មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ Machine Learning?

 ជំពូកទី 2៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន

ផ្នែកទី 1: ដំណើរការសិក្សា "ការរៀនមិនត្រូវបានសម្រេចដោយចៃដន្យទេ វាត្រូវតែស្វែងរកដោយអំណត់ ហើយចូលរួមដោយឧស្សាហ៍ព្យាយាម" ។ - Abigail Adams

សេចក្តីផ្តើម៖

Machine Learning គឺ​ជា​ការ​ធ្វើ​ឱ្យ​កុំព្យូទ័រ​អាច​រៀន​ពី​ទិន្នន័យ និង​ធ្វើ​ឱ្យ​ប្រសើរ​ឡើង​នូវ​ដំណើរការ​របស់​វា​តាម​ពេលវេលា។ នៅក្នុងជំពូកនេះ យើងនឹងសិក្សាយ៉ាងស៊ីជម្រៅទៅលើមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃដំណើរការសិក្សានៅក្នុង Machine Learning ការយល់ដឹងអំពីសមាសធាតុសំខាន់ៗ គំនិត និងបច្ចេកទេសដែលជំរុញការរៀនក្បួនដោះស្រាយ។

1.1 ការបង្ហាញទិន្នន័យ៖

"ទិន្នន័យគឺជាប្រេងថ្មី។" - Clive Humby

ទិន្នន័យបម្រើជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ Machine Learning។ មុនពេលដែលយើងអាចបណ្តុះបណ្តាលគំរូមួយ យើងត្រូវតំណាងឱ្យទិន្នន័យក្នុងទម្រង់សមរម្យដែលក្បួនដោះស្រាយអាចយល់បាន។ វាពាក់ព័ន្ធនឹងការបំប្លែងទិន្នន័យឆៅទៅជាទម្រង់ដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ ដូចជាលក្ខណៈលេខ ឬអថេរប្រភេទ។ បច្ចេកទេសដំណើរការទិន្នន័យជាមុន ដូចជាការធ្វើមាត្រដ្ឋាន ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងការគ្រប់គ្រងតម្លៃដែលបាត់ ដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការធានាគុណភាព និងភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យ។

1.2 ការបណ្តុះបណ្តាល និងការធ្វើតេស្ត៖

"ការរៀនគឺជាកំណប់ទ្រព្យដែលនឹងតាមម្ចាស់វាគ្រប់ទីកន្លែង"។ - សុភាសិតចិន

ដើម្បីបង្រៀនម៉ាស៊ីនឱ្យរៀន យើងត្រូវបែងចែកទិន្នន័យរបស់យើងទៅជាសំណុំបណ្តុះបណ្តាល និងការធ្វើតេស្ត។ សំណុំហ្វឹកហ្វឺនត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យវារៀនលំនាំ និងទំនាក់ទំនងពីទិន្នន័យ។ ម៉្យាងវិញទៀត សំណុំតេស្តត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃដំណើរការរបស់ម៉ូដែលលើទិន្នន័យដែលមើលមិនឃើញ។ ការបំបែកទិន្នន័យឱ្យបានត្រឹមត្រូវគឺចាំបាច់ដើម្បីទប់ស្កាត់ការហួសកម្រិត ដែលគំរូក្លាយជាជំនាញពេកក្នុងទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាល និងបរាជ័យក្នុងការធ្វើទូទៅឱ្យបានល្អចំពោះករណីថ្មីៗ។

1.3 រង្វាស់វាយតម្លៃ៖

«មិនមែន​អ្វីៗ​ទាំងអស់​ដែល​អាច​រាប់​បាន​នោះ​ទេ ហើយ​ក៏​មិនមែន​អ្វីៗ​ទាំងអស់​ដែល​អាច​រាប់​បាន​ដែរ»។ - Albert Einstein

ការវាយតម្លៃដំណើរការនៃម៉ូដែល Machine Learning តម្រូវឱ្យប្រើរង្វាស់ជាក់លាក់ដែលវាស់វែងថាតើគំរូដំណើរការបានល្អប៉ុណ្ណា។ ម៉ែត្រទាំងនេះប្រែប្រួលអាស្រ័យលើប្រភេទនៃបញ្ហាដែលយើងកំពុងព្យាយាមដោះស្រាយ។ សម្រាប់កិច្ចការចាត់ថ្នាក់ ការវាស់វែងដូចជាភាពត្រឹមត្រូវ ភាពជាក់លាក់ ការរំលឹកឡើងវិញ និងពិន្ទុ F1 ត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅ។ នៅក្នុងកិច្ចការតំរែតំរង់ រង្វាស់ដូចជា កំហុសមធ្យមការេ (MSE) និងកំហុសឆ្គងមធ្យមឫស (RMSE) ផ្តល់នូវការយល់ដឹងអំពីភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍របស់គំរូ។

1.4 ការជ្រើសរើសគំរូ និងការលៃតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រខ្ពស់៖

