ភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងជាមួយយើង

ក្លែងបន្លំ

បច្ចេកវិទ្យាការពិពណ៌នារូបភាពស៊ីជម្រៅសម្រាប់កម្មវិធីអាជីវកម្ម

បោះពុម្ភ

on

បច្ចេកវិទ្យាការពិពណ៌នារូបភាពស៊ីជម្រៅសម្រាប់កម្មវិធីអាជីវកម្ម
ឧទាហរណ៍៖ © IoT សម្រាប់ទាំងអស់គ្នា

បច្ចេកវិទ្យាអនុវត្តចំពោះការផ្លាស់ប្តូរលំដាប់ភីកសែលដែលបង្ហាញលើរូបភាពទៅជាពាក្យដោយប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនដូចកាលពី ៥ ឬច្រើនជាងនេះទេ។ ដំណើរការល្អប្រសើរភាពត្រឹមត្រូវនិងភាពជឿជាក់ធ្វើឱ្យការពិពណ៌នារូបភាពមានភាពរលូននិងមានប្រសិទ្ធិភាពអាចធ្វើទៅបាននៅក្នុងវិស័យផ្សេងៗគ្នា-ពីប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមរហូតដល់ពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិច។ ការបង្កើតស្លាកដោយស្វ័យប្រវត្តិត្រូវនឹងរូបថតដែលបានទាញយក។ បច្ចេកវិទ្យានេះអាចជួយមនុស្សពិការភ្នែកឱ្យរកឃើញពិភពលោកជុំវិញពួកគេ។

អត្ថបទនេះគ្របដណ្តប់លើករណីប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាការដាក់ចំណងជើងរូបភាពរចនាសម្ព័នមូលដ្ឋានគុណសម្បត្តិនិងគុណវិបត្តិ ដូចគ្នានេះផងដែរយើងដាក់ពង្រាយគំរូដែលមានសមត្ថភាពបង្កើតការពិពណ៌នាប្រកបដោយអត្ថន័យអំពីអ្វីដែលត្រូវបានបង្ហាញនៅលើរូបភាពបញ្ចូល។

ក្នុងនាមជាគោលដៅភាសាចក្ខុវិស័យការដាក់ចំណងជើងរូបភាពអាចត្រូវបានដោះស្រាយដោយជំនួយពីចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រនិងអិនអិល។ ផ្នែកអេអាយអាយនៅលើក្តារស៊ីអិនអិន (បណ្តាញសរសៃប្រសាទបង្រួបបង្រួម) និងអរអិនអិន (បណ្តាញសរសៃប្រសាទកើតឡើងវិញ) ឬគំរូណាមួយដែលអាចអនុវត្តបានដើម្បីទៅដល់គោលដៅ។

មុននឹងឈានទៅរកពត៌មានលំអិតបច្ចេកទេសចូរយើងស្វែងយល់ថាតើការដាក់ចំណងជើងរូបភាពស្ថិតនៅត្រង់ណា។

ការដាក់ស្លាករូបភាពនិងការពិពណ៌នាដោយប្រើអេអាយអាយប្រើករណី

លោកបានមានប្រសាសន៍ថា“ ការដាក់ចំណងជើងរូបភាពគឺជាសមត្ថភាពចក្ខុវិស័យដ៏សំខាន់មួយរបស់កុំព្យូទ័រដែលអាចបើកដំណើរការសេវាកម្មបានយ៉ាងទូលំទូលាយ” Xuedong Huangដែលជាអ្នកបច្ចេកទេស Microsoft និងជា CTO នៃសេវាកម្មយល់ដឹង Azure AI នៅទីក្រុង Redmond រដ្ឋវ៉ាស៊ីនតោន។

គាត់មានចំនុចមួយព្រោះមានវិសាលភាពធំទូលាយរួចទៅហើយនៃបច្ចេកវិទ្យាសម្រាប់ការដាក់ចំណងជើងរូបភាពដូចជា៖ ការដាក់ស្លាករូបភាពសម្រាប់ពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិចសេវាកម្មចែករំលែករូបថតនិងកាតាឡុកតាមអ៊ីនធឺណិត។

ក្នុងករណីនេះការបង្កើតស្លាកដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរូបថតកំពុងត្រូវបានអនុវត្ត។ ឧទាហរណ៍វាអាចជួយសម្រួលដល់ជីវិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់នៅពេលពួកគេបញ្ចូលរូបភាពទៅក្នុងកាតាឡុកតាមអ៊ីនធឺណិត។ ក្នុងករណី​នេះ, អេអាយទទួលស្គាល់រូបភាព និងបង្កើតគុណលក្ខណៈ - ទាំងនេះអាចជាហត្ថលេខាឈ្មោះប្រភេទឬការពិពណ៌នា។ បច្ចេកវិទ្យានេះក៏អាចកំណត់ប្រភេទវត្ថុសម្ភារៈពណ៌លំនាំនិងភាពសមស្របនៃសំលៀកបំពាក់សម្រាប់ហាងលក់តាមអ៊ីនធឺណិត។

ក្នុងពេលជាមួយគ្នាការដាក់ចំណងជើងរូបភាពអាចត្រូវបានអនុវត្តដោយសេវាកម្មចែករំលែករូបថតឬកាតាឡុកតាមអ៊ីនធឺណិតណាមួយដើម្បីបង្កើតការពិពណ៌នាដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃរូបភាពសម្រាប់ SEO ឬគោលបំណងប្រភេទ។ លើសពីនេះចំណងជើងអាចអនុញ្ញាតឱ្យពិនិត្យមើលថាតើរូបភាពសមស្របនឹងច្បាប់របស់វេទិកាដែលវានឹងត្រូវបោះពុម្ពផ្សាយ។ នៅទីនេះវាដើរតួជាជម្រើសមួយក្នុងការចាត់ថ្នាក់ CNN និងជួយបង្កើនចរាចរនិងប្រាក់ចំណូល។

ចំណាំ: ការបង្កើតការពិពណ៌នាសម្រាប់វីដេអូគឺជាកិច្ចការស្មុគស្មាញជាង។ យ៉ាងណាក៏ដោយស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ននៃបច្ចេកវិទ្យាធ្វើឱ្យវាអាចធ្វើទៅបាន។

ចំណារពន្យល់រូបភាពស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់មនុស្សខ្វាក់

ដើម្បីបង្កើតដំណោះស្រាយបែបនេះយើងត្រូវបំលែងរូបភាពទៅជាអត្ថបទហើយបន្ទាប់មកសំលេង។ ទាំងនេះគឺជាកម្មវិធីល្បី ៗ ពីរនៃបច្ចេកវិទ្យាស៊ីផិនលីង។

កម្មវិធីមួយដែលគេហៅថា មើលអាយអេ បង្កើតឡើងដោយ Microsoft អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដែលមានបញ្ហាភ្នែកមើលឃើញពិភពលោកជុំវិញខ្លួនដោយប្រើស្មាតហ្វូន។ កម្មវិធីនេះអាចអានអត្ថបទនៅពេលដែលកាមេរ៉ាត្រូវបានចង្អុលទៅវាហើយផ្តល់សំលេង។ វាអាចស្គាល់ទាំងអត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនិងសរសេរដោយដៃព្រមទាំងកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុនិងមនុស្ស។

ក្រុមហ៊ុន google ក៏បានណែនាំឧបករណ៍មួយដែលអាចបង្កើតការពិពណ៌នាអត្ថបទសម្រាប់រូបភាពអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សពិការភ្នែកឬអ្នកដែលមានបញ្ហាភ្នែកអាចយល់ពីបរិបទនៃរូបភាពឬក្រាហ្វិច។ ឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីននេះមានស្រទាប់ជាច្រើន។ ម៉ូឌែលទីមួយស្គាល់អក្សរនិងលេខសរសេរដោយដៃនៅក្នុងរូបភាព។ បន្ទាប់មកគំរូមួយទៀតស្គាល់វត្ថុសាមញ្ញ ៗ នៃពិភពលោកជុំវិញដូចជារថយន្តដើមឈើសត្វ។ ល។ និងស្រទាប់ទីបីគឺជាគំរូកម្រិតខ្ពស់ដែលមានសមត្ថភាពស្វែងរកគំនិតសំខាន់នៅក្នុងការពិពណ៌នាអត្ថបទពេញលេញ។

ការបញ្ចូលរូបភាពអេអាយអាយសម្រាប់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម

ចំណងជើងរូបភាពបង្កើតឡើងដោយមានជំនួយពីឧបករណ៍ដែលមានមូលដ្ឋានលើអេអាយអាយអាចរកបានរួចហើយសម្រាប់ហ្វេសប៊ុកនិង Instagram ។ លើសពីនេះម៉ូឌែលនេះកាន់តែឆ្លាតគ្រប់ពេលរៀនស្គាល់វត្ថុសកម្មភាពនិងលំនាំថ្មីៗ។

ហ្វេសប៊ុកបានបង្កើតប្រព័ន្ធមួយដែលមានសមត្ថភាពបង្កើតការពិពណ៌នាអត្ថបទជំនួសជិតប្រាំឆ្នាំមុន សព្វថ្ងៃនេះវាកាន់តែមានភាពត្រឹមត្រូវ។ ពីមុនវាបានពិពណ៌នារូបភាពដោយប្រើពាក្យទូទៅប៉ុន្តែឥឡូវនេះប្រព័ន្ធនេះអាចបង្កើតការពិពណ៌នាលំអិត។

ការកំណត់អត្តសញ្ញាណនិមិត្តសញ្ញាជាមួយអេអាយ

បច្ចេកវិទ្យាដាក់ចំណងជើងរូបភាពកំពុងត្រូវបានដាក់ពង្រាយជាមួយបច្ចេកវិទ្យា AI ផ្សេងទៀតផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ឌីផូឡូហ្គោគឺជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលផ្អែកលើអេសអេសអេសអេសអេស។ ហើយវាអាចស្គាល់និមិត្តសញ្ញា។ ឈ្មោះស្លាកយីហោដែលបានកំណត់អត្តសញ្ញាណលេចឡើងជាចំណងជើងនៅលើរូបភាព។ នេះ ការស្រាវជ្រាវ នៅលើគំរូសំយោគនិមិត្តសញ្ញាដែលមានមូលដ្ឋាននៅ GAN អាចនាំមកនូវពន្លឺដល់របៀបដែល GAN ដំណើរការ។

