ការអភិវឌ្ន៍កម្មវិធីទូរស័ព្ទនិងគេហទំព័រ

រៀនម៉ាស៊ីន

ការរៀនម៉ាស៊ីន គឺជាការអនុវត្តនៃការវិភាគទិន្នន័យដែលបង្កើតជាយន្តការគំរូនៃការវិភាគ។ ម៉ាស៊ីនរៀនដែលរក្សាការរៀនសូត្រជាប្រចាំដើម្បីរក្សាសកម្មភាពរបស់វាឱ្យត្រឹមត្រូវហើយការយល់ដឹងថ្មីៗគឺជាការពិត ការរៀនម៉ាស៊ីន ប្រព័ន្ធ។ ទិន្នន័យត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងម៉ាស៊ីនសិក្សាជាមួយនឹងរាល់សកម្មភាពនិងសកម្មភាពដែលមិនមានសកម្មភាពហើយបន្ទាប់មកភារកិច្ចនឹងត្រូវបានស្វ័យប្រវត្តិដោយមិនត្រូវការការជ្រៀតជ្រែកពីមនុស្សឬដោយដៃឡើយ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន បានអនុញ្ញាតឱ្យកុំព្យូទ័រស្វែងរកការយល់ដឹងដែលលាក់កំបាំងដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយដែលទទួលបានម្តងហើយម្តងទៀតពីទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្តល់ឱ្យពួកគេដោយមិនត្រូវបានកំណត់កម្មវិធីច្បាស់លាស់ថាត្រូវរកមើលនៅឯណា។ ការរៀនម៉ាស៊ីន អាចបង្ហាញពីយុទ្ធសាស្ត្រនិងផលិតភាពថ្មីៗនៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្សេងៗគ្នារួមមានអាយធីថែទាំសុខភាពភស្តុភារថាមពលនិងសូម្បីតែការអប់រំ។ កម្រិតប្រសិទ្ធភាពដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកនឹងត្រូវបានឈានដល់នៅក្នុងប្រព័ន្ធជំនួញដោយការរៀនដោយខ្លួនឯងហើយតាមកម្រិតផ្ទាល់ខ្លួនឧបករណ៍ឆ្លាតវៃពិតជានឹងដឹកនាំយើងសម្រាប់អ្វីៗគ្រប់យ៉ាងនិងជួយសម្រួលដល់ជីវិតរបស់យើង។ ការរៀនម៉ាស៊ីន គឺជាវិទ្យាសាស្ត្រដែលមិនមែនជារឿងថ្មីទេប៉ុន្តែកំពុងទទួលបានសន្ទុះថ្មីៗ

    អ្នកអភិវឌ្Learningន៍ការរៀនម៉ាស៊ីន

    បញ្ហាប្រឈមដែលវិលជុំវិញជ្រុងគឺថាតើម៉ាស៊ីនទាំងនេះពិតជាអាចដោះស្រាយជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធនិងរចនាសម្ព័ន្ធនិងផ្អែកលើភាពអាចរកបាននៃក្បួនដោះស្រាយដែលមានគុណភាព។ ហើយប្រសិនបើពួកគេធ្វើបានលទ្ធផលនឹងមិនអាចនឹកស្មានដល់បានទេ។ យើងគ្រាន់តែអាចព្យាករណ៍ពីកម្រិតនៃការផ្លាស់ប្តូរដែលនឹងកើតឡើងការផ្លាស់ប្តូរពិតប្រាកដនឹងគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ ប៉ុន្តែអ្វីៗទាំងអស់នេះពិតជាត្រូវការពេលវេលាច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ដែលនឹងកើតឡើង។