"គន្លឹះនៃភាពជោគជ័យគឺការផ្តោតអារម្មណ៍របស់យើងទៅលើអ្វីដែលយើងចង់បាន មិនមែនអ្វីដែលយើងខ្លាចនោះទេ។" — Brian Tracy

Machine Learning ផ្តល់នូវជួរដ៏ធំទូលាយនៃក្បួនដោះស្រាយ ហើយការជ្រើសរើសគំរូត្រឹមត្រូវសម្រាប់កិច្ចការដែលបានផ្តល់ឱ្យគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ក្បួនដោះស្រាយផ្សេងៗគ្នាមានភាពខ្លាំង និងខ្សោយខុសៗគ្នា ហើយជម្រើសអាស្រ័យលើកត្តាដូចជា ធម្មជាតិនៃបញ្ហា ទំហំសំណុំទិន្នន័យ និងតម្រូវការការបកស្រាយ។ Hyperparameters ដែលជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលគ្រប់គ្រងឥរិយាបថរបស់ម៉ូដែលក៏ត្រូវកែសម្រួលដោយប្រុងប្រយ័ត្នផងដែរ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការរបស់ម៉ូដែល។

1.5 ភាពទូទៅ និងការបំពេញបន្ថែម៖

"រឿង​ដ៏​ស្រស់​ស្អាត​នៃ​ការ​រៀន​សូត្រ គឺ​គ្មាន​នរណា​អាច​យក​វា​ទៅ​ឆ្ងាយ​ពី​អ្នក​បាន​ឡើយ"។ - B.B. King

គោលដៅសំខាន់មួយរបស់ Machine Learning គឺបង្កើតគំរូដែលអាចបង្ហាញជាទូទៅបានយ៉ាងល្អចំពោះទិន្នន័យថ្មីដែលមើលមិនឃើញ។ Overfitting កើតឡើងនៅពេលដែលគំរូមួយក្លាយជាស្មុគ្រស្មាញពេក និងសមទៅនឹងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលជិតស្និទ្ធពេក ដែលបណ្តាលឱ្យមានដំណើរការមិនល្អលើករណីថ្មី។ បច្ចេកទេសដូចជាការធ្វើឱ្យទៀងទាត់ សុពលភាពឆ្លងកាត់ និងការបញ្ឈប់ដំបូងជួយសម្រួលដល់ការពាក់លើសទម្ងន់ ដោយធានាថាគំរូសិក្សាពីគំរូមូលដ្ឋានជាជាងសំឡេងរំខាននៅក្នុងទិន្នន័យ។

1.6 ភាពលំអៀង និងការដោះដូរវ៉ារ្យង់៖

"ការរៀនមិនដែលធ្វើអោយខួរក្បាលអស់សង្ឃឹម" - លោក Leonardo Da Vinci

ការផ្លាស់ប្តូរភាពលំអៀង គឺជាគោលគំនិតជាមូលដ្ឋាននៅក្នុង Machine Learning។ ភាពលំអៀងសំដៅទៅលើសមត្ថភាពរបស់គំរូក្នុងការចាប់យកគំរូមូលដ្ឋានពិតនៅក្នុងទិន្នន័យ។ ភាពលំអៀងខ្ពស់នាំទៅរកភាពមិនសមរម្យ ដែលគំរូគឺសាមញ្ញពេក ហើយមិនអាចចាប់យកទំនាក់ទំនងស្មុគ្រស្មាញ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ភាពប្រែប្រួល សំដៅទៅលើភាពប្រែប្រួលរបស់គំរូចំពោះការប្រែប្រួលនៃទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។ ភាពខុសប្លែកគ្នាខ្ពស់នាំឱ្យការស្លៀកពាក់លើស។ តុល្យភាពភាពលំអៀង និងភាពខុសគ្នាគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការសាងសង់គំរូដែលធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពត្រឹមត្រូវរវាងភាពសាមញ្ញ និងភាពស្មុគស្មាញ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖

នៅក្នុងជំពូកនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃដំណើរការសិក្សានៅក្នុង Machine Learning។ យើងបានគ្របដណ្តប់លើសារៈសំខាន់នៃការតំណាងទិន្នន័យ ការបែងចែកទិន្នន័យទៅក្នុងសំណុំបណ្តុះបណ្តាល និងការធ្វើតេស្ត រង្វាស់វាយតម្លៃ ការជ្រើសរើសគំរូ និងការលៃតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រខ្ពស់ ភាពទូទៅ និងការបំពេញបន្ថែម និងការដោះដូរភាពលំអៀងនៃការប្រែប្រួល។ គោលគំនិតទាំងនេះបង្កើតជាបណ្តុំនៃ Machine Learning និងផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការយល់ដឹង និងការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយ និងបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់បន្ថែមទៀតនៅក្នុងជំពូកជាបន្តបន្ទាប់។ ដូច្នេះ សូមបន្តដំណើររបស់យើង និងស្វែងរកពិភពដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃ Machine Learning!