តើ Deep Learning ជាអ្វី?

ការរៀនស៊ីជម្រៅបានកំណត់ទីតាំងខ្លួនវាថាជាសាខាលេចធ្លោបំផុតមួយនៅក្នុងវិស័យនេះ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ។ បច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីននេះគឺផ្អែកលើបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិមិត្តខ្នាតធំ ដែលមានសមត្ថភាពសិក្សា និងស្វែងយល់ពីគំរូស្មុគស្មាញនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យធំ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់លម្អិតអំពីអ្វីដែលការរៀនស៊ីជម្រៅគឺ របៀបដែលវាដំណើរការ និងអ្វីដែលជាកម្មវិធីពាក់ព័ន្ធបំផុតរបស់វា។ សព្វថ្ងៃ​នេះ.

1. ការណែនាំអំពីការសិក្សាជ្រៅជ្រះ៖ និយមន័យ និងបរិបទ

ការ​សិក្សា​ជ្រៅ​ជ្រះ​គឺ​ជា​សាខា​មួយ​នៃ​វិស័យ​ ប្រាជ្ញាសិប្បនិម្មិត ដែលបានក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។ វាត្រូវបានផ្អែកលើគំនិតនៃការបង្កើតក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន និងគំរូដែលអាចរៀន និងតំណាងឱ្យព័ត៌មានតាមរបៀបស្រដៀងគ្នាទៅនឹងរបៀបដែលខួរក្បាលរបស់មនុស្សធ្វើ។ ជាមួយនឹងការសិក្សាស៊ីជម្រៅ វាអាចបណ្តុះបណ្តាលប្រព័ន្ធដើម្បីស្គាល់គំរូ ធ្វើការទស្សន៍ទាយ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តជាមួយនឹងកម្រិតខ្ពស់នៃភាពត្រឹមត្រូវ។

នៅក្នុងបរិបទបច្ចុប្បន្ន ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅបានបង្ហាញថាមានប្រសិទ្ធភាពជាពិសេសនៅក្នុងផ្នែកដូចជា ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ សូមអរគុណចំពោះក្បួនដោះស្រាយដូចជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទ convolutional និងគំរូភាសាបំប្លែង ការជឿនលឿនសំខាន់ៗត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងកិច្ចការដូចជាការរកឃើញវត្ថុនៅក្នុងរូបភាព ការបកប្រែម៉ាស៊ីន និងការបង្កើតអត្ថបទ។

ដើម្បីយល់ និងអនុវត្តការរៀនជ្រៅជ្រះ អ្នកត្រូវស្គាល់គោលគំនិតជាមូលដ្ឋានដូចជា បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត មុខងារធ្វើឱ្យសកម្ម ក្បួនដោះស្រាយបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងការផ្សព្វផ្សាយឡើងវិញ។ លើសពីនេះ វាជាការសំខាន់ដើម្បីដឹងពីស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទផ្សេងៗគ្នាដែលមានដូចជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទ convolutional និងបណ្តាញសរសៃប្រសាទកើតឡើងវិញ។ តាមរយៈការបង្រៀន ឯកសារ និងឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង អ្នកអាចរៀនពីរបៀបប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សិក្សាជ្រៅជ្រះ និងបណ្ណាល័យដូចជា TensorFlow និង PyTorch ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាពិតប្រាកដ។

2. Machine Learning vs. ការរៀនស៊ីជម្រៅ៖ ភាពខុសគ្នាសំខាន់ៗ

ការរៀនម៉ាស៊ីន និងការរៀនស៊ីជម្រៅ គឺជាពាក្យពីរដែលជារឿយៗត្រូវបានប្រើប្រាស់ជំនួសគ្នានៅពេលនិយាយអំពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងការវិភាគទិន្នន័យ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយទោះបីជាទាំងពីរត្រូវបានផ្អែកលើគំនិតនៃម៉ាស៊ីនបង្រៀនដើម្បីរៀនដោយស្វ័យភាពក៏ដោយក៏មានភាពខុសគ្នាសំខាន់ៗរវាងពួកគេ។

ភាពខុសគ្នាសំខាន់មួយស្ថិតនៅក្នុងជម្រៅនៃ ប​ណ្តា​ញ​ញាណ ប្រើក្នុងវិធីសាស្រ្តនីមួយៗ។ នៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលស្មុគស្មាញតិច និងរចនាសម្ព័ន្ធរាក់ៗត្រូវបានប្រើដើម្បីដំណើរការ និងរៀនពីទិន្នន័យ។ ម៉្យាងវិញទៀត នៅក្នុងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលស្មុគស្មាញ និងស៊ីជម្រៅជាងនេះ ត្រូវបានប្រើប្រាស់ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការរៀនសូត្រកាន់តែស្មុគ្រស្មាញ និងសមត្ថភាពកាន់តែច្រើនក្នុងការទទួលស្គាល់គំរូ និងលក្ខណៈពិសេសនៅក្នុងទិន្នន័យ។