    ការរៀនម៉ាស៊ីន ថ្ងៃនេះមិនដូចមុនទេដោយសារបច្ចេកវិទ្យាគណនាថ្មី។ ដោយសារម៉ូឌែលត្រូវបានលាតត្រដាងទៅនឹងទិន្នន័យថ្មីទិដ្ឋភាពបន្តនៃ ការរៀនម៉ាស៊ីន មានសារៈសំខាន់ណាស់ព្រោះពួកគេអាចសម្របខ្លួនដោយឯករាជ្យ។ ពួកគេបង្កើតលទ្ធផលនិងការសម្រេចចិត្តដែលអាចជឿទុកចិត្តបានដោយរៀនពីការគណនាពីមុនដែលបានផ្តល់ដល់ពួកគេ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន កើតចេញពីគំនិតដែលថាកុំព្យូទ័រមានសមត្ថភាពក្នុងការរៀនសូត្រដោយមិនត្រូវបានរៀបចំកម្មវិធីសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់ណាមួយដើម្បីដំណើរការនោះគឺជាការទទួលស្គាល់លំនាំហើយអ្នកស្រាវជ្រាវកំពុងរកវិធីដើម្បីដឹងថាតើកុំព្យូទ័រអាចរៀនពីទិន្នន័យតាមរយៈ ក្លែងបន្លំ។ ប្រជាជនបានចាប់អារម្មណ៍ឡើងវិញ ការរៀនម៉ាស៊ីន ដូចជាការវិភាគ Bayesian និង រុករករ៉ែទិន្នន័យ សម្រាប់កត្តាមួយចំនួនដូចជាការផ្ទុកទិន្នន័យដែលមានតម្លៃសមរម្យ ដំណើរការគណនាដ៏មានឥទ្ធិពល និងថោកជាង និងការរីកលូតលាស់ពូជ និងបរិមាណនៃទិន្នន័យដែលមាន។ អ្វីៗទាំងអស់នេះបានធ្វើឱ្យវាអាចបង្កើតគំរូដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងរហ័ស ដែលអាចវិភាគទិន្នន័យកាន់តែស្មុគស្មាញ និងធំជាងមុន និងផ្តល់លទ្ធផលត្រឹមត្រូវ និងលឿនជាងមុនក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំប្រសិនបើចាំបាច់។ តាមរយៈការបង្កើតគំរូច្បាស់លាស់ អាជីវកម្ម និងអង្គការមានឱកាសល្អក្នុងការទទួលស្គាល់ឱកាសចំណេញ និងជោគជ័យ និងកាត់បន្ថយហានិភ័យ ដូច្នេះហើយទើបបង្កើត ការរៀនម៉ាស៊ីន ធាតុសំខាន់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មស្នូល។

    ការរៀនម៉ាស៊ីន ជួយសម្រួលដល់ប្រព័ន្ធនៃការយល់ដឹង ដើម្បីចូលរួម វែកញែក និងរៀនជាមួយយើងតាមវិធីផ្ទាល់ខ្លួន និងធម្មជាតិ។ គិតអំពីការជួញដូរភាគហ៊ុន ការណែនាំអំពីភាពយន្ត Netflix ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មតាមអ៊ីនធឺណិតដែលបង្ហាញឡើងដោយផ្អែកលើទម្លាប់នៃការរុករករបស់យើង ទាំងនេះគឺជាឧទាហរណ៍ទាំងអស់នៃរបៀប ការរៀនម៉ាស៊ីន កំពុងជួយយើងរុករកពិភពលោកតាមរបៀបដ៏មានឥទ្ធិពល និងប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត។ មុននេះ ចំណុចរបត់នៃប្រវត្តិសាស្ត្រមនុស្សជាតិ គឺបដិវត្តន៍ឧស្សាហកម្ម ដែលផ្តល់លទ្ធភាពឱ្យឧស្សាហកម្មបង្កើតការងារកាន់តែច្រើន ដោយផលិតភាពកាន់តែច្រើន ហើយដូច្នេះបានលើកកម្ពស់កម្រិតជីវភាពទាំងមូល។ ថ្ងៃនេះ ការរៀនម៉ាស៊ីន គឺជាបដិវត្តន៍មួយផ្សេងទៀត ដែលពិភពលោកនឹងប្រឈមមុខ។ យើងនៅលើជិតនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មនិង ក្លែងបន្លំ ជាតួអង្គសំខាន់ ហើយប្រសិនបើអ្វីៗត្រូវបានធ្វើត្រឹមត្រូវ ការរៀនម៉ាស៊ីន នឹងជួយក្រុមហ៊ុនឱ្យរីកចម្រើនអាជីវកម្មរបស់ពួកគេ និងអភិវឌ្ឍការយល់ដឹងភ្លាមៗ។ ដូចជាសម្រាប់បដិវត្តន៍ឧស្សាហកម្មដែលជាធាតុផ្សំសំខាន់នៃ ការរៀនម៉ាស៊ីន គឺជាការសហការគ្នា- យើងនឹងត្រូវការកម្លាំងការងារដ៏ឆ្លាតវៃរួមគ្នា ធ្វើការដើម្បីដំណើរការជោគជ័យ ដែលផ្តល់លទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។ កម្លាំងការងារដែលកំពុងនិយាយនៅទីនេះ នឹងមានវិស្វករទិន្នន័យ ស្ថាបត្យករព័ត៌មានវិទ្យា អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្ម អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ រុករករ៉ែទិន្នន័យ អ្នកជំនាញ អ្នកគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធ នាយកប្រតិបត្តិ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ជាដើម។

