នៅពេលដែលឧស្សាហកម្មកាន់តែច្រើនប្រើប្រាស់ថាមពលនៃក្បួនដោះស្រាយដើម្បីធ្វើប្រតិបត្តិការដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងធ្វើការជ្រើសរើស ការរៀនម៉ាស៊ីនកំពុងក្លាយជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់នៃរបៀបដែលពិភពលោកសហសម័យដំណើរការ។
បញ្ហានៃភាពលំអៀងនៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការគិតគូរនៅពេលដែលគំរូនៃការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តរបស់អង្គការផ្សេងៗ។
ដើម្បីធានាថាជម្រើសដែលបង្កើតដោយក្បួនដោះស្រាយគឺមិនលំអៀង និងគ្មានការលំអៀង គួរតែជាគោលដៅសម្រាប់អង្គការណាដែលប្រើគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីន។ ដើម្បីធានាថាលទ្ធផលគំរូអាចពឹងផ្អែកលើ និងមើលឃើញថាមានភាពយុត្តិធម៌ វាជាការសំខាន់ណាស់ដែលត្រូវទទួលស្គាល់ និងដោះស្រាយ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន លំអៀង។
វាទាក់ទងនឹងសំណួរនៃការពន្យល់អំពីគំរូ ឬរបៀបដែលវាងាយស្រួលសម្រាប់មនុស្សម្នាក់ក្នុងការយល់ពីរបៀបដែលគំរូរៀនម៉ាស៊ីនបានមកដល់ការសន្និដ្ឋានមួយ។ និន្នាការ និងគំរូដែលគំរូការសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីនគូសផែនទី និងរៀនចេញពីទិន្នន័យខ្លួនឯង ជាជាងតាមរយៈការអភិវឌ្ឍមនុស្សផ្ទាល់។
ភាពលំអៀងនៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនអាចលេចឡើងដោយសារហេតុផលជាច្រើនប្រសិនបើវាមិនត្រូវបានគ្រប់គ្រង និងត្រួតពិនិត្យ។ នៅពេលដែលគំរូមួយត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ វាជារឿយៗជួបប្រទះនឹងស្ថានភាពដែលមិនត្រូវបានឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងច្បាស់នៅក្នុងគំរូទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។
គំរូនេះអាចមានលក្ខណៈសមល្មមសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដែលមិនតំណាងនេះ។ ទោះបីជាមានគុណភាពល្អឥតខ្ចោះនៃទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលក៏ដោយ គំរូនេះនៅតែអាចរងផលប៉ះពាល់ដោយភាពលំអៀងប្រវត្តិសាស្ត្រដែលបណ្តាលមកពីឥទ្ធិពលវប្បធម៌ទូលំទូលាយ។
នៅពេលអនុវត្ត គំរូលំអៀងអាចអនុគ្រោះដល់ក្រុមជាក់លាក់ ឬបាត់បង់ភាពត្រឹមត្រូវជាមួយនឹងសំណុំរងទិន្នន័យជាក់លាក់។ នេះអាចបណ្តាលឱ្យមានការវិនិច្ឆ័យដែលដាក់ទណ្ឌកម្មដោយអយុត្តិធម៌ចំពោះក្រុមបុគ្គលមួយចំនួន ដែលអាចមានឥទ្ធិពលអវិជ្ជមានលើពិភពលោកជាក់ស្តែង។
អត្ថបទនេះពិភាក្សាអំពីភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីន រួមទាំងអ្វីដែលវាគឺជា របៀបសម្គាល់វា គ្រោះថ្នាក់ដែលវាបង្ក និងច្រើនទៀត។
ដូច្នេះ តើអ្វីទៅជាភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីន?
