មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ តែងតែជួបប្រទះនូវកាលៈទេសៈដែលពួកគេមិនមានទិន្នន័យពិតប្រាកដ ឬមិនអាចប្រើប្រាស់វាបាន ដោយសារការពិចារណាលើការសម្ងាត់ ឬឯកជនភាព។
ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ ការផលិតទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានប្រើដើម្បីផលិតជំនួសទិន្នន័យពិតប្រាកដ។
ការជំនួសទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលសមស្របគឺត្រូវបានទាមទារសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយដើម្បីដំណើរការបានត្រឹមត្រូវ ដែលគួរតែមានលក្ខណៈប្រាកដនិយមផងដែរ។ អ្នកអាចប្រើទិន្នន័យបែបនេះសម្រាប់ការរក្សាឯកជនភាព ប្រព័ន្ធសាកល្បង ឬផលិតទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាលសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន។
តោះស្វែងយល់ពីការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគឱ្យបានលម្អិត ហើយមើលថាហេតុអ្វីបានជាពួកវាមានសារៈសំខាន់ក្នុងយុគសម័យ AI ។
តើទិន្នន័យសំយោគគឺជាអ្វី?
ទិន្នន័យសំយោគគឺជាទិន្នន័យចំណារពន្យល់ដែលបង្កើតឡើងដោយការក្លែងធ្វើកុំព្យូទ័រ ឬក្បួនដោះស្រាយជំនួសសម្រាប់ទិន្នន័យពិភពពិត។ វាគឺជាការចម្លងទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។
មនុស្សម្នាក់អាចប្រើលំនាំទិន្នន័យ និងវិមាត្រដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយ AI កម្រិតខ្ពស់។ ពួកគេអាចបង្កើតទិន្នន័យសំយោគក្នុងបរិមាណគ្មានដែនកំណត់ ដែលតំណាងឱ្យស្ថិតិនៃទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដើម នៅពេលដែលពួកគេត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល។
មានវិធីសាស្រ្ត និងបច្ចេកវិទ្យាជាច្រើនដែលអាចជួយយើងបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ ហើយអ្នកអាចប្រើក្នុងកម្មវិធីផ្សេងៗ។
កម្មវិធីបង្កើតទិន្នន័យជារឿយៗទាមទារ៖
- ទិន្នន័យមេតានៃឃ្លាំងទិន្នន័យ ដែលទិន្នន័យសំយោគត្រូវតែបង្កើត។
- បច្ចេកទេសបង្កើតតម្លៃដែលអាចជឿជាក់បាន ប៉ុន្តែប្រឌិត។ ឧទាហរណ៍រួមមានតារាងតម្លៃ និងកន្សោមធម្មតា។
- ការយល់ដឹងទូលំទូលាយនៃទំនាក់ទំនងទិន្នន័យទាំងអស់ ដែលត្រូវបានប្រកាសនៅកម្រិតមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ក៏ដូចជាការគ្រប់គ្រងនៅកម្រិតកូដកម្មវិធី។
វាមានភាពចាំបាច់ដូចគ្នាក្នុងការធ្វើឱ្យគំរូមានសុពលភាព និងប្រៀបធៀបទិដ្ឋភាពអាកប្បកិរិយានៃទិន្នន័យពិតទៅនឹងអ្វីដែលបង្កើតដោយគំរូ។
សំណុំទិន្នន័យប្រឌិតទាំងនេះមានតម្លៃទាំងអស់នៃវត្ថុពិត ប៉ុន្តែមិនមានទិន្នន័យរសើបណាមួយឡើយ។ វាដូចជានំខេកដែលគ្មានកាឡូរី។ វាពណ៌នាយ៉ាងត្រឹមត្រូវអំពីពិភពលោកពិត។
ជាលទ្ធផល អ្នកអាចប្រើវាដើម្បីជំនួសទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត។
សារៈសំខាន់នៃទិន្នន័យសំយោគ
ទិន្នន័យសំយោគមានលក្ខណៈសមស្របទៅនឹងតម្រូវការ ឬស្ថានភាពជាក់លាក់ ដែលនឹងមិនមាននៅក្នុងទិន្នន័យពិភពពិត។ នៅពេលដែលមានទិន្នន័យខ្សោយសម្រាប់ការធ្វើតេស្ត ឬនៅពេលដែលឯកជនភាពគឺជាការពិចារណាកំពូល នោះវាមកដល់ការសង្គ្រោះ។
សំណុំទិន្នន័យដែលបង្កើតដោយ AI គឺអាចសម្របខ្លួនបាន សុវត្ថិភាព និងងាយស្រួលក្នុងការរក្សាទុក ផ្លាស់ប្តូរ និងបោះបង់។ បច្ចេកទេសសំយោគទិន្នន័យគឺសមរម្យសម្រាប់ការកំណត់រង និងកែលម្អទិន្នន័យដើម។
ជាលទ្ធផល វាគឺល្អសម្រាប់ប្រើជាទិន្នន័យសាកល្បង និងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល AI ។
- ដើម្បីបង្រៀន Uber ដែលមានមូលដ្ឋានលើ ML និង រថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង Tesla.
