စက်တွေ ဘယ်လို သင်ယူလဲ။ (Machine Learning ရဲ့ အခြေခံ)

လူသားတွေဟာ အတွေ့အကြုံကနေ သင်ယူပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။ ဥပမာ- စက်ဘီး စစီးတုန်းက လဲကျနိုင်ပေမဲ့ အကြိမ်ကြိမ်ကြိုးစားရင်းနဲ့ ကျွမ်းကျင်လာကြပါတယ်။ ဒါဆိုရင် ကွန်ပျူတာတွေ၊ စက်တွေကရော ဘယ်လိုသင်ယူကြတာလဲ။ အဲဒီနေရာမှာ Machine Learning (ML) ဆိုတဲ့ နည်းပညာက အဓိက အခန်းကဏ္ဍကနေ ပါဝင်ပါတယ်။

Machine Learning (ML) ဆိုတာ ဘာလဲ။

Machine Learning (စက်သင်ယူမှု) ဆိုတာ AI ရဲ့ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာစနစ်တွေကို သီးခြား ပရိုဂရမ်ရေးစရာမလိုဘဲ အချက်အလက် (Data) တွေကနေ ကိုယ်တိုင် သင်ယူပြီး တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်အောင် သင်ကြားပေးတဲ့ နည်းပညာပါ။ ပုံမှန်ဆို ကွန်ပျူတာကို ဘာလုပ်ရမယ်ဆိုတာ တစ်ဆင့်ချင်းစီ ပရိုဂရမ်ရေးပေးရပါတယ်။ ML မှာတော့ ကွန်ပျူတာကို Data တွေ အများကြီး ပေးလိုက်ပြီး သူ့ဘာသာသူ အခြေအနေတွေကို ခွဲခြားသိမြင်တတ်ဖို့၊ ပုံစံတွေကို ရှာဖွေတတ်ဖို့ သင်ကြားပေးတာပါ။

ဥပမာ- ခွေးပုံတွေကို ကြောင်ပုံတွေနဲ့ ခွဲခြားစေချင်ရင် ပုံမှန်ဆို ကွန်ပျူတာကို ခွေးရဲ့ လက္ခဏာတွေ၊ ကြောင်ရဲ့ လက္ခဏာတွေကို အတိအကျ သတ်မှတ်ပေးရပါလိမ့်မယ်။ ML မှာတော့ ခွေးပုံပေါင်းများစွာနဲ့ ကြောင်ပုံပေါင်းများစွာကို ကွန်ပျူတာကို ပြပြီး “ဒါက ခွေး၊ ဒါက ကြောင်” လို့ ပြောပြလိုက်ရုံပါပဲ။ ကွန်ပျူတာက အဲဒီပုံတွေကနေ ခွေးနဲ့ကြောင်ကို ခွဲခြားနိုင်တဲ့ အင်္ဂါရပ်တွေကို သူ့ဘာသာသူ သင်ယူသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

