មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
កម្មវិធីវិភាគកម្រិតខ្ពស់ និងកម្មវិធីសិក្សាម៉ាស៊ីនត្រូវបានជំរុញដោយទិន្នន័យ ប៉ុន្តែការចូលប្រើទិន្នន័យនោះអាចជាការលំបាកសម្រាប់អ្នកសិក្សា ដោយសារបញ្ហាប្រឈមជាមួយនីតិវិធីឯកជនភាព និងអាជីវកម្ម។
ទិន្នន័យសំយោគ ដែលអាចត្រូវបានចែករំលែក និងប្រើប្រាស់ក្នុងវិធីដែលទិន្នន័យជាក់ស្តែងមិនអាចធ្វើបាន គឺជាទិសដៅថ្មីដ៏មានសក្តានុពលដើម្បីបន្ត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ យុទ្ធសាស្រ្តថ្មីនេះមិនមែនគ្មានគ្រោះថ្នាក់ ឬគុណវិបត្តិនោះទេ ដូច្នេះវាមានសារៈសំខាន់ណាស់ដែលអាជីវកម្មពិចារណាដោយប្រុងប្រយ័ត្ននូវទីកន្លែង និងរបៀបដែលពួកគេប្រើប្រាស់ធនធានរបស់ពួកគេ។
នៅក្នុងយុគសម័យនៃ AI នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ យើងក៏អាចបញ្ជាក់បានថាទិន្នន័យគឺជាប្រេងថ្មី ប៉ុន្តែមានតែមនុស្សមួយចំនួនប៉ុណ្ណោះដែលកំពុងអង្គុយនៅលើម៉ាស៊ីន។ ដូច្នេះហើយ មនុស្សជាច្រើនកំពុងផលិតឥន្ធនៈផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ ដែលមានទាំងតម្លៃសមរម្យ និងមានប្រសិទ្ធភាព។ វាត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាទិន្នន័យសំយោគ។
នៅក្នុងការបង្ហោះនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលលម្អិតអំពីទិន្នន័យសំយោគ ហេតុអ្វីបានជាអ្នកគួរប្រើវា របៀបផលិតវា អ្វីដែលធ្វើឱ្យវាខុសពីទិន្នន័យជាក់ស្តែង ការប្រើប្រាស់ករណីដែលវាអាចបម្រើ និងច្រើនទៀត។
ដូច្នេះតើទិន្នន័យសំយោគគឺជាអ្វី?
នៅពេលដែលសំណុំទិន្នន័យពិតប្រាកដមិនគ្រប់គ្រាន់ក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃគុណភាព ចំនួន ឬភាពចម្រុះ ទិន្នន័យសំយោគអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI ជំនួសឱ្យទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្រ្តពិតប្រាកដ។
នៅពេលដែលទិន្នន័យដែលមានស្រាប់មិនបំពេញតម្រូវការអាជីវកម្ម ឬមានហានិភ័យឯកជនភាពនៅពេលប្រើប្រាស់ដើម្បីអភិវឌ្ឍ ការរៀនម៉ាស៊ីន ម៉ូដែល កម្មវិធីសាកល្បង ឬទិន្នន័យសំយោគអាចជាឧបករណ៍សំខាន់សម្រាប់កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែង AI របស់ក្រុមហ៊ុន។
និយាយឱ្យសាមញ្ញ ទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាញឹកញាប់ជំនួសទិន្នន័យជាក់ស្តែង។ ច្បាស់ជាងនេះទៅទៀត វាគឺជាទិន្នន័យដែលត្រូវបានដាក់ស្លាកសិប្បនិម្មិត និងផលិតដោយការក្លែងធ្វើ ឬក្បួនដោះស្រាយកុំព្យូទ័រ។
ទិន្នន័យសំយោគ គឺជាព័ត៌មានដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដោយសិប្បនិម្មិត ជាជាងជាលទ្ធផលនៃការកើតឡើងជាក់ស្តែង។ ក្រុមហ៊ុនអាចបន្ថែមទិន្នន័យសំយោគទៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេ ដើម្បីគ្របដណ្តប់គ្រប់ស្ថានភាពនៃការប្រើប្រាស់ និងគែម កាត់បន្ថយថ្លៃដើមនៃការប្រមូលទិន្នន័យ ឬបំពេញបទប្បញ្ញត្តិឯកជនភាព។
ឥឡូវនេះ ទិន្នន័យសិប្បនិម្មិតអាចចូលប្រើបានច្រើនជាងពេលណាទាំងអស់ ដោយសារការកែលម្អថាមពលដំណើរការ និងវិធីសាស្ត្រផ្ទុកទិន្នន័យ ដូចជាពពកជាដើម។ ទិន្នន័យសំយោគធ្វើអោយប្រសើរឡើងដល់ការបង្កើតដំណោះស្រាយ AI ដែលកាន់តែមានអត្ថប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយទាំងអស់ ហើយនោះពិតជាការអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ល្អ។
តើទិន្នន័យសំយោគមានសារៈសំខាន់យ៉ាងណា ហើយហេតុអ្វីអ្នកគួរប្រើវា?
នៅពេលបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាញឹកញាប់ត្រូវការសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំដែលមានស្លាកសញ្ញាច្បាស់លាស់។ នៅពេលបង្រៀនជាមួយនឹងទិន្នន័យចម្រុះកាន់តែច្រើន បណ្តាញសរសៃប្រសាទ អនុវត្តកាន់តែត្រឹមត្រូវ។
ការប្រមូល និងដាក់ស្លាកសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំទាំងនេះដែលមានរាប់រយ ឬរាប់លានធាតុ ទោះជាយ៉ាងនេះក្តី អាចចំណាយពេល និងចំណាយថវិកាមិនសមហេតុផល។ តម្លៃនៃការផលិតទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលអាចត្រូវបានកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងដោយប្រើទិន្នន័យសំយោគ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើបង្កើតដោយសិប្បនិម្មិត រូបភាពហ្វឹកហាត់ដែលមានតម្លៃ 5 ដុល្លារនៅពេលទិញពី អ្នកផ្តល់ស្លាកទិន្នន័យ អាចមានតម្លៃត្រឹមតែ 0.05 ដុល្លារប៉ុណ្ណោះ។
ទិន្នន័យសំយោគអាចកាត់បន្ថយការព្រួយបារម្ភអំពីឯកជនភាពដែលទាក់ទងនឹងទិន្នន័យរសើបដែលមានសក្តានុពលដែលបានបង្កើតពីពិភពលោកជាក់ស្តែង ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយការចំណាយផងដែរ។
នៅក្នុងការប្រៀបធៀបទៅនឹងទិន្នន័យពិតប្រាកដ ដែលមិនអាចឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងជាក់លាក់នូវវិសាលគមនៃការពិតអំពីពិភពពិត វាអាចជួយបន្ថយការរើសអើង។ តាមរយៈការផ្តល់នូវការកើតឡើងមិនធម្មតាដែលតំណាងឱ្យលទ្ធភាពដែលអាចជឿទុកចិត្តបាន ប៉ុន្តែអាចជាបញ្ហាប្រឈមក្នុងការទទួលបានពីទិន្នន័យស្របច្បាប់ ទិន្នន័យសំយោគអាចផ្តល់នូវភាពចម្រុះកាន់តែច្រើន។
ទិន្នន័យសំយោគអាចជាសមល្អសម្រាប់គម្រោងរបស់អ្នកសម្រាប់ហេតុផលដែលបានរាយខាងក្រោម៖
1. ភាពរឹងមាំនៃគំរូ
ដោយមិនចាំបាច់ទទួលបានវាទេ ចូលប្រើទិន្នន័យផ្លាស់ប្តូរបន្ថែមទៀតសម្រាប់ម៉ូដែលរបស់អ្នក។ ជាមួយនឹងទិន្នន័យសំយោគ អ្នកអាចបណ្តុះបណ្តាលគំរូរបស់អ្នកដោយប្រើវ៉ារ្យ៉ង់របស់មនុស្សដូចគ្នាជាមួយនឹងការកាត់សក់ សក់មុខ វ៉ែនតា រូបរាងក្បាលជាដើម ព្រមទាំងពណ៌ស្បែក ចរិតជនជាតិ រចនាសម្ព័ន្ធឆ្អឹង ស្នាមជាំ និងលក្ខណៈផ្សេងទៀតដើម្បីបង្កើតតែមួយគត់។ ប្រឈមមុខនឹងការពង្រឹងវា។
2. ករណីគែមត្រូវបានយកមកពិចារណា
មានតុល្យភាព សំណុំទិន្នន័យត្រូវបានពេញចិត្តដោយការរៀនម៉ាស៊ីន ក្បួនដោះស្រាយ។ គិតត្រឡប់ទៅឧទាហរណ៍របស់យើងអំពីការសម្គាល់មុខ។ ភាពត្រឹមត្រូវនៃម៉ូដែលរបស់ពួកគេនឹងប្រសើរឡើង (ហើយតាមពិត អាជីវកម្មទាំងនេះខ្លះបានធ្វើដូចនេះ) ហើយពួកគេនឹងបង្កើតគំរូសីលធម៌បន្ថែមទៀត ប្រសិនបើពួកគេបានផលិតទិន្នន័យសំយោគនៃមុខដែលមានស្បែកខ្មៅ ដើម្បីបំពេញចន្លោះទិន្នន័យរបស់ពួកគេ។ ក្រុមអាចគ្របដណ្តប់ករណីប្រើប្រាស់ទាំងអស់ រួមទាំងករណីគែមដែលទិន្នន័យខ្វះខាត ឬមិនមាន ដោយមានជំនួយពីទិន្នន័យសំយោគ។
