តើ Machine Learning ដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?

ក្នុងសម័យនេះ ការរៀនម៉ាស៊ីនមានសារៈសំខាន់ណាស់។ អិលការរៀនម៉ាស៊ីនជួយក្នុងការគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការអាជីវកម្ម និងការយល់ដឹងអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អតិថិជន។ វាក៏ជួយក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផលថ្មីៗផងដែរ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) គឺជាបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដ៏សំខាន់មួយ។

វាមាននៅក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយមួយដើម្បីទទួលស្គាល់នៅក្នុងមូលដ្ឋានសិក្សានៃលំនាំកើតឡើងដដែលៗ។ វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះផ្តល់លទ្ធផលជាគំរូកុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយ (ស្គាល់សំឡេង រូបភាព។

ក្រុមហ៊ុនធំៗទាំងអស់កំពុងងាកទៅរកការរៀនម៉ាស៊ីន។ ក្រុមហ៊ុនដូចជា Amazon, Facebook និង Google កំពុងធ្វើឱ្យការរៀនម៉ាស៊ីនជាអាទិភាព។ តោះមើលពីរបៀបដែល machine learning ដំណើរការ។

តើការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាអ្វី?

មាននិយមន័យជាច្រើន ប៉ុន្តែខ្ញុំនឹងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវពាក្យសាមញ្ញៗ។ ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាទម្រង់នៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ Artificial Intelligence បង្រៀនកុំព្យូទ័រឱ្យរៀនពីបទពិសោធន៍ពីមុន ដូចមនុស្សធ្វើអញ្ចឹង។

តាមរយៈដំណើរការនេះ កុំព្យូទ័រអាចកែលម្អខ្លួនឯងដោយកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូរបស់វា និងរុករកទិន្នន័យ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាទាមទារឱ្យមានការចូលរួមពីមនុស្សតិចតួចបំផុតសម្រាប់ការសរសេរកូដមួយចំនួន។

មាន​ការ​ពិសោធន៍​ជា​ច្រើន​នៅ​ក្នុង​ដំណាក់​កាល​ដំបូង។ មានទ្រឹស្តីមួយចំនួនអំពីទិន្នន័យ និងការរៀន និងរបៀបដែលកុំព្យូទ័រទទួលស្គាល់ពួកវាទាំងអស់។

ប៉ុន្តែ​ក្នុង​ពិភពលោក​បច្ចុប្បន្ន ការ​រៀន​ដោយ​ម៉ាស៊ីន​កាន់តែ​ស្មុគស្មាញ។ ប៉ុន្តែអ្នកក៏ត្រូវដឹងពីបទពិសោធន៍ជាមូលដ្ឋានទាំងនេះផងដែរ។

Cតើការរៀនម៉ាស៊ីនដំណើរការទេ?

ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន​បាន​កើត​ឡើង​ជា​យូរ​មក​ហើយ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្បួនដោះស្រាយកាន់តែស្មុគស្មាញពីមួយថ្ងៃទៅមួយថ្ងៃ។ ការអភិវឌ្ឍន៍នាពេលថ្មីៗនេះគឺដើម្បីអនុវត្តទិន្នន័យនេះកាន់តែលឿន និងមានប្រសិទ្ធភាព។

កម្មវិធីគឺពិបាក។ និស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សាម្នាក់ដែលអាចធ្វើកិច្ចការទាំងអស់នេះតាមរបៀបស្មុគ្រស្មាញ គឺជាជំហានមួយនាំមុខអ្នកសរសេរកម្មវិធីផ្សេងទៀត។ ក្រុមហ៊ុនធំៗត្រូវការអ្នកសរសេរកម្មវិធីទាំងនេះ ដើម្បីបន្តនាំមុខដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់ពួកគេ។

មិនមានកិច្ចការដែលមិនអាចសម្រេចបានជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីនទេ។ ដោយមានជំនួយពីការរៀនម៉ាស៊ីន គំរូច្បាស់លាស់អាចត្រូវបានបង្កើតឡើង។ ហើយនៅពេលអនាគត វានឹងដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិជាមួយនឹងអន្តរកម្មតិចតួចបំផុត។

