មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
ប្រសិនបើអ្នកជា Machine Learning, Artificial Intelligence ឬអ្នកចូលចិត្តវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ អ្នកប្រហែលជាយល់ពីគោលគំនិត និងតម្រូវការសម្រាប់ទិន្នន័យដើម្បីជួយកែលម្អប្រព័ន្ធ ឬសេវាកម្មដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្ស និងក្រុមហ៊ុនពហុជាតិប្រើប្រាស់ទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនដើម្បីបង្កើនបទពិសោធន៍របស់អតិថិជន និងគុណភាពសេវាកម្មទាំងមូលរបស់ពួកគេ ដោយប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់នៃភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្មដើម្បីធ្វើឱ្យយល់អំពីទិន្នន័យរបស់ពួកគេ។ បច្ចេកទេសមួយក្នុងចំណោមបច្ចេកទេសដែលលេចធ្លោ និងសំខាន់បំផុតគឺសំដៅទៅលើការវិភាគព្យាករណ៍។
អត្ថបទនេះនិយាយអំពីគំនិតនៃឧបករណ៍វិភាគព្យាករណ៍ កម្មវិធីរបស់ពួកគេ និងឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃ ប្រភពបើកចំហ ឧបករណ៍ដែលអ្នកអាចប្រើ!
តើឧបករណ៍វិភាគព្យាករណ៍គឺជាអ្វី?
ឧបករណ៍វិភាគទស្សន៍ទាយគឺជាកម្មវិធីដែលកំណត់លំនាំ និងនិន្នាការដោយការវិភាគ និងទាញយកព័ត៌មានពីសំណុំទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ ឧបករណ៍ទាំងនេះប្រើបច្ចេកទេសស្ថិតិជាច្រើន រួមទាំងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ គំរូទស្សន៍ទាយ និងការរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីវិភាគទិន្នន័យដែលបានផ្តល់ឱ្យ និងធ្វើការព្យាករណ៍។
ឧបករណ៍ទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីធ្វើឱ្យយល់អំពីគំរូនៃអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងនិន្នាការពីមុនដើម្បីបង្កើតផែនការសម្រាប់រយៈពេលជាក់លាក់មួយដើម្បីបង្កើនប្រាក់ចំណេញ និងភាពជោគជ័យនៃសេវាកម្មដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
កម្មវិធីនៃការវិភាគព្យាករណ៍
មានកម្មវិធីជាច្រើននៃឧបករណ៍វិភាគទស្សន៍ទាយដែលមានវិសាលភាពលើវិស័យជាច្រើន រួមទាំង៖
ពាណិជ្ជកម្មតាមអេឡិចត្រូនិក
- ការវិភាគទិន្នន័យអតិថិជនទៅក្រុមមនុស្សដោយផ្អែកលើចំណូលចិត្តការទិញរបស់ពួកគេ ហើយបន្ទាប់មកព្យាករណ៍ពីលទ្ធភាពនៃក្រុមទាំងនេះក្នុងការទិញផលិតផល។
- ព្យាករណ៍ពីការត្រឡប់មកវិញនៃការវិនិយោគ (ROI) នៃយុទ្ធនាការទីផ្សារគោលដៅ។
- ការប្រមូលទិន្នន័យពីហាងអនឡាញទាន់សម័យដូចជា Amazon Marketplace ។
ទីផ្សារប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម
