ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ បដិវត្តន៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

Machine Learning (ML) គឺជាវិស័យនៃ Artificial Intelligence (AI) ដែលត្រូវបានឧទ្ទិសដល់ការបង្កើត algorithms ដែលអាចរៀនដោយស្វ័យប្រវត្តិពីទិន្នន័យដោយមិនចាំបាច់មានកម្មវិធីច្បាស់លាស់។ វាគឺជាផ្នែកមួយដ៏មានសក្តានុពលបំផុតនៃ AI ហើយកំពុងមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់នៅទូទាំងឧស្សាហកម្មជាច្រើន រួមទាំងការថែទាំសុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ ការដឹកជញ្ជូន និងការលក់រាយ។

ML មានពីរប្រភេទធំៗគឺ៖ ការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ និងការសិក្សាគ្មានការត្រួតពិនិត្យ។ នៅក្នុងការរៀនដែលស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រង ក្បួនដោះស្រាយត្រូវបានផ្តល់ជូនជាមួយនឹងសំណុំទិន្នន័យដែលមានស្លាក ពោលគឺទិន្នន័យដែលមានចម្លើយត្រឹមត្រូវ។ ក្បួនដោះស្រាយរៀនដើម្បីភ្ជាប់ធាតុបញ្ចូលជាមួយលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។ នៅក្នុងការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យ ក្បួនដោះស្រាយមិនមានស្លាកទេ។ អ្នកត្រូវតែរៀនស្វែងរកគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យដោយខ្លួនឯង។

ក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning ដែលពេញនិយមបំផុតមួយចំនួនគឺ៖

• តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ
• ដើមឈើការសម្រេចចិត្ត
• ប​ណ្តា​ញ​ញាណ
• ម៉ាស៊ីនគាំទ្រវ៉ិចទ័រ

ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាជាច្រើនដូចជា៖

• ចំណាត់ថ្នាក់
• តំរែតំរង់
• ការតម្រៀបបាច់
• ការរៀនសូត្រជ្រៅ

នេះគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលដែលមានសក្តានុពលក្នុងការធ្វើបដិវត្តន៍ឧស្សាហកម្មជាច្រើន។ នៅពេលដែលក្បួនដោះស្រាយ ML កាន់តែមានភាពស្មុគ្រស្មាញ យើងអាចរំពឹងថានឹងឃើញកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតបន្ថែមទៀតនាពេលអនាគត។

តើ Machine Learning ដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?

ML ដំណើរការដោយប្រើទិន្នន័យដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយ។ ក្បួនដោះស្រាយរៀនដើម្បីភ្ជាប់ធាតុបញ្ចូលជាមួយលទ្ធផលពីទិន្នន័យ។ នៅពេលដែល algorithm ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល វាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើការព្យាករណ៍លើទិន្នន័យថ្មី។

ឧទាហរណ៍ ក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning អាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណឆ្មានៅក្នុងរូបភាព។ ក្បួនដោះស្រាយនឹងត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យនៃរូបភាពឆ្មា និងមិនមែនឆ្មា។ ក្បួនដោះស្រាយនឹងរៀនកំណត់លក្ខណៈនៃរូបភាពឆ្មា ដូចជារូបរាងក្បាល ភ្នែក និងកន្ទុយ។ នៅពេលដែលក្បួនដោះស្រាយត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល វាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណឆ្មានៅក្នុងរូបភាពថ្មី។

តើ Machine Learning មានអត្ថប្រយោជន៍អ្វីខ្លះ?

អត្ថប្រយោជន៍មានច្រើន។ អត្ថប្រយោជន៍សំខាន់ៗមួយចំនួនរួមមាន:

• ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម៖ ML អាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មកិច្ចការជាច្រើនដែលបច្ចុប្បន្នកំពុងអនុវត្តដោយមនុស្ស។ នេះអាចផ្តល់ពេលទំនេរ និងធនធានសម្រាប់មនុស្សដើម្បីផ្តោតលើកិច្ចការយុទ្ធសាស្ត្របន្ថែមទៀត។

• ភាពត្រឹមត្រូវ៖ ML អាចមានភាពត្រឹមត្រូវជាងវិធីសាស្ត្រនៃការវិភាគបែបប្រពៃណី។ នេះគឺដោយសារតែការរៀនម៉ាស៊ីនអាចរៀនពីទិន្នន័យ និងកែតម្រូវការព្យាករណ៍របស់វាដោយផ្អែកលើទិន្នន័យថ្មី។

• ប្រសិទ្ធភាព៖ ML អាចមានប្រសិទ្ធភាពជាងវិធីសាស្ត្រវិភាគបែបបុរាណ។ នេះគឺដោយសារតែ Machine Learning អាចដំណើរការទិន្នន័យជាច្រើនបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងមានប្រសិទ្ធភាព។

• គំនិតច្នៃប្រឌិត៖ ML អាចជួយជំរុញគំនិត និងការច្នៃប្រឌិតថ្មីៗ។ នេះគឺដោយសារតែការរៀនម៉ាស៊ីនអាចរៀនពីទិន្នន័យ និងស្វែងរកគំរូដែលមនុស្សមើលមិនឃើញ។

តើអ្វីជាបញ្ហាប្រឈមនៃ Machine Learning?

