Artificial Intelligence (AI) និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ

 Artificial Intelligence (AI) និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺជាវិស័យពីរដែលទាក់ទងគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធ ប៉ុន្តែជាមួយនឹងគោលបំណងផ្សេងគ្នានៅក្នុងអាណាចក្រនៃប្រព័ន្ធឆ្លាតវៃ។ នេះជាការវិភាគពីរបៀបដែលពួកគេធ្វើការជាមួយគ្នា៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះ

ការផ្តោតអារម្មណ៍៖ ទាញយកចំណេះដឹង និងការយល់ដឹងពីទិន្នន័យ។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងបច្ចេកទេសដ៏ទូលំទូលាយរួមទាំងស្ថិតិ ការសម្អាតទិន្នន័យ ការមើលឃើញ និងការទំនាក់ទំនង។

គោលបំណង៖ ស្វែងយល់ពីលំនាំ និន្នាការ និងទំនាក់ទំនងនៅក្នុងទិន្នន័យ។ ការយល់ដឹងទាំងនេះអាចប្រើសម្រាប់គោលបំណងផ្សេងៗដូចជា ការសម្រេចចិត្ត ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងការព្យាករណ៍។

ឧបករណ៍៖ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ជាច្រើនប្រភេទ រួមទាំងកម្មវិធីស្ថិតិ (ដូចជាបណ្ណាល័យ R ឬ Python) ឧបករណ៍មើលឃើញទិន្នន័យ (ដូចជា Tableau ឬ Power BI) និងក្របខ័ណ្ឌដំណើរការទិន្នន័យធំ (ដូចជា Hadoop ឬ Spark) ។

បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត៖ ការកសាងការយល់ដឹង

ការផ្តោតអារម្មណ៍៖ ការបង្កើតម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃដែលអាចរៀន និងធ្វើសកម្មភាពដោយស្វ័យភាព។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងបច្ចេកទេសដូចជា ការរៀនម៉ាស៊ីន ការរៀនស៊ីជម្រៅ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។

គោលបំណង៖ ធ្វើកិច្ចការដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោះស្រាយបញ្ហា និងធ្វើការទស្សន៍ទាយពីទិន្នន័យ ឬការសម្រេចចិត្តដែលធ្វើត្រាប់តាមបញ្ញារបស់មនុស្ស។

ឧបករណ៍៖ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាជ្រៅ (ដូចជា TensorFlow, PyTorch) និងផ្នែករឹង AI ឯកទេស (ដូចជា GPUs) ត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅ។

ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នារវាងពួកគេ គិតថាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការសាងសង់ផ្ទះ។ អ្នកត្រូវការមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំ (ទិន្នន័យ) និងការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីដី (ការរុករកទិន្នន័យ) មុនពេលអ្នកអាចសាងសង់អ្វីបាន។ ម្យ៉ាងវិញទៀត AI តំណាងឱ្យផ្ទះខ្លួនឯង។ វាប្រើប្រាស់ការយល់ដឹង និងចំណេះដឹងដែលដកស្រង់ចេញពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដើម្បីបំពេញកិច្ចការដ៏ឆ្លាតវៃ។

នេះជារបៀបដែលពួកគេសហការគ្នា៖

ការរៀបចំទិន្នន័យ៖ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្អាត ធ្វើទ្រង់ទ្រាយ និងរៀបចំទិន្នន័យសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយ AI ។

ការកសាងគំរូ៖ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចប្រើវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដើម្បីជូនដំណឹងអំពីការរចនានៃគំរូរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុង AI ។

ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ៖ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យផ្តល់នូវទិន្នន័យដែល AI algorithms ប្រើដើម្បីរៀន និងកែលម្អដំណើរការរបស់ពួកគេ។

ការវាយតម្លៃគំរូ៖ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យបង្កើតរង្វាស់ដើម្បីវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាព និងយុត្តិធម៌នៃគំរូ AI ។

ការមើលឃើញទិន្នន័យ៖ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យបង្កើតការមើលឃើញដើម្បីពន្យល់ពីការងារខាងក្នុង និងការសម្រេចចិត្តរបស់គំរូ AI ។

នៅក្នុងខ្លឹមសារ៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យផ្តល់ចំណេះដឹង និងឥន្ធនៈ (ទិន្នន័យ) សម្រាប់ AI ដើម្បីដំណើរការ។

AI ប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងនេះដើម្បីរៀន និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដ៏ឆ្លាតវៃ ឬការទស្សន៍ទាយ។

ឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង៖

ប្រព័ន្ធណែនាំ៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជួយឱ្យយល់អំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើ ខណៈដែលក្បួនដោះស្រាយ AI ណែនាំផលិតផល ឬមាតិកាដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចចាប់អារម្មណ៍។

ការរកឃើញការក្លែងបន្លំ៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យវិភាគគំរូនៃការក្លែងបន្លំពីមុន ខណៈពេលដែលម៉ូដែល AI ប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងនេះដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រតិបត្តិការក្លែងបន្លំដែលអាចកើតមានក្នុងពេលជាក់ស្តែង។

រថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជួយឱ្យយល់ពីបរិយាកាសនៃការបើកបរ ខណៈពេលដែលក្បួនដោះស្រាយ AI ដំណើរការទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ដើម្បីរុករកផ្លូវ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងការបើកបរ។

អនាគតនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និង AI ការសហការគ្នារវាងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និង AI ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងបន្តរីកចម្រើន ដែលនាំទៅដល់ប្រព័ន្ធដែលមានថាមពល និងឆ្លាតវៃជាងមុន។ នៅពេលដែលសមត្ថភាពប្រមូលទិន្នន័យ និងដំណើរការកើនឡើង ម៉ូដែល AI នឹងកាន់តែទំនើប ហើយវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនឹងដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការដឹកនាំការអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេ និងធានាថាវាមានប្រយោជន៍ដល់សង្គម។