- រៀបចំផែនការប្រភេទ និងប្រភេទនៃខ្លឹមសារដែលត្រូវបង្ហោះ។
- ទស្សន៍ទាយថ្ងៃ និងពេលវេលាដ៏ល្អបំផុតដើម្បីបង្ហោះខ្លឹមសារដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
- ការគ្រប់គ្រង Google Ads និងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មជាទូទៅ។
ធនាគារនិងធានារ៉ាប់រង
- ស្វែងរកការវាយតម្លៃឥណទាន។
- កំណត់អត្តសញ្ញាណសកម្មភាពក្លែងបន្លំ។
ការថែទាំសុខភាព
- តាមដានសុខភាពទូទៅ។
- កំណត់សញ្ញាដំបូងនៃបញ្ហាសុខភាពនៅក្នុងបុគ្គល។
កម្មន្តសាល
- ការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌ និងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់។
- ជំនួយក្នុងដំណើរការដឹកជញ្ជូន និងការបំពេញ។
ឧបករណ៍វិភាគការទស្សន៍ទាយប្រភពបើកចំហ
1. ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យពណ៌ទឹកក្រូច
ពណ៌ទឹកក្រូចគឺជាឧបករណ៍ដែលមើលឃើញទិន្នន័យ និងវិភាគដែលអនុវត្តការវិភាគទស្សន៍ទាយតាមរយៈកម្មវិធីដែលមើលឃើញ ឬការសរសេរអក្សរ Python ។ កញ្ចប់ឧបករណ៍នេះត្រូវបាននាំចូលជាបណ្ណាល័យ Python និងរួមបញ្ចូលសមាសធាតុសម្រាប់ រៀនម៉ាស៊ីនជីវព័ត៌មានវិទ្យា ការជីកយករ៉ែអត្ថបទ និងលក្ខណៈវិភាគទិន្នន័យផ្សេងទៀត។
លក្ខណៈពិសេស
- អន្តរកម្ម ការមើលឃើញទិន្នន័យ។ និងមុខងារតំណាងក្រាហ្វិក។
- រួមបញ្ចូលកម្មវិធីដែលមើលឃើញ។
- ក្រាហ្វិកផ្អែកលើផ្ទាំងក្រណាត់ ចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើ (GUI) ធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលប្រើសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង។
- អាចអនុវត្តការវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ និងស្មុគស្មាញ។
2. Anaconda
វេទិកាចែកចាយទិន្នន័យវិទ្យាសាស្រ្តបើកចំហរ Python និង R ដែលមានកញ្ចប់ពេញនិយមផ្សេងៗគ្នាជាង 250 ដែលប្រើសម្រាប់ការគ្រប់គ្រង និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់កញ្ចប់យ៉ាងសាមញ្ញ។ ការចែកចាយនេះធ្វើឱ្យការប្រើប្រាស់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ រៀនម៉ាស៊ីន កម្មវិធី និងដំណើរការទិន្នន័យទ្រង់ទ្រាយធំ ដើម្បីអនុវត្តការវិភាគព្យាករណ៍។
លក្ខណៈពិសេស
- ការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ ការប្រើប្រាស់លំហូរការងារ និងអន្តរកម្មទិន្នន័យ។
- ភ្ជាប់ប្រភពទិន្នន័យទាំងអស់ដើម្បីទាញយកតម្លៃច្រើនបំផុតពីទិន្នន័យ។
- បង្កើតគំរូវិភាគព្យាករណ៍ជាមួយ Python, R និង កុំព្យូទ័រយួរដៃ Jupyter.
