ការណែនាំអំពី Machine learning?

 ចំណងជើងសៀវភៅ៖ "បញ្ចេញថាមពលនៃការរៀនម៉ាស៊ីន៖ ពីក្បួនដោះស្រាយទៅបញ្ញាសិប្បនិម្មិត"

តារាង​មាតិកា:

1. ការណែនាំអំពីការរៀនម៉ាស៊ីន

2. មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន

3. ការសិក្សាដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ៖ ការទស្សន៍ទាយជាមួយទិន្នន័យដែលមានស្លាក

4. ការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យ៖ ការរកឃើញលំនាំនៅក្នុងទិន្នន័យដែលគ្មានស្លាក

5. ការរៀនពង្រឹង៖ ការបណ្តុះបណ្តាលភ្នាក់ងារឆ្លាតវៃ

6. ការរៀនសូត្រជ្រៅ: បដិវត្តន៍នៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ

7. ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ៖ ការយល់ដឹងអំពីភាសាមនុស្ស

8. ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ៖ ការមើលឃើញពិភពលោកតាមរយៈម៉ាស៊ីន

9. ក្រមសីលធម៌ និងបញ្ហាប្រឈមក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន

10. អនាគតនៃការរៀនម៉ាស៊ីន៖ ឆ្ពោះទៅរកបញ្ញាសិប្បនិម្មិត

សេចក្តីផ្តើម៖

សូមស្វាគមន៍មកកាន់ពិភពនៃ Machine Learning ដែលជាវិស័យមួយដែលបានធ្វើបដិវត្តវិធីដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបច្ចេកវិទ្យា និងសក្តានុពលដែលវាមានសម្រាប់ការបង្កើតអនាគតរបស់យើង។ នៅក្នុងសៀវភៅនេះ យើងនឹងស្វែងយល់យ៉ាងស៊ីជម្រៅទៅក្នុងពិភពដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃ Machine Learning ដោយស្វែងយល់ពីគោលការណ៍ ក្បួនដោះស្រាយ និងកម្មវិធីរបស់វានៅក្នុងដែនផ្សេងៗ។

ជំពូកទី 1៖ ការណែនាំអំពីការរៀនម៉ាស៊ីន

មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន៖

Machine Learning គឺជាសាខានៃ Artificial Intelligence ដែលផ្តោតលើការអភិវឌ្ឍន៍នៃក្បួនដោះស្រាយ និងគំរូស្ថិតិដែលអាចឱ្យកុំព្យូទ័ររៀន និងធ្វើការទស្សន៍ទាយ ឬការសម្រេចចិត្តដោយមិនចាំបាច់មានកម្មវិធីច្បាស់លាស់។ វាអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនវិភាគទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន កំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងធ្វើការព្យាករណ៍ ឬការសម្រេចចិត្តត្រឹមត្រូវដោយផ្អែកលើព័ត៌មាននោះ។

ប្រវត្តិនៃការរៀនម៉ាស៊ីន៖

ដើម្បីយល់ច្បាស់ពី Machine Learning យើងត្រូវស្វែងយល់ពីឫសគល់ និងការអភិវឌ្ឍន៍ប្រវត្តិសាស្ត្ររបស់វា។ គោលគំនិតនៃ Machine Learning អាចត្រូវបានតាមដាននៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1950 ជាមួយនឹងការមកដល់នៃក្បួនដោះស្រាយការរៀនដំបូង និងកំណើតនៃវិស័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ប៉ុន្មានឆ្នាំមកនេះ ការរីកចំរើនយ៉ាងសំខាន់ត្រូវបានធ្វើឡើង ដែលនាំទៅដល់ការលេចចេញនូវផ្នែករង និងបច្ចេកទេសផ្សេងៗនៅក្នុង Machine Learning។

ប្រភេទនៃការរៀនម៉ាស៊ីន៖

ការរៀនម៉ាស៊ីនអាចត្រូវបានបែងចែកជាបីប្រភេទសំខាន់ៗ៖ ការរៀនតាមការត្រួតពិនិត្យ ការរៀនគ្មានការត្រួតពិនិត្យ និងការរៀនពង្រឹង។ ប្រភេទនីមួយៗមានលក្ខណៈ និងកម្មវិធីផ្ទាល់ខ្លួន។

ការ​សិក្សា​ដែល​បាន​ត្រួត​ពិនិត្យ​:

ការ​សិក្សា​ដែល​ស្ថិត​ក្រោម​ការ​ត្រួត​ពិនិត្យ​ទាក់​ទង​នឹង​ការ​បណ្តុះ​បណ្តាល​គំរូ​លើ​ទិន្នន័យ​ដែល​បាន​ដាក់​ស្លាក ដែល​លទ្ធផល​ដែល​ចង់​បាន​ត្រូវ​បាន​គេ​ដឹង​រួច​ទៅ​ហើយ​។ គំរូរៀនដើម្បីគូសផែនទីធាតុចូលទៅនឹងលទ្ធផលដោយការធ្វើទូទៅពីទិន្នន័យដែលមានស្លាក។ ប្រភេទនៃការរៀននេះត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅនៅក្នុងកិច្ចការដូចជាការចាត់ថ្នាក់ និងការតំរែតំរង់ ដែលគោលដៅគឺដើម្បីទស្សន៍ទាយស្លាក ឬតម្លៃបន្ត។

ការ​សិក្សា​ដែល​គ្មាន​ការ​ត្រួត​ពិនិត្យ៖

ម៉្យាងវិញទៀត Unsupervised Learning ទាក់ទងនឹងទិន្នន័យដែលមិនមានដាក់ស្លាក ដែលគំរូមានគោលបំណងស្វែងរកគំរូ ឬរចនាសម្ព័ន្ធដែលលាក់ដោយមិនមានស្លាកដែលបានកំណត់ជាមុន។ ការកាត់បន្ថយការចង្កោម និងវិមាត្រគឺជាឧទាហរណ៍នៃបច្ចេកទេសសិក្សាដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យ ដែលមានកម្មវិធីនៅក្នុងដែនផ្សេងៗ ដូចជាការបែងចែកអតិថិជន និងការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី។

ការរៀនពង្រឹង៖

ការពង្រឹងការរៀនប្រើវិធីសាស្រ្តផ្សេងដោយផ្តោតលើការបណ្តុះបណ្តាលភ្នាក់ងារឆ្លាតវៃដើម្បីធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបរិយាកាស និងរៀនតាមរយៈការសាកល្បង និងកំហុស។ ភ្នាក់ងារទទួលបានមតិកែលម្អក្នុងទម្រង់ជារង្វាន់ ឬការពិន័យ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យវាបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តរបស់ខ្លួនតាមពេលវេលា។ ប្រភេទនៃការរៀននេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅក្នុងកម្មវិធីដូចជាមនុស្សយន្ត និងការលេងហ្គេម។

តួនាទីនៃទិន្នន័យ៖

ទិន្នន័យគឺជាឥន្ធនៈដែលផ្តល់ថាមពលដល់ Machine Learning។ បើគ្មានទិន្នន័យគុណភាពទេ ម៉ូដែលទាំងនោះនឹងខ្វះសមត្ថភាពក្នុងការរៀន និងធ្វើការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវ។ ដំណើរការនៃការប្រមូល ដំណើរការមុន និងរៀបចំទិន្នន័យសម្រាប់ Machine Learning គឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការសម្រេចបានលទ្ធផលដ៏ល្អប្រសើរ។ លើសពីនេះ ទំហំ និងគុណភាពនៃសំណុំទិន្នន័យដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការអនុវត្តគំរូ។

ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន៖

នៅក្នុងពិភពនៃ Machine Learning មានអារេដ៏ធំទូលាយនៃក្បួនដោះស្រាយ ដែលនីមួយៗមានចំណុចខ្លាំង និងចំណុចខ្សោយរៀងៗខ្លួន។ ក្បួនដោះស្រាយដ៏ពេញនិយមមួយចំនួនរួមមាន Linear Regression, Decision Trees, Support Vector Machines និង Neural Networks។ ការយល់ដឹងពីការងារខាងក្នុងនៃក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះគឺចាំបាច់សម្រាប់ការជ្រើសរើសវិធីសាស្រ្តត្រឹមត្រូវសម្រាប់កិច្ចការដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖

នៅក្នុងជំពូកណែនាំនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ Machine Learning ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រវត្តិសាស្ត្ររបស់វា និងប្រភេទផ្សេងៗនៃការរៀន។ យើងក៏បានពិភាក្សាផងដែរអំពីសារៈសំខាន់នៃទិន្នន័យ និងតួនាទីដែលវាដើរតួក្នុងដំណើរការសិក្សា។ នៅពេលយើងបន្តទៅក្នុងសៀវភៅនេះ យើងនឹងសិក្សាឱ្យកាន់តែស៊ីជម្រៅទៅក្នុងប្រភេទនីមួយៗនៃ Machine Learning ដោយស្វែងរកកម្មវិធី ក្បួនដោះស្រាយ និងបញ្ហាប្រឈមដែលអាចកើតមាន។ ដូច្នេះ សូមរឹតបន្តឹងខ្សែក្រវ៉ាត់សុវត្ថិភាពរបស់អ្នក ហើយត្រៀមខ្លួនដើម្បីចាប់ផ្តើមដំណើរដ៏រំភើបមួយតាមរយៈពិភពនៃ Machine Learning!