- នៅក្នុងឧស្សាហកម្មវេជ្ជសាស្ត្រ និងថែទាំសុខភាព ដើម្បីវាយតម្លៃជំងឺ និងកាលៈទេសៈជាក់លាក់ដែលទិន្នន័យពិតប្រាកដមិនមាន។
- ការរកឃើញ និងការការពារការក្លែងបន្លំមានសារៈសំខាន់ក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ។ ដោយប្រើវា អ្នកអាចស៊ើបអង្កេតករណីក្លែងបន្លំថ្មីៗ។
- Amazon កំពុងបណ្តុះបណ្តាលប្រព័ន្ធភាសារបស់ Alexa ដោយប្រើទិន្នន័យសំយោគ។
- American Express កំពុងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុសំយោគ ដើម្បីកែលម្អការរកឃើញការក្លែងបន្លំ។
ប្រភេទនៃទិន្នន័យសំយោគ
ទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានបង្កើតដោយចៃដន្យដោយមានចេតនាលាក់បាំងព័ត៌មានឯកជនដែលងាយរងគ្រោះ ខណៈពេលដែលរក្សាព័ត៌មានស្ថិតិអំពីលក្ខណៈនៅក្នុងទិន្នន័យដើម។
វាមានបីប្រភេទជាចម្បង៖
- ទិន្នន័យសំយោគពេញលេញ
- ទិន្នន័យសំយោគដោយផ្នែក
- ទិន្នន័យសំយោគកូនកាត់
1. ទិន្នន័យសំយោគពេញលេញ
ទិន្នន័យនេះត្រូវបានបង្កើតទាំងស្រុង ហើយមិនមានទិន្នន័យដើមទេ។
ជាធម្មតា ឧបករណ៍បង្កើតទិន្នន័យសម្រាប់ប្រភេទនេះនឹងកំណត់មុខងារដង់ស៊ីតេនៃលក្ខណៈពិសេសនៅក្នុងទិន្នន័យពិត និងប៉ាន់ប្រមាណប៉ារ៉ាម៉ែត្ររបស់វា។ ក្រោយមក ពីមុខងារដង់ស៊ីតេដែលបានព្យាករណ៍ ស៊េរីការពារឯកជនភាពត្រូវបានបង្កើតដោយចៃដន្យសម្រាប់លក្ខណៈពិសេសនីមួយៗ។
ប្រសិនបើលក្ខណៈមួយចំនួននៃទិន្នន័យពិតប្រាកដត្រូវបានជ្រើសរើសដើម្បីជំនួសវា ស៊េរីដែលបានការពារនៃលក្ខណៈពិសេសទាំងនេះត្រូវបានផ្គូផ្គងទៅនឹងលក្ខណៈពិសេសដែលនៅសល់នៃទិន្នន័យពិត ដើម្បីចាត់ចំណាត់ថ្នាក់ស៊េរីដែលបានការពារ និងពិតប្រាកដនៅក្នុងលំដាប់ដូចគ្នា។
បច្ចេកទេស Bootstrap និងការ imputations ច្រើនគឺជាវិធីសាស្រ្តប្រពៃណីពីរសម្រាប់ផលិតទិន្នន័យសំយោគទាំងស្រុង។
ដោយសារតែទិន្នន័យគឺសំយោគទាំងស្រុង ហើយមិនមានទិន្នន័យពិតប្រាកដទេ យុទ្ធសាស្ត្រនេះផ្តល់នូវការការពារឯកជនភាពដ៏ល្អឥតខ្ចោះ ដោយពឹងផ្អែកលើភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។
2. ទិន្នន័យសំយោគដោយផ្នែក
ទិន្នន័យនេះប្រើតែតម្លៃសំយោគដើម្បីជំនួសតម្លៃនៃមុខងាររសើបមួយចំនួនប៉ុណ្ណោះ។
ក្នុងស្ថានភាពនេះ តម្លៃពិតប្រាកដត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរលុះត្រាតែមានគ្រោះថ្នាក់ខ្លាំងនៃការប៉ះពាល់។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះត្រូវបានធ្វើដើម្បីការពារឯកជនភាពនៃទិន្នន័យដែលបានបង្កើតថ្មីៗ។
វិធីសាស្រ្តដែលផ្អែកលើគំរូច្រើន និងផ្អែកលើគំរូត្រូវបានប្រើដើម្បីផលិតទិន្នន័យសំយោគដោយផ្នែក។ វិធីសាស្រ្តទាំងនេះក៏អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបំពេញតម្លៃដែលបាត់នៅក្នុងទិន្នន័យពិភពពិតផងដែរ។