- រួមបញ្ចូលគំរូវិភាគព្យាករណ៍របស់អ្នកទៅក្នុងកម្មវិធីបណ្ដាញឆ្លាតវៃ និងការមើលឃើញអន្តរកម្ម។
- សហការលើក្រុមវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទាំងមូលដោយប្រើ Anaconda ។
3. R បរិស្ថានកម្មវិធី
បរិស្ថាន R ត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការគណនាស្ថិតិ និងក្រាហ្វិក។ វាចងក្រង និងដំណើរការលើប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការផ្សេងៗ រួមមាន UNIX, Windows, និង MAC OS។ បរិយាកាសនេះមានបណ្តុំដ៏ធំនៃឧបករណ៍កម្រិតមធ្យមសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ និងការបង្ហាញក្រាហ្វិកនៃការវិភាគទិន្នន័យ។
លក្ខណៈពិសេស
- រួមបញ្ចូលគំរូស្ថិតិ និងបច្ចេកទេសក្រាហ្វិកជាច្រើនប្រភេទសម្រាប់ការវិភាគទស្សន៍ទាយ។
- ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ និងកន្លែងផ្ទុកទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
- សំណុំនៃប្រតិបត្តិករសម្រាប់ការគណនាអារេទិន្នន័យស្មុគស្មាញ និងការវិភាគស្ថិតិ។
- ការគាំទ្រអាចរកបានតាមអ៊ីនធឺណិតពីសហគមន៍ R ។
4. Scikit- រៀន
នេះគឺជាបណ្ណាល័យ Machine Learning សម្រាប់ភាសាសរសេរកម្មវិធី Python ។ វារួមបញ្ចូលការចាត់ថ្នាក់ផ្សេងៗ ការតំរែតំរង់ និងក្បួនដោះស្រាយចង្កោម រួមទាំងម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រគាំទ្រ (SVMs) ព្រៃចៃដន្យ និងការដាក់ចង្កោម k-means ដែលមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់ការធ្វើគំរូទស្សន៍ទាយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ចំណេះដឹងនៃការសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់គឺត្រូវបានទាមទារ ដើម្បីអាចអនុវត្តការវិភាគព្យាករណ៍ដោយប្រើ Scikit-Learn ។
លក្ខណៈពិសេស
- ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់រួមមានការបង្ហាញទិន្នន័យក្នុងទម្រង់ជារូបភាព និងតារាង ការរៀបចំទិន្នន័យទៅជាម៉ាទ្រីសលក្ខណៈ ឬវ៉ិចទ័រគោលដៅ។
- គំរូចំណាត់ថ្នាក់ ការតំរែតំរង់ និងចង្កោមមួយចំនួនដែលមានសម្រាប់ការវិភាគព្យាករណ៍។
- រង្វាស់ភាពត្រឹមត្រូវច្រើន ដើម្បីសាកល្បងដំណើរការគំរូព្យាករណ៍។
5. ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ Weka
Weka គឺជាបណ្តុំនៃក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning សម្រាប់ការងារគំរូព្យាករណ៍ដែលសរសេរក្នុង Java ។ ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះអាចត្រូវបានអនុវត្តចំពោះទិន្នន័យរបស់អ្នកដោយផ្ទាល់ ឬហៅថាដោយប្រើ Javascript ។ វិធីសាស្រ្តវិភាគទិន្នន័យដែលផ្តល់ដោយ Weka រួមមានការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ការដំណើរការជាមុន និងបច្ចេកទេសមើលឃើញ។ Weka ក៏ប្រើគំរូចំណាត់ថ្នាក់ តំរែតំរង់ និងចង្កោមសម្រាប់ការវិភាគព្យាករណ៍។
លក្ខណៈពិសេស
- បច្ចេកទេសនៃការដំណើរការទិន្នន័យជាមុន និងការមើលឃើញ។
- ការចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យ ការតំរែតំរង់ និងក្បួនដោះស្រាយចង្កោម។
- ច្បាប់សមាគមយ៉ាងទូលំទូលាយ ដើម្បីទស្សន៍ទាយនិន្នាការនៃទិន្នន័យ។
- កម្មវិធីដែលងាយស្រួលប្រើក្នុងទំហំអង្គចងចាំ និងចល័ត។
6. ម៉ាហាត Apache
