Artificial Intelligence (AI) කියන්නේ අද වන විට අපිට එදිනෙදා කාර්යයන් වලදී අපි නොදැනුවත්ම භාවිතා කරන්න ලැබෙන නව තාක්ෂණයක්. Smart devices වලින් ආරම්භ උනාම smart furniture මගින් smart house වගේම industry විදියට ගත්තම සෞඛ්‍ය, වෙළඳ , සහ පාරිසරික ආරක්ෂණ වැනි තවත් බොහෝ industry වල භාවිතා වෙන තාක්ෂණයක් තමයි AI.
AI භාවිතා කළ හැකි ක්‍රම කිහිපයක් දැන ගැනීමට පහත වීඩියෝව නරඹන්න…
AI යනු සරලවම මිනිස් හැසිරීම් සහ හැකියාවන් අනුකරණය කරන්න පුළුවන් මෘදුකාංග නිර්මාණය කිරීම. කෘතීම බුද්ධි කියන අර්ථයෙන්ම ඒක පැහැදිලි වෙනවා.මේ තාක්ෂණයේ ප්‍රධානම ආකාර කීපයක් තිබෙනවා.
Machine learning – මෙය බොහෝ විට AI පද්ධතියක් සඳහා පදනම වන අතර දත්ත මඟින් අනාවැකි කීමට සහ නිගමනවලට එළඹීමට පරිගණක ආකෘතියකට අපි “උගන්වන” ආකාරයයි.
Anomaly detection – පද්ධතියක ඇති errors හෝ අසාමාන්‍ය අවස්ථා/හැසිරීම් ස්වයන්ක්‍රියව හඳුනාගැනීමේ හැකියාව
Computer vision – බාහිර ලෝකය සමග දෘශ්‍ය මාධ්‍යයෙන් (visually) එනම් video , images ,cameras වැනි ආකාර වලින් සම්බන්ද වීමට මෘදුකාංගයකට ඇති හැකියාව
Natural language processing – පරිගණකයකට ලිඛිත හෝ කථන භාෂාව තේරුම් ගැනීමේ හැකියාව සහ ඊට සුදුසු ප්‍රතිචාර දැක්වීම.
Conversational AI – සංවාදයකට සහභාගී වීමට මෘදුකාංග “නියෝජිතයෙකුට” ඇති හැකියාව
මේ ආකාර සියල්ලම විස්තරාත්මකව විමසා බලමු .
Machine Learning
Machine Learning තමයි බොහොමයක් AI solutions වල පදනම වෙන්නේ, machine learning කියන්නේ මොකද්ද කියලා උදාහරණයකින්ම පැහැදිලි කරොත්, අද වනවිට කෘෂිකර්මාන්තය බොහෝ ලෙස සාර්ථක වෙලා තියෙනවා, මොකද වගා කටයුතු වලට බලපාන ප්‍රධානම සාධක වන කාලගුණය, පසෙහි තත්වය, සිටුවන පැළ වල තත්ත්වය කලින්ම දැනගැනීමට ඇති හැකියාව නිසා. මෙන්න මේ කලින්ම දැනගැනීම කියන ක්‍රියාවලියට තමයි අපි machine learning යොදාගන්නේ. Sensors යොදාගනිමින් , දත්ත විශ්ලේෂණය වැනි ක්‍රම වලින් තමයි මෙය සාර්ථක වෙන්නේ.
මෙම වීඩියෝව මගින් එය තවත් පැහැදිලි වේවි…
Machine Learning කියන තාක්ෂණය ඇත්තටම ක්‍රියාත්මක වෙන්නේ කොහොමද කියලා කෙටියෙන්ම තේරුම්ගන්නවා නම් යන්ත්‍ර ඉගෙන ගැනීම කියන සිද්ධාන්තයට අනුවයි, මේ යන්ත්‍ර ඉගෙන ගන්නේ දත්ත මගින් , ඒ සඳහා අවශ්‍ය දත්ත ලැබෙන්නේ කොහොමද කියලා බැලුවොත් සෑම මොහොතකම අපි දත්ත නිර්මාණය කරනවා, සමාජ මාධ්‍ය ක්‍රියාකාරකම්, දුරකථනය මගින් ගන්නා ඡායා රූප, වීඩියෝ , පණිවිඩ වගේම අපේ නිවසේ, මෝටර් රථයේ, නගරයේ බොහෝ ස්ථාන වල ඇති sensors මගින් වැනි බොහෝ ආකාර වලින් මිනුම් කල නොහැකි තරම් දත්ත නිර්මාණය වෙනවා. දත්ත විශ්ලේෂකයන් මගින් මේ දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් අනාවැකි පළ කිරීමට හැකි machine learning models පුහුණු කිරීම සිදු කරනවා.මේ දත්ත වල ඇති විවිධාකාර සම්බන්ධතා අනුව මේ models නිර්මාණය කෙරෙනවා.
පහතින් දක්වා තිබෙන උදාහරණය විමසා බලන්න. Mobile App එකක් මගින් මල් වර්ග හඳුනාගැනීම මෙහිදී සිදු වේ.
මීට අදාළ පියවර නම් ,
- විවිධ මල් වර්ග වල දත්ත එක්රැස් කිරීම
- එක්රැස් කරන ලද මල් වර්ග නිසි පරිදි නම් කිරීම/ලේබල් කිරීම
- ලේබල්ගත කරන ලද දත්ත ඇල්ගොරිතමයක් මගින් විශ්ලේෂණය කිරීම මගින් එක් එක් මල් වර්ගයට අදාළ විශේෂතා වල සම්බන්දතාවයන් හඳුනාගැනීම.