បន្ទាប់ពីការមកដល់នៃការរៀនម៉ាស៊ីន ក្រុមហ៊ុនកំពុងផ្លាស់ប្តូរដំណើរការរបស់ពួកគេ ដែលពីមុនត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយមនុស្ស។ មានឧទាហរណ៍មួយចំនួន។

• ចូលរួមការហៅទូរស័ព្ទរបស់អតិថិជន
• ការពិនិត្យប្រវត្តិរូបសង្ខេប
• ការទទួលស្គាល់រូបភាព
• ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ
• ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្ត្រ
• អាជ្ញាកណ្តាលស្ថិតិ
• ការវិភាគព្យាករណ៍
• ការស្រង់ចេញ។

ការរៀនម៉ាស៊ីនប្រើបច្ចេកទេសពីរ

មានបច្ចេកទេសសំខាន់ពីរដែលប្រើដោយការរៀនម៉ាស៊ីន។ ពួកគេមានដូចខាងក្រោម។

ការ​សិក្សា​ត្រួត​ពិនិត្យ -

នៅក្នុងបច្ចេកទេសនេះ AI ប្រមូលទិន្នន័យពីមុន។ វាក៏ជួយក្នុងការប្រមូល និងផលិតលទ្ធផលនៃការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនរៀនផងដែរ។ និយាយឱ្យសាមញ្ញ ការរៀនដែលមានការគ្រប់គ្រង គឺជារបៀបដែលមនុស្សយើងរៀនអ្វីៗ។

យើង​ធ្វើ​អ្វី​ខុស ហើយ​ធ្វើ​អ្វី​ដែល​ត្រូវ​បន្ទាប់​ពី​រៀន​និង​វិភាគ​រួច។ វា​ជា​វិធី​ដូចគ្នា​ដែល​កុំព្យូទ័រ​រៀន​អ្វី​ផ្សេង​គ្នា។

មនុស្សយើងផ្តល់ទិន្នន័យផ្សេងៗដល់កុំព្យូទ័រ។ នោះហើយជាអ្វីដែលយើងហៅថា សំណុំបណ្តុះបណ្តាល។

ការ​សិក្សា​ដែល​គ្មាន​ការ​ត្រួត​ពិនិត្យ -

បច្ចេកទេសនេះជួយស្វែងរកគំរូទិន្នន័យដែលមិនស្គាល់ ហើយបន្ទាប់មកជួយស្វែងរកកំហុស។ ក្បួនដោះស្រាយជាទូទៅព្យាយាមស្វែងយល់អំពីរចនាសម្ព័ន្ធដែលមានស្រាប់ជាមួយនឹងឧទាហរណ៍ដែលមិនមានស្លាក។ មានកិច្ចការពីរផ្សេងគ្នានៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ។

ការដាក់ជាក្រុម

នៅក្នុងការសិក្សានេះ មនុស្សដំបូងព្យាយាមប្រមូលចំណុចទិន្នន័យ។ បន្ទាប់មកបង្វែរពួកវាទៅជាចង្កោម។ ហើយចុងក្រោយ វាព្យាយាមធ្វើឱ្យពួកវាស្រដៀងនឹងគ្នា ប៉ុន្តែខុសពីចង្កោមផ្សេងទៀត។ វាមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការបែងចែកទីផ្សារ។

ការកាត់បន្ថយទំហំ

គំរូនេះមានប្រសិទ្ធភាពជាងក្នុងការបណ្តុះបណ្តាល។ បច្ចេកទេសនេះអនុញ្ញាតឱ្យគុណលក្ខណៈស្រដៀងគ្នាត្រូវបានដាក់ជាក្រុមជាមួយគ្នាសម្រាប់បទពិសោធន៍ និងការបកស្រាយកាន់តែប្រសើរ។

ការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនរៀន

សព្វថ្ងៃនេះ មានកម្មវិធីសិក្សាម៉ាស៊ីនរាប់ពាន់កម្មវិធី។ ពីការបញ្ចូលទិន្នន័យរហូតដល់ការវាយតម្លៃហានិភ័យស្មុគស្មាញ ការរៀនម៉ាស៊ីនធ្វើវាទាំងអស់។ ពិភពលោកកំពុងឆ្ពោះទៅរកវត្ថុស្វ័យប្រវត្តិ។ ឧទាហរណ៍យើងស្រឡាញ់ការបើកបរដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅក្នុងរថយន្ត។

មានមុខងារបម្រើអតិថិជន និងសេវាកម្មអតិថិជនជាច្រើនដែលម៉ាស៊ីន

កម្មសិក្សាជួយគ្រប់គ្រង និងបង្កើតផ្លូវអាជីពល្អ។

ការទទួលស្គាល់សំឡេងពី Google និង Amazon ក៏ជាកម្មវិធីនៃការរៀនម៉ាស៊ីនផងដែរ។ មានកម្មវិធីខាងក្នុងមួយចំនួនធំដែលអនុញ្ញាតឱ្យស្ថាប័នមួយបង្កើនដំណើរការរបស់ខ្លួន ដែលជួយកាត់បន្ថយបន្ទុកការងារដោយដៃផងដែរ។

អ្វីដែលមានប្រយោជន៍បំផុតដែលការរៀនម៉ាស៊ីនធ្វើគឺការស្វែងរកកំហុស។ ពេល​ខ្លះ​ពេល​មើល​គំរូ​ស្មុគស្មាញ ឬ​ការ​វិភាគ ភ្នែក​មនុស្ស​មិន​អាច​សម្គាល់​ឃើញ​កំហុស​នោះ​ទេ ប៉ុន្តែ​កុំព្យូទ័រ​អាច​រក​ឃើញ​កំហុស​ទាំង​នោះ។

ការរៀនម៉ាស៊ីនក៏ធ្វើឱ្យវាអាចផ្តល់នូវគុណភាពល្អឥតខ្ចោះនៃសេវាកម្ម សេវាកម្មប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងផលិតផលប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត។ វាដោះលែងកម្មករមនុស្សដើម្បីធ្វើរឿងនេះ។ បច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះគឺជាដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ការរៀនស៊ីជម្រៅ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ និងការរៀនម៉ាស៊ីន។

មនុស្សអាចពូកែរៀបចំសៀវភៅបញ្ជី ឬកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ។ ប៉ុន្តែវាមិនអាចវិភាគ និងពិនិត្យសំណុំទិន្នន័យធំៗបានទេ។

ក្បួនដោះស្រាយ AI អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងពិនិត្យទិន្នន័យធំៗ និងវិភាគបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ដោយគ្មានម៉ាស៊ីនរៀន វា​មិនអាច​ទៅរួច.

តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាង machine learning និងសិប្បនិម្មិត?

បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមានគោលបំណងក្លែងធ្វើចិត្តមនុស្ស។ ពីទីនោះ ការរៀនម៉ាស៊ីនគ្រាន់តែជាឧបករណ៍មួយប៉ុណ្ណោះ ដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលដៅនេះ។

វាអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនបញ្ចូលឧទាហរណ៍តាមគោលបំណងដែលត្រូវសម្រេច ឧទាហរណ៍រូបភាព ឬវីដេអូដើម្បីសម្គាល់ផ្លូវឆ្លងកាត់សម្រាប់អ្នកថ្មើរជើងក្នុងករណីរថយន្តស្វយ័ត។

ប៉ុន្តែបច្ចេកទេសនេះមានដែនកំណត់របស់វា។ វាមិនអនុញ្ញាតឱ្យមានហេតុផលស្មុគស្មាញត្រូវបានអនុវត្តទេ។ ដូច្នេះវាចាំបាច់ដើម្បីភ្ជាប់វាជាមួយវិធីសាស្រ្តផ្សេងទៀតដើម្បីឆ្ពោះទៅរក AI ដែលសក្តិសមនឹងឈ្មោះ។