ស្រាវជ្រាវគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅសម្រាប់ការដាក់ចំណងជើងរូបភាព

យើងបានអនុវត្តគំរូដែលបង្កើតការពិពណ៌នាអត្ថបទដែលមានអត្ថន័យសម្រាប់រូបភាពដោយចងចាំករណីប្រើប្រាស់ដែលអាចធ្វើទៅបាន។ ឧទាហរណ៍ចំណងជើងអាចពិពណ៌នាអំពីសកម្មភាពនិងវត្ថុដែលជាវត្ថុសំខាន់នៅលើរូបភាពនីមួយៗ។ សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលយើងបានប្រើសំណុំទិន្នន័យ Microsoft COCO 2014 ។

សំណុំទិន្នន័យកូកូគឺជាការរកឃើញវត្ថុខ្នាតធំការបែងចែកនិងសំណុំទិន្នន័យចំណងជើង។ វាផ្ទុកនូវវត្ថុផ្សេងៗគ្នាប្រហែល ១,៥ លានដែលបែងចែកជា ៨០ ប្រភេទ។ រូបភាពនិមួយៗមានចំណារពន្យល់ចំនួនប្រាំដែលបង្កើតដោយមនុស្ស។

យើងបានអនុវត្ត ការបណ្តុះបណ្តាលសុពលភាពនិងការបែងចែកការធ្វើតេស្តរបស់ Andrej Karpathy សម្រាប់ការបែងចែកសំណុំទិន្នន័យដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលសុពលភាពនិងផ្នែកសាកល្បង។ ដូចគ្នានេះផងដែរយើងត្រូវការម៉ាទ្រីសដូចជា BLEU, ROUGE, METEOR, CIDEr, SPICE ដើម្បីវាយតម្លៃលទ្ធផល។

ការប្រៀបធៀបម៉ូឌែលអិលស៊ីសម្រាប់ការពិពណ៌នារូបភាព

ជាធម្មតាស្ថាបត្យកម្មមូលដ្ឋានសម្រាប់ការពិពណ៌នារូបភាពអ៊ិនកូដការបញ្ចូលទៅក្នុងទំរង់ថេរហើយឌិកូដវាតាមពាក្យមួយទៅពាក្យមួយ។

អ៊ិនកូដឌ័រអ៊ិនកូដឌ័របញ្ចូលរូបភាពដែលមានបណ្តាញពណ៌បីទៅជាព្រីនតូចមួយដែលមានឆានែល“ បានដឹង” ។ រូបភាពដែលបានអ៊ិនកូដតូចជាងនេះគឺជាការសង្ខេបតំណាងឱ្យអ្វីដែលមានប្រយោជន៍នៅក្នុងរូបភាពដើម។ សម្រាប់ការអ៊ិនកូដស្ថាបត្យកម្ម CNN ណាមួយអាចត្រូវបានអនុវត្ត។ ដូចគ្នានេះផងដែរយើងអាចប្រើការសិក្សាផ្ទេរសម្រាប់ផ្នែកអ៊ិនកូដឌ័រ

ឌិកូដមើលរូបភាពដែលបានអ៊ិនកូដហើយបង្កើតចំណងជើងអត្ថបទតាមពាក្យ។ បន្ទាប់មកពាក្យព្យាករណ៍នីមួយៗត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតពាក្យបន្ទាប់។

មុននឹងឆ្ពោះទៅមុខសូមក្រឡេកមើលអ្វីដែលយើងបានទទួលជាលទ្ធផលនៃការបង្កើតគំរូនិងសាកល្បងជាមួយម៉ូឌែលម៉េសមេម៉ូរី

ឧទាហរណ៍នៃការប្រើប្រាស់គំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅសម្រាប់ការដាក់ចំណងជើងរូបភាព
ឧទាហរណ៍នៃការប្រើប្រាស់គំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅសម្រាប់ការដាក់ចំណងជើងរូបភាព
ឧទាហរណ៍នៃការប្រើប្រាស់គំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅសម្រាប់ការដាក់ចំណងជើងរូបភាព

ការពិពណ៌នារូបភាពផ្អែកលើអេអាយ

យើងក៏បានសិក្សាឧទាហរណ៍ដែលនាំឱ្យមានកំហុស។ មានហេតុផលជាច្រើនដែលកំហុសលេចឡើង។ កំហុសទូទៅបំផុតគឺគុណភាពរូបភាពអន់និងអវត្តមាននៃធាតុជាក់លាក់នៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យដំបូង។ ម៉ូឌែលនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលនៅលើសំណុំទិន្នន័យដែលមានរូបភាពទូទៅដូច្នេះវាធ្វើឱ្យមានកំហុសនៅពេលវាមិនដឹងខ្លឹមសារឬមិនអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណវាបានត្រឹមត្រូវ។ នេះគឺជាវិធីដូចគ្នាដែលខួរក្បាលរបស់មនុស្សធ្វើការ។

កំហុសដែលធ្វើដោយការដាក់ចំណងជើងរូបភាពអាយ
កំហុសឆ្គងមួយដែលធ្វើឡើងដោយគំរូចំណងជើងរូបភាពអេអាយ

នេះគឺជាករណីមួយទៀតដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលបណ្តាញសរសៃប្រសាទដំណើរការ។ មិនមានសត្វខ្លានៅក្នុងគំរូសំណុំទិន្នន័យទេ។ ផ្ទុយទៅវិញអេអាយបានជ្រើសរើសវត្ថុជិតបំផុតដែលវាដឹង - វាពិតជាដូចគ្នាព្រោះខួរក្បាលរបស់យើងទាក់ទងនឹងអ្វីដែលមិនស្គាល់។

បណ្តាញសរសៃប្រសាទដំណើរការអក្សររត់វត្ថុដែលមិនស្គាល់

ម៉ូដែលយកចិត្តទុកដាក់លើចុះក្រោមសម្រាប់ការពិពណ៌នារូបភាព

នេះគឺជាគំរូដំបូងដើម្បីប្រៀបធៀប។ យន្តការឡើងចុះរួមបញ្ចូលគ្នានូវយន្តការយកចិត្តទុកដាក់ពីក្រោមឡើងលើនិងចុះពីលើចុះក្រោម។

R-CNN ដែលមានល្បឿនលឿនត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតការតភ្ជាប់រវាងការរកឃើញវត្ថុនិងភារកិច្ចដាក់ចំណងជើងរូបភាព។ គំរូសំណើតំបន់ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុនលើសំណុំទិន្នន័យរកឃើញវត្ថុដោយសារការប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងឆ្លងដែន លើសពីនេះទៅទៀតមិនដូចយន្តការយកចិត្តទុកដាក់ផ្សេងទៀតម៉ូឌែលទាំងពីរប្រើការយកចិត្តទុកដាក់តែមួយដងជាមួយយន្តការឡើងចុះ។

R-CNN លឿនជាងមុន (រូប ៥ ក) ត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការទាញយកលក្ខណៈរូបភាព។ អេហ្វ-ស៊ីអិនអិនលឿនជាងមុនគឺជាគំរូរកឃើញវត្ថុដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុដែលជាកម្មសិទ្ធិរបស់វណ្ណៈជាក់លាក់និងធ្វើមូលដ្ឋានីយកម្មពួកវាដោយប្រអប់ដែលមានព្រំដែន។ R-CNN លឿនជាងមុនរកឃើញវត្ថុជាពីរដំណាក់កាល។

ដំណាក់កាលទីមួយដែលពិពណ៌នាថាជាបណ្តាញសំណើតំបន់ (RPN) ព្យាករណ៍ពីការស្នើសុំវត្ថុ។ ដោយប្រើការគាបសង្កត់មិនខ្ពស់បំផុតដោយលោភលន់ជាមួយនឹងកម្រិតប្រសព្វ-សហជីព (IoU) សំណើប្រអប់កំពូលត្រូវបានជ្រើសរើសជាការបញ្ចូលទៅក្នុងដំណាក់កាលទីពីរ។

នៅដំណាក់កាលទីពីរតំបន់នៃការប្រាក់ (រ៉ូអាយ) ត្រូវបានប្រើដើម្បីទាញយកផែនទីលក្ខណៈតូចមួយ (ឧទាហរណ៍ ១៤ × ១៤) សម្រាប់សំណើប្រអប់នីមួយៗ។ ផែនទីដែលមានលក្ខណៈពិសេសទាំងនេះត្រូវបានបញ្ចូលគ្នាជាការបញ្ចូលទៅក្នុងស្រទាប់ចុងក្រោយនៃស៊ីអិនអិន។ ដូច្នេះលទ្ធផលគំរូចុងក្រោយរួមមានការចែកចាយ softmax លើផ្លាកថ្នាក់និងការកែសំរួលប្រអប់កំណត់ថ្នាក់ជាក់លាក់សម្រាប់សំណើប្រអប់នីមួយៗ។ គ្រោងការណ៍ត្រូវបានយកចេញពីអេ ផ្ទាំងរូបភាពផ្លូវការ

គំរូ R-CNN លឿនជាងមុនសម្រាប់ចំណារពន្យល់រូបភាព

ដែលបានផ្តល់ឱ្យរូបភាពលក្ខណៈ V គំរូចំណងជើងដែលបានស្នើប្រើយន្តការយកចិត្តទុកដាក់ពីលើចុះក្រោមដើម្បីថ្លឹងថ្លែងលក្ខណៈពិសេសនីមួយៗក្នុងកំឡុងពេលបង្កើតចំណងជើង។ នេះគឺជាអិលធីអេសធីមជាមួយនឹងយន្តការយកចិត្តទុកដាក់លើចុះក្រោម។ នៅលើ នេះគឺជាអិលធីអេសធីមជាមួយនឹងយន្តការយកចិត្តទុកដាក់ឡើងចុះ នៅកម្រិតខ្ពស់គំរូអត្ថបទត្រូវបានផ្សំឡើងពីស្រទាប់អិលអេសធីអេមពីរ។

