ប្រសិនបើអ្នកជាជំនាញផ្នែកវិស្វកម្មសូហ្វវែរ អ្នកស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ឬអ្នកចូលចិត្តបច្ចេកវិទ្យាជាទូទៅ អ្នកត្រូវតែដឹងអំពីផ្នែករងឈានមុខគេនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលគេស្គាល់ថាជា Machine Learning។
អ្នកក៏ត្រូវតែដឹងអំពីកម្មវិធីដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ជាច្រើនរបស់ AI ចាប់ពីការរកឃើញគំរូសាមញ្ញ និងការទទួលស្គាល់ការនិយាយទៅកាន់ជំនួយការនិម្មិតរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏ឆ្លាតវៃ។ កម្មវិធីទាំងនេះ និងច្រើនទៀតគឺអាចធ្វើទៅបានដោយការខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់វិស្វកររៀនម៉ាស៊ីន។
អត្ថបទនេះនិយាយអំពីវិស្វករទាំងនេះជានរណា ពួកគេធ្វើអ្វី និងជំនាញអ្វីខ្លះដែលចាំបាច់ដើម្បីឱ្យអ្នកក្លាយជាវិស្វករ ML ដ៏ជំនាញ។
តើវិស្វកររៀនម៉ាស៊ីនធ្វើអ្វី?
រៀនម៉ាស៊ីន (ML) វិស្វកររួមបញ្ចូលគ្នានូវជំនាញគណិតវិទ្យាក្នុងការវិភាគ និងដោះស្រាយបញ្ហាជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យាកម្មវិធី software ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងពិភពពិត។ វិស្វករ ML តម្រូវឱ្យបំពេញមុខងារជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យ ដើម្បីធ្វើការជាមួយ និងបំប្លែងទិន្នន័យតាមតម្រូវការដែលបានផ្តល់ឱ្យ និងបង្កើត បណ្តុះបណ្តាល ធ្វើឱ្យមានសុពលភាព និងសាកល្បងក្បួនដោះស្រាយ ML ក្នុងទម្រង់ជាគំរូនៅលើសំណុំទិន្នន័យដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
វិស្វករបែបនេះអាចកំពុងធ្វើការជាមួយក្រុមហ៊ុននៅក្នុងនាយកដ្ឋានបច្ចេកវិទ្យា ដោយឯករាជ្យក្នុងនាមជាអ្នកសរសេរកម្មវិធី ឬជាអ្នកស្រាវជ្រាវលើបញ្ហា ML ដ៏ទំនើប។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មានតម្រូវការជំនាញមួយចំនួនដែលត្រូវបំពេញ ដើម្បីមានលក្ខណៈគ្រប់គ្រាន់ជាវិស្វករ ML ។ ជំនាញទាំងនេះត្រូវបានពិភាក្សាលម្អិតដូចខាងក្រោម។
5 ជំនាញ ML ដែលត្រូវតែមាន
1. ប្រូបាប៊ីលីតេ និងការវិភាគស្ថិតិ
មួយនៃតម្រូវការជាមុនរបស់ ML រួមមានការយល់ដឹងកម្រិតមធ្យមនៃប្រធានបទ រួមទាំងប្រូបាប៊ីលីតេ និងស្ថិតិ។ នេះជាការចាំបាច់ ដោយសារក្បួនដោះស្រាយ និងគំរូរបស់ ML ត្រូវបានផ្អែកលើគោលការណ៍គណិតវិទ្យាទាំងនេះ ហើយមិនអាចសាងសង់ដោយគ្មានពួកវាបានទេ។
ប្រូបាប៊ីលីតេមានសារៈសំខាន់ជាពិសេសនៅពេលនិយាយអំពីធាតុចូល លទ្ធផល និងភាពមិនប្រាកដប្រជាក្នុងពិភពពិត។ គោលការណ៍មួយចំនួននៃប្រូបាប៊ីលីតេដែលប្រើក្នុង ML រួមមានប្រូបាប៊ីលីតេតាមលក្ខខណ្ឌ ច្បាប់ Bayes លទ្ធភាព និងឯករាជ្យភាព។ ស្ថិតិផ្តល់ឱ្យយើងនូវវិធានការចាំបាច់សម្រាប់ការសាងសង់គំរូ ML រួមមាន មធ្យម មធ្យម វ៉ារ្យ៉ង់ ការចែកចាយ (ឯកសណ្ឋាន, ធម្មតា, លេខពីរ, Poisson) និងវិធីសាស្ត្រវិភាគ រួមទាំងការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម។
2. មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការសរសេរកម្មវិធី
តម្រូវការជាមុនមួយទៀតរបស់ ML គឺត្រូវមានការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋាននៃការសរសេរកម្មវិធី។ នេះរួមបញ្ចូលទាំងការយល់ដឹងត្រឹមត្រូវអំពីរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ រួមមាន ជង់ ជួរ អារេពហុវិមាត្រ ដើមឈើ ក្រាហ្វ។ល។ និងក្បួនដោះស្រាយ រួមទាំងការស្វែងរក ការតម្រៀប ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព កម្មវិធីថាមវន្ត។ល។
ជ្រើសរើសភាសារបស់អ្នក
នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃ ភាសាសរសេរកម្មវិធីល្អបំផុតដើម្បីរៀនសម្រាប់ ML គឺ Python តាមពីក្រោយដោយ Java ។ នេះគឺដោយសារតែ Python មានការគាំទ្រតាមអ៊ីនធឺណិតដ៏អស្ចារ្យបំផុតទាក់ទងនឹងកូដដែលមាន ក្របខ័ណ្ឌ និងជំនួយសហគមន៍។
ស្គាល់ IDE របស់អ្នក។