ពិត​ជា​មាន​ឥទ្ធិពល​ខ្លាំង​ណាស់​ក្នុង​លក្ខខណ្ឌ​នៃ​ការ​សិក្សា បណ្តាញ​សរសៃប្រសាទ​គឺ​ជា​ការ​បំពេញ​បន្ថែម​ដែល​គួរ​ឱ្យ​ទុក​ចិត្ត​បាន​ហើយ​ក្នុង​ករណី​ខ្លះ​អាច​នាំ​ឱ្យ​មាន​លទ្ធផល​លម្អៀង ឬ​មិន​សមហេតុផល (ឧទាហរណ៍ៈ រថយន្ត​បើក​បរ​ដោយ​ខ្លួន​ឯង​បើក​រង្វង់​មូល​ខុស​បច្ចេកទេស)។

ដូច្នេះចំណាប់អារម្មណ៍ក្នុងការរួមបញ្ចូលការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តផ្សេងទៀត ដែលជានិមិត្តសញ្ញា AI ជាឧទាហរណ៍ ផ្អែកលើច្បាប់អាជីវកម្មដែលបានកំណត់ទុកជាមុន លេខកូដផ្លូវហាយវេក្នុងឧទាហរណ៍របស់យើង ដែលនឹងត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងបណ្តាញដើម្បីកែលម្អហេតុផលរបស់វា។

ភាសាសរសេរកម្មវិធីល្អបំផុតសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន

ភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺ Python និង R. Data scientists ស្គាល់ភាសាទាំងពីរនេះ។ ប៉ុន្តែក៏មានភាសាផ្សេងទៀតសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនផងដែរ។

គម្រោងផ្សេងៗគ្នាត្រូវការភាសាផ្សេងៗគ្នា។ ឧបករណ៍ AI គឺជាបណ្ណាល័យកម្មវិធីសម្រាប់អនុវត្តភារកិច្ច។ យោងតាម ​​GitHub ភាសាសរសេរកម្មវិធីដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺ Python ។

Python អាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ និងការជីកយករ៉ែ។ វាក៏អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតគំរូរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងគ្នា និងក្បួនដោះស្រាយផងដែរ។ Python អនុញ្ញាត​ឱ្យ​មាន​ការ​ចង្កោម ការ​ចាត់​ថ្នាក់ ការ​តំរែតំរង់ និង​ការ​កាត់​បន្ថយ​វិមាត្រ។ សហគមន៍ Python គឺសំខាន់ហើយគាត់គឺជា ងាយស្រួលរៀន ពស់ថ្លាន់។

នៅក្នុងសេចក្តីសន្និដ្ឋាន

ការរៀនម៉ាស៊ីនមានសារៈសំខាន់ព្រោះវាផ្តល់ឱ្យអាជីវកម្មនូវការយល់ដឹងអំពីនិន្នាការនៃអាកប្បកិរិយារបស់អតិថិជន និងគំរូប្រតិបត្តិការអាជីវកម្ម ខណៈពេលដែលគាំទ្រដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផលថ្មី។

ក្រុមហ៊ុនឈានមុខគេជាច្រើននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ដូចជា Facebook, Google និង Uber កំពុងធ្វើឱ្យការសិក្សាអំពីម៉ាស៊ីនជាចំណុចកណ្តាលនៃប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេ។ ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន​បាន​ក្លាយ​ជា​ការ​ប្រកួត​ប្រជែង​ដ៏​សំខាន់​មួយ​ដែល​ខុស​គ្នា​សម្រាប់​ក្រុមហ៊ុន​ជា​ច្រើន​។

ប្រសិនបើអ្នកចង់ដឹងបន្ថែមអំពីការរៀនម៉ាស៊ីន។ ចាប់ផ្តើមរៀន Python ហើយយូរ ៗ ទៅអ្នកនឹងក្លាយជាអ្នកជំនាញ។ សូមបញ្ចេញមតិយោបល់ ប្រសិនបើមានអ្វីមិនយល់។