မိုဘိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် စက်သင်ယူခြင်း- အမြင်များနှင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချခြင်း။

မင်္ဂလာနံနက်ခင်းပါ ဟာဘ!

ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုတင်အသိပေးချက်ပါ ဆောင်းပါး၏ခေါင်းစဉ်တွင် ထည့်စရာအကြောင်းမရှိပါ - ထို့ကြောင့် လူတိုင်းကို ကြောင်သို့ ချက်ချင်းဖိတ်ခေါ်ပါသည်။ ဖတ်ပြီး မှတ်ချက်ပေးပါ။

မိုဘိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ယနေ့လုပ်ဆောင်ပေးနေသည့် တော်လှန်ပြောင်းလဲမှုများမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိမည်ဖြစ်သည်။ စက်များတွင် စက်သင်ယူခြင်း။. အဓိကအချက်မှာ ဤနည်းပညာသည် မည်သည့်မိုဘိုင်းအပလီကေးရှင်းကိုမဆို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်၊ ပြောရရင်၊ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအတွက် အဆင်ပြေမှုအဆင့်အသစ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ အတိကျဆုံးအကြံပြုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်၊ အစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်များကို တက်ကြွစွာသုံးနိုင်စေမည့် အချက်ဖြစ်သည်။ ဘူမိတည်နေရာအပေါ်အခြေခံသည်။သို့မဟုတ် ချက်ချင်း သိရှိနိုင်သည်။ အပင်ရောဂါများ.

မိုဘိုင်းစက်သင်ယူမှု၏ လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ရှေးရိုးစက်သင်ယူမှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည့် ဘုံပြဿနာများစွာအတွက် တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ တကယ်တော့ အရာအားလုံးက သိသာထင်ရှားပါတယ်။ အနာဂတ်တွင်၊ မိုဘိုင်းအပလီကေးရှင်းများသည် ဒေတာကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် latency ကိုထပ်မံလျှော့ချရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သင် သိချင်နေပြီဖြစ်ပေမည်။ AI စနစ်သုံး မိုဘိုင်းအက်ပ်များတိမ်ထဲတွင် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ကောက်ချက်မချနိုင်ပါ။ ပထမဦးစွာ၊ cloud နည်းပညာများသည် Central node များပေါ်တွင်မူတည်သည် (ကျယ်ဝန်းသောဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့် ကြီးမားသောကွန်ပြူတာစွမ်းအားနှစ်ခုလုံးပါရှိသော ဒေတာစင်တာကြီးကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ)။ ဤဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုနည်းလမ်းသည် စက်သင်ယူမှုဖြင့် မောင်းနှင်သည့် ချောမွေ့သောမိုဘိုင်းအတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန် လုံလောက်သော လုပ်ငန်းစဉ်အမြန်နှုန်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်း၍မရပါ။ ဒေတာကို ဗဟိုမှ လုပ်ဆောင်ပြီး စက်များသို့ ပြန်ပို့ရပါမည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အချိန်၊ ငွေလိုအပ်ပြီး ဒေတာကိုယ်တိုင်၏ လျှို့ဝှက်ရေးကို အာမမခံနိုင်ပါ။

ထို့ကြောင့်၊ မိုဘိုင်းလ်စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်စိရှေ့မှောက်တွင် စက်သင်ယူမှုတော်လှန်ရေးသည် မိုဘိုင်းဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူအဖြစ် သင့်အတွက် အဘယ်ကြောင့် စိတ်ဝင်စားသင့်သည်ကို အနီးကပ်လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

Latency ကိုလျှော့ချပါ။

၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များ မည်မျှကောင်းမွန်သည် သို့မဟုတ် အမှတ်တံဆိပ်သည် မည်မျှနာမည်ကြီးသည်ဖြစ်စေ ပရိုဂရမ်တစ်ခုအတွက် အနက်ရောင်အမှတ်အသားတစ်ခု ဖြစ်နိုင်ကြောင်း မိုဘိုင်းအက်ပ်တီထွင်သူများက သိကြသည်။ အရင်တုန်းက Android Device တွေမှာ ရှိခဲ့တယ်။ ဗီဒီယိုအပလီကေးရှင်းများစွာတွင် ပြင်းထန်သောနောက်ကျကျန်ခြင်း။အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဗီဒီယိုနှင့် အသံကို မကြာခဏ တစ်ပြိုင်တည်းကြည့်ခြင်း ပျက်သွားသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ အလားတူ၊ ကြာမြင့်ချိန်မြင့်သော ဆိုရှယ်မီဒီယာဖောက်သည်တစ်ဦးသည် ဆက်သွယ်ရေးအသုံးပြုသူကို အမှန်တကယ်နှိပ်စက်ညှဉ်းပန်းမှုဖြစ်စေနိုင်သည်။