3. វាអាចទទួលបានលឿនជាងទិន្នន័យ "ជាក់ស្តែង"
ក្រុមអាចបង្កើតទិន្នន័យសំយោគបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ នេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅពេលដែលទិន្នន័យជីវិតពិតអាស្រ័យទៅលើព្រឹត្តិការណ៍មិនទៀងទាត់។ ក្រុមអាចនឹងពិបាកក្នុងការទទួលបានទិន្នន័យជាក់ស្តែងគ្រប់គ្រាន់អំពីស្ថានភាពផ្លូវធ្ងន់ធ្ងរ ខណៈពេលដែលការប្រមូលទិន្នន័យសម្រាប់រថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង ជាឧទាហរណ៍ ដោយសារភាពកម្ររបស់ពួកគេ។ ដើម្បីបង្កើនល្បឿនដំណើរការចំណារពន្យល់ដ៏លំបាក អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចដាក់ក្បួនដោះស្រាយដើម្បីដាក់ស្លាកទិន្នន័យសំយោគដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅពេលវាត្រូវបានបង្កើត។
4. វាធានានូវព័ត៌មានឯកជនភាពរបស់អ្នកប្រើប្រាស់
ក្រុមហ៊ុនអាចមានបញ្ហាផ្នែកសុវត្ថិភាព ខណៈពេលកំពុងគ្រប់គ្រងទិន្នន័យរសើប អាស្រ័យលើអាជីវកម្ម និងប្រភេទទិន្នន័យ។ ជាឧទាហរណ៍ ព័ត៌មានសុខភាពផ្ទាល់ខ្លួន (PHI) ត្រូវបានរួមបញ្ចូលជាញឹកញាប់នៅក្នុងទិន្នន័យអ្នកជំងឺនៅក្នុងឧស្សាហកម្មថែទាំសុខភាព ហើយត្រូវតែដោះស្រាយដោយសុវត្ថិភាពបំផុត។
ដោយសារទិន្នន័យសំយោគមិនរួមបញ្ចូលព័ត៌មានអំពីមនុស្សពិតប្រាកដ បញ្ហាឯកជនភាពត្រូវបានកាត់បន្ថយ។ ពិចារណាប្រើទិន្នន័យសំយោគជាជម្រើសមួយ ប្រសិនបើក្រុមរបស់អ្នកត្រូវប្រកាន់ខ្ជាប់នូវច្បាប់ឯកជនភាពទិន្នន័យជាក់លាក់។
ទិន្នន័យពិត Vs ទិន្នន័យសំយោគ
នៅក្នុងពិភពពិត ទិន្នន័យពិតត្រូវបានទទួល ឬវាស់វែង។ នៅពេលដែលនរណាម្នាក់ប្រើស្មាតហ្វូន កុំព្យូទ័រយួរដៃ ឬកុំព្យូទ័រ ពាក់នាឡិកាដៃ ចូលទៅកាន់គេហទំព័រ ឬធ្វើប្រតិបត្តិការអនឡាញ ទិន្នន័យប្រភេទនេះត្រូវបានបង្កើតភ្លាមៗ។
លើសពីនេះទៀត ការស្ទង់មតិអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីផ្តល់ទិន្នន័យពិតប្រាកដ (អនឡាញ និងក្រៅបណ្តាញ)។ ការកំណត់ឌីជីថលបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ។ ជាមួយនឹងករណីលើកលែងនៃផ្នែកដែលមិនបានមកពីព្រឹត្តិការណ៍ក្នុងពិភពពិតណាមួយ ទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានបង្កើតតាមរបៀបដែលធ្វើត្រាប់តាមទិន្នន័យជាក់ស្តែងដោយជោគជ័យក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃគុណភាពជាមូលដ្ឋាន។
គំនិតនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំយោគជាការជំនួសទិន្នន័យជាក់ស្តែងគឺពិតជាមានជោគជ័យណាស់ព្រោះវាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីផ្តល់ ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដែលម៉ាស៊ីនរៀន ម៉ូដែលទាមទារ។ ប៉ុន្តែវាមិនប្រាកដនោះទេ។ ក្លែងបន្លំ អាចដោះស្រាយរាល់បញ្ហាដែលកើតឡើងនៅក្នុងពិភពពិត។
ប្រើករណី
ទិន្នន័យសំយោគមានប្រយោជន៍សម្រាប់គោលបំណងពាណិជ្ជកម្មជាច្រើន រួមទាំងការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ សុពលភាពគំរូ និងការធ្វើតេស្តផលិតផលថ្មី។ យើងនឹងរាយបញ្ជីផ្នែកមួយចំនួនដែលបាននាំផ្លូវក្នុងកម្មវិធីរបស់ខ្លួនក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន៖
1 ។ ការថែទាំសុខភាព
ដោយមើលឃើញពីភាពរសើបនៃទិន្នន័យរបស់វា វិស័យថែទាំសុខភាពគឺសមល្អសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំយោគ។ ទិន្នន័យសំយោគអាចត្រូវបានប្រើដោយក្រុមដើម្បីកត់ត្រាសរីរវិទ្យានៃអ្នកជំងឺគ្រប់ប្រភេទដែលអាចមាន ដូច្នេះជួយក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺកាន់តែលឿន និងត្រឹមត្រូវជាងមុន។
គំរូនៃការរកឃើញជំងឺមហារីកស្បែករបស់ Google គឺជាការបង្ហាញដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយអំពីបញ្ហានេះ ចាប់តាំងពីវារួមបញ្ចូលទិន្នន័យសំយោគរបស់មនុស្សដែលមានសម្លេងស្បែកងងឹត (ជាផ្នែកនៃទិន្នន័យគ្លីនិកដែលគួរឱ្យសោកស្ដាយតិចជាងតំណាង) ដើម្បីផ្តល់នូវគំរូដែលមានសមត្ថភាពដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់គ្រប់ប្រភេទស្បែក។
2. រថយន្ត
ម៉ាស៊ីនក្លែងធ្វើត្រូវបានប្រើជាញឹកញាប់ដោយក្រុមហ៊ុនបង្កើតរថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯងដើម្បីវាយតម្លៃការអនុវត្ត។ ជាឧទាហរណ៍ នៅពេលដែលអាកាសធាតុអាក្រក់ ការប្រមូលទិន្នន័យផ្លូវពិតប្រាកដអាចនឹងមានគ្រោះថ្នាក់ ឬពិបាក។
ដើម្បីពឹងផ្អែកលើការសាកល្បងផ្ទាល់ជាមួយនឹងរថយន្តពិតប្រាកដនៅលើដងផ្លូវ ជាទូទៅមិនមែនជាគំនិតល្អទេ ព្រោះវាមានអថេរច្រើនពេកដែលត្រូវយកមកពិចារណាក្នុងស្ថានភាពបើកបរខុសៗគ្នាទាំងអស់។
3. ភាពចល័តនៃទិន្នន័យ
ដើម្បីអាចចែករំលែកទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេជាមួយអ្នកដទៃ អង្គការត្រូវការវិធីសាស្ត្រដែលគួរឱ្យទុកចិត្ត និងមានសុវត្ថិភាព។ ការលាក់ព័ត៌មានដែលអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណផ្ទាល់ខ្លួន (PII) មុនពេលធ្វើឱ្យសំណុំទិន្នន័យសាធារណៈគឺជាកម្មវិធីដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយផ្សេងទៀតសម្រាប់ទិន្នន័យសំយោគ។ ការផ្លាស់ប្តូរសំណុំទិន្នន័យស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ ទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រ ទិន្នន័យសង្គមវិទ្យា និងវិស័យផ្សេងទៀតដែលអាចមាន PII ត្រូវបានគេហៅថាជាទិន្នន័យសំយោគដែលរក្សាភាពឯកជន។