ក្បួនដោះស្រាយបង្កើតលទ្ធផលដែលមានភាពលំអៀងជាប្រព័ន្ធដែលជាលទ្ធផលនៃការសន្មត់មិនពិតដែលបានធ្វើឡើងក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីន ត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា ភាពលំអៀងនៃក្បួនដោះស្រាយ ឬត្រូវបានគេស្គាល់ថា AI bias ។
ភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាទំនោរនៃគំរូដើម្បីអនុគ្រោះដល់សំណុំទិន្នន័យជាក់លាក់មួយ ឬសំណុំរងនៃទិន្នន័យ។ វាត្រូវបាននាំយកមកជាញឹកញាប់ដោយសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដែលមិនមែនជាតំណាង។ ជាមួយនឹងការប្រមូលទិន្នន័យជាក់លាក់ គំរូលំអៀងនឹងដំណើរការតិចជាង ដែលនឹងធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ភាពត្រឹមត្រូវរបស់វា។
នៅក្នុងស្ថានភាពជាក់ស្តែង នេះអាចបញ្ជាក់បានថា ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដោយលំអៀង បណ្តាលឱ្យមានលទ្ធផលនៃគំរូដែលអនុគ្រោះដល់ពូជសាសន៍ ប្រជាសាស្រ្ត ឬភេទជាក់លាក់មួយ។
ជាលទ្ធផល លទ្ធផលនៃការរៀនម៉ាស៊ីនអាចមានភាពអយុត្តិធម៌ ឬមានការរើសអើង។ ការបណ្តុះបណ្តាលមិនមែនតំណាង សំណុំទិន្នន័យអាចរួមចំណែកដល់ការលំអៀង នៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន។
គំរូលទ្ធផលអាចមានភាពលំអៀងទៅរកប្រភេទផ្សេងទៀត ដែលតំណាងមិនសូវបាន ប្រសិនបើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលខ្វះខាត ឬតំណាងហួសហេតុនៃក្រុមទិន្នន័យជាក់លាក់មួយ។ វាអាចកើតឡើងប្រសិនបើគំរូទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមិនត្រូវគ្នានឹងបរិយាកាសនៃការអនុវត្តជាក់ស្តែងក្នុងពិភពលោក។
ការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុងឧស្សាហកម្មថែទាំសុខភាព ដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីពិនិត្យមើលទិន្នន័យអ្នកជំងឺប្រឆាំងនឹងជំងឺឬជំងឺដែលគេស្គាល់ គឺជាឧទាហរណ៍ដ៏សំខាន់មួយ។ ម៉ូដែលអាចបង្កើនល្បឿនអន្តរាគមន៍របស់គ្រូពេទ្យនៅពេលពួកគេប្រើឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ការរើសអើងអាចធ្វើទៅបាន។ នៅពេលត្រូវបានសួរឱ្យទស្សន៍ទាយជំងឺដែលអាចកើតមានចំពោះអ្នកជំងឺវ័យចំណាស់ គំរូមួយមិនអាចដំណើរការបានល្អទេ ប្រសិនបើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដែលប្រើសម្រាប់សាងសង់វាភាគច្រើនមានទិន្នន័យអ្នកជំងឺពីអាយុតូចជាង។
លើសពីនេះ ស្ថិតិប្រវត្តិសាស្ត្រអាចត្រូវបានគេបំភ្លៃ។ ជាឧទាហរណ៍ ដោយសារប្រវត្តិសាស្ត្រ បុគ្គលិកភាគច្រើនជាបុរស គំរូដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីត្រងបេក្ខជនការងារនឹងពេញចិត្តអ្នកដាក់ពាក្យជាបុរស។
ភាពលំអៀងនៃការសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីននឹងមានឥទ្ធិពលលើភាពត្រឹមត្រូវរបស់គំរូនៅក្នុងសេណារីយ៉ូទាំងពីរ ហើយក្នុងកាលៈទេសៈដ៏អាក្រក់បំផុត វាក៏អាចបណ្តាលឱ្យមានការរើសអើង និងសេចក្តីសន្និដ្ឋានអយុត្តិធម៌ផងដែរ។
ការសម្រេចចិត្តត្រូវតែត្រូវបានពិនិត្យដោយប្រុងប្រយ័ត្នដើម្បីធានាថាមិនមានការលំអៀងដូចជា ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន ជំនួសប្រតិបត្តិការដោយដៃកាន់តែច្រើន។ ជាលទ្ធផល ការអនុវត្តអភិបាលកិច្ចគំរូនៅក្នុងអង្គការណាមួយគួរតែរួមបញ្ចូលការត្រួតពិនិត្យសម្រាប់ភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីន។
ប្រភេទការងារជាច្រើននៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នាជាច្រើនកំពុងត្រូវបានបញ្ចប់ដោយម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន។ សព្វថ្ងៃនេះ ម៉ូដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើឱ្យដំណើរការលំបាកកាន់តែខ្លាំងឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងបង្កើតការផ្ដល់យោបល់។ នៅក្នុងដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តនេះ ភាពលំអៀងមានន័យថាគំរូមួយអាចអនុគ្រោះដល់ក្រុមជាក់លាក់មួយលើក្រុមមួយផ្សេងទៀតដោយផ្អែកលើភាពលំអៀងដែលបានសិក្សា។
នៅពេលប្រើដើម្បីធ្វើការវិនិច្ឆ័យដែលមិនមានសុវត្ថិភាពជាមួយនឹងលទ្ធផលជាក់ស្តែង វាអាចមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរ។ ជាឧទាហរណ៍ នៅពេលប្រើដើម្បីអនុម័តដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវកម្មវិធីប្រាក់កម្ចី ជាឧទាហរណ៍ គំរូលំអៀងអាចប៉ះពាល់ដល់ចំនួនប្រជាជនជាក់លាក់។ នៅក្នុងអាជីវកម្មដែលមានបទប្បញ្ញត្តិ ដែលសកម្មភាពណាមួយអាចត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ ឬពិនិត្យពិច័យ នេះគឺជាកត្តាសំខាន់ជាពិសេសដែលត្រូវយកមកពិចារណា។
ប្រភេទនៃភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីន
- Algorithm Bias - វាកើតឡើងនៅពេលដែលមានកំហុសនៅក្នុង algorithm ដែលធ្វើការគណនាដែលជំរុញការគណនាការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន។
- គំរូលំអៀង - នៅពេលដែលទិន្នន័យដែលបានប្រើ បណ្តុះបណ្តាលការរៀនម៉ាស៊ីន ម៉ូដែលមានបញ្ហា វាកើតឡើង។ ក្នុងករណីមានភាពលំអៀងបែបនេះ បរិមាណ ឬគុណភាពនៃទិន្នន័យដែលប្រើប្រាស់ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលប្រព័ន្ធគឺមិនគ្រប់គ្រាន់ទេ។ ក្បួនដោះស្រាយនឹងត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឱ្យជឿថាគ្រូបង្រៀនទាំងអស់ជាស្ត្រី ប្រសិនបើឧទាហរណ៍ ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមានទាំងគ្រូស្រី។
- ភាពលំអៀងនៃការបដិសេធ - វាកើតឡើងនៅពេលដែលចំណុចទិន្នន័យសំខាន់មួយអវត្តមានពីសំណុំទិន្នន័យដែលកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ ដែលអាចកើតឡើងប្រសិនបើអ្នកបង្ហាញម៉ូដមិនដឹងពីសារៈសំខាន់នៃចំណុចទិន្នន័យដែលបាត់។
- ការរើសអើងលំអៀង - ក្នុងករណីនេះ ការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីនខ្លួនឯងមានភាពលំអៀង ដោយសារទិន្នន័យដែលប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលប្រព័ន្ធនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពលំអៀងក្នុងពិភពពិត ដូចជាការប្រកាន់ពូជសាសន៍ គំរូ និងការសន្មត់សង្គមមិនត្រឹមត្រូវ។ ជាឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើទិន្នន័យស្តីពីអ្នកជំនាញវេជ្ជសាស្ត្រត្រូវបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលរួមបញ្ចូលតែគ្រូពេទ្យបុរស និងគិលានុបដ្ឋាយិកាស្ត្រី នោះគំរូយេនឌ័រពិភពពិតអំពីបុគ្គលិកថែទាំសុខភាពនឹងត្រូវបន្ត។
- ការវាស់វែងលំអៀង - ដូចឈ្មោះបង្កប់ន័យ ភាពលំអៀងនេះកើតចេញពីបញ្ហាជាមូលដ្ឋានជាមួយនឹងគុណភាពនៃទិន្នន័យ និងវិធីសាស្រ្តដែលប្រើដើម្បីប្រមូល ឬវាយតម្លៃវា។ ប្រព័ន្ធដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីវាយតម្លៃទម្ងន់យ៉ាងជាក់លាក់នឹងមានភាពលំអៀង ប្រសិនបើទម្ងន់ដែលមាននៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលត្រូវបានបង្គត់ជាប់គ្នា ហើយការប្រើរូបភាពនៃបុគ្គលិកដែលមានខ្លឹមសារដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលប្រព័ន្ធដែលមានន័យថាដើម្បីវាយតម្លៃបរិយាកាសនៅកន្លែងធ្វើការអាចមានភាពលំអៀងប្រសិនបើបុគ្គលិកនៅក្នុងរូបភាពបានដឹង។ ពួកគេត្រូវបានគេវាស់វែងសម្រាប់សុភមង្គល។
តើកត្តាអ្វីខ្លះដែលរួមចំណែកដល់ភាពលំអៀងក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន?