ជំហានបន្ទាប់គឺការស្គាល់ខ្លួនឯងជាមួយនឹងបរិស្ថានអភិវឌ្ឍន៍រួមបញ្ចូលគ្នា (IDE)។ ដោយសារយើងកំពុងគ្រប់គ្រងទិន្នន័យក្នុងបរិមាណធំជាងនេះ IDE របស់អ្នកមិនអាចជា Command Line Interface (CLI) ធម្មតាទេ ជាឧបករណ៍ដូចជា Visual Studio Code ឬ កុំព្យូទ័រយួរដៃ Jupyter. ដូច Python ដែរ Jupyter មានការគាំទ្រតាមអ៊ីនធឺណិតដ៏អស្ចារ្យបំផុត ហើយត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយគ្រូ ML ជាច្រើនសម្រាប់គោលបំណងអប់រំផងដែរ។
ស្វែងយល់ពីបណ្ណាល័យ
បណ្ណាល័យជាបណ្តុំនៃធនធានដែលត្រូវនាំចូលក្នុងកម្មវិធីមួយមុននឹងប្រើ។ មានបណ្ណាល័យ ML មួយចំនួនដូចជា TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy ជាដើម។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់វិស្វករ ML ដើម្បីឱ្យមានការយល់ច្បាស់អំពី ML និងបណ្ណាល័យគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ ដើម្បីធ្វើឱ្យការសរសេរកម្មវិធីមានភាពងាយស្រួល និងអន្តរកម្មកាន់តែច្រើន។
3. គំរូទិន្នន័យ និងការវាយតម្លៃ
ផ្នែកសំខាន់មួយនៃ ML គឺជាដំណើរការនៃការប៉ាន់ប្រមាណរចនាសម្ព័ន្ធមូលដ្ឋាននៃសំណុំទិន្នន័យដែលបានផ្តល់ឱ្យ ដើម្បីស្វែងរកគំរូដែលមានប្រយោជន៍ ពោលគឺការជាប់ទាក់ទងគ្នា ចង្កោម eigenvectors ។ យើងក៏ត្រូវធ្វើការទស្សន៍ទាយពីលក្ខណៈសម្បត្តិនៃករណីទិន្នន័យ រួមទាំងការតំរែតំរង់ ការចាត់ថ្នាក់ និងការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី។ វិស្វករ ML ត្រូវតែអាចវាយតម្លៃគំរូដែលបានផ្តល់ឱ្យដោយប្រើមាត្រដ្ឋាន និងយុទ្ធសាស្ត្រភាពត្រឹមត្រូវ។
4. ការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន
ផ្នែកសំខាន់មួយទៀតនៃ ML គឺអាចអនុវត្ត ML algorithms ។ គួរកត់សម្គាល់ថាការកសាងគំរូផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកគឺមិនធម្មតាទេ ដោយសារគំរូ ML និងការអនុវត្តមួយចំនួនមានរួចហើយនៅក្នុងបណ្ណាល័យដូចជា Keras និង scikit-learn ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការអនុវត្តគំរូទាំងនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពបំផុត និងស្របតាមសំណុំទិន្នន័យទាមទារទាំងជំនាញ និងកម្រិតនៃការយល់ដឹងអំពីគំរូ ML ជាទូទៅ។
វិស្វករ ML ក៏ត្រូវដឹងអំពីគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិដែលទាក់ទងគ្នានៃវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗ និងបញ្ហាដែលអាចកើតមានដូចជា ពាក់លើសទម្ងន់ ភាពមិនសមរម្យ ភាពលំអៀង និងបញ្ហាបំរែបំរួល។
5. បង្កើតបណ្តាញសរសៃប្រសាទ
បណ្តាញសរសៃប្រសាទ (NNs) គឺជាផ្នែកមួយនៃវាលរងនៃ ML ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា ការសិក្សាស៊ីជម្រៅ។ និងជាតម្រូវការបន្ថែមនៅពេលនិយាយអំពីជំនាញ ML សំខាន់ៗ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែងបន្ថែមទៀតនៃ ML យើងត្រូវមានការយល់ដឹងខ្លះៗអំពី NNs ដើម្បីបង្កើតគំរូដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ប្រព័ន្ធ AI របស់យើង។
NN ប្រើស្រទាប់ និងណឺរ៉ូនដើម្បីបង្កើតគំរូ ML ដ៏មានឥទ្ធិពល។ វិស្វករ ML គួរតែអាចសាងសង់ បណ្តុះបណ្តាល សុពលភាព និងសាកល្បង NNs ។
សន្និដ្ឋាន
ឥឡូវនេះ អ្នកគួរតែយល់ដឹងឲ្យបានច្បាស់អំពីអ្នកណា រៀនម៉ាស៊ីន វិស្វករគឺជាអ្វីដែលពួកគេធ្វើ និងជំនាញអ្វីដែលចាំបាច់សម្រាប់អ្នកដើម្បីចាប់ផ្តើមដំណើររបស់អ្នក។ អ្នកត្រូវយល់ឱ្យបានច្បាស់ជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេ ការវិភាគស្ថិតិ ការសរសេរកម្មវិធី គំរូទិន្នន័យ កម្មវិធីក្បួនដោះស្រាយ និង ការកសាងបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ដើម្បីបង្កើតដំណោះស្រាយ AI និង ML ដ៏មានឥទ្ធិពល។
អនុញ្ញាតឱ្យពួកយើងដឹងនៅក្នុងមតិយោបល់ ប្រសិនបើអត្ថបទមានប្រយោជន៍ និងអ្វីដែលអ្នកគិតថាជំនាញសំខាន់បំផុតសម្រាប់ការក្លាយជាវិស្វករ ML ដែលស្ទាត់ជំនាញ។
សូមផ្ដល់យោបល់