    យើង​ដឹង​យ៉ាង​ច្បាស់​អំពី​ ការរៀនម៉ាស៊ីន កម្មវិធីដែលកំពុងពេញនិយមនៅក្នុងជីវិតរបស់យើងសព្វថ្ងៃនេះ។ អស់រយៈពេលជាយូរមកហើយក្បួនដោះស្រាយនៃ ការរៀនម៉ាស៊ីន មាននៅជុំវិញ ប៉ុន្តែអ្វីដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងនាពេលថ្មីៗនេះ គឺសមត្ថភាពក្នុងការអនុវត្តការគណនាគណិតវិទ្យាស្មុគ្រស្មាញដោយស្វ័យប្រវត្តិទៅនឹងទិន្នន័យធំ លឿន និងម្តងហើយម្តងទៀត។ ឧទាហរណ៍មួយក្នុងចំណោមឧទាហរណ៍ដែលយើងធ្លាប់ស្គាល់គឺរថយន្ត Google បើកបរដោយខ្លួនឯង ដែលត្រូវបានបំភាន់យ៉ាងខ្លាំង និងផ្អែកលើ ការរៀនម៉ាស៊ីន. វា​មាន​លក្ខណៈ​ពិសេស​ទាំងអស់​នៃ​រថយន្ត​ទំនើប​រួម​បញ្ចូល​គ្នា​ដូច​ជា​ឧបករណ៍​បញ្ជា​ពេល​បើកបរ​ដែល​អាច​សម្រួល​ដល់​ការ​ចត​រថយន្ត និង​ជំនួយ​ការ​រុករក។ ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ និងជំនួយការផ្លូវដែលធ្វើឱ្យវានៅជិតរថយន្តប្រតិបត្តិការឯករាជ្យទាំងស្រុង។ ការផ្ដល់​អនុសាសន៍​តាម​អ៊ីនធឺណិត​ដូច​ជា​ការ​ផ្ដល់​ជូន​ពី Netflix និង Amazon ការ​រក​ឃើញ​ការ​ក្លែង​បន្លំ និង​ការ​រួម​បញ្ចូល​គ្នា។ ការរៀនម៉ាស៊ីន ជាមួយនឹងការបង្កើតច្បាប់ភាសាដើម្បីដឹងពីអ្វីដែលអតិថិជនកំពុងនិយាយអំពីអ្នកនៅលើ Twitter, Nanotronics ដែលធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មមីក្រូទស្សន៍អុបទិកសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យដែលប្រសើរឡើង គិតឡើងវិញ រ៉ូបូតដោយប្រើវាដើម្បីបង្កើនល្បឿនផលិតរបស់ពួកគេ និងហ្វឹកហាត់ដៃមនុស្សយន្តរបស់ពួកគេ បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃការបែងចែកអតិថិជន ព្យាករណ៍ពីតម្លៃពេញមួយជីវិតរបស់អតិថិជន។ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពបទពិសោធន៍ក្នុងកម្មវិធីរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ការរកឃើញគំរូការទិញទំនិញរបស់អតិថិជន ការវាយតម្លៃហានិភ័យសុខភាព ការកែលម្អការថែទាំផ្ទាល់ខ្លួន និងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺកាន់តែត្រឹមត្រូវ គឺជារូបភាពប្រចាំថ្ងៃរបស់ ការរៀនម៉ាស៊ីន.