បញ្ហាប្រឈមនៃ Machine Learning ក៏មានច្រើនផងដែរ។ បញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗមួយចំនួនរួមមាន:

• ភាពអាចរកបាននៃទិន្នន័យ៖ MLearning ទាមទារទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយ។ វាអាចពិបាកក្នុងការទទួលបានទិន្នន័យចាំបាច់ ជាពិសេសប្រសិនបើទិន្នន័យត្រូវបានរក្សាការសម្ងាត់ ឬការពារដោយការរក្សាសិទ្ធិ។

• ភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យ៖ ទិន្នន័យអាចស្មុគស្មាញ និងពិបាកក្នុងការវិភាគ។ វាអាចធ្វើឱ្យមានការលំបាកក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយ MLearning ត្រឹមត្រូវ។

• ការបកស្រាយលទ្ធផល៖ លទ្ធផលរបស់អ្នកអាចពិបាកបកស្រាយ។ នេះគឺដោយសារតែ ក្បួនដោះស្រាយ MLearning អាចរៀនលំនាំដែលមនុស្សមើលមិនឃើញ។

ទោះបីជាមានបញ្ហាប្រឈមក៏ដោយ ML គឺជាបច្ចេកវិទ្យាដែលមានសក្តានុពលដ៏អស្ចារ្យសម្រាប់ឥទ្ធិពលវិជ្ជមានលើពិភពលោក។ នៅពេលដែលក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning កាន់តែមានភាពស្មុគ្រស្មាញ យើងអាចរំពឹងថានឹងឃើញកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតបន្ថែមទៀតនាពេលអនាគត។

តើខ្ញុំអាចស្វែងយល់បន្ថែមអំពី Machine Learning ដោយរបៀបណា?

ប្រសិនបើអ្នកចង់ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីបញ្ហានេះ មានធនធានជាច្រើនដែលអាចរកបាន។ អ្នកអាចស្វែងរកសៀវភៅ អត្ថបទ វគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិត និងការបង្រៀន។ អ្នកក៏អាចស្វែងរកសហគមន៍អ្នកប្រើប្រាស់ និងវេទិកាដែលជាកន្លែងដែលអ្នកអាចរៀនពីអ្នកដទៃដែលចាប់អារម្មណ៍លើ Machine Learning។

ប្រសិនបើអ្នកចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការស្វែងយល់បន្ថែម យើងសូមណែនាំឱ្យចាប់ផ្តើមជាមួយមូលដ្ឋានគ្រឹះ។ ស្វែងយល់អំពីប្រភេទផ្សេងៗនៃក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning របៀបដែលពួកគេធ្វើការ និងរបៀបដែលពួកគេអាចប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហា។ នៅពេលដែលអ្នកមានការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋានអំពីមូលដ្ឋាន អ្នកអាចចាប់ផ្តើមសិក្សាអំពីកម្មវិធីជាក់លាក់បន្ថែមទៀត។

តើ Machine Learning មានប្រភេទផ្សេងគ្នាអ្វីខ្លះ?

ការរៀនម៉ាស៊ីនមានពីរប្រភេទសំខាន់ៗ៖ ការរៀនតាមការត្រួតពិនិត្យ និងការសិក្សាគ្មានការត្រួតពិនិត្យ។

ការរៀនសូត្រត្រួតពិនិត្យ

នៅក្នុងការរៀនដែលស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រង ក្បួនដោះស្រាយត្រូវបានផ្តល់ជូនជាមួយនឹងសំណុំទិន្នន័យដែលមានស្លាក ពោលគឺទិន្នន័យដែលមានចម្លើយត្រឹមត្រូវ។ ក្បួនដោះស្រាយរៀនដើម្បីភ្ជាប់ធាតុបញ្ចូលជាមួយលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។