ទោះបីជាមានហេតុផលជាច្រើនសម្រាប់ភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីនក៏ដោយ វាច្រើនតែកើតចេញពីភាពលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលខ្លួនឯង។ មានមូលហេតុដែលអាចកើតមានមួយចំនួនសម្រាប់ការលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។
រូបភាពជាក់ស្តែងបំផុតគឺទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ដែលជាសំណុំរងនៃលក្ខខណ្ឌដែលឃើញនៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលបានដាក់ពង្រាយដែលមិនមានលក្ខណៈធម្មតា។ នេះអាចជាទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាលដែលមានការបង្ហាញតិចតួចនៃប្រភេទមួយ ឬបរិមាណមិនសមាមាត្រនៃប្រភេទផ្សេងទៀត។
នេះត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាគំរូលំអៀង ហើយវាអាចកើតចេញពីការប្រមូលទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាលដែលមិនចៃដន្យ។ វិធីសាស្រ្តដែលប្រើដើម្បីប្រមូល វិភាគ ឬចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យ ក៏ដូចជាឫសគល់នៃទិន្នន័យ សុទ្ធតែអាចនាំទៅរកភាពលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យខ្លួនឯង។
ព័ត៍មានអាចមានភាពលំអៀងជាប្រវត្តិសាស្ត្រនៅក្នុងវប្បធម៌ធំជាងដែលជាកន្លែងដែលវាត្រូវបានប្រមូលផ្តុំ។
ភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីនគឺភាគច្រើនបណ្តាលមកពី៖
- ភាពលំអៀងដែលបង្កឡើងដោយមនុស្ស ឬសង្គមនៅក្នុងទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយ។
- ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដែលមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពជាក់ស្តែង។
- លំអៀងខណៈពេលដាក់ស្លាក ឬរៀបចំទិន្នន័យសម្រាប់ការរៀនតាមម៉ាស៊ីនដែលស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រង។
ជាឧទាហរណ៍ កង្វះភាពចម្រុះក្នុងទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាលអាចបង្កឱ្យមានភាពលំអៀងតំណាង។ ភាពត្រឹមត្រូវនៃគំរូការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានរងផលប៉ះពាល់ជាញឹកញាប់ដោយភាពលំអៀងប្រវត្តិសាស្ត្រនៅក្នុងវប្បធម៌ទូលំទូលាយ។
នេះជួនកាលត្រូវបានគេហៅថាជាការលម្អៀងខាងសង្គមឬមនុស្ស។ ការស្វែងរកការប្រមូលទិន្នន័យដ៏ធំដែលមិនងាយនឹងលំអៀងក្នុងសង្គមអាចជាបញ្ហាប្រឈម។ ដំណាក់កាលដំណើរការទិន្នន័យនៃវដ្តជីវិតនៃការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីនគឺងាយនឹងទទួលរងការលំអៀងរបស់មនុស្សដូចគ្នា។
ទិន្នន័យដែលត្រូវបានដាក់ស្លាក និងដំណើរការដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ឬអ្នកជំនាញផ្សេងទៀត គឺចាំបាច់សម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ។ ថាតើវាកើតចេញពីភាពខុសគ្នានៃទិន្នន័យដែលត្រូវបានសម្អាត របៀបដែលចំណុចទិន្នន័យត្រូវបានដាក់ស្លាក ឬជម្រើសនៃលក្ខណៈពិសេស ភាពលំអៀងនៅក្នុងដំណើរការដាក់ស្លាកនេះអាចនាំឱ្យមានភាពលំអៀងក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន។
ហានិភ័យនៃភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីន
ដោយសារគំរូគឺជាឧបករណ៍ធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ វាត្រូវបានសន្មត់ថាពួកគេផ្តល់នូវការវិនិច្ឆ័យដោយមិនលំអៀង។ គំរូនៃការរៀនម៉ាស៊ីនជាញឹកញាប់មានការលំអៀង ដែលអាចប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផល។
ឧស្សាហកម្មកាន់តែច្រើនកំពុងអនុវត្តការរៀនម៉ាស៊ីនជំនួសឱ្យកម្មវិធី និងនីតិវិធីដែលហួសសម័យ។ ម៉ូដែលលំអៀងអាចមានឥទ្ធិពលអវិជ្ជមាននៅក្នុងពិភពពិត នៅពេលដែលការងារស្មុគស្មាញកាន់តែច្រើនត្រូវបានស្វ័យប្រវត្តិដោយប្រើគំរូ។
ការរៀនម៉ាស៊ីនមិនខុសពីដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្សេងទៀតនៅក្នុងស្ថាប័ន និងបុគ្គលដែលរំពឹងថាវាមានតម្លាភាព និងសមធម៌នោះទេ។ ដោយសារការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិ ការវិនិច្ឆ័យដែលធ្វើឡើងដោយប្រើប្រាស់វាត្រូវបានពិនិត្យយ៉ាងដិតដល់ម្តងម្កាល។
វាជារឿងសំខាន់ដែលអង្គការត្រូវសកម្មក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាគ្រោះថ្នាក់ ដោយសារភាពលំអៀងក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនអាចជះឥទ្ធិពលរើសអើង ឬអវិជ្ជមានលើប្រជាជនមួយចំនួន។ សម្រាប់បរិបទដែលបានកំណត់ ជាពិសេសលទ្ធភាពនៃភាពលំអៀងក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវតែយកមកពិចារណា។
ជាឧទាហរណ៍ ការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុងធនាគារអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទទួលយក ឬបដិសេធអ្នកស្នើសុំកម្ចីទិញផ្ទះដោយស្វ័យប្រវត្តិបន្ទាប់ពីការពិនិត្យដំបូង។ គំរូដែលលំអៀងទៅរកក្រុមបេក្ខជនជាក់លាក់មួយ ប្រហែលជាមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរដល់បេក្ខជន និងស្ថាប័ន។
ភាពលំអៀងណាមួយដែលត្រូវបានរកឃើញនៅក្នុងបរិយាកាសដាក់ពង្រាយ ដែលសកម្មភាពអាចត្រូវបានពិនិត្យអាចនាំឱ្យមានបញ្ហាធំ។ គំរូនេះប្រហែលជាមិនដំណើរការទេ ហើយនៅក្នុងសេណារីយ៉ូដ៏អាក្រក់បំផុត ប្រហែលជាមានការរើសអើងដោយចេតនា។
ការលំអៀងត្រូវតែត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រុងប្រយ័ត្ន និងរៀបចំសម្រាប់ព្រោះវាអាចបណ្តាលឱ្យគំរូត្រូវបានដកចេញទាំងស្រុងពីការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់។ ការទទួលបានទំនុកចិត្តលើការសម្រេចចិត្តគំរូទាមទារការយល់ដឹង និងដោះស្រាយភាពលំអៀងនៃការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន។
