟုတ် Python ကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများဖြင့် လုပ်ဆောင်လိုပါက၊ ထိုဘာသာစကားများသို့ မော်ဒယ်များကို တင်ပို့ခြင်းသည်လည်း ခက်ခဲလာပါသည်။

Neural Designer မှပေးသော ဖြေရှင်းချက်-

လုပ်ဆောင်ချက် အသိအမှတ်ပြုခြင်း- အာရုံခံ ဖတ်ရှုမှုအပေါ် အခြေခံ၍ လူ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။

အခိုးခံရခြင်းကို ကာကွယ်ခြင်း- ထွက်ခွာဖွယ်ရှိသည့် ဖောက်သည်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။

ဖောက်သည်ပစ်မှတ်ထားခြင်း- သီးခြားထုတ်ကုန်/ဝန်ဆောင်မှုများကို စိတ်ဝင်စားဖွယ်အကောင်းဆုံး ဖောက်သည်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။

ဆေးဒီဇိုင်း- ဆေးခန်းစမ်းသပ်မှုမစတင်မီ ဆေးဝါးထိရောက်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်း။

Fault Detection- သိသာထင်ရှားသော ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုများ မဖြစ်ပေါ်စေမီ ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေခြင်း။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်း/ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်- ရောဂါများကိုတိကျစွာရှာဖွေခြင်းနှင့် လူနာရလဒ်များကို ခန့်မှန်းခြင်း။

Microarray ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- နမူနာများစွာကို တပြိုင်နက်တည်းတွင် မျိုးဗီဇဖော်ပြမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း- သမိုင်းဆိုင်ရာ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် လက်ရှိအခြေအနေများအပေါ် အခြေခံ၍ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် စနစ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။

Predictive Maintenance- စက်ပစ္စည်းချို့ယွင်းမှု မဖြစ်ပွားမီ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း။

အရည်အသွေးမြှင့်တင်ခြင်း- ချွတ်ယွင်းချက်များကို စောစီးစွာဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ခြင်း။

စွန့်စားအကဲဖြတ်ခြင်း- လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးနှင့်ဆက်စပ်နေသော စွန့်စားရမှုများကို အကဲဖြတ်ခြင်း။

အရောင်းခန့်မှန်းချက်- အရောင်းပမာဏကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းပါ။

အခပေးဗားရှင်းများ-

ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများ (10k အတန်းကျော်)၊ CPU cores အသုံးပြုမှု စသည်တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အပိုဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်သည့် အခပေးဗားရှင်းများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်တွင် ပေးဆောင်ထားပါသည်၊ သင့်လုပ်ငန်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အခမဲ့ဗားရှင်းပေးသည်ထက် ပါဝါပိုမိုလိုအပ်ပါက ဤဗားရှင်းများကို အကြံပြုထားပါသည်။ .

နိဂုံး-

နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့် သင့်လုပ်ငန်းသည် ဒေတာအများအပြားကို ပုံမှန်ထုတ်ပေးပါက၊ Neural designer ကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သော စက်သင်ယူမှုကိရိယာတစ်ခုတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်ပေ။ အလိုလိုသိနိုင်သော အင်တာဖေ့စ်များနှင့် ရိုးရှင်းသော အသုံးချမှုရွေးချယ်စရာများကဲ့သို့ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်္ဂါရပ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ၎င်း၏အဓိက အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့်အတူ - ၎င်းနှင့် အလွန်တူသော အခြားအရာမရှိပါ။