3. ទិន្នន័យសំយោគកូនកាត់
ទិន្នន័យសំយោគកូនកាត់រួមមានទាំងទិន្នន័យពិត និងក្លែងក្លាយ។
កំណត់ត្រាជិតមួយនៅក្នុងវាត្រូវបានជ្រើសរើសសម្រាប់កំណត់ត្រាចៃដន្យនីមួយៗនៃទិន្នន័យពិត ហើយបន្ទាប់មកទាំងពីរត្រូវបានភ្ជាប់គ្នាដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យកូនកាត់។ វាមានអត្ថប្រយោជន៍នៃទិន្នន័យសំយោគទាំងស្រុង និងដោយផ្នែក។
ដូច្នេះ វាផ្តល់នូវការរក្សាឯកជនភាពដ៏រឹងមាំ ជាមួយនឹងឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ខ្ពស់ បើប្រៀបធៀបទៅនឹងពីរផ្សេងទៀត ប៉ុន្តែក្នុងតម្លៃនៃអង្គចងចាំ និងពេលវេលាដំណើរការកាន់តែច្រើន។
បច្ចេកទេសនៃការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ
ជាច្រើនឆ្នាំមកនេះ គំនិតនៃទិន្នន័យដែលបង្កើតដោយម៉ាស៊ីនគឺមានប្រជាប្រិយភាព។ ឥឡូវនេះវាមានភាពចាស់ទុំហើយ។
នេះគឺជាបច្ចេកទេសមួយចំនួនដែលប្រើដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ៖
1. ផ្អែកលើការចែកចាយ
ក្នុងករណីដែលគ្មានទិន្នន័យពិតប្រាកដ ប៉ុន្តែអ្នកវិភាគទិន្នន័យមានគំនិតហ្មត់ចត់អំពីរបៀបដែលការចែកចាយសំណុំទិន្នន័យនឹងលេចឡើង។ ពួកគេអាចបង្កើតគំរូចៃដន្យនៃការចែកចាយណាមួយ រួមទាំង Normal, Exponential, Chi-square, t, lognormal, និង Uniform។
តម្លៃនៃទិន្នន័យសំយោគនៅក្នុងវិធីសាស្រ្តនេះប្រែប្រួលអាស្រ័យលើកម្រិតការយល់ដឹងរបស់អ្នកវិភាគអំពីបរិស្ថានទិន្នន័យជាក់លាក់មួយ។
2. ទិន្នន័យពិភពលោកពិតប្រាកដចូលទៅក្នុងការចែកចាយដែលគេស្គាល់
អាជីវកម្មអាចផលិតវាដោយកំណត់អត្តសញ្ញាណការចែកចាយសមបំផុតសម្រាប់ទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលបានផ្តល់ឱ្យ ប្រសិនបើមានទិន្នន័យពិតប្រាកដ។
អាជីវកម្មអាចប្រើវិធីសាស្រ្ត Monte Carlo ដើម្បីផលិតវា ប្រសិនបើពួកគេចង់បញ្ចូលទិន្នន័យពិតប្រាកដទៅក្នុងការបែងចែកដែលគេស្គាល់ និងដឹងពីប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃការចែកចាយ។
ទោះបីជាវិធីសាស្រ្ត Monte Carlo អាចជួយអាជីវកម្មក្នុងការកំណត់ទីតាំងការប្រកួតដ៏អស្ចារ្យបំផុតដែលមានក៏ដោយ ក៏សមល្អបំផុតប្រហែលជាមិនមានការប្រើប្រាស់គ្រប់គ្រាន់សម្រាប់តម្រូវការទិន្នន័យសំយោគរបស់ក្រុមហ៊ុននោះទេ។
ធុរកិច្ចអាចស្វែងរកការប្រើប្រាស់គំរូនៃការរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីឱ្យសមស្របនឹងការចែកចាយក្នុងកាលៈទេសៈទាំងនេះ។