កម្រិតនៃការជឿទុកចិត្តនៅក្នុងស្ថាប័ន និងក្នុងចំណោមអ្នកប្រើប្រាស់សេវាកម្មខាងក្រៅអាចរងផលប៉ះពាល់ដោយការយល់ឃើញនៃភាពលំអៀងក្នុងការសម្រេចចិត្តជាគំរូ។ ប្រសិនបើម៉ូដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត ជាពិសេសនៅពេលណែនាំជម្រើសដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ ពួកគេនឹងមិនត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់សក្តានុពលពេញលេញរបស់ពួកគេនៅក្នុងស្ថាប័ននោះទេ។
នៅពេលវាយតម្លៃការពន្យល់របស់គំរូ គណនេយ្យភាពលំអៀងគួរតែជាកត្តាដែលត្រូវយកមកពិចារណា។ សុពលភាព និងភាពត្រឹមត្រូវនៃជម្រើសគំរូអាចត្រូវបានប៉ះពាល់យ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរដោយភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីនដែលមិនបានត្រួតពិនិត្យ។
ម្តងម្កាល វាអាចបណ្តាលឱ្យមានសកម្មភាពរើសអើង ដែលអាចប៉ះពាល់ដល់មនុស្ស ឬក្រុមជាក់លាក់។ កម្មវិធីជាច្រើនមានសម្រាប់ប្រភេទគំរូរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងៗ ហើយកម្មវិធីនីមួយៗងាយទទួលរងការលំអៀងការរៀនម៉ាស៊ីនក្នុងកម្រិតខ្លះ។
ភាពលំអៀងនៃការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានបង្ហាញដោយ៖
- ដោយសារតែមិនមានភាពខុសគ្នានៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ក្បួនដោះស្រាយការសម្គាល់មុខអាចមានភាពត្រឹមត្រូវតិចជាងសម្រាប់ក្រុមពូជសាសន៍មួយចំនួន។
- កម្មវិធីនេះអាចរកឃើញភាពលំអៀងខាងពូជសាសន៍ និងយេនឌ័រនៅក្នុងទិន្នន័យដោយសារតែការរើសអើងរបស់មនុស្ស ឬប្រវត្តិសាស្ត្រ។
- ជាមួយនឹងគ្រាមភាសា ឬការបញ្ចេញសំឡេងជាក់លាក់ ដំណើរការភាសាធម្មជាតិអាចមានភាពសុក្រឹតជាងមុន ហើយវាប្រហែលជាមិនអាចដំណើរការការបញ្ចេញសំឡេងដែលមានតំណាងតិចនៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលនោះទេ។
ការដោះស្រាយភាពលំអៀងក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន
ការតាមដាន និងបង្ហាត់គំរូឡើងវិញ នៅពេលរកឃើញភាពលំអៀង គឺជាវិធីពីរយ៉ាងដើម្បីដោះស្រាយភាពលំអៀងនៃការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន។ ក្នុងករណីភាគច្រើន ភាពលំអៀងគំរូគឺជាការបង្ហាញពីភាពលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ឬយ៉ាងហោចណាស់ភាពលំអៀងអាចទាក់ទងនឹងដំណាក់កាលបណ្តុះបណ្តាលនៃវដ្តជីវិតនៃការរៀនម៉ាស៊ីន។
គ្រប់ដំណាក់កាលនៃវដ្តជីវិតគំរូគួរតែមាននីតិវិធីដើម្បីចាប់យកភាពលំអៀង ឬរសាត់តាមគំរូ។ ដំណើរការសម្រាប់ត្រួតពិនិត្យការរៀនម៉ាស៊ីនបន្ទាប់ពីការដាក់ពង្រាយក៏រួមបញ្ចូលផងដែរ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការត្រួតពិនិត្យគំរូ និងសំណុំទិន្នន័យឱ្យបានញឹកញាប់សម្រាប់ការលំអៀង។
នេះអាចពាក់ព័ន្ធនឹងការពិនិត្យមើលសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ដើម្បីមើលពីរបៀបដែលក្រុមត្រូវបានចែកចាយ និងតំណាងនៅទីនោះ។ វាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីកែប្រែ និង/ឬកែលម្អសំណុំទិន្នន័យដែលមិនមែនជាតំណាងទាំងស្រុង។