- ඇල්ගොරිතමයේ ප්‍රතිඵල ආකෘතියකට ඇතුළත් කිරීම.
- නව මල් වර්ග අයත් වන විශේෂය නිවැරදිව හඳුනාගැනීමට හැකිවීම
මේ තාක්ෂණය අපිට ලබාගත හැකි ආකාරයක් තමයි Azure Machine Learning සේවාව කියන්නේ. Microsoft Azure මගින් අපට අවශ්‍ය Machine Learning Models නිර්මාණයට සහ අවශ්‍ය අනෙකුත් සියලුම අවශ්‍යතා සඳහා cloud-based platform ලබාදෙනවා. මෙහිදී ලබාදෙන විශේෂාංග පහතින් දක්වා තිබෙනවා.
| Feature | Capability |
| Automated machine learning | මෙම විශේෂාංගය මඟින් විශේෂඥයින් නොවන අයට දත්ත වලින් ඵලදායී යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘතියක් ඉක්මනින් නිර්මාණය කිරීමට හැකි වේ |
| Azure Machine Learning designer | Machine Learning solutions කේත රහිතව සංවර්ධනය කිරීමට හැකි graphical interface |
| Data and compute management | වෘත්තීය දත්ත විද්‍යාඥයින්ට භාවිතා කළ හැකි Cloud-based data storage සහ compute resources |
| Pipelines | model training, deployment, සහ management සඳහා අවශ්‍ය pipelines සකසා ගත හැකි වීම |
Anomaly detection
කාලයත් සමග දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම මගින් පද්ධති වල අසාමාන්‍ය හැසිරීම් හඳුනාගත හැකි machine learning මත පදනම් වූ තාක්ෂණයකි, උදාහරණ ලෙස මුදල් හුවමාරු පද්ධති, ස්වයංක්‍රිය නිෂ්පාදන පද්ධති වල අසාමාන්‍ය තත්වයන් හඳුනාගැනීම මෙමගින් සිදු කල හැක.
Microsoft Azure මගින් API එකක් මගින් ඔබට භාවිතා කල හැකි පරිදි මෙම Anomaly Detector සේවාව ලබාදේ.
Computer Vision
Computer Vision models සහ ඒවායේ හැකියාවන් මොනවාද යන්න මීළඟට හඳුනාගනිමු.
| Task | Description |
| Image classification | ඡායා රූප වල ඇති අන්තර්ගතය මගින් ඒවා හඳුනාගැනීමට machine learning model පුහුණු කිරීම මෙහිදී සිදුවේ. |
| Object detection | මෙහිදී ඡායා රූප වල අන්තරගතයේ එක් එක් වස්තුන් වෙන් වශයෙන් හඳුනාගැනීමට machine learning models පුහුණු කොට ඇත.තවද මෙම වස්තුන් රාමුවක් තුල එයට අදාළ ස්ථානයේ පෙන්වනු ලැබේ. |
| Semantic segmentation | මෙය සංකීර්ණ machine learning තාක්ෂණයක් වන අතර මෙහිදී රුප රාමුව තුල අඩංගු වස්තූන් එකිනෙක වෙන් වශයෙන් හඳුනාගනී . උදාහරණයක් ලෙස නිශ්චිත වර්ණ යොදා විවිධ වාහන ඉස්මතු කිරීමට traffic monitoring solution එකකට හැකියාව ලැබේ |
| Image analysis | machine learning models කිහිපයක් එකිනෙක සම්බන්ධ කිරීම මගින් රූප රාමුවක අන්තර්ගතය වඩාත් අර්ථවත් ලෙස විස්තර කිරීමට මෙහිදී හැකියාව ඇත |
| Face detection, analysis, and recognition | මුහුණු හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියාවලිය මගින් එක් එක් පුද්ගලයන් වෙන් වශයෙන් හඳුනාගැනීම මෙන්ම මුහුණේ ලක්ෂණ මගින් ඔවුන්ගේ චිත්තවේගීය තත්වය, වයස වැනි දේ දැනගත හැකිවේ |
| Optical character recognition (OCR) | Optical character recognition (OCR) යනු රූප රාමු වල ඇති text හඳුනාගැනීමට හැකි තාක්ෂණයක් වන අතර මෙහිදී මාර්ග සංඥා හඳුනාගැනීමටද , ස්කෑන් කළ ලියකියවිලි වලින් තොරතුරු උපුටා ගැනීමටද හැකිවේ |
computer vision solutions නිර්මාණය කරගැනීමට Microsoft Azure මගින් සපයන සේවාවන් පහතින් දැක්වේ
| Service | Capabilities |
| Computer Vision | පින්තූර සහ වීඩියෝ විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ විස්තර, ටැග්, වස්තූන් සහ වචන උපුටා ගැනීමට ඔබට මෙම සේවාව භාවිතා කළ හැකිය. |
| Custom Vision | ඔබේම රූප භාවිතා කරමින් අවශ්‍ය පරිදි වර්ගීකරණයට සහ වස්තු හඳුනා ගැනීමේ models පුහුණු කිරීමට මෙම සේවාව භාවිතා කල හැක |
| Face | Face service මඟින් මුහුණු හඳුනා ගැනීම සහ මුහුණු හඳුනා ගැනීමේ විසඳුම් ගොඩනැගීමට ඔබට හැකි වේ. |
| Form Recognizer | මෙම සේවාව මගින් ස්කෑන් කරන ලද ලිපිගොනු වලින් තොරතුරු හඳුනාගැනීමට(extract) හැකිවේ . |
මීළඟ ලිපියෙන් Artificial Intelligence හි තවත් ප්‍රධාන ආකාර කිහිපයක් විස්තරාත්මකව විමසා බලමු!
