ပေါလာ ဘာစီရာ ဇ် ပဲထားစင်ပျိုရ်အကြောင်းနှင့် ကိုးကားဇတ်တွေတွင် မူရင်းဇတ်၏ အသစ်အဆန်းဇတ်ရုပ်ပုံများ
Brief news summary
မကြာမီဆင့်ပြောကြားသည့်အတွက်မှာ The Trade Desk မှ Patricia Bacariza Perez က လူကြီးမင်းများအတွက် အသုံးပြုမှုတွင် အမှတ်အသားဂရပ်များ၏ တိုးတက်လာသော အခန်းကဏ္ဍအဖွဲ့အစည်းကို ခြုံငုံပြောခဲ့ပြီး “Graph of Graphs” အစိတ်အပိုင်းကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ အမှတ်အသားဂရပ်များသည် ပလက်ဖောင်းအသီးသီးအရ အသုံးပြုသူဒေတာများကို စုဆောင်းပြီး ပုဂ္ဂိုလ်ရေး စိတ်ချရသော ပရိုဖိုင်များကို ဖန်တီးသည်။ “Graph of Graphs” သည် ဒီကိုပိုမိုလေးနက်စွာတိုးချဲ့ပြီး မျိုးစုံသော အမှတ်အသားဂရပ်များနှင့် ဒေတာမြေပုံများကို ချိတ်ဆက်ပြီး တစ်ခုစီမကောင်းသော ဖောက်သည်အကြောင်းအရာကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခြင်း၊ လူအုပ်စုများကို မှန်ကန်စွာဆုံးဖြတ်နိုင်အောင်တိုးတက်စေသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပေနိုင်ငံများချုပ်အုတ်အုပ်များ၏ကျဉ်းနင်းမှုကြောင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်များကိုလည်း စောင့်ရှောက်ရန်အကြံပြုခဲ့သည်။ AI နှင့် သင်ယူမှုစက်များသည် မျှော်လင့်ချက်တိကျမှုကို ပိုမိုမြှင့်တင်စေပြီး မီဒီယာအသုံးစရိတ်ကို အထူးစွမ်းဆောင်နိုင်စေသည်။ ဤဆွေးနွေးပွဲသည် ဤနည်းပညာများကို ထိရောက်စွာအသုံးချနိုင်ရန် ဆက်လက်တီထွင် စီမံပေးရန်လိုအပ်ကြောင်း၊ ကြော်ငြာအကျိုးသက်ရောက်မှုကို မြှင့်တင်စေပြီး ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်များကိုလည်း ထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်နိုင်မည့် လုပ်ငန်းညှိနှိုင်းလုပ်ငန်းများလိုအပ်ကြောင်းကို မြားကြ ဦးတည်ခဲ့သည်။အနောက်ပိုင်းအကြီးအကျယ်မေးမြန်းမှုထဲမှာ၊ The Trade Desk ရဲ့ ထိပ်တန်းပညာရှင်ကျော်လူသုံးသူ Paola Bacariza Perez က အမှတ်အသား ပုံကြမ်းများရဲ့ ပိုမိုတိုးတက်လာချိန်မှာ အဓိကအခန်းကဏ္ဍအသစ်များကို မျှဝေခဲ့ပါတယ်။ ထိုအတွက် မိတ်ဆက်ပေးတဲ့အကြောင်းအရာမှာ "Graph of Graphs" ဆိုတဲ့ ဖန်တီးမှုအသစ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဤနည်းလမ်းအသစ်များအနေနဲ့ လူသုံးအပေါင်းတို့ရဲ့ လုပ်ဆောင်မှုနဲ့အတူ ပုဂ္ဂိုလ်အချင်းချင်းနားလည်မှုကို တိုးမြှင့်စေနိုင်ပြီး ပစ်မှတ်ထိန်းချုပ်မှုတွေနဲ့ ပြည့်စုံစွာအသုံးချနိုင်အောင် ပြုပြင်ထားပါတယ်။ အမှတ်အသား ပုံကြမ်းများသည် လူသုံးအချက်အလက်အမျိုးအစားများ—အနေနဲ့ တက်ကြွမှုများ၊ မျှော်မှန်းချက်များ၊ သတ်မှတ်ချက်များကို ထောက်ကူပေးတဲ့အတွက် ကြီးမားသည့်အရေးပါလာပါပြီ။ Paola ကပြောခဲ့တာမှာ အဲ့ဒီ ပုံကြမ်းများဟာ ကြိုးပမ်းထားတဲ့ ပျမ်းမျှပုံစံကိုဖော်ပြပေးနိုင်ပြီး လူသုံးအပြုအမှုများကို မေးခွန်းထားနားလည်နိုင်စေပါတယ်။ မူရင်းအမှတ်အသားများကို အီးမေးလ်လိပ်စာ၊ စက်ကိရိယာအိုင်ဒီများ၊ Cookies များကိုယ်တိုင် စုစည်းပြီး ပေးထားတဲ့ ပုံစံကတည်းက လူသုံးအချက်အလက်ကို ပေါင်းစည်းပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အသုံးပြုသူ၏ ခရီးစဥ်ကို ခွဲခြားဖော်ပြရန်၊ ဘရాండ్နဲ့ ဆက်စပ်မှုအကြောင်းကို ပိုမိုနားလည်နိုင်ပါတယ်။ လူကို မျှော်မှန်းထားတဲ့ မက်ဆေ့ကျင်များကို လုပ်ရပ်များအပေါ် မူတည်ပြီး ထုတ်ပေးနိုင်တာကလည်း သူတို့ရဲ့ အထောက်အကူဖြစ်ပါတယ်။ ဒါအပြင် Paola က "Graph of Graphs" မော်ဒယ်အသစ်ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့ပြီး အဲ့ဒီဟာက လူသုံးအချက်အလက်ပုံကြမ်းများစွာနဲ့ ပတ်သက်သလို ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုကြောင်းတွေပဲမကဘဲ လူသုံးအရေအတွက်၊ လုပ်ဆောင်မှုများ၊ မျှော်မှန်းချက်များကိုလည်း ပိုမိုချဲ့ထွင်ပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းကြောင့် မျိုးစုံသော ဒေတာအလွှာများကို ချိတ်ဆက်ခြင်းပြုလုပ်ပြီး ပိုမိုရှုပ်ထွေးတဲ့ ပုံစံများကိုဖော်ပြနိုင်တဲ့အတွက်၊ လူသုံးအမှုသုံးသပ်ချက်များကို တိကျသော ပစ်မှတ်ထားတာကိုသာမက ပိုမိုအထောက်အကူဖြစ်စေပါတယ်။ ပုဂ္ဂိုလ်များအပေါ် မူတည်တဲ့ သေချာတဲ့ မက်ဆေ့ကျင်များထုတ်ပေးနိုင်ကြပြီး အချိန်အခါအခါမှာ မလွဲချော်နိုင်တဲ့ ပစ္စည်းအသစ်များနဲ့ လူသုံးအလားအဟ Classroomန်မှာ ပိုမိုအကျိုးဖြည့်အောင် ဆောင်ရွက်နိုင်ပါတယ်။ Paola ဟာ privacy လုပ်ငန်းဆောင်တာများနဲ့ တတိယ-party Cookies များအပေါ် မှာ နိုင်ငံတကာဥပဒေစည်းမျဉ်းတွေ အပေါ်မှာ ဆွေးနွေးခဲ့ပြီး၊ သူမက ပြောခဲ့တာက identity graphs နဲ့ Graph of Graphs တွေဟာ Privacy ထိန်းသိမ်းစနစ်ကောင်းတဲ့ နိုင်ငံတကာအနေအထားရှိတဲ့ပုံစံတွေ ဖြစ်ကြောင်း၊ ဤပုံစံများမှာ မူပိုင်ခွင့်လိုအပ်ချက်များကို မျှတစွာလိုက်နာနိုင်ပြီး မိတ်ဆက်ပေးခံသူအချက်အလက်များကို ရယူဖော်ပြစေနိုင်ပုံကို ဦးစားပေးထားကြောင်း ပြောခဲ့ပါတယ်။ ထို့အပြင် AI နဲ့ Machine Learning တို့အား ဒီလက္ခဏာတွေထဲမှာ ပေါင်းစည်းထားပြီး လူသုံးအရွယ်အစား၊ လုပ်ဆောင်မှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးနိုင်ဖို့ အထောက်အကူပြုနိုင်ကြောင်း၊ ဒီလမ်းကြောင်းက ပိုမိုသိသာစေပြီး စီးပွားရေးမှာ မီဒီယာအသုံးစရိတ်များကို ရောမကြာခင် ပိုမိုအကျိုးရှိစေမယ်လို့ ဆိုလိုပါတယ်။ ဒီစကားဝိုင်းအတွင်းမှာ အသင်းအဖွဲ့အချင်းချင်း ပြောင်းလဲလာသော လူသုံးအလိုအလျောက် မျှော်လင့်ချက်များနှင့် ဥပဒေစည်းမျဉ်းများအပေါ် မူတည်ပြီး၊ မူလအလားအလာကိုယ်စားအဖြစ် identity graphs နဲ့ Graph of Graphs ပိုမိုအရေးပါလာမယ့်အခါမှာ၊ သူတို့ဟာ လူသုံးအထောက်အကူများအတွက် အနာဂတီထဲမှာ မရှိမဖြစ်အဖွဲ့ဝင်များအဖြစ် ပိုပြီးအရေးပါတဲ့ ဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်လာမှာဖြစ်ပြီး၊ အဲ့ဒီအဖွဲ့ဝင်တွေက လူတွေကို မျှဝေပေးသည့် ပုံစံကို မှားယွင်းမှုမရှိစေရန်အတွက် အရေးပါပါသည်။ Paola က အမြဲတမ်း တီထွင်မှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ဖို့၊ နည်းပညာပေးသူများ၊ မျှဝေသူများနဲ့ ဒေတာပညာရှင်များအနေနဲ့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ဖို့ လိုအပ်ကြောင်းနှင့်၊ ဒီစနစ်တွေ ရဲ့ တိုးတက်မှုမှာ ဘေးအန္တရာယ်များကိုလည်း ထိန်းချုပ်နိုင်မှာ ဖြစ်ကြောင်း မေ့လျော့မထားပါနဲ့လို့ သတိပေးခဲ့ပါတယ်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ Paula Bacariza Perez ရဲ့ ဒီလေ့လာမှုအမြင်များက ပြောဖြယ်တာက လူသုံးအချက်အလက် ပုံကြမ်းများဘယ်လိုအင်အားကို ထောက်ပံ့မယ်ဆိုတာ၊ များစွာလေးတွေအခြားပါတဲ့ "Graph of Graphs" ဆိုတဲ့ မော်ဒယ်အသစ်က မည်သို့ပဲ့တင်နိုင်မဲ့အကြောင်းကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ ဖော်ပြနိုင်တာပါ။ ဤအဆင့်က ဂျစ်တာမကြီးများကို ပိုမိုသိမြင်စေပြီး၊ မျှဝေရေးအောင်မြင်စေတော့မည်။ ဒီနည်းလမ်းအသစ်တွေဟာ ယနေ့ဒစ်ဂျစ်တယ်လောကမှာ ပိုမိုသေးငယ်လေးနဲ့ ပိုမိုလှုပ်ရှားတဲ့ မျှော်မှန်းချက်တွေနဲ့ privacy လုပ်ငန်းစည်းမျဉ်း တွေမှာ ဘေးအန္တရာယ်မရှိတဲ့ မိတ်ဆက်အသစ်တွေ သူတို့ရဲ့ ထူးခြားမှုကို ချထားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
Watch video about
ပေါလာ ဘာစီရာ ဇ် ပဲထားစင်ပျိုရ်အကြောင်းနှင့် ကိုးကားဇတ်တွေတွင် မူရင်းဇတ်၏ အသစ်အဆန်းဇတ်ရုပ်ပုံများ
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you