ဤကဲ့သို့သော latency ပြဿနာများကြောင့် စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ပို၍အရေးကြီးလာသည်။ လူမှုကွန်ရက်များအတွက် ရုပ်ပုံစစ်ထုတ်မှုများ မည်သို့အလုပ်လုပ်ပုံ သို့မဟုတ် နေရာဒေသအလိုက် စားသောက်ဆိုင် အကြံပြုချက်များကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ထိုသို့သောအပလီကေးရှင်းများတွင်၊ အမြင့်ဆုံးအဆင့်တွင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် latency အနည်းဆုံးဖြစ်ရပါမည်။

အထက်တွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ cloud processing သည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် နှေးကွေးနိုင်ပြီး developer သည် မိုဘိုင်းအက်ပ်၏ machine learning စွမ်းရည်ကို ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် latency ကို သုညနှင့်နီးစပ်စေလိုပါသည်။ စက်များပေါ်ရှိ စက်သင်ယူမှုတွင် latency ကို သုညနီးပါးအထိ လျှော့ချပေးနိုင်သည့် ဒေတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ဖွင့်ပေးသည်။

စမတ်ဖုန်းထုတ်လုပ်သူများနှင့် နည်းပညာဈေးကွက်ကြီးများသည် ယင်းကို တဖြည်းဖြည်း စတင်သဘောပေါက်လာကြသည်။ အချိန်အတော်ကြာအောင် Apple သည် ဤစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဦးဆောင်သူအဖြစ် ဆက်လက်ရပ်တည်ခဲ့သည်။ အဆင့်မြင့် ချစ်ပ်များ ပိုများလာသည်။ စမတ်ဖုန်းများအတွက် Bionic စနစ်သည် စက်ပေါ်ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို တိုက်ရိုက်မောင်းနှင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးသည့် Neural Engine ကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးသော၊ မယုံကြည်နိုင်လောက်အောင်မြန်နှုန်းများ.

Apple သည် မိုဘိုင်းလ်အက်ပ်များအတွက် ၎င်း၏စက်သင်ယူမှုပလပ်ဖောင်း Core ML ကို အဆင့်ဆင့် ဆက်လက်ဖော်ဆောင်လျက်ရှိသည်။ စာကြည့်တိုက်တွင် TensorFlow Lite GPU များအတွက် ထပ်လောင်းပံ့ပိုးမှု၊ Google သည် ၎င်း၏စက်သင်ယူမှုပလပ်ဖောင်း ML Kit တွင် ကြိုတင်ထည့်သွင်းထားသည့် အင်္ဂါရပ်များကို ဆက်လက်ထည့်သွင်းထားသည်။ ဤနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်သည် ဒေတာများကို အလင်းအမြန်နှုန်းဖြင့် စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ရန်၊ နှောင့်နှေးမှုများကို ဖယ်ရှားရန်နှင့် အမှားအယွင်းအရေအတွက်ကို လျှော့ချနိုင်စေမည့် အပလီကေးရှင်းများကို တီထွင်နိုင်ပါသည်။

တိကျမှုနှင့် ချောမွေ့မှုမရှိသော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများ ပေါင်းစပ်မှုသည် မိုဘိုင်းအက်ပ်ဆော့ဖ်ဝဲရေးဆွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏အက်ပ်များသို့ စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်များကို မိတ်ဆက်သည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အဓိကမက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို အာမခံရန် လိုအပ်ပါသည်။ စက်များဆီသို့ machine learning ကိုယူပါ။.

လုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးတို့ကို မြှင့်တင်ထားသည်။

အလွန်အကျွံမပြောနိုင်သော edge computing ၏နောက်ထပ်အကျိုးကျေးဇူးမှာ သုံးစွဲသူလုံခြုံရေးနှင့် privacy ကိုမည်မျှတိုးတက်စေသနည်း။ အပလီကေးရှင်းရှိ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးလုံခြုံမှုကို အာမခံခြင်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် GDPR (အထွေထွေဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်း) ကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ကြောင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ မိုဘိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်ကို သံသယဖြစ်စေမည့် ဥရောပဥပဒေအသစ်များ၊ .

ဒေတာများကို ရေစီးကြောင်းပေါ် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် cloud သို့ ပေးပို့ရန်မလိုအပ်သောကြောင့်၊ ဆိုက်ဘာရာဇ၀တ်ကောင်များသည် လွှဲပြောင်းမှုအဆင့်အတွင်း ဖန်တီးထားသည့် အားနည်းချက်များကို အသုံးချနိုင်မှုနည်းပါးပါသည်။ ထို့ကြောင့် အချက်အလက်များ၏ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ၎င်းသည် မိုဘိုင်းအက်ပ်ဆော့ဖ်ဝဲရေးဆွဲသူများအတွက် GDPR ဒေတာလုံခြုံရေးစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

စက်ပစ္စည်းများတွင် စက်သင်ယူခြင်းသည် blockchain ကဲ့သို့ပင် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချခြင်းကိုလည်း လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ ဟက်ကာများသည် ဗဟိုဆာဗာပေါ်တွင် တူညီသောတိုက်ခိုက်မှုကို လုပ်ဆောင်ခြင်းထက် ချိတ်ဆက်ထားသော လျှို့ဝှက်စက်ပစ္စည်းများ၏ ကွန်ရက်တစ်ခုပေါ်တွင် DDoS တိုက်ခိုက်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် ပို၍ခက်ခဲသည်။ ဤနည်းပညာသည် မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များနှင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါတွင်လည်း အသုံးဝင်ပြီး ဥပဒေနှင့်အညီ လိုက်နာမှုကို စောင့်ကြည့်ရန်အတွက်လည်း အသုံးဝင်ပါသည်။

Apple မှ အထက်ဖော်ပြပါ စမတ်ဖုန်း ချစ်ပ်များသည် သုံးစွဲသူများ၏ လုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးတို့ကို မြှင့်တင်ပေးသည် - ဥပမာအားဖြင့် ၎င်းတို့သည် Face ID အတွက် အခြေခံအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤ iPhone အင်္ဂါရပ်ကို အသုံးပြုသူ၏မျက်နှာ၏ မတူညီသောကိုယ်စားပြုမှုအားလုံးမှ ဒေတာများကို စုဆောင်းသည့် စက်ပစ္စည်းများတွင် တပ်ဆင်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်မှ စွမ်းအားဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည်။ ထို့ကြောင့် နည်းပညာသည် အလွန်တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဖော်ထုတ်ရေးနည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။

ဤနှင့် အသစ်သော AI-ဖွင့်ထားသော ဟာ့ဒ်ဝဲများသည် ပိုမိုဘေးကင်းသော သုံးစွဲသူ-စမတ်ဖုန်း အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများအတွက် လမ်းခင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။ အမှန်မှာ၊ developer များသည် သုံးစွဲသူဒေတာကို ကာကွယ်ရန် နောက်ထပ် ကုဒ်ကုဒ်အလွှာတစ်ခု ရရှိပါသည်။

အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုမလိုအပ်ပါ။

Latency ပြဿနာကို ဘေးဖယ်ထားပြီး၊ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ကောက်ချက်ဆွဲရန်အတွက် cloud သို့ ဒေတာပေးပို့ခြင်းသည် ကောင်းမွန်သော အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှု လိုအပ်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးပြီးနိုင်ငံများတွင် မကြာခဏဆိုသလို အင်တာနက်နှင့်ပတ်သက်၍ တိုင်ကြားရန်မလိုအပ်ပါ။ ဒါပေမယ့် ဆက်သွယ်မှု ပိုဆိုးတဲ့ နေရာတွေမှာ ဘာလုပ်ရမလဲ။ စက်များပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုကို အကောင်အထည်ဖော်သောအခါ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဖုန်းများပေါ်တွင် ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် နေထိုင်ကြသည်။ ထို့ကြောင့် developer သည် ချိတ်ဆက်မှုအရည်အသွေးကို မခွဲခြားဘဲ မည်သည့်စက်ပစ္စည်းနှင့် မည်သည့်နေရာတွင်မဆို နည်းပညာကို အသုံးချနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဤချဉ်းကပ်မှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ML စွမ်းရည်များကို ဒီမိုကရေစီ ဖော်ဆောင်ခြင်း။.

ကျန်းမာခြင်း developer များသည် အရေးကြီးသော လက္ခဏာများကို စစ်ဆေးသည့် ကိရိယာများ ဖန်တီးနိုင်သည် သို့မဟုတ် အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုမရှိဘဲ စက်ရုပ်ခွဲစိတ်မှုကိုပင် ပံ့ပိုးပေးနိုင်သောကြောင့် စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းမှ အထူးအကျိုးရှိနိုင်သည့် လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးဥမင်လိုဏ်ခေါင်းတစ်ခုအတွင်း၌ အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုမရှိဘဲ ဟောပြောပွဲပစ္စည်းများကို ရယူလိုသော ကျောင်းသားများအတွက်လည်း အသုံးဝင်မည်ဖြစ်သည်။

အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ စက်ပစ္စည်းများတွင် စက်သင်ယူခြင်း သည် developer များအား ၎င်းတို့၏ အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုအခြေအနေ မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သုံးစွဲသူများအတွက် အကျိုးရှိစေမည့် ကိရိယာများဖန်တီးရန် ဆော့ဖ်ဝဲများကို ဖန်တီးပေးမည်ဖြစ်သည်။ စမတ်ဖုန်းအသစ်များ၏ ပါဝါသည် အနည်းဆုံး လက်ရှိဖုန်းများကဲ့သို့ အားကောင်းမည်ဟု ယူဆပါက အသုံးပြုသူများသည် အက်ပ်ပလီကေးရှင်းအော့ဖ်လိုင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ နှောင့်နှေးမှုများနှင့် ပြဿနာများကို မေ့သွားမည်ဖြစ်သည်။

သင့်လုပ်ငန်းအတွက် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချခြင်း။

ဖြေရှင်းချက်များစွာကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် ပြင်ပကန်ထရိုက်တာများကို ပေးဆောင်ရန် မလိုအပ်ဘဲ စက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းမှလည်း သင့်အား ချမ်းသာကြွယ်ဝစေပါသည်။ အထက်တွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ များစွာသောအခြေအနေများတွင် သင်သည် cloud နှင့်အင်တာနက်နှစ်ခုလုံးမပါဘဲလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

GPU နှင့် AI သီးသန့် cloud ဝန်ဆောင်မှုများသည် ဝယ်ယူနိုင်သည့် ဈေးအကြီးဆုံး ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။ သင့်စက်ပေါ်တွင် မော်ဒယ်များကို သင်အသုံးပြုသောအခါတွင်၊ ယနေ့ခေတ်တွင် အဆင့်မြင့်စမတ်ဖုန်းများ ပိုမိုတပ်ဆင်လာသောကြောင့် ဤအစုအဝေးများအားလုံးအတွက် သင်ပေးချေရန် မလိုအပ်ပါ။ neuromorphic ပရိုဆက်ဆာ (NPU).

device နှင့် cloud အကြားတွင် ကြီးမားသော data processing ၏ အိပ်မက်ဆိုးများကို ရှောင်ရှားခြင်းဖြင့် သင်သည် အလွန်တရာ သိမ်းဆည်းနိုင်သည် ။ ထို့ကြောင့်၊ စက်များပေါ်တွင် machine learning solutions များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် အလွန်အကျိုးဖြစ်ထွန်းသည်။ ထို့အပြင်၊ သင့်အပလီကေးရှင်း၏ bandwidth လိုအပ်ချက်များ သိသိသာသာ လျော့ကျသွားသည့်အတွက်ကြောင့် သင်သည် ငွေကုန်သက်သာပါသည်။

အင်ဂျင်နီယာများကိုယ်တိုင်ကလည်း cloud အခြေခံအဆောက်အအုံကို စုဆောင်းထိန်းသိမ်းရန် မလိုအပ်သောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် များစွာ သက်သာစေပါသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနဲ့ သေးငယ်တဲ့အသင်းတွေနဲ့ ပိုပြီးအောင်မြင်ဖို့ ဖြစ်နိုင်တယ်။ ထို့ကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအဖွဲ့များတွင် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် ရေးဆွဲခြင်းသည် ပိုမိုထိရောက်ပါသည်။

ကောက်ချက်

သံသယမရှိပါ၊ 2010 ခုနှစ်များအတွင်း cloud သည် အမှန်တကယ်အကျိုးရှိပြီး ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကို ရိုးရှင်းစေသည်။ သို့သော် မြင့်မားသောနည်းပညာသည် အဆမတန်တိုးတက်နေပြီး စက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် စက်သင်ယူခြင်းများသည် မကြာမီတွင် မိုဘိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနယ်ပယ်တွင်သာမက Internet of Things တွင်ပါ စံနှုန်းတစ်ခုဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။

latency လျှော့ချခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုံခြုံရေး၊ အော့ဖ်လိုင်းလုပ်ဆောင်နိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ် အလုံးစုံသက်သာခြင်းတို့ကြောင့် မိုဘိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အကြီးမားဆုံးကစားသမားများသည် နည်းပညာကို ကြီးကြီးမားမား လောင်းကြေးထပ်နေကြသည်မှာ အံ့သြစရာမဟုတ်ပါ။ မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်း developer များသည် ခေတ်နှင့်အမီလိုက်နိုင်ရန် ၎င်းကို အနီးကပ်ကြည့်ရှုသင့်သည်။

source: www.habr.com