ការរៀនសូត្រដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ

នៅក្នុងការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យ ក្បួនដោះស្រាយមិនមានស្លាកទេ។ អ្នកត្រូវតែរៀនស្វែងរកគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យដោយខ្លួនឯង។ ជាឧទាហរណ៍ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យអាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដល់អតិថិជនជាក្រុមទៅជាប្រភេទផ្សេងៗគ្នា។ ក្បួនដោះស្រាយនឹងរៀនស្វែងរកគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យអតិថិជន ដូចជាអាយុ ប្រាក់ចំណូល និងទីតាំងរបស់ពួកគេ។ នៅពេលដែល​ក្បួនដោះស្រាយ​ត្រូវបាន​បណ្តុះបណ្តាល វា​អាច​ត្រូវ​បាន​ប្រើ​ដើម្បី​ដាក់​ក្រុម​អតិថិជន​ថ្មី​ទៅក្នុង​ប្រភេទ​ដូចគ្នា។

តើកម្មវិធី Machine Learning មានអ្វីខ្លះ?

ML ត្រូវ​បាន​គេ​ប្រើ​ប្រាស់​ក្នុង​វិស័យ​ឧស្សាហកម្ម​ជា​ច្រើន​រួម​ទាំង​ផ្នែក​ថែទាំ​សុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ ការដឹកជញ្ជូន និង​ការ​លក់​រាយ។ កម្មវិធីពេញនិយមបំផុតមួយចំនួនរួមមាន:

• ចំណាត់ថ្នាក់: M Learning អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យទៅជាប្រភេទផ្សេងៗគ្នា។ ឧទាហរណ៍ ក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីចាត់ថ្នាក់រូបភាពឆ្មា និងឆ្កែ។
• តំរែតំរង់: M Learning អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយតម្លៃបន្ត។ ឧទាហរណ៍ ក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយតម្លៃភាគហ៊ុន ឬប្រូបាប៊ីលីតេដែលអតិថិជននឹងឈប់ធ្វើជាអតិថិជន។
• ការដាក់ជាក្រុម: M Learning អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីដាក់ទិន្នន័យជាក្រុមទៅជាប្រភេទផ្សេងៗគ្នា។ ឧទាហរណ៍ ក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីដាក់អតិថិជនជាក្រុមទៅជាប្រភេទផ្សេងៗគ្នាដោយផ្អែកលើលក្ខណៈរបស់ពួកគេ។
• ការរៀនសូត្រជ្រៅ: Machine Learning អាច​ត្រូវ​បាន​ប្រើ​ដើម្បី​បង្កើត​គំរូ​ដែល​មាន​សមត្ថភាព​រៀន​ពី​ទិន្នន័យ​ដ៏​ច្រើន​។ ជាឧទាហរណ៍ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនស៊ីជម្រៅអាចប្រើដើម្បីកំណត់រូបភាពមហារីកសុដន់នៅលើម៉ាំម៉ូក្រាម។

តើ MLearning មាននិន្នាការអ្វីខ្លះសម្រាប់អនាគត?

និន្នាការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន​មួយ​ចំនួន​សម្រាប់​ពេល​អនាគត​រួម​មាន៖

• ការកើនឡើងនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំ៖ បរិមាណទិន្នន័យច្រើនត្រូវបានទាមទារដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយ។ នៅពេលដែលពិភពលោកកាន់តែឌីជីថល ទិន្នន័យកាន់តែច្រើនត្រូវបានបង្កើត។ នេះកំពុងបង្កើតឱកាសថ្មីសម្រាប់ការប្រើប្រាស់របស់វា។

• ការអភិវឌ្ឍន៍នៃក្បួនដោះស្រាយថ្មី៖ អ្នកស្រាវជ្រាវកំពុងបង្កើត algorithms រៀនម៉ាស៊ីនថ្មីឥតឈប់ឈរ។ ក្បួនដោះស្រាយថ្មីទាំងនេះមានភាពត្រឹមត្រូវ និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងក្បួនដោះស្រាយមុនៗ។

• Su ប្រើក្នុងវិស័យថ្មី៖ Machine Learning កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងវិស័យជាច្រើន រួមទាំងការថែទាំសុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ ការដឹកជញ្ជូន និងការលក់រាយ។ នៅពេលដែលបច្ចេកវិទ្យាកាន់តែទំនើប យើងអាចរំពឹងថានឹងឃើញការប្រើប្រាស់របស់វានៅក្នុងវិស័យថ្មីៗ។

MLearning គឺជាបច្ចេកវិទ្យាដ៏មានឥទ្ធិពលដែលមានសក្តានុពលក្នុងបដិវត្តន៍ឧស្សាហកម្មជាច្រើន។ នៅពេលដែលក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះកាន់តែទំនើប យើងអាចរំពឹងថានឹងឃើញកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតបន្ថែមទៀតនាពេលអនាគត។