4. សន្តិសុខ
អង្គការមានសុវត្ថិភាពជាងមុន ដោយសារទិន្នន័យសំយោគ។ ទាក់ទងនឹងឧទាហរណ៍ការសម្គាល់មុខរបស់យើងជាថ្មីម្តងទៀត អ្នកប្រហែលជាធ្លាប់ស្គាល់ឃ្លាថា "ការក្លែងក្លាយយ៉ាងជ្រៅ" ដែលពិពណ៌នាអំពីរូបថត ឬវីដេអូដែលប្រឌិត។ ការក្លែងបន្លំជ្រៅអាចត្រូវបានផលិតដោយអាជីវកម្មដើម្បីសាកល្បងប្រព័ន្ធសម្គាល់មុខ និងសុវត្ថិភាពផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ។ ទិន្នន័យសំយោគក៏ត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងការតាមដានវីដេអូផងដែរ ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលកាន់តែលឿន និងក្នុងតម្លៃថោក។
ទិន្នន័យសំយោគ និងការរៀនម៉ាស៊ីន
ដើម្បីបង្កើតគំរូដ៏រឹងមាំ និងគួរឱ្យទុកចិត្ត ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវការទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនដើម្បីដំណើរការ។ អវត្ដមាននៃទិន្នន័យសំយោគ ការផលិតទិន្នន័យទំហំធំបែបនេះនឹងមានការពិបាក។
នៅក្នុងដែនដូចជាចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ឬដំណើរការរូបភាព ដែលការអភិវឌ្ឍន៍នៃគំរូត្រូវបានសម្របសម្រួលដោយការអភិវឌ្ឍន៍ទិន្នន័យសំយោគដំបូង វាអាចមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់។ ការអភិវឌ្ឍន៍ថ្មីមួយក្នុងវិស័យការទទួលស្គាល់រូបភាពគឺការប្រើប្រាស់បណ្តាញ Adversarial Networks (GANs)។ ជាធម្មតាមានបណ្តាញពីរ៖ ម៉ាស៊ីនភ្លើង និងឧបករណ៍រើសអើង។
ខណៈពេលដែលបណ្តាញអ្នករើសអើងមានគោលបំណងបំបែករូបថតពិតចេញពីរូបក្លែងក្លាយ បណ្តាញម៉ាស៊ីនភ្លើងមានមុខងារក្នុងការផលិតរូបភាពសំយោគដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងទៅនឹងរូបភាពក្នុងពិភពពិត។
នៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន GANs គឺជាសំណុំរងនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ដែលបណ្តាញទាំងពីរបន្តសិក្សា និងអភិវឌ្ឍដោយបន្ថែមថ្នាំង និងស្រទាប់ថ្មី។
នៅពេលបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ អ្នកមានជម្រើសក្នុងការផ្លាស់ប្តូរបរិស្ថាន និងប្រភេទនៃទិន្នន័យតាមតម្រូវការ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរបស់ម៉ូដែល។ ខណៈពេលដែលភាពត្រឹមត្រូវសម្រាប់ទិន្នន័យសំយោគអាចទទួលបានយ៉ាងងាយស្រួលជាមួយនឹងពិន្ទុដ៏រឹងមាំ ភាពត្រឹមត្រូវសម្រាប់ទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងដែលមានស្លាកម្តងម្កាលអាចមានតម្លៃថ្លៃខ្លាំង។
តើអ្នកអាចបង្កើតទិន្នន័យសំយោគដោយរបៀបណា?