ម៉ូឌែលមេម៉ូរី-អង្គចងចាំសម្រាប់ការពិពណ៌នារូបភាព

ម៉ូឌែលមួយទៀតដែលយើងយកទៅដោះស្រាយបញ្ហាភារកិច្ចដាក់រូបភាពគឺ ឧបករណ៍បំលែងមេម៉ូរីស។ វាមានផ្នែកអ៊ិនកូដឌ័រនិងឌិកូដ។ ពួកវាទាំងពីរត្រូវបានធ្វើពីជង់នៃស្រទាប់យកចិត្តទុកដាក់។ ឧបករណ៍អ៊ិនកូដឌ័រក៏រួមបញ្ចូលទាំងស្រទាប់បញ្ជូនបន្តផងដែរហើយឌិកូដឌ័រមានយន្តការដែលអាចរៀនបានជាមួយនឹងការថ្លឹងទម្ងន់។

តំបន់នៃរូបភាពត្រូវបានអ៊ិនកូដតាមបែបពហុកម្រិត។ ម៉ូឌែលនេះគិតគូរពីទំនាក់ទំនងកម្រិតទាបនិងកម្រិតខ្ពស់។ ចំណេះដឹងដែលបានរៀនត្រូវបានអ៊ិនកូដជាវ៉ិចទ័រចងចាំ។ ស្រទាប់នៃផ្នែកអ៊ិនកូដឌ័រនិងឌិកូដត្រូវបានភ្ជាប់គ្នានៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធដូចសំណាញ់។ ឌិកូដឌ័រអានពីលទ្ធផលនៃស្រទាប់អ៊ិនកូដនីមួយៗហើយអនុវត្តការយកចិត្តទុកដាក់លើពាក្យនិងឆ្លងកាត់ការយកចិត្តទុកដាក់លើស្រទាប់អ៊ិនកូដទាំងមូលបន្ទាប់ពីលទ្ធផលត្រូវបានកែប្រែនិងបូកសរុប។

ដូច្នេះម៉ូឌែលអាចប្រើមិនត្រឹមតែមាតិកាដែលមើលឃើញនៃរូបភាពនោះទេប៉ុន្តែក៏ជាចំណេះដឹងជាមុនអំពីកម្មវិធីអ៊ិនកូដឌ័រផងដែរ។ គ្រោងការណ៍ត្រូវបានយកចេញពីអេ ក្រដាសផ្លូវការ.

គ្រោងការណ៍សម្រាប់ការដាក់ចំណងជើងរូបភាពអេអាយអេគ្រោងការណ៍សម្រាប់ការបញ្ចូលរូបភាពអាយអាយជាមួយម៉ូឌែលមេសមេម៉ូរីផ្លេម
គ្រោងការណ៍សម្រាប់ការដាក់ចំណងជើងរូបភាពអេអាយអាយជាមួយគំរូមេស-មេម៉ូរីផ្លេនធឺរ

ការប្រៀបធៀបម៉ូឌែលពីរសម្រាប់ការពិពណ៌នារូបភាព

ផ្អែកលើការស្រាវជ្រាវរបស់យើងយើងអាចប្រៀបធៀបម៉ូដែលឡើងចុះនិងម៉ូឌែល M2transform ដូចដែលពួកគេត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យដូចគ្នា។ តារាងខាងក្រោមផ្តល់នូវសេចក្តីសង្ខេបនៃម៉ូដែលទាំងពីរ។

តារាង - រង្វាស់វាយតម្លៃ

ប៊្លូយូ ១ ប៊្លូយូ ១ ស៊ីឌី ក្រហម METEOR
ម៉ូដែល UpDown 0.8 0.358 1.16 0.573 0.275
M2Transformer 0.8078 0.3834 1.278 0.58 0.2876

តារាង - ពេលវេលានិងការចងចាំ

ពេលវេលា អង្គចងចាំ
ស៊ីភីយូ GPU ស៊ីភីយូ GPU
ម៉ូដែលចុះក្រោម 104.47 17 1479mb 1181mb
M2Transformer ១២ ម ២៦.៤៦១ ស ១ ម ៥ 1423mb 1310mb

ការពិពណ៌នារូបភាព៖ ការវិភាគលទ្ធផលនិងទស្សនវិស័យនាពេលអនាគត

ម៉ូដែលដែលប្រើរួចទាំងពីរបានបង្ហាញលទ្ធផលល្អគួរសម។ ដោយមានជំនួយពីពួកគេយើងអាចបង្កើតចំណងជើងដែលមានអត្ថន័យសម្រាប់រូបភាពភាគច្រើនពីសំណុំទិន្នន័យរបស់យើង។ លើសពីនេះទៅទៀតសូមអរគុណចំពោះលក្ខណៈពិសេសនៃការស្រង់ចេញជាមុនជាមួយហ្វ័រអេស-អិនអិនអិនដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាលជាមុនលើសំណុំទិន្នន័យហ្សូណូហ្សែនដ៏ធំគំរូអាចស្គាល់វត្ថុនិងសកម្មភាពជាច្រើនពីជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់មនុស្សហើយដូច្នេះពិពណ៌នាពួកវាបានត្រឹមត្រូវ។

តើអ្វីជាភាពខុសគ្នា?

ម៉ូឌែលឡើងចុះមានល្បឿនលឿននិងស្រាលជាងម៉ូឌែលត្រេនហ្វាម មូលហេតុគឺថា M2Transformer ប្រើបច្ចេកទេសច្រើនដូចជាការភ្ជាប់បន្ថែម (“ បិទបាំង”) រវាងអ៊ីនកូឌ័រនិងឌិកូដឌ័រនិងវ៉ិចទ័រអង្គចងចាំសម្រាប់ចងចាំបទពិសោធន៍អតីតកាល។ ដូចគ្នានេះផងដែរម៉ូដែលទាំងនេះប្រើយន្តការផ្សេងៗគ្នានៃការយកចិត្តទុកដាក់។

ការយកចិត្តទុកដាក់លើចុះក្រោមអាចត្រូវបានអនុវត្តក្នុងពេលតែមួយខណៈពេលដែលការយកចិត្តទុកដាក់ពហុក្បាលដែលត្រូវបានប្រើនៅក្នុង M2Transformer គួរតែដំណើរការស្របគ្នាជាច្រើនដង។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយយោងទៅតាមសូចនាករដែលទទួលបាន M2Transormer សម្រេចបានលទ្ធផលល្អប្រសើរ។ ដោយមានជំនួយរបស់វាយើងអាចបង្កើតចំណងជើងត្រឹមត្រូវនិងផ្លាស់ប្តូរបន្ថែមទៀត។ ការព្យាករណ៍ M2Transformer មានភាពមិនត្រឹមត្រូវតិចនៅក្នុងការពិពណ៌នាទាំងរូបភាពពីសំណុំទិន្នន័យនិងរូបភាពពាក់ព័ន្ធផ្សេងទៀត។ ដូច្នេះវាបំពេញភារកិច្ចចម្បងបានល្អប្រសើរ។

យើងបានប្រៀបធៀបគំរូពីរប៉ុន្តែក៏មានវិធីសាស្រ្តផ្សេងទៀតចំពោះភារកិច្ចនៃការដាក់ចំណងជើងរូបភាព។ វាអាចផ្លាស់ប្តូរឌិកូឌ័រនិងអ៊ិនកូដឌ័រប្រើវ៉ិចទ័រពាក្យផ្សេងៗផ្សំសំណុំទិន្នន័យនិងអនុវត្តការផ្ទេរការសិក្សា។

គំរូអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលល្អប្រសើរសមស្របសម្រាប់អាជីវកម្មពិសេសជាកម្មវិធីសម្រាប់អ្នកដែលមានបញ្ហាចក្ខុវិស័យឬជាឧបករណ៍បន្ថែមដែលមាននៅក្នុងវេទិកាពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិច។ ដើម្បីសម្រេចបានគោលដៅនេះគំរូគួរតែត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធ។ ឧទាហរណ៍ដើម្បីឱ្យប្រព័ន្ធពិពណ៌នាអំពីក្រណាត់បានត្រឹមត្រូវវាជាការប្រសើរក្នុងការដំណើរការវគ្គបណ្តុះបណ្តាលស្តីពីសំណុំទិន្នន័យជាមួយសំលៀកបំពាក់។

ផ្លាតូអាអាយ។ គេហទំព័រ ៣ ។ ទិន្នន័យវៃឆ្លាតត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។
ចុចត្រង់នេះដើម្បីចូលប្រើ។

ប្រភព៖ https://www.iotforall.com/deep-learning-image-captioning-technology-for-business-applications

AI

ហេតុអ្វីបានជាការជ្រើសរើសផលិតផល CBD ត្រឹមត្រូវគឺសំខាន់

បោះពុម្ភ

on

នៅពេលមនុស្សសម្រេចចិត្តប្រើផលិតផល CBD ដំបូងដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីស៊ីប៊ីពួកគេតែងតែច្រលំថាត្រូវទិញផលិតផលមួយណា។ មានផលិតផលខុសៗគ្នាជាច្រើនដែលអ្នកអាចជ្រើសរើសពីថ្ងៃនេះដោយមានមនុស្សជាច្រើន ទិញស្ករកៅស៊ូ CBDដំណក់ថ្នាំគ្រាប់និងផលិតផលផ្សេងទៀតតាមអ៊ីនធឺណិត។ សម្រាប់អ្នកដែលថ្មីចំពោះ CBD វាតែងតែសំខាន់ក្នុងការស្រាវជ្រាវនិងស្វែងរកផលិតផល CBD ដែលត្រឹមត្រូវហើយនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ហេតុផលជាច្រើន។