លើសពីនេះ ការលំអៀងគួរតែត្រូវបានពិចារណា ខណៈពេលដែលការវាយតម្លៃដំណើរការរបស់ម៉ូដែល។ ការសាកល្បងដំណើរការនៃគំរូនៅលើសំណុំរងផ្សេងៗគ្នានៃទិន្នន័យអាចបង្ហាញថាតើវាមានភាពលំអៀង ឬហួសកម្រិតទាក់ទងនឹងក្រុមជាក់លាក់មួយ។
វាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីវាយតម្លៃការអនុវត្តគំរូនៃការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីននៅលើសំណុំរងទិន្នន័យមួយចំនួនដោយប្រើបច្ចេកទេសឆ្លងកាត់សុពលភាព។ នីតិវិធីពាក់ព័ន្ធនឹងការបែងចែកទិន្នន័យទៅជាសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងការធ្វើតេស្តដាច់ដោយឡែក។
អ្នកអាចលុបបំបាត់ភាពលំអៀងក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនដោយ៖
- នៅពេលចាំបាច់ បង្ហាត់គំរូឡើងវិញដោយប្រើឈុតបណ្តុះបណ្តាលតំណាងធំជាង។
- ការបង្កើតនីតិវិធីមួយដើម្បីរកមើលយ៉ាងសកម្មនូវលទ្ធផលលំអៀង និងការវិនិច្ឆ័យមិនធម្មតា។
- លក្ខណៈពិសេសនៃការថ្លឹងថ្លែងឡើងវិញ និងការកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រខ្ពស់តាមដែលចាំបាច់អាចជួយក្នុងគណនីសម្រាប់ការលំអៀង។
- ការលើកទឹកចិត្តដល់ដំណោះស្រាយនៃភាពលំអៀងដែលបានរកឃើញតាមរយៈវដ្តបន្តនៃការរកឃើញ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។
សន្និដ្ឋាន
វាគួរឱ្យចង់ជឿថានៅពេលដែលបានបណ្តុះបណ្តាល គំរូរៀនដោយម៉ាស៊ីននឹងដំណើរការដោយស្វ័យភាព។ ជាការពិត បរិយាកាសប្រតិបត្តិការរបស់ម៉ូដែលតែងតែផ្លាស់ប្តូរ ហើយអ្នកគ្រប់គ្រងត្រូវតែហ្វឹកហាត់ឡើងវិញនូវគំរូដោយប្រើសំណុំទិន្នន័យថ្មីៗជាប្រចាំ។
បច្ចុប្បន្នការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាផ្នែកមួយនៃសមត្ថភាពបច្ចេកវិទ្យាដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតជាមួយនឹងអត្ថប្រយោជន៍សេដ្ឋកិច្ចពិភពលោកពិតប្រាកដ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន នៅពេលដែលត្រូវបានផ្គូផ្គងជាមួយបច្ចេកវិទ្យាទិន្នន័យធំ និងថាមពលគណនាដ៏ធំធេងដែលមានតាមរយៈពពកសាធារណៈ មានសក្តានុពលក្នុងការបំប្លែងពីរបៀបដែលបុគ្គលធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបច្ចេកវិទ្យា និងប្រហែលជាឧស្សាហកម្មទាំងមូល។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដូចដែលបានសន្យាថាជាបច្ចេកវិទ្យារៀនដោយម៉ាស៊ីន វាត្រូវតែត្រូវបានគ្រោងទុកយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្ន ដើម្បីជៀសវាងការលំអៀងដោយអចេតនា។ ប្រសិទ្ធភាពនៃការវិនិច្ឆ័យដែលធ្វើឡើងដោយម៉ាស៊ីនអាចរងផលប៉ះពាល់យ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរដោយការលំអៀង ដែលជាអ្វីដែលអ្នកបង្កើតគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីនត្រូវតែយកមកពិចារណា។
សូមផ្ដល់យោបល់