វិធីសាស្រ្តដែលប្រើដើម្បីបង្កើតការប្រមូលទិន្នន័យសំយោគមានដូចខាងក្រោម៖
ផ្អែកលើការចែកចាយស្ថិតិ
យុទ្ធសាស្ត្រដែលប្រើក្នុងករណីនេះគឺយកលេខពីការចែកចាយ ឬមើលការចែកចាយស្ថិតិជាក់ស្តែង ដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យមិនពិតដែលមើលទៅអាចប្រៀបធៀបបាន។ ទិន្នន័យពិតអាចអវត្តមានទាំងស្រុងក្នុងកាលៈទេសៈមួយចំនួន។
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចបង្កើតសំណុំទិន្នន័យដែលមានគំរូចៃដន្យនៃការចែកចាយណាមួយ ប្រសិនបើគាត់យល់យ៉ាងស៊ីជម្រៅអំពីការចែកចាយស្ថិតិនៅក្នុងទិន្នន័យជាក់ស្តែង។ ការចែកចាយធម្មតា ការចែកចាយអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល ការចែកចាយ chi-square ការចែកចាយ lognormal និងច្រើនទៀតគឺគ្រាន់តែជាឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេស្ថិតិដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើរឿងនេះ។
កម្រិតបទពិសោធន៍របស់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាមួយស្ថានភាពនឹងមានឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់ទៅលើភាពត្រឹមត្រូវនៃគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាល។
អាស្រ័យលើគំរូ
បច្ចេកទេសនេះបង្កើតគំរូដែលគិតគូរពីអាកប្បកិរិយាដែលបានសង្កេតមុនពេលប្រើគំរូនោះដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យចៃដន្យ។ នៅក្នុងខ្លឹមសារ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការបំពេញទិន្នន័យពិតទៅនឹងទិន្នន័យពីការចែកចាយដែលគេស្គាល់។ វិធីសាស្រ្ត Monte Carlo អាចត្រូវបានប្រើដោយសាជីវកម្មដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យក្លែងក្លាយ។
លើសពីនេះទៀតការចែកចាយក៏អាចត្រូវបានបំពាក់ដោយប្រើ ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន ដូចជាដើមឈើការសម្រេចចិត្ត។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ត្រូវតែយកចិត្តទុកដាក់លើការព្យាករណ៍ ដោយសារតែដើមឈើការសម្រេចចិត្តជាធម្មតាហួសកម្រិត ដោយសារភាពសាមញ្ញ និងការពង្រីកជម្រៅរបស់វា។
ជាមួយនឹងការរៀនសូត្រជ្រៅ
ការរៀនសូត្រជ្រៅ ម៉ូដែលដែលប្រើម៉ូដែល Variational Autoencoder (VAE) ឬ Generative Adversarial Network (GAN) គឺជាវិធីពីរយ៉ាងដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ។ ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីនដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យរួមមាន VAEs
ពួកវាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយឧបករណ៍បំប្លែងកូដ ដែលបង្រួញ និងបង្រួមទិន្នន័យដើម និងឧបករណ៍ឌិកូដ ដែលពិនិត្យទិន្នន័យនេះ ដើម្បីផ្តល់តំណាងនៃទិន្នន័យពិត។ ការរក្សាទិន្នន័យបញ្ចូល និងទិន្នផលឱ្យដូចគ្នាបេះបិទតាមដែលអាចធ្វើបាន គឺជាគោលបំណងជាមូលដ្ឋាននៃ VAE ។ បណ្តាញប្រសាទប្រឆាំងពីរគឺម៉ូដែល GAN និងបណ្តាញសត្រូវ។
បណ្តាញទីមួយដែលគេស្គាល់ថាជាបណ្តាញម៉ាស៊ីនភ្លើងគឺទទួលបន្ទុកផលិតទិន្នន័យក្លែងក្លាយ។ បណ្តាញអ្នករើសអើង ដែលជាបណ្តាញទីពីរ ដំណើរការដោយការប្រៀបធៀបទិន្នន័យសំយោគដែលបានបង្កើតជាមួយនឹងទិន្នន័យជាក់ស្តែងក្នុងកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងដើម្បីកំណត់ថាតើសំណុំទិន្នន័យនោះមានការក្លែងបន្លំ។ អ្នករើសអើងជូនដំណឹងដល់ម៉ាស៊ីនភ្លើង នៅពេលវារកឃើញសំណុំទិន្នន័យក្លែងក្លាយ។