ជាការពិតអ្នកត្រូវមើលទៅលើកត្តាសំខាន់ៗមួយចំនួនដើម្បីជួយអ្នកក្នុងការជ្រើសរើសផលិតផល CBD ដែលត្រឹមត្រូវព្រោះមានជម្រើសផ្សេងៗជាច្រើនដើម្បីជ្រើសរើស។ អ្នកអាចធ្វើអ្វីៗដូចជាមើលការពិនិត្យលើអ៊ីនធឺណិតពីមនុស្សផ្សេងទៀតស្រាវជ្រាវពីអ្នកផលិតនិងអ្នកលក់រាយនិងពិចារណាពីភាពសមស្របនៃផលិតផលសម្រាប់តម្រូវការជាក់លាក់របស់អ្នក និងរបៀបរស់នៅ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះយើងនឹងពិនិត្យមើលនូវមូលហេតុមួយចំនួនដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីធានាថាអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តបានត្រឹមត្រូវ។

សារៈសំខាន់នៃការធ្វើដូចនេះ

មានហេតុផលជាច្រើនដែលវាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ដែលអ្នកត្រូវស្វែងរកផលិតផល CBD សមស្របសម្រាប់តម្រូវការរបស់អ្នកក្នុងនាមជាអ្នកដែលថ្មីចំពោះផលិតផលទាំងនេះ។ ហេតុផលមួយចំនួននៅពីក្រោយនេះគឺ៖

អ្នកត្រូវធានាគុណភាពនិងសុវត្ថិភាព

មូលហេតុមួយដែលវាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការស្វែងរកផលិតផល CBD ត្រឹមត្រូវដើម្បីអ្នកអាចធានាគុណភាពនិងសុវត្ថិភាព។ ដូចផលិតផលប្រភេទផ្សេងទៀតដែរអ្នកអាចទទួលបានផលិតផល CBD ដែលមានគុណភាពល្អពីប្រភពដែលមានកេរ្តិ៍ឈ្មោះហើយអ្នកអាចរកឃើញផលិតផលដែលមានស្តង់ដារពីប្រភពដែលគួរឱ្យសង្ស័យ។ វាជាការសំខាន់ណាស់ដែលអ្នកមិនធ្វើឱ្យមានកំហុសក្នុងការទិញផលិតផលចុងក្រោយព្រោះនេះអាចនាំឱ្យអ្នកបញ្ចប់ជាមួយផលិតផលដែលគ្មានប្រសិទ្ធភាពហើយថែមទាំងគ្មានសុវត្ថិភាពទៀតផង។ តាមរយៈការជ្រើសរើសផលិតផលនិងអ្នកផ្តល់សេវាកម្មដែលត្រឹមត្រូវអ្នកអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីគុណភាពសុវត្ថិភាពនិងប្រសិទ្ធភាព។

វាជាការសំខាន់ដើម្បីធានាបាននូវភាពសមស្រប

មូលហេតុមួយទៀតដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីធានាថាអ្នកអាចរកឃើញផលិតផល CBD ត្រឹមត្រូវគឺដើម្បីធានាបាននូវភាពសមស្របព្រោះអ្នកត្រូវស្វែងរកផលិតផលណាដែលសមស្របនឹងតម្រូវការរបស់អ្នក។ ដើម្បីធ្វើដូចនេះអ្នកគួរតែមើលទៅលើចំណង់ចំណូលចិត្តនិងរបៀបរស់នៅរបស់អ្នកដើម្បីឱ្យអ្នកអាចផ្គូផ្គងផលិតផលទាំងនេះបាន។ ឧទាហរណ៍ប្រសិនបើអ្នកប្រើឧបករណ៍ vape អ្នកអាចមើលដោយប្រើសារធាតុរាវ CBD ចំណែកអ្នកចូលចិត្ត ព្យាបាលជំងឺផ្អែមអ្នកអាចពិចារណាពីស៊ីប៊ីឌីស៊ី។

អ្នកត្រូវមើលលើតម្លៃសមរម្យ

មូលហេតុមួយក្នុងចំណោមហេតុផលផ្សេងទៀតដែលអ្នកត្រូវការជ្រើសរើសផលិតផល CBD ត្រឹមត្រូវគឺដើម្បីធានាថាអ្នកអាចរកឃើញអ្វីដែលមានតម្លៃសមរម្យនិងសមស្របនឹងថវិការបស់អ្នក។ ការចំណាយលើផលិតផល CBD អាចប្រែប្រួលយ៉ាងទូលំទូលាយដូច្នេះអ្នកត្រូវធ្វើការស្រាវជ្រាវខ្លះហើយប្រៀបធៀបការចំណាយផ្សេងៗដើម្បីស្វែងរកផលិតផលដែលអ្នកអាចទិញបាន។ សូមប្រាកដថាអ្នកដឹងថាអ្នកអាចចំណាយប៉ុន្មានមុនពេលអ្នកចាប់ផ្តើមស្រាវជ្រាវជម្រើសព្រោះនេះមានន័យថាអ្នកនឹងមិនខ្ជះខ្ជាយពេលវេលាក្នុងការសម្លឹងមើលផលិតផលដែលហួសពីតម្លៃរបស់អ្នកឡើយ។

ទាំងនេះគឺជាហេតុផលមួយចំនួនដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីធានាថាអ្នកអាចរកឃើញផលិតផល CBD ត្រឹមត្រូវ។

ប្រកាស ហេតុអ្វីបានជាការជ្រើសរើសផលិតផល CBD ត្រឹមត្រូវគឺសំខាន់ បានបង្ហាញខ្លួនជាលើកដំបូង 1 ដឺក្រេ.

ផ្លាតូអាអាយ។ គេហទំព័រ ៣ ។ ទិន្នន័យវៃឆ្លាតត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។
ចុចត្រង់នេះដើម្បីចូលប្រើ។

ប្រភព៖ https://1reddrop.com/2021/10/23/why-choosing-the-right-cbd-product-is-important/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=why-choosing-the-right-cbd-product -គឺ​សំខាន់

អានបន្ត

ក្លែងបន្លំ

មេធាវី Libor មនុស្សយន្តរបស់ Morgan Stanley បានជួយសង្គ្រោះការងារចំនួន ៥ ម៉ឺនម៉ោង

បោះពុម្ភ

on

ការដោះបំណុលដែលមានតម្លៃរាប់ពាន់លានដុល្លារ និងកិច្ចសន្យាហិរញ្ញវត្ថុផ្សេងទៀតពី Libor គឺជាការងារដ៏ស្មុគស្មាញ ចំណាយប្រាក់ និងចំណាយពេលច្រើន។
ដូច្នេះក្រុមហ៊ុនយក្សហិរញ្ញវត្ថុកំពុងងាកទៅរកភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិតដើម្បីធ្វើឱ្យងាយស្រួលនិងបង្កើនល្បឿនភារកិច្ចដែលបានកំណត់ដោយនិយតករហើយទុកឱ្យមេធាវីរបស់មនុស្សធ្វើឱ្យមានបញ្ហាធ្ងន់ធ្ងរ។

Morgan Stanley ប៉ាន់ស្មានថា វាត្រូវបានជួយសង្គ្រោះបុគ្គលិកផ្នែកច្បាប់ចំនួន 50,000 ម៉ោងនៃការងារ និង $10 លានដុល្លារជាថ្លៃមេធាវី ដោយប្រើមេធាវី Libor ជំនួសឱ្យមនុស្ស។ ក្រុមហ៊ុន Goldman Sachs Group Inc. និយាយថា ក្បួនដោះស្រាយកុំព្យូទ័របានបង្កើនល្បឿន "យ៉ាងខ្លាំង" ។ ធនាគារទាំងនេះមិនមែនតែម្នាក់ឯងក្នុងការទទួលយក AI នោះទេ ហើយបដិវត្តន៍ទំនងជានឹងមិនបញ្ឈប់ជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរ Libor នោះទេ ប៉ុន្តែចំនួននៃកិច្ចសន្យាដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការផ្លាស់ប្តូរនេះផ្តល់នូវកន្លែងសាកល្បងដ៏ល្អសម្រាប់ម៉ាស៊ីន។

ភារកិច្ចនឹងមានភាពយ៉ាប់យ៉ឺនសម្រាប់ paralegals ដែលការធ្វើទារុណកម្មរបស់ពួកគេពាក់ព័ន្ធនឹងការញែកឃ្លាក្រាស់ ៗ ដើម្បីតម្រៀបថាតើការគ្រប់គ្រងមួយណានៅក្នុងពិភពក្រោយ Libor ។ តើកថាខណ្ឌនេះសម្រេចថាតើត្រូវជំនួសអត្រាការប្រាក់ ឬធ្វើយ៉ាងណា? ពួកគេនឹងបែកញើសជម្រើសអត្រាអណ្តែត អត្រាតាមកាលកំណត់ដែលអាចអនុវត្តបាន និងមូលដ្ឋានជំនួសដើម្បីតម្រៀបការទូទាត់ការប្រាក់ថ្មី ហើយដោះស្រាយថាតើច្បាប់អនុវត្តចំពោះមូលបត្របំណុល ឬប្រាក់កម្ចី និងការផ្លាស់ប្តូរផងដែរ។

បន្ទាប់​មក​ធ្វើ​ការ​ទាំង​អស់​នោះ​ឡើង​វិញ​លើ​រាប់​លាន​ទំព័រ។

'កងទ័ពមេធាវី'

លោក Lewis Liu នាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន Eigen Technologies Ltd ដែលជួយក្រុមហ៊ុន Goldman Sachs និង ING Groep NV បាននិយាយថា "យើងមានអតិថិជនដែលមានសំណួរចំនួន 15 លាន ហើយពួកគេអាចទទួលបានចម្លើយទាំងអស់ក្នុងរយៈពេលមួយត្រីមាស" ។ . "ជម្រើស​នេះ​នឹង​ក្លាយ​ជា​កងទ័ព​មេធាវី​និង​មេធាវី​ដោយ​ព្យញ្ជនៈ​ក្នុង​រយៈ​ពេល​មួយ​ឆ្នាំ ឬ​ប្រហែល​ជា​ពីរ​នាក់"។