បរិយាកាស និងក្របខ័ណ្ឌកម្មវិធីសាមញ្ញ និងអាចពង្រីកបានសម្រាប់ការកសាងក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងដំណើរការបាន។ បរិស្ថានរួមមាន Scala, Apache Spark, និង Apache Flint algorithms ដែលផលិតរួចជាស្រេច។ បរិស្ថាននេះប្រើ Samsara ដែលជាការពិសោធន៍គណិតវិទ្យាវ៉ិចទ័រស្រដៀងនឹងភាសា R ដែលដំណើរការតាមមាត្រដ្ឋាន។
លក្ខណៈពិសេស
- ការត្រងរួមគ្នាដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធណែនាំ។
- ក្បួនដោះស្រាយការចាត់ថ្នាក់ និងការចាត់ថ្នាក់សម្រាប់ការធ្វើគំរូទស្សន៍ទាយ។
- គាំទ្រពេលវេលាកំណត់ធាតុញឹកញាប់សម្រាប់ការទាញយកទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់។
- ប្រតិបត្តិករពិជគណិតលីនេអ៊ែរ និងកម្មវិធីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពពិជគណិតដែលបានចែកចាយសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។
- បង្កើតក្បួនដោះស្រាយដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានសម្រាប់ការវិភាគព្យាករណ៍។
7. GNU Octave ។
កម្មវិធីនេះតំណាងឱ្យភាសាកម្រិតខ្ពស់ដែលមានបំណងសម្រាប់ការគណនាលេខ។ កម្មវិធីនេះមានវាក្យសម្ព័ន្ធតម្រង់ទិសគណិតវិទ្យាដ៏មានអានុភាពជាមួយនឹងឧបករណ៍គ្រោង និងរូបភាពដែលភ្ជាប់មកជាមួយសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់។ GNU Octave គឺត្រូវគ្នាជាមួយស្គ្រីប MATLAB និងប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ រួមទាំង GNU/Linux, MAC OS និង Windows ។
លក្ខណៈពិសេស
- ឧបករណ៍គូសប្លង់ទិន្នន័យ 2D/3D ដែលភ្ជាប់មកជាមួយ និងមើលឃើញ។
- គាំទ្រកញ្ចប់ស្ថិតិ GNU មួយចំនួនសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ។
- ប្រើគំរូទស្សន៍ទាយតម្រង់ទិសគណិតវិទ្យា។
- សមត្ថភាពក្នុងការដំណើរការគំរូទស្សន៍ទាយ MATLAB និងក្បួនដោះស្រាយម៉ាស៊ីនរៀន។
8. ឌីភីភី
បណ្តុំនៃកម្មវិធី Open-source-based Python ដែលប្រើសម្រាប់ការគណនាបច្ចេកទេស និងវិទ្យាសាស្រ្ត។ SciPy មានលក្ខណៈពិសេសកញ្ចប់ស្នូលដែលផ្តល់ឧបករណ៍កុំព្យូទ័រសម្រាប់ Python ។ វាប្រើបច្ចេកទេសគ្រប់គ្រងទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់ និងគំរូព្យាករណ៍រួមទាំង k ដែលនៅជិតបំផុត ព្រៃចៃដន្យ និង បណ្តាញសរសៃប្រសាទ.
SciPy គឺអាចរកបានជា បណ្ណាល័យ Python នៅក្នុងការចែកចាយ Python ជាច្រើន និងជាកញ្ចប់មួយនៅក្នុង Anaconda ។
លក្ខណៈពិសេស
- ម៉ូឌុលសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ សមាហរណកម្ម អន្តរប៉ូល មុខងារពិសេស FFT និងឧបករណ៍ដោះស្រាយ ODE ។
- ផ្តល់មុខងារផ្សេងៗសម្រាប់ដំណើរការសញ្ញា រូបភាព និងទិន្នន័យ។
- គាំទ្រ NumPy និង Matplot ។
សន្និដ្ឋាន
ឥឡូវនេះ អ្នកគួរតែមានគំនិតល្អអំពីឧបករណ៍វិភាគការព្យាករណ៍ប្រភពបើកចំហ កម្មវិធីរបស់ពួកគេ និងរបៀបដែលពួកគេប្រើបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីបង្កើតការព្យាករណ៍តាមរយៈទិន្នន័យ។
ឧបករណ៍ដែលបានរៀបរាប់ទាំងអស់គឺឥតគិតថ្លៃទាំងស្រុងក្នុងការប្រើប្រាស់ និងអាចរកបានសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា។ ប្រសិនបើអ្នកធ្លាប់ប្រើឧបករណ៍ទាំងនេះពីមុនមក សូមប្រាប់ពួកយើងអំពីបទពិសោធន៍របស់អ្នកនៅក្នុងមតិយោបល់។
សូមផ្ដល់យោបល់