    ល្អ ការរៀនម៉ាស៊ីន ប្រព័ន្ធ​ត្រូវ​បាន​បង្កើត​ឡើង​ដោយ​ក្បួន​ដោះស្រាយ​មូលដ្ឋាន និង​កម្រិត​ខ្ពស់ ការ​ធ្វើ​មាត្រដ្ឋាន សមត្ថភាព​រៀបចំ​ទិន្នន័យ ការ​បង្កើត​គំរូ​ក្រុម និង​ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និង​ដំណើរការ​ដដែលៗ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន ថ្មីៗ​នេះ​មាន​ព័ត៌មាន​ច្រើន​ដោយ​សារ​តែ​ការ​រីក​ចម្រើន​របស់​ខ្លួន​ក្នុង "ការរៀនសូត្រជ្រៅ” ដែលរាប់បញ្ចូលទាំងការបរាជ័យដ៏ពេញនិយមរបស់ AlphaGo លើចៅហ្វាយនាយ Go Lee Sedol និងផលិតផលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ថ្មីៗផ្សេងទៀតជុំវិញការបកប្រែម៉ាស៊ីន និងការទទួលស្គាល់រូបភាព។ ការរៀនម៉ាស៊ីន ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន មានការអភ័យទោសចំពោះការផ្លាស់ប្តូរចំណុចទិន្នន័យ ឬប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងគាំទ្រភាពស្មុគស្មាញ និងការប្រែប្រួលកាន់តែច្រើន។ លទ្ធផលដែលបានបង្កើតជាមួយនឹងដំណើរការទាំងនេះអាចត្រូវបានអនុវត្តយ៉ាងរលូននៅលើវេទិកាផ្សេងគ្នាជាច្រើនដូចជាប្រព័ន្ធវិភាគជាដើម។ ពពកកុំព្យូទ័របណ្តាញគែម និងប្រព័ន្ធបង្កប់។ ការផ្លាស់ប្តូរមួយជំហានពីយុគសម័យដែលការយល់ដឹងភាគច្រើនត្រូវបានជំរុញដោយវេទិកាបច្ចេកវិទ្យាទៅសម័យការយល់ដឹង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការយល់ដឹងពីអាជីវកម្ម។ ការរៀនម៉ាស៊ីន, IoT និង AI គឺជាប្រភេទនៃការភ្ជាប់គ្នាទៅវិញទៅមក។ IoT បំពេញបន្ថែមយ៉ាងស្រស់ស្អាត ក្លែងបន្លំ នៅពេលដែលវាមកដល់ការគណនាពេលវេលាពិតប្រាកដ។ មិនយូរប៉ុន្មានមនុស្សជាតិនឹងត្រូវជំនួសដោយម៉ាស៊ីនដើរដែលនឹងឆ្លាតជាងយើង។ ម៉ាស៊ីនបានចាប់ផ្តើមដំណើរការនៅក្នុងអាជីវកម្មក្នុងគោលបំណងផ្សេងៗហើយនាពេលខាងមុខនេះយើងនឹងឃើញរលកនៃការផ្លាស់ប្តូរមេកានិចផ្លាស់ប្តូរជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើងផងដែរ។ ឌីណាមិករបស់មនុស្សទាំងនេះនឹងផ្លាស់ប្តូររបៀបនៃការសម្លឹងឆ្ពោះទៅរកជីវិតរបស់យើងដោយបង្កើតការយល់ឃើញពីទិន្នន័យដែលពួកគេទទួលបាននិងតាមវិធីសាស្រ្តដែលមនុស្សមិនអាចធ្វើបាន។ នេះមានន័យថាម៉ាស៊ីនពិតជាខ្លាំងជាងកម្លាំងមនុស្សស្ទើរតែទាំងអស់ដែលបណ្តាលឱ្យមានការផ្លាស់ប្តូរដំណើរការសន្សំសំចៃនិងកម្រិតស្វ័យប្រវត្តិធំជាងមុន ប្រព័ន្ធទទួលស្គាល់រូបភាពនិងសំឡេងនឹងស្គាល់បុគ្គលនៅតាមបណ្តាញផ្សេងៗហើយយោងតាមការស្ទង់មតិក្រុមហ៊ុនដែលរីកចម្រើនលឿនបំផុតនឹងមានម៉ាស៊ីនឆ្លាតជាងបុគ្គលិក។