នេះ​គឺ​ជា​ការ​កើត​ឡើង​ទាំង​អស់​ដោយ​សារ​តែ​មួយ​ទសវត្សរ៍​មុន​ធនាគារ​ធំ​ត្រូវ​បាន​គេ​ចាប់​បាន​ការ​លួច​បន្លំ Libor (ឈ្មោះ​ពេញ​: ធនាគារ​ទីក្រុង​ឡុងដ៍​ផ្តល់​ជូន​អត្រា​ការ​ប្រាក់​) ។ ជាលទ្ធផល គោលកំពុងត្រូវបានបិទនៅទូទាំងប្រព័ន្ធហិរញ្ញវត្ថុសកល។ ប្រាក់កម្ចីដែលទើបចេញថ្មី និងផលិតផលផ្សេងទៀតមិនអាចភ្ជាប់ទៅនឹងអត្រាបន្ទាប់ពីថ្ងៃទី 31 ខែធ្នូ ហើយវានឹងត្រូវចូលនិវត្តន៍សម្រាប់ផលិតផលកេរ្តិ៍ដំណែលដែលផ្អែកលើប្រាក់ដុល្លារបន្ទាប់ពីខែមិថុនា ឆ្នាំ 2023។

ដូច្នេះមក bots ។ ប៉ុន្តែសូម្បីតែជាមួយ AI ការពិនិត្យមើលឯកសារច្បាប់ចាស់ដើម្បីរកឱ្យឃើញពីរបៀបដែលពួកគេផ្លាស់ប្តូរនៅពេលដែល Libor ត្រូវបានប្តូរចេញសម្រាប់តម្លៃគោលអត្រាការប្រាក់មួយផ្សេងទៀតគឺមានតម្លៃថ្លៃ។ យោងតាមលោក Ernst & Young ធនាគារពិភពលោកធំ ៗ ម្នាក់ៗចំណាយយ៉ាងហោចណាស់ 100 លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំនេះលើការងារ។ ហើយមនុស្សនៅតែត្រូវពិនិត្យមើលការងាររបស់ពួកគេ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយ។ នៅពេលដែលធនាគាររកឃើញថាកិច្ចសន្យាណាមួយដែលត្រូវចរចាឡើងវិញ ពួកគេត្រូវតែអង្គុយចុះ ហើយជជែកជាមួយដៃគូរបស់ពួកគេ។

Anne Beaumont ដៃគូនៅក្រុមហ៊ុនច្បាប់ Friedman Kaplan Seiler & Adelman LLP ដែលចាត់ទុក AI ជាការពង្រឹងជាជាងការគំរាមកំហែង បាននិយាយថា "មនុស្សម្នាក់ត្រូវតែមើលឯកសារ ហើយបង្កើតយុទ្ធសាស្រ្តមួយ" ។ "វា​ប្រហែល​ជា​ធ្វើ​ឱ្យ​មេធាវី និង​មេធាវី​ជាច្រើន​សប្បាយចិត្ត​ដែល​ពួកគេ​មិន​ចាំបាច់​ខ្ជះខ្ជាយ​ពេលវេលា"។

បទពិសោធន៍នេះកំពុងផ្លាស់ប្តូរឥរិយាបថកាន់តែទូលំទូលាយចំពោះកិច្ចការរដ្ឋបាលទ្រង់ទ្រាយធំ ដោយជំរុញឱ្យការងារដ៏លំបាកផ្សេងទៀតទៅកាន់ AI ។ អ្នកនាំពាក្យម្នាក់បាននិយាយថាក្រុមហ៊ុន JPMorgan Chase & Co. បានស្នើសុំឱ្យមនុស្សយន្ត Libor របស់ខ្លួនពង្រីកការពង្រីកការងាររបស់ខ្លួននិងប្រយុទ្ធជាមួយការងារលំបាកផ្សេងទៀតនៅក្នុងធនាគារសាជីវកម្មនិងវិនិយោគរបស់ក្រុមហ៊ុន។

ជាការពិតណាស់ការផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្មកាន់តែទូលំទូលាយទៅ AI កាន់តែច្រើនអាចមានន័យថាមានការងារតិចសម្រាប់មនុស្សនៅក្នុងតំបន់ជាក់លាក់។

អារម្មណ៍ឈឺចាប់

Libor កំពុងរក្សា bots ជាច្រើនរវល់។ សូហ្វវែររបស់ម៉រហ្គែនស្ទែនលីបានរំលាយឯកសារយោងចំនួន ២,៥ លានឯកសារទៅលីបយោងតាមលោករ៉ូបអេវឺរីនាយកគ្រប់គ្រងនៅធនាគារ។ ក្បួនដោះស្រាយ - ផ្អែកលើគំរូបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា Sherlock - កាំភ្លើងតាមរយៈកិច្ចសន្យា ដោយស្វែងរកឃ្លាដែលកំណត់ពីរបៀបដែលកាតព្វកិច្ចកម្ចីវត្ថុបញ្ចាំ ឬសន្តិសុខដែលគាំទ្រដោយហ៊ីប៉ូតែកនឹងផ្លាស់ប្តូរទៅអត្រាជំនួស។

ក្រាហ្វដោយ Bloomberg Mercury

វាចាត់ថ្នាក់ពួកវាដូច្នេះ Morgan Stanley អាចកំណត់ពីរបៀបដែលតម្លៃរបស់ពួកគេនឹងផ្លាស់ប្តូរអាស្រ័យលើអត្រាជំនួស។ វាជួយធនាគារសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវរក្សាទុក ឬលក់ទ្រព្យសកម្ម។ សូហ្វវែរបាននិយាយនៅក្នុងបទសម្ភាសន៍មួយថាសូហ្វវែរដំណើរការនៅក្នុងផ្នែកមួយនៃពេលវេលាដំណើរការរបស់មនុស្សដើម្បីវាយតម្លៃផលប៉ះពាល់នៃសេណារីយ៉ូផ្លាស់ប្តូរអត្រាសក្តានុពល។

ទន្ទឹមនឹងនេះដែរ ក្រុមហ៊ុន Goldman Sachs បានមើលឃើញថា AI "កំពុងបង្កើនល្បឿននៃគម្រោងពេលវេលាយ៉ាងខ្លាំង" នាយកគ្រប់គ្រង Donna Mansfield បាននិយាយនៅក្នុងសក្ខីកម្មមួយដែលត្រូវបានបោះពុម្ពដោយ Eigen ។

លោក Rick Hoekman មេដឹកនាំក្រុមផ្តល់ប្រាក់កម្ចីទិញលក់ដុំរបស់ធនាគារបាននិយាយថា ING បានប្រើ AI ដើម្បីសម្រេចថាតើកិច្ចព្រមព្រៀងប្រាក់កម្ចីជាង ១,៤ លានទំព័រត្រូវការការត្រួតពិនិត្យឡើងវិញឬយ៉ាងណា។ គាត់បាននិយាយថា "វាគឺជាជោគជ័យដ៏ធំមួយ" ដែលលុបបំបាត់ការងារដោយដៃជាច្រើន។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុននៅទីបំផុតអាចប្រើកម្មវិធីដើម្បីអនុម័តឥណទានរបស់អតិថិជន។

នោះមិនមែនមានន័យថាមនុស្សគ្រប់គ្នាកំពុងប្រមូលផ្តុំគ្នានោះទេ។ NatWest Markets Plc ត្រូវបានទាក់ទងកាលពីពីរបីឆ្នាំមុនដោយការប្រឹក្សាដែលផ្តល់ AI ប៉ុន្តែបានបដិសេធពួកគេ។ លោក Phil Lloyd ប្រធានផ្នែកលក់អតិថិជនបាននិយាយថា "យើងយល់ថាវានឹងពាក់ព័ន្ធនឹងគម្រោងដ៏ធំដើម្បីធ្វើឱ្យវាដំណើរការ ហើយនឹងចំណាយពេលច្រើននៅពេលដែលយើងគ្រាន់តែចង់បំបែក" ។ «យើង​មាន​អារម្មណ៍​ថា​វា​អាច​ជួយ​បាន ប៉ុន្តែ​វា​នឹង​មិន​មែន​ជា​ព្រះនិព្វាន​ឡើយ»។

ធនាគារ និងអ្នកគ្រប់គ្រងទ្រព្យសកម្មជាច្រើនផ្សេងទៀតបានតស៊ូជាមួយកម្មវិធីបែបនេះ ហើយជំនួសមកវិញបានជួលមេធាវី និងមេធាវីនៅក្រៅប្រទេស ដើម្បីធ្វើការងារបន្ទាប់ពីបានឃើញចំនួនដ៏ច្រើននៃការបណ្តុះបណ្តាល និងបច្ចេកវិទ្យាដែលត្រូវការ។

ប៉ុន្តែទំនងជាមិនអាចបញ្ឈប់ AI ពីការរីករាលដាលពាសពេញធនាគារនោះទេ។

Bank of New York Mellon Corp. កំពុងធ្វើការជាមួយ Google Cloud ដើម្បីជួយអ្នកចូលរួមទីផ្សារទស្សន៍ទាយការជួញដូររតនាគារសហរដ្ឋអាមេរិករាប់ពាន់លានដុល្លារដែលបរាជ័យក្នុងការដោះស្រាយជារៀងរាល់ថ្ងៃ និងជាមួយក្រុមហ៊ុនសូហ្វវែរ Evisort Inc. ដើម្បីគ្រប់គ្រងការចរចាកិច្ចសន្យា។

លោក Jason Granet ប្រធានផ្នែកវិនិយោគនៅ BNY បាននិយាយថា "នៅពេលដែលអាយុ 12 ឆ្នាំរបស់អ្នក និងអាយុ 12 ឆ្នាំរបស់ខ្ញុំគឺជាអាយុរបស់យើង ពួកគេនឹងមិនធ្វើផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុដូចដែលយើងធ្វើនោះទេ - អ្នកអាចឃើញពីការមិនអត់ធ្មត់របស់ពួកគេជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យា" ។ Mellon និងអតីតប្រធានការផ្លាស់ប្តូរ Libor នៅ Goldman Sachs ។ "អ្នកនឹងមិនវាយពួកគេទេ ដូច្នេះអ្នកត្រូវតែចូលរួមជាមួយពួកគេ"

- ដោយ William Shaw ដោយមានជំនួយពី Greg Ritchie និង Fergal O'Brien

ផ្លាតូអាអាយ។ គេហទំព័រ ៣ ។ ទិន្នន័យវៃឆ្លាតត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។
ចុចត្រង់នេះដើម្បីចូលប្រើ។

