វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ និងការរៀនម៉ាស៊ីន Data Science and Machine Learning

 វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ និងការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាវិស័យពីរដែលទាក់ទងគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធ ប៉ុន្តែជាមួយនឹងគោលបំណងផ្សេងគ្នានៅក្នុងអាណាចក្រនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ។ នេះជាការវិភាគពីរបៀបដែលពួកគេខុសគ្នា៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ៖ រូបភាពធំជាង

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) ។
• 

ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ អនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យធ្វើការនិយាយ

• ការផ្តោតអារម្មណ៍៖ ក្បួនដោះស្រាយការបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីរៀនពីទិន្នន័យ និងធ្វើការទស្សន៍ទាយ ឬការសម្រេចចិត្តដោយមិនចាំបាច់សរសេរកម្មវិធីច្បាស់លាស់។
• គោលបំណង៖ ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មការងារជាក់លាក់ដោយផ្អែកលើលំនាំដែលបានរកឃើញនៅក្នុងទិន្នន័យ។ វាអាចពាក់ព័ន្ធនឹងកិច្ចការដូចជា ការបែងចែកប្រភេទ (ការច្រោះសារឥតបានការ) ការតំរែតំរង់ (ការព្យាករណ៍តម្លៃភាគហ៊ុន) ឬការចង្កោម (ដាក់ក្រុមអតិថិជនស្រដៀងគ្នា)។
• ឧបករណ៍៖ ការរៀនម៉ាស៊ីនប្រើបណ្ណាល័យឯកទេស និងក្របខ័ណ្ឌដែលបានរចនាឡើងសម្រាប់គំរូអគារ និងបណ្តុះបណ្តាល។ ឧទាហរណ៍ពេញនិយមរួមមាន TensorFlow, PyTorch និង scikit-learn ។
• 

នេះគឺជាការប្រៀបធៀប៖ ស្រមៃមើលវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាអ្នកស៊ើបអង្កេតស៊ើបអង្កេតកន្លែងកើតហេតុឧក្រិដ្ឋកម្ម។ ពួកគេប្រមូលភស្តុតាង (ទិន្នន័យ) វិភាគវាពីមុំផ្សេងៗគ្នា (ស្ថិតិ ការមើលឃើញ) និងភ្ជាប់ចំណុចដើម្បីឈានដល់ការសន្និដ្ឋាន (ការយល់ដឹង) ។ ម៉្យាងវិញទៀត ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺដូចជាសត្វឆ្កែ Bloodhound ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីស្រូបតម្រុយជាក់លាក់ (លំនាំ) ដែលជួយដោះស្រាយករណី (ការព្យាករណ៍) ។

ការតភ្ជាប់រវាងពួកគេ វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ និងការរៀនម៉ាស៊ីនគឺបំពេញបន្ថែម។ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យផ្តល់មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនដោយរៀបចំ សម្អាត និងការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនអាចជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដើម្បីទាញយកចំណេះដឹង និងធ្វើការព្យាករណ៍ពីទិន្នន័យ។

នៅក្នុងខ្លឹមសារ៖

• វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យគឺអំពីការយល់ដឹងពីអ្វីដែលទិន្នន័យប្រាប់យើង។
• ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺអំពីការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដើម្បីបង្កើតគំរូដែលអាចធ្វើការទស្សន៍ទាយ ឬធ្វើសកម្មភាព។