ភាពខុសគ្នាសំខាន់មួយទៀតរវាងវិធីសាស្រ្តទាំងពីរគឺចំនួនទិន្នន័យដែលត្រូវការ។ សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល. នៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន លទ្ធផលដែលអាចទទួលយកបានអាចត្រូវបានសម្រេចជាមួយនឹងសំណុំទិន្នន័យតូចជាង ខណៈពេលដែលនៅក្នុងការសិក្សាស៊ីជម្រៅ ទិន្នន័យដ៏ធំគឺត្រូវការជាចាំបាច់ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលដ៏ល្អប្រសើរ។ នេះគឺដោយសារតែបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅមានសមត្ថភាពក្នុងការរៀនតំណាងដ៏ស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យ ប៉ុន្តែត្រូវការឧទាហរណ៍មួយចំនួនធំជាងដើម្បីធ្វើដូច្នេះបាន។

សរុបមក ថ្វីត្បិតតែការរៀនម៉ាស៊ីន និងការរៀនស៊ីជម្រៅចែករំលែកនូវមូលដ្ឋាននៃម៉ាស៊ីនបង្រៀនឱ្យរៀនដោយស្វ័យភាពក៏ដោយ ក៏វាខុសគ្នាត្រង់ភាពស្មុគស្មាញនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលបានប្រើ និងចំនួនទិន្នន័យដែលត្រូវការសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល។ ការរៀនស៊ីជម្រៅផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តស្មុគ្រស្មាញ និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន មានសមត្ថភាពទទួលស្គាល់គំរូ និងលក្ខណៈពិសេសដែលស្មុគស្មាញបន្ថែមទៀតនៅក្នុងទិន្នន័យ ប៉ុន្តែត្រូវចំណាយលើការទាមទារសំណុំទិន្នន័យធំជាងមុនដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ការរៀនតាមម៉ាស៊ីនគឺសមរម្យជាងនៅពេលដែលសំណុំទិន្នន័យមានទំហំតូចជាង ឬភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យមិនខ្ពស់នោះទេ។

3. ស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទក្នុងការរៀនសូត្រជ្រៅ

ពួកវាជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលកាន់តែស្មុគស្មាញ និងច្បាស់លាស់។ ស្ថាបត្យកម្មទាំងនេះកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធនិងការរៀបចំបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលអនុញ្ញាតឱ្យដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃទិន្នន័យធំ ៗ និងការទាញយកលក្ខណៈពិសេសពាក់ព័ន្ធ។ ខាងក្រោមនេះគឺជាស្ថាបត្យកម្មចំនួនបីដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ។

ស្ថាបត្យកម្មដែលគួរឱ្យកត់សម្គាល់ដំបូងគឺបណ្តាញសរសៃប្រសាទ Convolutional (CNN) ។ ស្ថាបត្យកម្មនេះត្រូវបានប្រើជាចម្បងនៅក្នុងកិច្ចការចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រដូចជាការសម្គាល់រូបភាព និងការរកឃើញវត្ថុ។ ការរចនារបស់វាគឺផ្អែកលើស្រទាប់ convolutional ដែលអនុវត្តតម្រងដើម្បីទាញយកលក្ខណៈពិសេសក្នុងតំបន់ពីរូបភាព។ លក្ខណៈទាំងនេះត្រូវបានបញ្ចូលគ្នាដើម្បីបង្កើតជាតំណាងកម្រិតខ្ពស់នៃរូបភាព ដែលបន្ទាប់មកត្រូវបានប្រើដើម្បីបំពេញភារកិច្ចជាក់លាក់។

• លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ស៊ីអិនអិន៖
• ស្រទាប់ Convolutional សម្រាប់ការទាញយកលក្ខណៈពិសេសប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
• ការដាក់ស្រទាប់ដើម្បីកាត់បន្ថយទំហំនៃទិន្នន័យ។
• ស្រទាប់ដែលបានតភ្ជាប់យ៉ាងពេញលេញដើម្បីអនុវត្តភារកិច្ចជាក់លាក់។