ប្រភព៖ https://bankautomationnews.com/allposts/business-banking/morgan-stanleys-robot-libor-lawyers-saved-50000-hours-of-work/

អានបន្ត

AI

7 វិធីនៃការរៀនម៉ាស៊ីនអាចបង្កើនទីផ្សាររបស់អ្នក។

បោះពុម្ភ

on

នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថលគ្មានអ្នកទីផ្សារណាអាចរស់រានមានជីវិតបានឡើយបើគ្មានជំនាញទិន្នន័យការវិភាគនិងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ មូលហេតុគឺការកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងនៃការបង្កើតទិន្នន័យ។ ឧបមាថាអ្នកមើលស្ថិតិអំពីការបង្កើតទិន្នន័យ។ ក្នុងករណីនោះវាមានទិន្នន័យច្រើនជាង ២.៥ កោដិដែលបង្កើតឡើងជារៀងរាល់ថ្ងៃដែលស្មើនឹង ២.៥ បន្ទាប់មកដោយសូន្យ ១៨ សូន្យយោងតាមប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមសព្វថ្ងៃនេះ។

យោងតាមវេទិកាសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោកនៅឆ្នាំ ២០២៥ បរិមាណទិន្នន័យដែលបង្កើតឡើងជារៀងរាល់ថ្ងៃនឹងកើនឡើងដល់ ៤៦៣ អ៊ីញនៅទូទាំងពិភពលោក។ 

ហើយផ្នែកដែលសប្បាយគឺពាក្យដែលមនុស្សបាននិយាយគឺសមនឹងទិន្នន័យដែលមានទំហំតែ ៥ អ៊ីញប៉ុណ្ណោះ។ ឥឡូវនេះស្រមៃមើលសារៈសំខាន់នៃការធ្វើជាម្ចាស់ទិន្នន័យការវិភាគនិងស្វ័យប្រវត្តិកម្មហើយហេតុអ្វីបានជាវាមានសារៈសំខាន់នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ? អ្នកប្រហែលជាបានទទួលចម្លើយហើយ

ប៉ុន្តែដើម្បីលេចធ្លោនៅលើទីផ្សារនិងយកឈ្នះដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់អ្នកអ្នកត្រូវស្វែងយល់ពីនិន្នាការដែលកំពុងបន្តនិងនាពេលខាងមុខ។ តើអ្នកអាចវិភាគពួកវាយ៉ាងរលូនដោយរបៀបណា? តាមរយៈការរៀនម៉ាស៊ីននិងស្វ័យប្រវត្តិកម្មកម្រិតខ្ពស់។

ហើយនៅក្នុងប្លុកនេះយើងនឹងរៀនពីរបៀប ការរៀនម៉ាស៊ីន អាចបង្កើនទីផ្សារនៅក្នុងពិភពប្រកួតប្រជែងខ្ពស់ សូមចងចាំថាអ្នកមិនឯកាក្នុងការប្រណាំងទេប៉ុន្តែអ្នកត្រូវគិតនិងចាត់វិធានការជាមុនដើម្បីយកឈ្នះគូប្រជែងរបស់អ្នក។

ប្រសិនបើអ្នកទទួលបានអ្វីដែលខ្ញុំចង់និយាយសូមចូលទៅស្វែងយល់ពីវាឱ្យបានលំអិត។

វិធីល្អបំផុត ៧ យ៉ាងដែលការរៀនម៉ាស៊ីនអាចជួយបង្កើនទីផ្សាររបស់អ្នក

ភាពជោគជ័យផ្នែកទីផ្សារអាស្រ័យលើកត្តាសំខាន់ជាច្រើនពីការស្រាវជ្រាវអតិថិជនឱ្យបានត្រឹមត្រូវរហូតដល់ការបង្កើតយុទ្ធសាស្ត្រយីហោការចូលរួមជាមួយអតិថិជននិងការធ្វើឱ្យពួកគេរីករាយ។ វាត្រូវការការខិតខំនិងស្វ័យប្រវត្តិកម្មច្រើន។

ហើយដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាធំ ៗ ទាំងនេះជួយសម្រួលការងារនិងការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកទីផ្សារតាមរយៈការវិភាគទិន្នន័យត្រឹមត្រូវការរៀនម៉ាស៊ីនមានតួនាទីច្រើន។ ហើយនេះគឺជាការវិភាគពេញលេញអំពីរបៀបដែលការរៀនម៉ាស៊ីនមានឥទ្ធិពលលើទីផ្សារ។

ស្វែងយល់ពីអតិថិជន ៣៦០ ដឺក្រេ

ជារៀងរាល់ថ្ងៃអតិថិជនរបស់អ្នកចែករំលែកព័ត៌មានអំពីខ្លួនឯងប៉ុន្តែអ្វីដែលល្អបំផុតដែលអ្នកអាចធ្វើបានគឺចំណាយពេលភាគច្រើនរបស់អ្នកដែលអតិថិជនរបស់អ្នកចូលចិត្តចំណាយ។ នៅពេលអ្នកចាប់ផ្តើមយកចិត្តទុកដាក់អ្នកចាប់ផ្តើមស្គាល់គេកាន់តែច្បាស់និងល្អជាងមុន។

អ្នកដឹងពីការទិញចុងក្រោយរបស់អតិថិជនបញ្ហារបស់ពួកគេនិងរបៀបដែលអ្នកនិងផលិតផលរបស់អ្នកអាចជួយពួកគេ។ នៅពេលអ្នកយល់ពីចំណុចឈឺចាប់របស់ពួកគេហើយអាចបំពេញតម្រូវការរបស់ពួកគេហើយព្យាករណ៍ពីអ្វីដែលពួកគេទំនងជាចង់ទិញនៅពេលក្រោយសូមស្វែងយល់ពីចិត្តវិទ្យានៅពីក្រោយវា-អ្នកទទួលបានទស្សនៈ ៣៦០ ដឺក្រេរបស់អតិថិជន។

ការវិភាគតាមពេលវេលាពិតផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវនិន្នាការឆ្ពោះទៅមុខនិងអនាគត

សព្វថ្ងៃនេះនៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថលពិភពលោកកំពុងផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងលឿនដែលវាពិបាកក្នុងការយល់ពីទិន្នន័យហើយនោះគឺជាហេតុផលមួយដែលការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មបន្តផ្លាស់ប្តូរពីមួយពេលទៅមួយពេល។ ដោយសារតែរឿងទាំងមូលគឺនៅពេលដែលអ្នកឈានដល់ការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយក្នុងការធ្វើឱ្យទិន្នន័យកាន់តែច្រើនឡើង ៗ ត្រូវបានទម្លាក់គ្រាប់បែក។

ឧបករណ៍ឥតគិតថ្លៃមួយចំនួនពីហ្គូហ្គលគឺពាក្យគន្លឹះហ្គូហ្គលវិភាគហ្គូហ្គលនិងកុងសូលស្វែងរកហ្គូហ្គល។ នៅពេលអ្នកប្រើពួកវាអ្នកនឹងទទួលបានទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីស្វែងយល់ពីនិន្នាការដែលកំពុងបន្តនិងនាពេលខាងមុខនិងរបៀបដែលដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់អ្នកធ្វើដូចគ្នាចំពោះទីតាំងនិងផលិតផលណាមួយ។

យោងតាមលោក Gartner ការវិភាគតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងគឺជាវិន័យដែលទាមទារតក្កវិជ្ជានិងគណិតវិទ្យាដើម្បីធ្វើការសំរេចចិត្តបានលឿនរហ័ស។ យោងតាមការស្រាវជ្រាវរបស់ Gartner នៅឆ្នាំ ២០២២ ក្រុមហ៊ុនភាគច្រើននឹងបញ្ចូលការវិភាគតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងដើម្បីជំរុញក្រុមហ៊ុនរបស់ពួកគេឱ្យឈានដល់កម្រិតចុងក្រោយនិងនាំមុខដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់ពួកគេ-គ្រាន់តែធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការសម្រេចចិត្ត។

អនុសាសន៍ម៉ាស៊ីនឆ្លាតគឺជាចលនាឆ្លាតបំផុតដែលមិនធ្លាប់មាន

អាជីវកម្មដំណើរការលើទិន្នន័យហើយនោះជាការពិតប៉ុន្តែតើទិន្នន័យមកពីណា? ពីអ្នកប្រើប្រាស់មែនទេ? បាទ / ចាសរាល់ពេលដែលអ្នកចូលមើលគេហទំព័រឬទិញផលិតផលគេហទំព័រខូឃីស៍តាមដានអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងហើយពីទីនោះអ្នកវិភាគអាចដឹងពីអ្វីផ្សេងទៀតដែលអ្នកចាប់អារម្មណ៍និងចូលចិត្តទិញ។

ហើយពួកគេជំរុញអ្នកឱ្យធ្វើអ្វីស្រដៀងគ្នានៅពេលអ្នកចូលមើលគេហទំព័ររបស់ពួកគេ។ ឧបមាថាអ្នកបានទិញទូរស័ព្ទ iPhone នៅមហោស្រពឥណ្ឌាដ៏អស្ចារ្យនេះ។ អ្វីដែលអាម៉ាហ្សូននឹងបង្ហាញអ្នកបន្ទាប់គឺឆ្នាំងសាកទូរស័ព្ទស្រោមទូរស័ព្ទនិងកញ្ចក់ការពារដោយនិយាយថាមនុស្សដែលបានទិញទូរស័ព្ទអាយហ្វូនក៏បានទិញរបស់ទាំងនេះដែរ។

តើក្រុមហ៊ុន Amazon ធ្វើយ៉ាងដូចម្តេច? ក្រុមហ៊ុន Amazon ធ្វើវាដោយប្រើ ក្បួនដោះស្រាយ KNNដោយប្រើអនុសាសន៍ម៉ាស៊ីនឆ្លាត នោះគឺជាការផ្លាស់ប្តូរដ៏ឆ្លាតវៃបំផុត។

ការចូលរួមនិងវិភាគការព្យាករណ៍ (គ្រាន់តែពីរបីជំហានប៉ុណ្ណោះ)

ជំហានដំបូងនៃការវិភាគទិន្នន័យគឺអាចយល់ពីទិន្នន័យមានន័យថានៅពេលអ្នកដឹងពីទិន្នន័យអ្នកស្គាល់អតិថិជននិងអ្វីដែលពួកគេកំពុងស្វែងរក។ ពីទីនោះអ្នកប្រហែលជាដឹងពីអ្វីដែលពួកគេពិតជាអាចទិញបាន។

ហើយការវិភាគព្យាករណ៍គឺនិយាយអំពីរឿងនោះ។ វាជាលទ្ធភាពរបស់អតិថិជនក្នុងការធ្វើសកម្មភាពជាក់លាក់មួយនិងក្រុមហ៊ុនដែលប្រើកម្មវិធីផ្សេងៗគ្នាសម្រាប់ការទស្សទាយត្រឹមត្រូវ។

ឧទាហរណ៏ដ៏ល្អបំផុតគឺយុទ្ធនាការ“ ការលក់ពាន់លានដុល្លារ” ដោយក្រុមហ៊ុន Flipkart ។ ប្រសិនបើអ្នកបានមើលឱ្យជិតអ្នកបានឃើញកិច្ចព្រមព្រៀងល្អបំផុតនៅសល់តែប្រាំពីរប៉ុណ្ណោះនិងយុទ្ធសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នាជាច្រើនដើម្បីជំរុញការលក់ខណៈពេលដែលតម្លៃប្រែប្រួល។

នៅពេលអ្នកជិតទិញការបញ្ជាទិញនឹងអស់ពីស្តុកហើយម្តងទៀតអាចរកបាន។ ឬអ្វីដែលអ្នកអាចទាក់ទងបាននៅគ្រប់ទីកន្លែងដែលស្មាតហ្វូនស៊េរីថ្មីដាក់លក់មានការលក់មានកំណត់រៀងរាល់សប្តាហ៍និងដឹកជញ្ជូនដល់អតិថិជនដែលបានចុះឈ្មោះដំបូងរហូតដល់ឧបករណ៍នេះអាចប្រើបាន។

Chatbots គឺជាបុគ្គលិកផ្នែកលក់ថ្មីនិងចុងក្រោយ

សព្វថ្ងៃនេះប្រសិនបើអ្នកឃើញគេហទំព័រនីមួយៗវាមានអ្វីដែលគេហៅថា chatbots ហើយវាត្រូវបានបើកដំណើរការ NLP មានន័យថាវាជាក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯងដែលរៀនដោយខ្លួនឯង។ ជាមួយនេះអ្នកមិនចាំបាច់សកម្មលើគេហទំព័រ ២៤ គុណ ៧ ទេ។

Chatbots គឺជា AI-Robots ដែលជាការលក់ថ្មីនិងចុងក្រោយរបស់អ្នកហើយអាចណែនាំអតិថិជនរបស់អ្នកដោយស្វែងយល់ពីគោលបំណងស្វែងរករបស់ពួកគេជួយអ្នកប្រមូលអ្នកនាំមុខហើយក្រោយមកអ្នកអាចប្រែក្លាយពួកគេទៅជាអតិថិជន។

ការធ្វើបដិរូបកម្មគឺជាអារម្មណ៍អតិថិជនថ្មី

នៅពេលអ្នកមើលទៅវាពីទស្សនៈផ្សេងគ្នាអ្នកតែងតែអាចទាក់ទងទៅនឹងអតិថិជនដែលជំរុញអារម្មណ៍ នៅពេលអ្នកបង្ហាញពួកគេតាមរបៀបត្រឹមត្រូវនិងចាប់យកចំណុចឈឺចាប់របស់ពួកគេពួកគេទំនងជាធ្វើសកម្មភាព

ប៉ុន្តែនៅពេលដែលអ្នកធ្វើបដិរូបកម្មលើពួកគេដោយនិយាយឈ្មោះពួកគេពួកគេមានអារម្មណ៍ថា“ ក្រុមហ៊ុននេះផ្តោតលើអតិថិជននិងផ្តល់តម្លៃដល់អតិថិជនរបស់ពួកគេយ៉ាងច្រើន។ ហើយនោះគឺជាអ្វីដែលភ្ជាប់ពួកគេទៅនឹងអាជីវកម្មរបស់អ្នក។

វិធីល្អបំផុតដើម្បីធ្វើដូចនេះគឺតាមរយៈការធ្វើទីផ្សារតាមអ៊ីមែលហើយយើងមានឧបករណ៍ជាច្រើនសម្រាប់ធ្វើការជាមួយក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯងដែលធ្វើឱ្យដំណើរការទាំងមូលមានលក្ខណៈស្វ័យប្រវត្តិ។

ការស្វែងរកតាមសំឡេងគឺជាជំនាន់ថ្មីនៃការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការស្វែងរកនិងម៉ាស៊ីនស្វែងរក

នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថលនិងជាមួយនឹងមុខងារជឿនលឿនជាច្រើននៅលើកម្មវិធីទូរស័ព្ទនិងគេហទំព័រជីវិតរបស់យើងកាន់តែស្មុគស្មាញ។ មនុស្សស្ទើរតែមិនចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការវាយបញ្ចូលសំណួររបស់ពួកគេប៉ុន្តែស្វែងរកដោយសំឡេង។

នោះហើយជាអ្វីដែលវេទិកាពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកធំបំផុតរបស់ពិភពលោកគឺអាម៉ាហ្សុនធ្វើបានយ៉ាងល្អជាមួយការអនុវត្តអេឡា។ វាដំណើរការលើគោលការណ៍នៃដំណើរការភាសាធម្មជាតិដែលវាចាប់យកសំណួររបស់ទស្សនិកជនស្វែងរកការប្រកួតដែលល្អបំផុតនិងទាក់ទងពួកគេតាមរយៈក្បួនដោះស្រាយ KNN និងបង្ហាញពីវត្ថុដែលពាក់ព័ន្ធបំផុតដល់អតិថិជនជាមួយនឹងពាក្យគន្លឹះដែលត្រូវគ្នា។

តាមវិធីនេះក្រុមហ៊ុន Amazon ធ្វើឱ្យទីផ្សារនិងគំរូអាជីវកម្មមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយនិងរក្សាអតិថិជនរបស់ពួកគេក្នុងរយៈពេលយូរ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

នៅពេលអ្នកអានរឿងទាំងមូលអ្នកនឹងដឹងថាការរៀនម៉ាស៊ីនកម្រិតខ្ពស់និងចាំបាច់បានក្លាយជាអ្វីហើយវាមានសារៈសំខាន់ប៉ុណ្ណាក្នុងការបញ្ចូលទៅក្នុងគំរូអាជីវកម្ម។

ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនទាំង ៧ នេះបានផ្លាស់ប្តូរហ្គេមរួចហើយ។ ប្រសិនបើអ្នកជាម្ចាស់អាជីវកម្មឬអ្នកពាក់ព័ន្ធអ្នកត្រូវតែមានគម្រោងអនុវត្តវានៅក្នុងអាជីវកម្មរបស់អ្នកដើម្បីមើលថាវាមានទំហំប៉ុនណា។

អានផងដែរ របៀបប្រើម៉ាស៊ីនរៀនសម្រាប់ពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិច

ប្រកាស 7 វិធីនៃការរៀនម៉ាស៊ីនអាចបង្កើនទីផ្សាររបស់អ្នក។ បានបង្ហាញខ្លួនជាលើកដំបូង AiiotTalk - បញ្ញាសិប្បនិម្មិត | មនុស្សយន្ត | បច្ចេកវិទ្យា.

ផ្លាតូអាអាយ។ គេហទំព័រ ៣ ។ ទិន្នន័យវៃឆ្លាតត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។
ចុចត្រង់នេះដើម្បីចូលប្រើ។

ប្រភព៖ https://www.aiiottalk.com/ways-machine-learning-can-enhance-your-marketing/

អានបន្ត

AI

កំហុសទូទៅនៃការបង់ប្រាក់ក្នុងមួយចុច និងវិធីជៀសវាងពួកគេ។

បោះពុម្ភ

on

មានអត្ថបទជាច្រើនតាមអ៊ិនធរណេតដែលនិយាយអំពីការអនុវត្តដែលបានណែនាំមួយចំនួនអំពីរបៀបបង្កើតរបស់អ្នក យុទ្ធនាការទីផ្សារ។ ក៏មានបច្ចេកទេសខុសៗគ្នាជាច្រើនសម្រាប់ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនិងគំនិតជាច្រើនទាក់ទងនឹងរបៀបរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មតាមអ៊ីនធឺណិតប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព

ដោយសារមានដំបូន្មានជាច្រើនរាប់មិនអស់ដែលមាននៅលើអ៊ីនធឺណែតវាទំនងជាអ្នកអាចវង្វេងជាមួយនឹងគំនិតផ្ទុយគ្នាហើយច្រលំថាតើអ្នកនឹងធ្វើតាមឬអត់។

អ្វីៗនឹងងាយស្រួលជាងប្រសិនបើអ្នកមានក្រុមអ្នកជំនាញដើម្បីជួយអ្នកតាមតម្រូវការរបស់អ្នក។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយវាជារឿងធម្មតាទាំងស្រុងក្នុងការធ្វើខុសដរាបណាអ្នកនឹងរៀនពីវិធីជៀសវាងវានៅលើកក្រោយ។

មិនប្រើបញ្ជីពាក្យគន្លឹះអវិជ្ជមានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព

សម្ព័ន្ធមិត្តរបស់អ្នកម្នាក់ក្នុងការអនុវត្តយុទ្ធនាការ PPC ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពគឺការប្រើប្រាស់ពាក្យគន្លឹះត្រឹមត្រូវ។ ក្រៅពីនេះការប្រើបញ្ជីពាក្យគន្លឹះអវិជ្ជមានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក៏ជាមធ្យោបាយមានប្រយោជន៍ដើម្បីធានាថាយុទ្ធនាការភីភីស៊ីស៊ីរបស់អ្នកដំណើរការល្អ។

“ វានឹងក្លាយជាការអនុវត្តដ៏ល្អប្រសិនបើអ្នកមានបញ្ជីមេនៃពាក្យគន្លឹះអវិជ្ជមានដូច្នេះអ្នកអាចអនុវត្តវាចំពោះយុទ្ធនាការទាំងអស់របស់អ្នកជាមួយនឹងពាក្យឬឃ្លាពិសេសដែលអ្នកមិនចង់ឱ្យការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់អ្នកលេចចេញមក” ។ 

ការត្រួតពិនិត្យរបាយការណ៍សំណួរស្វែងរកឱ្យបានទៀងទាត់នឹងជួយអ្នកជៀសវាងការខ្ជះខ្ជាយលុយលើសំណួរស្វែងរកដែលអ្នកមិនចង់ឱ្យការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់អ្នកត្រូវបានណែនាំ។

មិនផ្គូផ្គងពាក្យគន្លឹះដើម្បីចម្លងពាណិជ្ជកម្ម

ក្នុងនាមជាអ្នកមានប្រាជ្ញា អាជីវកម្ម ម្ចាស់អ្នកត្រូវតែខិតខំបន្ថែមទៀតក្នុងការធ្វើឱ្យការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់អ្នកមានភាពពាក់ព័ន្ធតាមដែលអាច។ ដោយសារអ្នកប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណេតមានការយកចិត្តទុកដាក់ខ្លីណាស់ពួកគេមិនមានពេលវេលាដើម្បីដោះស្រាយជាមួយគេហទំព័រដែលមិនចាំបាច់និងមិនចាប់អារម្មណ៍។

កំហុសមួយក្នុងចំណោមកំហុសទូទៅបំផុតនៅក្នុងភី។ ស៊ី។ ស៊ីគឺនៅពេលដែលអ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្មម្នាក់កំពុងធ្វើឱ្យការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មមួយឈុតនិងប្រើប្រាស់វានៅលើក្រុមផ្សព្វផ្សាយជាច្រើន។ វាល្អសម្រាប់ការមានប្រធានបទដូចគ្នាប៉ុន្តែសម្រាប់ការធ្វើបដិរូបកម្មវានឹងធ្វើឱ្យយុទ្ធនាការរបស់អ្នកខ្សោយ។

ដោយសារអ្នកមានរឿងផ្សេងទៀតជាច្រើនដែលត្រូវផ្តោតលើអាជីវកម្មរបស់អ្នកវានឹងមានភាពឆ្លាតវៃនិងងាយស្រួលក្នុងការជួល ក្រុមភី។ ស៊ី។ ស៊ីដឹកនាំដោយ ROI ដែលជាអ្នកជំនាញក្នុងការធ្វើឱ្យការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មពាក់ព័ន្ធនិងជោគជ័យ។

ផ្តោតច្រើនពេកលើមុខតំណែងជាមធ្យម

អ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្មប្រព្រឹត្តកំហុសដោយផ្តោតលើទីតាំងជាមធ្យម។ នេះគឺដោយសារតែទីតាំងជាមធ្យមមួយ (១) មានន័យថាការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់អ្នកលេចធ្លោជាងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មបង់ប្រាក់ផ្សេងទៀតនៅក្នុងលទ្ធផលស្វែងរក។

វាមិនមានន័យថាតឹងរ៉ឹងទេដែលការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់អ្នកពិតជាស្ថិតនៅក្នុងលំដាប់កំពូល។ នេះជាមូលហេតុដែលទីតាំងមធ្យមមិនមែនជាការចង្អុលបង្ហាញអំពីទីតាំងនៃការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់អ្នកនៅពេលដែលពួកគេត្រូវបានណែនាំ

សោរយក

ឥឡូវនេះអ្នកមានចំណេះដឹងទាក់ទងនឹងកំហុសទូទៅនៅលើភី។ ភី។ ស៊ី។ យកព័ត៌មាននេះជាកម្លាំងជំរុញរបស់អ្នកដើម្បីជួយខ្លួនអ្នកជៀសវាងពីការប្រព្រឹត្តកំហុសទាំងនេះ។

វាជាការល្អដែលអ្នកដឹងពីវិធីដោះស្រាយបញ្ហាទាំងនេះនៅពេលអ្នកបានប្រព្រឹត្តកំហុសខ្លះប៉ុន្តែវាជាការប្រសើរដែលអ្នកដឹងពីវិធីចៀសវាងបញ្ហាទាំងនេះមុនពេលអ្នកធ្វើខុស។ អ្នកត្រូវប្រើវិធីសាស្រ្តសកម្មដើម្បីធានាថាអ្នកបង្កើនសក្តានុពលពេញលេញរបស់ភីភីស៊ីស៊ីជាយុទ្ធនាការទីផ្សាររបស់អ្នក។

អានផងដែរ ផលប៉ះពាល់នៃភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិតនិងការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើ SEO

ប្រកាស កំហុសទូទៅនៃការបង់ប្រាក់ក្នុងមួយចុច និងវិធីជៀសវាងពួកគេ។ បានបង្ហាញខ្លួនជាលើកដំបូង AiiotTalk - បញ្ញាសិប្បនិម្មិត | មនុស្សយន្ត | បច្ចេកវិទ្យា.

ផ្លាតូអាអាយ។ គេហទំព័រ ៣ ។ ទិន្នន័យវៃឆ្លាតត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។
ចុចត្រង់នេះដើម្បីចូលប្រើ។

ប្រភព៖ https://www.aiiottalk.com/ppc-mistakes-and-how-to-avoid-them/

អានបន្ត
blockchainថ្ងៃ 3 មុន

អាកប្បកិរិយានៃការទូទាត់របស់មនុស្ស៖ ហេតុអ្វីបានជាសាច់ប្រាក់នៅតែជាមធ្យោបាយទូទាត់ធម្មតាបំផុត និងរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យា និង Crypto មានគុណសម្បត្តិច្រើនជាងជាមធ្យោបាយទូទាត់

ផលិតរថយន្តថ្ងៃ 3 មុន

អាថ៌កំបាំងទាំង ៧ ដែលអ្នកផលិតរថយន្តចង់អោយអ្នកមិនដឹង

ការចាប់ផ្ដើមអាជីវកម្មថ្មីថ្ងៃ 3 មុន

ការពិត 12 TikTok ដែលអ្នកគួរដឹង

ការលេងហ្គេមថ្ងៃ 4 មុន

ហ្គេមស្ទីមថ្មីដែលអ្នកប្រហែលជាខកខាននៅខែសីហាឆ្នាំ ២០២១

ថាមពលថ្ងៃ 2 មុន

ក្រុមហ៊ុន U Power ភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងជាមួយ Bosch ដើម្បីសហការលើបច្ចេកវិទ្យា Super Board

ខ្សែ​សង្វាក់​ផ្គត់ផ្គង់ថ្ងៃ 3 មុន

បំពង់ LPG - អ្វីដែលត្រូវគិតអំពី

blockchainថ្ងៃ 4 មុន

តើអ្វីទៅជាគ្រីបតូ IRA ល្អបំផុតសម្រាប់ខ្ញុំ? ប្រើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យទាំង ៦ នេះដើម្បីស្វែងយល់បន្ថែម

ការលេងហ្គេមថ្ងៃ 3 មុន

តើកាស៊ីណូដែលគ្មានគណនីដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?

IOTថ្ងៃ 3 មុន

អត្ថប្រយោជន៍នៃការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា IoT SIM Card

blockchainថ្ងៃ 4 មុន

Cryptocurrencies ដែលរកប្រាក់ចំណេញបានច្រើនបំផុតនៅលើទីផ្សារ

ការលេងហ្គេមថ្ងៃ 4 មុន

ប្រទេសន័រវែសនឹងបង្ក្រាបទីផ្សារ iGaming ដែលគ្មានអាជ្ញាប័ណ្ណជាមួយនឹងច្បាប់ល្បែងថ្មី

blockchainថ្ងៃ 4 មុន

តើការផ្លាស់ប្តូរគ្រីបមានន័យដូចម្តេច?

ថាមពលថ្ងៃ 2 មុន

ទំហំទីផ្សារភីភេលីលីននឹងកើនឡើង ៤២៨.៥០ លានដុល្លារចាប់ពីឆ្នាំ ២០២០ ដល់ ២០២៤ | តំរូវការដែលកំពុងកើនឡើងសំរាប់កាវបិទដែលមានមូលដ្ឋានលើភីភីលីលីនដើម្បីជំរុញការលូតលាស់ | តិចណូវីយ៉ូ

ថាមពល1 ថ្ងៃកន្លងទៅ

សេចក្តីជូនដំណឹងអំពីឧប្បត្តិហេតុនៃការបំពានសន្តិសុខទិន្នន័យ

AR / VRថ្ងៃ 4 មុន

មើលជាមុន៖ ទីក្រុងតូច - ការកសាងទីក្រុងដ៏រីករាយនៅលើដំណើរស្វែងរក

blockchainថ្ងៃ 2 មុន

Blockchain & Infrastructure ក្រោយការចេញផ្សាយព្រឹត្តិការណ៍

blockchainថ្ងៃ 2 មុន

សប្តាហ៍ខាងមុខ - រវាងថ្មនិងកន្លែងពិបាក

សន្តិសុខ​តាម​ប្រព័ន្ធ​អ៊ីនធឺណិត1 ថ្ងៃកន្លងទៅ

Ransomware បាន​យក​ការ​កែប្រែ​ថ្មី​មួយ​ជាមួយ​នឹង​ការ​ប្រឹងប្រែង​អនុវត្ត​ច្បាប់​របស់​សហរដ្ឋ​អាមេរិក​ដើម្បី​លួច​ត្រឡប់​មក​វិញ។

លេខកូដថ្ងៃ 2 មុន

តើកម្មវិធីបម្លែង XML ទៅ JSON ដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?

Esportsថ្ងៃ 2 មុន

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីទទួលបាន Shiny Zacian និង Zamazenta នៅក្នុង Pokémon Sword and Shield

និន្នាការ