WiMi ประกาศแอลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงตัวแทนพหุมุมสําหรับการจัดกลุ่มข้อมูลกระแส

(SeaPRwire) –   Beijing, 05 กุมภาพันธ์ 2024 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” หรือ “บริษัท”) ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเทคโนโลยี Augmented Reality (“AR”) โฮโลแกรมชั้นนำระดับโลก ได้ประกาศเปิดตัวอัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมอง เพื่อจัดการกับปัญหาการจัดกลุ่มข้อมูลแบบสตรีมมิ่ง อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองนี้สามารถนำเสนอโซลูชันอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาการจัดกลุ่มข้อมูลแบบสตรีมมิ่งได้ อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองเป็นวิธีการเรียนรู้และผสานรวมข้อมูลจากหลายมุมมองเพื่อให้ได้การแสดงผลที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น ในการจัดกลุ่มข้อมูลแบบสตรีมมิ่ง มุมมองหลายมุมมองสามารถใช้แสดงด้านต่าง ๆ ของข้อมูลแบบสตรีมมิ่งได้ เช่น มุมมองเวลาเป็นชุด มุมมองเชิงพื้นที่ เป็นต้น และแต่ละมุมมองสามารถมอบข้อมูลที่แตกต่างกัน

ด้วยการเรียนรู้คุณสมบัติของแต่ละมุมมอง จะค้นพบรูปแบบและโครงสร้างที่อาจเกิดขึ้นของข้อมูล และผสานรวมเข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความเสถียรของการจัดกลุ่มข้อมูลแบบสตรีมมิ่งเพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลแบบสตรีมมิ่งได้ดีขึ้น ปัจจุบัน ได้มีการนำอัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองไปใช้ในวงกว้าง และแนวโน้มก็น่าสนใจมาก เช่น ในด้านการเงินที่สามารถนำไปใช้เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า เป็นต้น ในด้านการแพทย์ที่สามารถนำไปใช้เพื่อวินิจฉัยโรค ตรวจสอบผู้ป่วย เป็นต้น ในด้านอีคอมเมิร์ซที่สามารถนำไปใช้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ แนะนำสินค้า เป็นต้น

อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองสามารถสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายมุมมองเพื่อให้มีคำอธิบายที่ครอบคลุมยิ่งขึ้นเกี่ยวกับข้อมูล มุมมองที่แตกต่างกันให้คุณสมบัติและมุมมองที่แตกต่างกัน และด้วยการนำมารวมกัน จึงสามารถได้การแสดงผลข้อมูลที่แม่นยำและครอบคลุมยิ่งขึ้น เนื่องจากอัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากหลายมุมมองได้ จึงสามารถให้การแสดงผลข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ด้วยการผสานมุมมองหลายมุมมองเข้าด้วยกัน อัลกอริทึมนี้สามารถจับภาพรายละเอียดและความสัมพันธ์ในข้อมูลได้มากขึ้น จึงเพิ่มประสิทธิภาพการแสดงผลข้อมูลได้ อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดกลุ่มของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายมุมมอง อัลกอริทึมนี้สามารถลดข้อบกพร่องของแต่ละมุมมองและปรับปรุงความแม่นยำและความเสถียรของการจัดกลุ่มโดยรวม อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองสามารถจัดการกับสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติในข้อมูลได้ดีกว่า ทำให้ผลลัพธ์ของการจัดกลุ่มเชื่อถือได้ยิ่งขึ้น อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลประเภทต่าง ๆ ได้ เนื่องจากแต่ละมุมมองสามารถมีคุณสมบัติประเภทต่าง ๆ ได้ อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองจึงสามารถจัดการกับสถานการณ์ที่มีข้อมูลประเภทต่าง ๆ ได้อย่างยืดหยุ่น ทำให้มีความอเนกประสงค์และปรับได้ดีกว่าเมื่อจัดการกับข้อมูลหลายชุด

เห็นได้ชัดว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองมีข้อดีในการสังเคราะห์ข้อมูลหลายมุมมอง เพิ่มประสิทธิภาพการแสดงผลข้อมูล ปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดกลุ่ม และปรับให้เข้ากับข้อมูลประเภทต่าง ๆ ข้อดีเหล่านี้ทำให้มีศักยภาพในการนำอัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองไปใช้ในงานการจัดกลุ่มข้อมูลอย่างกว้างขวาง

