ការរៀនជ្រៅជ្រះ៖ ស្រទាប់ជ្រៅជាច្រើននៃការរៀនម៉ាស៊ីន

• អ្នកនិពន្ធ:
• ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ

  Quantumrun Foresigh
• ខែកញ្ញា 9, 2022

សង្ខេបការយល់ដឹង

ការរៀនជ្រៅជ្រះ (DL) ដែលជាប្រភេទនៃការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) ពង្រឹងកម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដោយរៀនពីទិន្នន័យតាមរបៀបស្រដៀងគ្នាទៅនឹងមុខងារខួរក្បាលរបស់មនុស្ស។ វារកឃើញការប្រើប្រាស់ក្នុងវិស័យផ្សេងៗ ចាប់ពីការបង្កើនយានយន្តស្វយ័ត និងការវិនិច្ឆ័យការថែទាំសុខភាព រហូតដល់ការផ្ដល់ថាមពលដល់ chatbots និងការកែលម្អវិធានការសុវត្ថិភាពតាមអ៊ីនធឺណិត។ សមត្ថភាពរបស់បច្ចេកវិជ្ជាក្នុងការដោះស្រាយកិច្ចការស្មុគស្មាញ វិភាគសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ និងធ្វើឱ្យការព្យាករណ៍ដែលមានព័ត៌មានកំពុងបង្កើតឧស្សាហកម្ម និងបង្កើនការពិភាក្សាប្រកបដោយក្រមសីលធម៌ ជាពិសេសជុំវិញការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ និងភាពឯកជន។

បរិបទសិក្សាជ្រៅ

ការរៀនស៊ីជម្រៅគឺជាទម្រង់ ML ដែលជាមូលដ្ឋានសម្រាប់កម្មវិធី AI ជាច្រើន។ DL អាចជួយកិច្ចការចាត់ថ្នាក់ដោយផ្ទាល់ពីរូបភាព អត្ថបទ ឬសំឡេង។ វា​អាច​ធ្វើ​ការ​វិភាគ​ទិន្នន័យ និង​ការ​អន្តរកម្ម​ឧបករណ៍ ជួយ​ជាមួយ​មនុស្សយន្ត​ស្វយ័ត និង​រថយន្ត​ដែល​បើក​បរ​ដោយ​ខ្លួន​ឯង និង​ប្រតិបត្តិ​ការ​រុករក​តាម​បែប​វិទ្យាសាស្ត្រ។ DL អាចជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការ និងបង្កើតការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវបន្ថែមទៀត។ បច្ចេកវិទ្យានេះក៏អាចទាក់ទងជាមួយឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យាដូចជាស្មាតហ្វូន និងឧបករណ៍ Internet of Things (IoT) ផងដែរ។ 

DL ប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត ដើម្បីជួយការងារស្រដៀងនឹងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ឬការមើលឃើញកុំព្យូទ័រ និងការទទួលស្គាល់ការនិយាយ។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទក៏អាចផ្តល់នូវការណែនាំអំពីខ្លឹមសារស្រដៀងទៅនឹងអ្វីដែលបានរកឃើញនៅក្នុងម៉ាស៊ីនស្វែងរក និងគេហទំព័រពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកផងដែរ។ 

មានវិធីសាស្រ្តសំខាន់ៗចំនួនបួនសម្រាប់ការរៀនស៊ីជម្រៅ៖

• ការ​សិក្សា​ដែល​ស្ថិត​ក្រោម​ការ​ត្រួត​ពិនិត្យ (ទិន្នន័យ​ដែល​មាន​ស្លាក)។
• ការរៀនពាក់កណ្តាលត្រួតពិនិត្យ (សំណុំទិន្នន័យពាក់កណ្តាលស្លាក) ។
• ការ​សិក្សា​ដែល​គ្មាន​ការ​ត្រួត​ពិនិត្យ (មិន​តម្រូវ​ឱ្យ​មាន​ស្លាក​សញ្ញា) ។
• ការរៀនពង្រឹង (ក្បួនដោះស្រាយមានអន្តរកម្មជាមួយបរិស្ថាន មិនត្រឹមតែទិន្នន័យគំរូប៉ុណ្ណោះទេ)។

នៅក្នុងវិធីសាស្រ្តទាំងបួននេះ ការរៀនស៊ីជម្រៅប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទលើកម្រិតជាច្រើនដើម្បីរៀនម្តងហើយម្តងទៀតពីទិន្នន័យ ដែលមានប្រយោជន៍នៅពេលរកមើលគំរូនៅក្នុងព័ត៌មានដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ 

បណ្តាញសរសៃប្រសាទនៅក្នុងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅធ្វើត្រាប់តាមរបៀបដែលខួរក្បាលរបស់មនុស្សត្រូវបានរៀបចំឡើង ដោយមានណឺរ៉ូន និងថ្នាំងជាច្រើនតភ្ជាប់ និងចែករំលែកព័ត៌មាន។ នៅក្នុងការរៀនស៊ីជម្រៅ បញ្ហាកាន់តែស្មុគស្មាញ ស្រទាប់លាក់កាន់តែច្រើននឹងមាននៅក្នុងគំរូ។ ទម្រង់ ML នេះអាចទាញយកលក្ខណៈពិសេសកម្រិតខ្ពស់ពីទិន្នន័យឆៅ (ទិន្នន័យធំ) យ៉ាងច្រើន។ 

DL អាចជួយក្នុងស្ថានភាពដែលបញ្ហាស្មុគស្មាញពេកសម្រាប់ហេតុផលរបស់មនុស្ស (ឧទាហរណ៍ ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ការគណនាចំណាត់ថ្នាក់គេហទំព័រ) ឬបញ្ហាដែលទាមទារដំណោះស្រាយលម្អិត (ឧទាហរណ៍ ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួន ជីវមាត្រ)។ 

ផលប៉ះពាល់រំខាន

ការរៀនជ្រៅជ្រះគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់អង្គការដែលមានបំណងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលមានការយល់ដឹងកាន់តែច្រើន។ ជាឧទាហរណ៍ បណ្តាញសរសៃប្រសាទអាចកែលម្អការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យក្នុងការថែទាំសុខភាពដោយសិក្សាមូលដ្ឋានទិន្នន័យទូលំទូលាយនៃជំងឺដែលមានស្រាប់ និងការព្យាបាលរបស់ពួកគេ កែលម្អការគ្រប់គ្រង និងលទ្ធផលនៃការថែទាំអ្នកជំងឺ។ កម្មវិធីសហគ្រាសផ្សេងទៀតរួមមាន ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ការបកប្រែភាសា ការទទួលស្គាល់តួអក្សរអុបទិក និងចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើសន្ទនា (UI) ដូចជា chatbots និងជំនួយការនិម្មិត។

ការទទួលយកយ៉ាងទូលំទូលាយនៃការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល និងការធ្វើចំណាកស្រុកលើពពកដោយអង្គការនានាបង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈមសុវត្ថិភាពតាមអ៊ីនធឺណិតថ្មី ដែលបច្ចេកវិទ្យា DL អាចដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងកាត់បន្ថយការគំរាមកំហែងដែលអាចកើតមាន។ នៅពេលដែលអាជីវកម្មកាន់តែច្រើនឡើងទទួលយកយុទ្ធសាស្ត្រពហុពពក និងកូនកាត់ដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលបំណងឌីជីថលរបស់ពួកគេ ភាពស្មុគស្មាញនៃអចលនទ្រព្យ IT ដែលគ្របដណ្តប់លើទ្រព្យសម្បត្តិបច្ចេកវិជ្ជាព័ត៌មានសមូហភាពរបស់អង្គការ ឬបុគ្គលបានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង។ ភាពស្មុគស្មាញដែលកំពុងកើនឡើងនេះទាមទារដំណោះស្រាយកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីគ្រប់គ្រងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព សុវត្ថិភាព និងធ្វើឱ្យបរិយាកាស IT ចម្រុះ និងស្មុគស្មាញទាំងនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

ការរីកចម្រើននៃអចលនទ្រព្យ IT និងការអភិវឌ្ឍន៍ស្ថាប័នបន្តផ្តល់នូវភាពរហ័សរហួន និងប្រសិទ្ធភាពនៃការចំណាយដែលត្រូវការដើម្បីរក្សាការប្រកួតប្រជែង ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតផ្នែកខាងក្រោយដែលពិបាកជាងមុនក្នុងការគ្រប់គ្រង និងការពារប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ DL អាចជួយក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណលំនាំមិនប្រក្រតី ឬខុសប្រក្រតី ដែលអាចជាសញ្ញានៃការប៉ុនប៉ងលួចចូល។ មុខងារនេះអាចការពារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសំខាន់ៗពីការជ្រៀតចូល។

ផលប៉ះពាល់នៃការរៀនសូត្រជ្រៅ

ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយនៃ DL អាចរួមមាន: 

• យានជំនិះស្វយ័តដោយប្រើប្រាស់ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ ដើម្បីឆ្លើយតបកាន់តែប្រសើរឡើងចំពោះលក្ខខណ្ឌបរិស្ថាន ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវ សុវត្ថិភាព និងប្រសិទ្ធភាព។
• ការពិភាក្សាអំពីសីលធម៌អំពីរបៀបដែលទិន្នន័យជីវមាត្រ (ឧទាហរណ៍ លក្ខណៈផ្ទៃមុខ រចនាសម្ព័ន្ធភ្នែក DNA គំរូស្នាមម្រាមដៃ) ត្រូវបានប្រមូល និងរក្សាទុកដោយ Big Tech ។
• អន្តរកម្មធម្មជាតិរវាងមនុស្ស និងម៉ាស៊ីនធ្វើអោយប្រសើរឡើង (ឧ. ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ឆ្លាតវៃ និងឧបករណ៍ពាក់)។
• ក្រុមហ៊ុនសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត ប្រើប្រាស់ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅដើម្បីកំណត់ចំណុចខ្សោយនៅក្នុងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធព័ត៌មានវិទ្យា។
• ក្រុមហ៊ុនដែលអនុវត្តការវិភាគទស្សន៍ទាយយ៉ាងទូលំទូលាយ ដើម្បីកែលម្អផលិតផល និងសេវាកម្ម និងផ្តល់ជូននូវដំណោះស្រាយដែលប្ដូរតាមបំណងខ្ពស់ដល់អតិថិជន។
• រដ្ឋាភិបាលកំពុងដំណើរការមូលដ្ឋានទិន្នន័យសាធារណៈ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការផ្តល់សេវាសាធារណៈ ជាពិសេសក្នុងចំណោមយុត្តាធិការក្រុង។

សំណួរដែលត្រូវពិចារណា

• តើការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅអាចជួយក្រុមហ៊ុន និងរដ្ឋាភិបាលក្នុងការធ្វើសកម្មភាពយ៉ាងសកម្មចំពោះស្ថានភាពផ្សេងៗយ៉ាងដូចម្តេច?
• តើអ្វីទៅជាហានិភ័យ ឬអត្ថប្រយោជន៍ដែលអាចកើតមានផ្សេងទៀតនៃការប្រើប្រាស់ការរៀនសូត្រជ្រៅ?