      គំរូអ្នកអភិវឌ្MLន៍អិល

      ជាបឋមមានបីប្រភេទផ្សេងគ្នា ការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ គ្មានការត្រួតពិនិត្យ និងការពង្រឹងការរៀនសូត្រ។ ទាំងនេះត្រូវបានជ្រើសរើសអាស្រ័យលើភារកិច្ចដើម្បីបញ្ចប់ និងភាពសាមញ្ញនៃដំណើរការ។ នៅក្នុងការរៀនសូត្រដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យក្បួនដោះស្រាយការរៀនត្រូវបានផ្តល់ចម្លើយរួចហើយខណៈពេលកំពុងអានទិន្នន័យដែលជាលទ្ធផលត្រឹមត្រូវសម្រាប់ចំណុចទិន្នន័យនីមួយៗត្រូវបានដាក់ស្លាកយ៉ាងច្បាស់នៅពេលបណ្តុះបណ្តាលគំរូ។ វាមានបំណងស្វែងរកទំនាក់ទំនងជាជាងស្វែងរកចម្លើយដូច្នេះវាអាចទាយឬចាត់ថ្នាក់ចំណុចទិន្នន័យបានត្រឹមត្រូវនៅពេលចំណុចទិន្នន័យដែលមិនបានកំណត់ត្រូវបានផ្តួចផ្តើម។ ខ្ញុំn ការរៀនសូត្រដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យក្បួនដោះស្រាយការរៀនមិនត្រូវបានផ្តល់ចម្លើយក្នុងកំឡុងពេលបណ្តុះបណ្តាលហើយគុណតម្លៃស្ថិតនៅក្នុងការកំណត់ទីតាំងទំនាក់ទំនងនិងលំនាំ។ វាមានគោលបំណងស្វែងរកទំនាក់ទំនងដែលមានអត្ថន័យរវាងចំណុចទិន្នន័យ។ ប្រភេទចុងក្រោយគឺការរៀនសូត្រពង្រឹងដែលជាការលាយបញ្ចូលគ្នារវាងការរៀនសូត្រដែលមានការគ្រប់គ្រងនិងមិនមានការគ្រប់គ្រង។ វាតម្រូវឱ្យមានការផ្សារភ្ជាប់ទៅនឹងបរិស្ថានហើយត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញជាងបញ្ហាពីរមុន។ ឧទាហរណ៍ដ៏ល្បីល្បាញមួយចំនួនគឺ backgammon, poker, និង Go ដែលជាហ្គេមតក្កវិទ្យានិងទិន្នន័យត្រូវបានផ្តល់ដោយបរិស្ថានដើម្បីឱ្យភ្នាក់ងារឆ្លើយតបនិងរៀនដោយខ្លួនឯង។

        របស់​យើង គម្រោង ការរំលេច

        យើងបង្កើតនិងអភិវឌ្ develop សម្រាប់ការងារការរស់នៅនិងការទំនាក់ទំនង។ យើងចាប់យកគម្រោងដោយមានបំណងស្វែងរកឆ្លាតដំណោះស្រាយថ្មីចំពោះបញ្ហាទាំងតូចទាំងធំ

        ជាវព្រឹត្តិប័ត្រព័ត៌មានរបស់យើង

        ជាវព្រឹត្តិប័ត្រព័ត៌មានរបស់យើង

        ចូលរួមបញ្ជីសំបុត្ររួមរបស់យើងដើម្បីទទួលបានព័ត៌មាននិងបច្ចុប្បន្នភាពថ្មីៗពីក្រុមរបស់យើង។

        លោកអ្នកបានជាវដោយជោគជ័យ!

        ចែករំលែកនេះ
        %d អ្នកសរសេរប្លុកដូចនេះ: