បច្ចេកទេសវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់ Advanced Data Science Techniques

 វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យហួសពីបច្ចេកទេសមូលដ្ឋានដែលអ្នករៀនជាអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង។ នៅពេលដែលអ្នកទទួលបានមូលដ្ឋានគ្រឹះហើយ អ្នកអាចស្វែងយល់ពីផ្នែកដែលជឿនលឿនបន្ថែមទៀត ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគ្រស្មាញ និងទាញយកការយល់ដឹងកាន់តែច្រើនពីទិន្នន័យ។ នេះគឺជាបច្ចេកទេសវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់គួរឱ្យរំភើបមួយចំនួនដើម្បីរុករក៖

1. Deep Learning: អនុផ្នែកនៃការរៀនម៉ាស៊ីននេះប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលមានស្រទាប់ជាច្រើន ដោយធ្វើត្រាប់តាមរចនាសម្ព័ន្ធនៃខួរក្បាលមនុស្ស។ វាពូកែលើកិច្ចការដូចជាការទទួលស្គាល់រូបភាព ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងប្រព័ន្ធណែនាំ។

2. Natural Language Processing (NLP)៖ NLP ផ្តោតលើរបៀបដែលកុំព្យូទ័រយល់ និងរៀបចំភាសាមនុស្ស។ វាពាក់ព័ន្ធនឹងបច្ចេកទេសសម្រាប់កិច្ចការដូចជា ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ការបកប្រែម៉ាស៊ីន និង chatbots ។

3. ការរៀនពង្រឹង៖ បច្ចេកទេសនេះបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI តាមរយៈការសាកល្បង និងកំហុស ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេរៀនដោយការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយបរិស្ថាន និងទទួលបានរង្វាន់សម្រាប់សកម្មភាពដែលចង់បាន។ វាត្រូវបានប្រើនៅក្នុងកម្មវិធីដូចជាការលេងហ្គេម និងការគ្រប់គ្រងមនុស្សយន្ត។

4. វិធីសាស្ត្រប្រមូលផ្តុំ៖ ជំនួសឱ្យការពឹងផ្អែកលើគំរូតែមួយ វិធីសាស្ត្រប្រមូលផ្តុំរួមបញ្ចូលគ្នានូវការព្យាករណ៍ពីគំរូជាច្រើន ដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ និងរឹងមាំ។ ព្រៃឈើចៃដន្យ និងការបង្កើនជម្រាលគឺជាឧទាហរណ៍ដ៏ពេញនិយម។

5. ការកាត់បន្ថយវិមាត្រ៖ នៅពេលដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យវិមាត្រខ្ពស់ (អថេរជាច្រើន) បច្ចេកទេសកាត់បន្ថយវិមាត្រដូចជា ការវិភាគសមាសធាតុសំខាន់ (PCA) អាចធ្វើឲ្យទិន្នន័យមានភាពសាមញ្ញ ខណៈរក្សាទុកព័ត៌មានសំខាន់ៗ។

6. ការវិភាគស៊េរីពេលវេលា៖ ផ្នែកនេះផ្តោតលើការវិភាគចំណុចទិន្នន័យដែលប្រមូលបានតាមពេលវេលា ដូចជាតម្លៃភាគហ៊ុន ឬគំរូអាកាសធាតុ។ វាជួយស្វែងយល់ពីនិន្នាការ រដូវកាល និងធ្វើការព្យាករណ៍នាពេលអនាគត។

7. ការរៀនដែលមិនស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រង៖ មិនដូចការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យដែលទិន្នន័យត្រូវបានដាក់ស្លាកទេ ការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យទាក់ទងនឹងទិន្នន័យដែលគ្មានស្លាក។ បច្ចេកទេសដូចជាការធ្វើចង្កោមអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណក្រុម (ចង្កោម) នៅក្នុងទិន្នន័យដោយផ្អែកលើភាពស្រដៀងគ្នាដែលមានស្រាប់។

8. ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA)៖ នេះគឺជាដំណើរការដដែលៗនៃការមើលឃើញ សង្ខេប និងការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យ ដើម្បីបង្ហាញគំរូ ទំនាក់ទំនង និងសក្តានុពលខាងក្រៅ មុនពេលអនុវត្តបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់បន្ថែមទៀត។

9. បច្ចេកទេសទិន្នន័យធំ៖ នៅពេលដោះស្រាយជាមួយសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំដែលវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីមិនអាចដោះស្រាយបាន ក្របខ័ណ្ឌទិន្នន័យធំៗពិសេសដូចជា Hadoop និង Spark ត្រូវបានប្រើសម្រាប់ដំណើរការចែកចាយ និងការផ្ទុក។

សូមចាំថា ទាំងនេះគ្រាន់តែជាចំណុចចាប់ផ្តើមប៉ុណ្ណោះ។ វិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកំពុងវិវឌ្ឍឥតឈប់ឈរ ជាមួយនឹងបច្ចេកទេស និងកម្មវិធីថ្មីៗលេចឡើងគ្រប់ពេលវេលា។ បន្តសិក្សា និងស្វែងយល់ ដើម្បីឈានមុខគេ!