បណ្តុំនៃទិន្នន័យខាងក្រោមដែលផ្តល់ទៅឱ្យអ្នករើសអើងត្រូវបានកែប្រែជាបន្តបន្ទាប់ដោយម៉ាស៊ីនភ្លើង។ ជាលទ្ធផល អ្នករើសអើងមានភាពប្រសើរឡើងតាមពេលវេលាក្នុងការរកឃើញសំណុំទិន្នន័យក្លែងក្លាយ។ គំរូប្រភេទនេះត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់នៅក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុសម្រាប់ការរកឃើញការក្លែងបន្លំក៏ដូចជានៅក្នុងវិស័យថែទាំសុខភាពសម្រាប់រូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ។
Data Augmentation គឺជាវិធីសាស្រ្តផ្សេងគ្នាដែលអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រប្រើប្រាស់ដើម្បីផលិតទិន្នន័យកាន់តែច្រើន។ វាមិនគួរច្រឡំជាមួយទិន្នន័យក្លែងក្លាយទេ។ និយាយឱ្យសាមញ្ញ ការបង្កើនទិន្នន័យគឺជាសកម្មភាពនៃការបន្ថែមទិន្នន័យថ្មីទៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលមានរួចហើយ។
ឧទាហរណ៍ ការបង្កើតរូបភាពជាច្រើនពីរូបភាពតែមួយ ដោយការកែតម្រូវទិស ពន្លឺ ការពង្រីក និងច្រើនទៀត។ ពេលខ្លះ សំណុំទិន្នន័យពិតប្រាកដត្រូវបានប្រើតែព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួនដែលនៅសល់។ ទិន្នន័យអនាមិកគឺជាអ្វី ហើយសំណុំនៃទិន្នន័យបែបនេះក៏មិនត្រូវបានចាត់ទុកថាជាទិន្នន័យសំយោគដែរ។
បញ្ហាប្រឈម និងដែនកំណត់នៃទិន្នន័យសំយោគ
ទោះបីជាទិន្នន័យសំយោគមានអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើនដែលអាចជួយក្រុមហ៊ុនជាមួយនឹងសកម្មភាពវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក៏ដោយ វាក៏មានដែនកំណត់មួយចំនួនផងដែរ៖
- ភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យ៖ វាជាចំណេះដឹងទូទៅដែលថារាល់ការរៀនម៉ាស៊ីន/គំរូសិក្សាជ្រៅគឺល្អដូចទិន្នន័យដែលវាត្រូវបានបញ្ចូល។ គុណភាពនៃទិន្នន័យសំយោគនៅក្នុងបរិបទនេះគឺទាក់ទងយ៉ាងខ្លាំងទៅនឹងគុណភាពនៃទិន្នន័យបញ្ចូល និងគំរូដែលប្រើសម្រាប់ផលិតទិន្នន័យ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធានាថាមិនមានការលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យប្រភពនោះទេ ព្រោះទាំងនេះអាចត្រូវបានឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងច្បាស់នៅក្នុងទិន្នន័យសំយោគ។ លើសពីនេះ មុននឹងធ្វើការព្យាករណ៍ គុណភាពទិន្នន័យគួរតែត្រូវបានបញ្ជាក់ និងផ្ទៀងផ្ទាត់។
- ទាមទារចំណេះដឹង ការខិតខំប្រឹងប្រែង និងពេលវេលា៖ ខណៈពេលដែលការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគអាចមានភាពសាមញ្ញ និងចំណាយតិចជាងការបង្កើតទិន្នន័យពិត វាត្រូវការចំនេះដឹង ពេលវេលា និងការខិតខំមួយចំនួន។
- ចម្លងភាពមិនប្រក្រតី៖ ការចម្លងដ៏ល្អឥតខ្ចោះនៃទិន្នន័យពិភពលោកពិតគឺមិនអាចធ្វើទៅបានទេ។ ទិន្នន័យសំយោគអាចប្រហាក់ប្រហែលវាប៉ុណ្ណោះ។ ដូច្នេះ ចំនុចខាងក្រៅមួយចំនួនដែលមាននៅក្នុងទិន្នន័យពិតប្រហែលជាមិនត្រូវបានគ្របដណ្តប់ដោយទិន្នន័យសំយោគទេ។ ភាពមិនប្រក្រតីនៃទិន្នន័យគឺសំខាន់ជាងទិន្នន័យធម្មតា។
- ត្រួតពិនិត្យការផលិត និងធានាគុណភាព៖ ទិន្នន័យសំយោគមានគោលបំណងចម្លងទិន្នន័យពិភពពិត។ ការផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយដៃទិន្នន័យក្លាយជាចាំបាច់។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ មុនពេលបញ្ចូលវាទៅក្នុងម៉ាស៊ីនសិក្សា/គំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យស្មុគស្មាញដែលបានបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយ។