ขั้นแรกให้รวบรวมชุดข้อมูล ซึ่งรวมถึงข้อมูลจากมุมมองหลายมุมมอง ดำเนินการก่อนการประมวลผลข้อมูล ซึ่งรวมถึงการล้างข้อมูล การสกัดคุณสมบัติ และการแปลงข้อมูล ต่อจากนั้น จึงเรียนรู้ข้อมูลโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองเพื่อให้ได้การแสดงผลข้อมูลหลายมุมมอง จากนั้น จึงจัดกลุ่มมุมมองหลายมุมมองที่เรียนรู้ได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์การจัดกลุ่มหลายชุด ผสานรวมผลลัพธ์การจัดกลุ่มหลายชุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์การจัดกลุ่มขั้นสุดท้าย

อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองสามารถแบ่งประเภทเป็นวิธีการต่าง ๆ เช่น วิธีการที่ใช้การแยกตัวประกอบของเมทริกซ์ วิธีการที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก และวิธีการที่ใช้กราฟ วิธีการที่ใช้การแยกตัวประกอบของเมทริกซ์สามารถแสดงผลข้อมูลหลายมุมมองในรูปของเมทริกซ์ แล้วจึงใช้การแยกตัวประกอบของเมทริกซ์เพื่อเรียนรู้ข้อมูล วิธีการที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้โมเดลต่าง ๆ เช่น เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก เพื่อเรียนรู้ข้อมูลและให้ได้การแสดงผลที่แม่นยำมากขึ้น วิธีการที่ใช้กราฟสามารถดึงแนวคิดจากทฤษฎีกราฟมาใช้เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและให้ได้การแสดงผลที่ครอบคลุมมากขึ้น

อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองสามารถจัดการปัญหาการจัดกลุ่มข้อมูลแบบสตรีมมิ่งได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองร่วมกันและผสานเข้ากับอัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบดั้งเดิม แนวคิดหลักคือ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มอบโดยมุมมองต่าง ๆ เพื่อจับภาพโครงสร้างข้อมูลภายในเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความเสถียรของการจัดกลุ่ม

ในอนาคต อัลกอริทึมการเรียนรู้การแสดงผลหลายมุมมองจะถูกนำไปใช้ในสาขาต่าง ๆ มากยิ่งขึ้น ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและปัญญาประดิษฐ์ ในขณะเดียวกัน ความแม่นยำจะได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง

เกี่ยวกับ WiMi Hologram Cloud
WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) เป็นผู้ให้บริการโซลูชันทางเทคนิคแบบครอบคลุมในคลาวด์โฮโลแกรม ซึ่งมุ่งเน้นที่พื้นที่เชี่ยวชาญต่าง ๆ รวมถึงซอฟต์แวร์แสดงภาพเฮดอัป (HUD) ในยานยนต์แบบโฮโลแกรม AR, LiDAR โฮโลแกรม 3 มิติแบบพัลส์, อุปกรณ์โฮโลแกรมสนามแสงแบบสวมใส่, เซมิคอนดักเตอร์โฮโลแกรม, ซอฟต์แวร์คลาวด์โฮโลแกรม, การนำทางในรถยนต์ด้วยโฮโลแกรม เป็นต้น บริการและเทคโนโลยี AR โฮโลแกรมของบริษัท ประกอบด้วย แอปพลิเคชันในรถยนต์ AR โฮโลแกรม, เทคโนโลยี LiDAR โฮโลแกรม 3 มิติแบบพัลส์ เทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์วิสัยทัศน์โฮโลแกรม การพัฒนาซอฟต์แวร์โฮโลแกรม เทคโนโลยีการโฆษณา AR โฮโลแกรม เทคโนโลยีความบันเทิง AR โฮโลแกรม การชำระเงิน ARSDK โฮโลแกรม การสื่อสารเชิงโต้ตอบแบบโฮโลแกรม และเทคโนโลยี AR โฮโลแกรมอื่น ๆ

แถลงการณ์ Safe Harbor