Machine Learning ရဲ့ အဓိက သင်ယူမှု ပုံစံများ

ML မှာ အဓိကအားဖြင့် သင်ယူမှုပုံစံ သုံးမျိုးရှိပါတယ်။

1. Supervised Learning (ကြီးကြပ်သင်ယူမှု):
   • ဒီနည်းလမ်းကတော့ အဖြေမှန် (Labelled Data) တွေနဲ့ သင်ကြားပေးတာပါ။ ဥပမာ- ရုပ်ပုံတစ်ပုံစီကို “ဒါက ခွေး”၊ “ဒါက ကြောင်” စသဖြင့် အတိအကျ တပ်ဆင်ထားတဲ့ Data တွေကို အသုံးပြုပြီး သင်ယူတာမျိုးပါ။
   • Model က Data နဲ့ အဖြေမှန်ကြားက ဆက်စပ်မှုကို သင်ယူပြီးနောက်၊ အသစ်ရောက်လာတဲ့ Data (အဖြေမသိသေးတဲ့ ပုံတွေ) ကို မှန်ကန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်အောင် လုပ်ဆောင်ပါတယ်။
   • အသုံးချမှုများ: ပုံရိပ်မှတ်မိခြင်း (Image Recognition)၊ စပမ်းမေးလ် စစ်ထုတ်ခြင်း (Spam Detection)၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်း (Medical Diagnosis) စတာတွေမှာ အသုံးများပါတယ်။
   • ဥပမာ Algorithm: Linear Regression, Logistic Regression, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees စသည်တို့။
2. Unsupervised Learning (ကြီးကြပ်မှုမဲ့ သင်ယူမှု):
   • ဒီနည်းလမ်းမှာတော့ အဖြေမှန်မပါတဲ့ (Unlabelled Data) တွေကို အသုံးပြုပြီး သင်ယူတာပါ။ Model က Data တွေထဲမှာရှိတဲ့ ပုံစံတွေ၊ ဆက်စပ်မှုတွေနဲ့ အုပ်စုဖွဲ့မှုတွေကို သူ့ဘာသာသူ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ပါတယ်။
   • လူသားက ဘာမှ ကြီးကြပ်ပေးစရာမလိုဘဲ Data ထဲက လျှို့ဝှက်ချက်တွေကို ဖော်ထုတ်တာမျိုးပါ။
   • အသုံးချမှုများ: Customer Segmentation (ဖောက်သည်အုပ်စုခွဲခြားခြင်း)၊ Anomaly Detection (ပုံမှန်မဟုတ်တဲ့ အရာတွေကို ရှာဖွေခြင်း)၊ Recommendation Systems (အကြံပြုစနစ်များ) စသည်တို့။
   • ဥပမာ Algorithm: K-Means Clustering, Principal Component Analysis (PCA) စသည်တို့။
3. Reinforcement Learning (အားဖြည့်သင်ယူမှု):
   • ဒီနည်းလမ်းကတော့ စက်ကို စမ်းသပ်မှုနဲ့ အမှား (Trial and Error) ပြုလုပ်ခွင့်ပေးပြီး သင်ယူစေတာပါ။ စက်က ပတ်ဝန်းကျင် (Environment) ထဲမှာ လုပ်ဆောင်ချက် (Action) တွေ လုပ်ဆောင်ပြီး ရလာတဲ့ အကျိုးအပြစ် (Reward/Penalty) တွေပေါ် မူတည်ပြီး ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်ရင် အကောင်းဆုံးဖြစ်မလဲဆိုတာကို သင်ယူပါတယ်။
   • လူသားတွေ ဂိမ်းကစားရင် အမှတ်များများရအောင် ဘယ်လိုကစားရမလဲဆိုတာ သင်ယူသလိုမျိုးပါပဲ။
   • အသုံးချမှုများ: စက်ရုပ်ထိန်းချုပ်မှု (Robotics Control)၊ ဂိမ်းကစားခြင်း (Game Playing)၊ ကိုယ်ပိုင်မောင်းနှင်ယာဉ်များ (Self-driving Cars) စသည်တို့။
   • ဥပမာ Algorithm: Q-Learning, Deep Q Networks (DQN) စသည်တို့။

Machine Learning ဘာကြောင့် အရေးပါလဲ။

ML ဟာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်ဘဝမှာ သိသိသာသာကို ဝင်ရောက်လာနေပါပြီ။

• ကိုယ်နဲ့ကိုက်ညီတဲ့ အကြံပြုချက်များ: YouTube က သင့်ကို ကြည့်ဖူးတဲ့ ဗီဒီယိုတွေအပေါ် မူတည်ပြီး နောက်ထပ် ဘာကြည့်သင့်လဲဆိုတာ အကြံပြုတာ။
• တိကျတဲ့ ခန့်မှန်းချက်များ: ရာသီဥတု ခန့်မှန်းရာမှာ၊ စတော့ဈေးကွက် ခန့်မှန်းရာမှာ၊ ဒါမှမဟုတ် ရောဂါပျံ့နှံ့မှုကို ခန့်မှန်းရာမှာ ML ကို အသုံးပြုပါတယ်။
• စကားပြောဆိုမှု နားလည်ခြင်း: Google Assistant, Siri တို့လို Voice Assistant တွေက ကျွန်တော်တို့ ပြောတဲ့စကားကို နားလည်ပြီး ပြန်ဖြေနိုင်တာဟာ ML ကြောင့်ပါပဲ။
• မျက်နှာမှတ်မိခြင်း: စမတ်ဖုန်းရဲ့ Face Unlock စနစ် ဒါမှမဟုတ် ကင်မရာတွေကနေ လူတစ်ဦးရဲ့ မျက်နှာကို မှတ်မိတာလည်း ML ရဲ့ စွမ်းဆောင်ချက်တွေပါ။

နိဂုံးချုပ်အနေနဲ့

Machine Learning ဟာ Data တွေကနေ စက်တွေကို သင်ယူစေခြင်းအားဖြင့် ရှုပ်ထွေးတဲ့ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းနိုင်စေပြီး လူသားတွေအတွက် အကျိုးပြုနိုင်တဲ့ နည်းပညာတွေ ဖန်တီးပေးပါတယ်။ ML ကို နားလည်ခြင်းအားဖြင့် ကျွန်တော်တို့ပတ်ဝန်းကျင်က AI နည်းပညာတွေ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲဆိုတာကို ပိုပြီး သိရှိနားလည်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။