បច្ចេកទេសរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន ដូចជាមែកធាងការសម្រេចចិត្ត អនុញ្ញាតឱ្យអង្គការធ្វើគំរូការចែកចាយដែលមិនមែនជាបុរាណ ដែលអាចជាពហុម៉ូឌុល និងខ្វះលក្ខណៈសម្បត្តិទូទៅនៃការចែកចាយដែលទទួលស្គាល់។
អាជីវកម្មអាចផលិតទិន្នន័យសំយោគដែលភ្ជាប់ទៅទិន្នន័យពិតប្រាកដដោយប្រើការចែកចាយដែលសមនឹងការរៀនម៉ាស៊ីននេះ។
ទោះជាយ៉ាងណា, ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន ងាយនឹងពាក់លើសទម្ងន់ ដែលបណ្តាលឱ្យពួកវាបរាជ័យក្នុងការផ្គូផ្គងទិន្នន័យថ្មី ឬព្យាករណ៍ពីការសង្កេតនាពេលអនាគត។
ការសិក្សាស៊ីជម្រៅ
ម៉ូដែលជំនាន់ជ្រៅដូចជា Variational Autoencoder (VAE) និង Generative Adversarial Network (GAN) អាចបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ។
ម៉ាស៊ីនបំលែងបំរែបំរួលស្វ័យប្រវត្តិកម្ម
VAE គឺជាវិធីសាស្រ្តដែលមិនស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រង ដែលឧបករណ៍បំប្លែងកូដបង្រួមសំណុំទិន្នន័យដើម ហើយបញ្ជូនទិន្នន័យទៅឧបករណ៍ឌិកូដ។
បន្ទាប់មកឧបករណ៍ឌិកូដបង្កើតលទ្ធផលដែលជាតំណាងនៃសំណុំទិន្នន័យដើម។
ការបង្រៀនប្រព័ន្ធពាក់ព័ន្ធនឹងការពង្រីកទំនាក់ទំនងរវាងទិន្នន័យបញ្ចូល និងទិន្នផល។
បណ្តាញ Adversarial ទូទៅ
គំរូ GAN បណ្តុះបណ្តាលគំរូម្តងហើយម្តងទៀត ដោយប្រើបណ្តាញពីរ ម៉ាស៊ីនភ្លើង និងឧបករណ៍រើសអើង។
ម៉ាស៊ីនភ្លើងបង្កើតសំណុំទិន្នន័យសំយោគពីសំណុំទិន្នន័យគំរូចៃដន្យ។
អ្នករើសអើងប្រៀបធៀបទិន្នន័យដែលបានបង្កើតដោយសំយោគទៅនឹងសំណុំទិន្នន័យពិតប្រាកដដោយប្រើលក្ខខណ្ឌដែលបានកំណត់ជាមុន។
អ្នកផ្តល់ទិន្នន័យសំយោគ
ទិន្នន័យមានរចនាសម្ព័ន្ធ
វេទិកាដែលបានរៀបរាប់ខាងក្រោមផ្តល់នូវទិន្នន័យសំយោគដែលបានមកពីទិន្នន័យតារាង។
វាចម្លងទិន្នន័យពិភពលោកពិតដែលរក្សាទុកក្នុងតារាង ហើយអាចប្រើសម្រាប់ការវិភាគអាកប្បកិរិយា ការព្យាករណ៍ ឬប្រតិបត្តិការ។
- បញ្ចូល AI៖ វាគឺជាអ្នកផ្តល់ប្រព័ន្ធបង្កើតទិន្នន័យសំយោគដែលប្រើបណ្តាញ Adversarial ជំនាន់ និងឯកជនភាពឌីផេរ៉ង់ស្យែល។
- ទិន្នន័យកាន់តែប្រសើរ៖ វាគឺជាអ្នកផ្តល់ដំណោះស្រាយទិន្នន័យសំយោគដែលរក្សាភាពឯកជនសម្រាប់ AI ការចែករំលែកទិន្នន័យ និងការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល។
- ឌីប៉ាល៖ វាគឺជាអ្នកផ្តល់ Geminai ដែលជាប្រព័ន្ធសម្រាប់បង្កើតសំណុំទិន្នន័យ 'ភ្លោះ' ដែលមានលក្ខណៈពិសេសស្ថិតិដូចគ្នានឹងទិន្នន័យដើម។
ទិន្នន័យមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ
វេទិកាដែលបានរៀបរាប់ខាងក្រោមដំណើរការជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ដោយផ្តល់នូវទំនិញ និងសេវាកម្មទិន្នន័យសំយោគសម្រាប់ចក្ខុវិស័យបណ្តុះបណ្តាល និងក្បួនដោះស្រាយការឈ្លបយកការណ៍។