- មតិអ្នកប្រើ៖ ដោយសារទិន្នន័យសំយោគគឺជាគំនិតប្រលោមលោក មិនមែនគ្រប់គ្នានឹងត្រៀមខ្លួនដើម្បីជឿការព្យាករណ៍ដែលបានធ្វើឡើងជាមួយវានោះទេ។ នេះបង្ហាញថា ដើម្បីបង្កើនភាពអាចទទួលយកបានរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដំបូងឡើយ ចាំបាច់ត្រូវបង្កើនចំណេះដឹងអំពីឧបករណ៍ប្រើប្រាស់នៃទិន្នន័យសំយោគ។
នាពេលអនាគត
ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំយោគបានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងទសវត្សរ៍មុន។ ខណៈពេលដែលវាសន្សំពេលវេលា និងប្រាក់របស់ក្រុមហ៊ុន វាមិនដោយគ្មានគុណវិបត្តិរបស់វានោះទេ។ វាខ្វះផ្នែកខាងក្រៅ ដែលកើតឡើងដោយធម្មជាតិនៅក្នុងទិន្នន័យជាក់ស្តែង និងមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវនៅក្នុងម៉ូដែលមួយចំនួន។
វាក៏គួរឱ្យកត់សម្គាល់ផងដែរថាគុណភាពនៃទិន្នន័យសំយោគគឺពឹងផ្អែកជាញឹកញាប់លើទិន្នន័យបញ្ចូលដែលត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការបង្កើត។ ភាពលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យបញ្ចូលអាចរីករាលដាលយ៉ាងឆាប់រហ័សទៅក្នុងទិន្នន័យសំយោគ ដូច្នេះការជ្រើសរើសទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់ជាចំណុចចាប់ផ្តើមមិនគួរត្រូវបាននិយាយលើស។
ជាចុងក្រោយ វាត្រូវការការគ្រប់គ្រងលទ្ធផលបន្ថែមទៀត រួមទាំងការប្រៀបធៀបទិន្នន័យសំយោគជាមួយនឹងទិន្នន័យពិតដែលកំណត់ដោយមនុស្ស ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ថាភាពមិនស្របគ្នាមិនត្រូវបានណែនាំទេ។ ថ្វីបើមានឧបសគ្គទាំងនេះក៏ដោយ ក៏ទិន្នន័យសំយោគនៅតែជាវិស័យជោគជ័យ។
វាជួយយើងក្នុងការបង្កើតដំណោះស្រាយ AI បែបប្រលោមលោក ទោះបីជាទិន្នន័យក្នុងពិភពពិតមិនអាចប្រើបានក៏ដោយ។ អ្វីដែលសំខាន់បំផុតនោះ គឺវាអនុញ្ញាតឱ្យសហគ្រាសបង្កើតផលិតផលដែលរួមបញ្ចូលកាន់តែច្រើន និងបង្ហាញពីភាពចម្រុះរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយរបស់ពួកគេ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅក្នុងអនាគតដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ ទិន្នន័យសំយោគមានបំណងជួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យឱ្យបំពេញកិច្ចការប្រលោមលោក និងការច្នៃប្រឌិត ដែលនឹងពិបាកក្នុងការបំពេញដោយទិន្នន័យក្នុងពិភពពិតតែម្នាក់ឯង។
សន្និដ្ឋាន
ក្នុងករណីខ្លះ ទិន្នន័យសំយោគអាចកាត់បន្ថយឱនភាពទិន្នន័យ ឬកង្វះទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធនៅក្នុងអាជីវកម្ម ឬអង្គការ។ យើងក៏បានពិនិត្យមើលផងដែរថាតើយុទ្ធសាស្រ្តមួយណាដែលអាចជួយបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ ហើយអ្នកណាអាចទទួលបានផលចំណេញពីវា។
យើងក៏បាននិយាយអំពីការលំបាកមួយចំនួនដែលមកជាមួយការដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យសំយោគ។ សម្រាប់ការសម្រេចចិត្តពាណិជ្ជកម្ម ទិន្នន័យពិតប្រាកដនឹងតែងតែត្រូវបានអនុគ្រោះ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិន្នន័យជាក់ស្តែងគឺជាជម្រើសដ៏ល្អបំផុតបន្ទាប់នៅពេលដែលទិន្នន័យឆៅពិតបែបនេះមិនអាចចូលប្រើបានសម្រាប់ការវិភាគ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាត្រូវតែចងចាំថា ដើម្បីផលិតទិន្នន័យសំយោគ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានការយល់ច្បាស់អំពីគំរូទិន្នន័យត្រូវបានទាមទារ។ ការយល់ឱ្យបានហ្មត់ចត់នៃទិន្នន័យពិត និងជុំវិញរបស់វាក៏មានសារៈសំខាន់ផងដែរ។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការធ្វើឱ្យប្រាកដថាប្រសិនបើមាន ទិន្នន័យដែលបានផលិតគឺត្រឹមត្រូវតាមដែលអាចធ្វើបាន។
សូមផ្ដល់យោបល់