- ដាតាស៖ វាផ្តល់នូវទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលក្លែងធ្វើ 3D សម្រាប់ការរៀន និងការអភិវឌ្ឍន៍ Visual AI ។
- Neurolabs៖ Neurolabs គឺជាអ្នកផ្តល់វេទិកាទិន្នន័យសំយោគចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ។
- ដែនប៉ារ៉ាឡែល៖ វាគឺជាអ្នកផ្តល់វេទិកាទិន្នន័យសំយោគសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលប្រព័ន្ធស្វយ័ត និងករណីប្រើប្រាស់សាកល្បង។
- កូណាតា៖ វាគឺជាអ្នកផ្គត់ផ្គង់ការក្លែងធ្វើសម្រាប់ ADAS និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍យានយន្តស្វយ័ត។
- Bifrost ។៖ វាផ្តល់ APIs ទិន្នន័យសំយោគសម្រាប់បង្កើតបរិស្ថាន 3D ។
បញ្ហាប្រឈម
វាមានប្រវត្តិយូរអង្វែងនៅក្នុង បញ្ញាសិប្បនិម្មិតហើយខណៈពេលដែលវាមានគុណសម្បត្តិជាច្រើន វាក៏មានគុណវិបត្តិសំខាន់ៗដែលអ្នកត្រូវដោះស្រាយនៅពេលធ្វើការជាមួយទិន្នន័យសំយោគ។
នៅទីនេះគឺមានមួយចំនួននៃពួកគេ:
- កំហុសជាច្រើនអាចមាននៅទីនោះ ខណៈពេលដែលការចម្លងភាពស្មុគស្មាញពីទិន្នន័យជាក់ស្តែងទៅទិន្នន័យសំយោគ។
- ធម្មជាតិដែលអាចបត់បែនបាន នាំទៅរកភាពលំអៀងក្នុងអាកប្បកិរិយារបស់វា។
- ប្រហែលជាមានកំហុសលាក់កំបាំងមួយចំនួននៅក្នុងការអនុវត្តនៃក្បួនដោះស្រាយដែលបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើតំណាងសាមញ្ញនៃទិន្នន័យសំយោគដែលទើបតែបានលេចឡើងក្នុងពេលកំពុងដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យជាក់ស្តែង។
- ការចម្លងគុណលក្ខណៈដែលពាក់ព័ន្ធទាំងអស់ពីទិន្នន័យពិភពពិតអាចក្លាយជាភាពស្មុគស្មាញ។ វាក៏អាចទៅរួចផងដែរដែលទិដ្ឋភាពសំខាន់ៗមួយចំនួនអាចត្រូវបានមើលរំលងក្នុងប្រតិបត្តិការនេះ។
សន្និដ្ឋាន
ការផលិតទិន្នន័យសំយោគកំពុងទាក់ទាញចំណាប់អារម្មណ៍របស់មនុស្សយ៉ាងច្បាស់។
វិធីសាស្ត្រនេះប្រហែលជាមិនមែនជាចម្លើយមួយទំហំសមសម្រាប់ករណីបង្កើតទិន្នន័យទាំងអស់នោះទេ។
លើសពីនេះ បច្ចេកទេសអាចទាមទារភាពឆ្លាតវៃតាមរយៈ AI/ML និងអាចដោះស្រាយស្ថានការណ៍ស្មុគស្មាញក្នុងពិភពពិតនៃការបង្កើតទិន្នន័យដែលទាក់ទងគ្នាទៅវិញទៅមក តាមឧត្ដមគតិទិន្នន័យដែលសមស្របទៅនឹងដែនជាក់លាក់មួយ។
យ៉ាងណាក៏ដោយ វាគឺជាបច្ចេកវិជ្ជាច្នៃប្រឌិតមួយដែលបំពេញចន្លោះដែលបច្ចេកវិទ្យាផ្តល់សិទ្ធិឯកជនភាពផ្សេងទៀតខ្វះខាត។
សព្វថ្ងៃនេះសំយោគ ការផលិតទិន្នន័យអាចត្រូវការការរួមគ្នានៃការបិទបាំងទិន្នន័យ.
នៅពេលអនាគត វាអាចនឹងមានការរួមបញ្ចូលគ្នាកាន់តែច្រើនរវាងអ្នកទាំងពីរ ដែលបណ្តាលឱ្យមានដំណោះស្រាយបង្កើតទិន្នន័យកាន់តែទូលំទូលាយ។
ចែករំលែកទស្សនៈរបស់អ្នកនៅក្នុងមតិយោបល់!
សូមផ្ដល់យោបល់