ស្ថាបត្យកម្មពាក់ព័ន្ធមួយទៀតគឺបណ្តាញសរសៃប្រសាទឡើងវិញ (RNN) ។ មិនដូច CNNs ទេ RNNs ត្រូវបានប្រើក្នុងកិច្ចការបន្តបន្ទាប់គ្នា ដូចជាដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងការទទួលស្គាល់ការនិយាយ។ ការរចនារបស់វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទាញយកអត្ថប្រយោជន៍នៃព័ត៌មានបរិបទពីលំដាប់មុនដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងពេលបច្ចុប្បន្ន។ RNNs មានមុខងារតភ្ជាប់ឡើងវិញរវាងឯកតាសរសៃប្រសាទ ផ្តល់ឱ្យពួកគេនូវការចងចាំ និងសមត្ថភាពក្នុងការធ្វើគំរូភាពអាស្រ័យរយៈពេលវែង។

• លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ RNN៖
• ការតភ្ជាប់ឡើងវិញដើម្បីចាប់យកព័ត៌មានបរិបទ។
• ឯកតាអង្គចងចាំសម្រាប់ការរក្សាទុកព័ត៌មានរយៈពេលវែង។
• ភាពបត់បែនក្នុងការគ្រប់គ្រងលំដាប់នៃប្រវែងអថេរ។

ស្ថាបត្យកម្មទី 3 ដែលត្រូវបន្លិចគឺ Generative Adversarial Neural Network (GAN) ។ GAN ត្រូវបានប្រើក្នុងបញ្ហាបង្កើតមាតិកា ដូចជាការបង្កើតរូបភាព និងអត្ថបទជាដើម។ ពួកវាមានបណ្តាញសរសៃប្រសាទពីរ ម៉ាស៊ីនភ្លើង និងឧបករណ៍រើសអើង ដែលប្រកួតប្រជែងក្នុងហ្គេមសូន្យ។ ម៉ាស៊ីនភ្លើងព្យាយាមបង្កើតទិន្នន័យជាក់ស្តែង ខណៈពេលដែលអ្នករើសអើងព្យាយាមបែងចែករវាងទិន្នន័យដែលបានបង្កើត និងទិន្នន័យពិតប្រាកដ។ ការប្រកួតប្រជែងនេះជំរុញឱ្យមានការរៀនសូត្រ និងការបង្កើតមាតិកាដែលមានគុណភាពខ្ពស់។

• លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃ GANs៖
• ការបង្កើតបណ្តាញ ដើម្បីបង្កើតមាតិកា ប្រាកដនិយម។
• បណ្តាញរើសអើងដើម្បីបែងចែករវាងទិន្នន័យដែលបានបង្កើត និងទិន្នន័យពិត។
• ការប្រកួតប្រជែងរវាងបណ្តាញដើម្បីលើកកម្ពស់ការរៀនសូត្រ។

4. ការរៀនក្បួនដោះស្រាយក្នុងការរៀនជ្រៅ

នៅក្នុងវិស័យសិក្សាជ្រៅជ្រះ ក្បួនដោះស្រាយការរៀន គឺជាផ្នែកសំខាន់មួយក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។ ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះគឺផ្អែកលើបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីយកតម្រាប់តាមឥរិយាបថរបស់ខួរក្បាលមនុស្សនៅក្នុងដំណើរការសិក្សារបស់វា។ ពួកវាអាចឱ្យម៉ាស៊ីនសម្គាល់គំរូ និងរៀនដោយស្វ័យភាព ដែលធ្វើឱ្យពួកវាក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលនៅក្នុងផ្នែកផ្សេងៗដូចជា ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងមនុស្សយន្ត។

មានក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រជាច្រើនប្រភេទដែលប្រើក្នុងការរៀនស៊ីជម្រៅ ដែលក្នុងនោះមានដូចខាងក្រោម៖

• Convolutional Neural Networks (CNN)៖ ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យជាមួយនឹងរចនាសម្ព័ន្ធក្រឡាចត្រង្គ ដូចជារូបភាពជាដើម។ CNNs មានសមត្ថភាពសម្គាល់ និងចាត់ថ្នាក់វត្ថុក្នុងរូបភាព ទាញយកលក្ខណៈពិសេសកម្រិតទាប និងផ្សំពួកវានៅស្រទាប់ខ្ពស់ជាង ដើម្បីទទួលបានតំណាងពេញលេញជាងមុន។
• បណ្តាញសរសៃប្រសាទកើតឡើងវិញ (RNN)៖ ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះត្រូវបានប្រើនៅក្នុងកិច្ចការដែលពាក់ព័ន្ធនឹងលំដាប់ដូចជា ការទទួលស្គាល់សំឡេង ឬការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ RNNs មានសមត្ថភាពដំណើរការទិន្នន័យតាមលំដាប់លំដោយ និងរក្សាអង្គចងចាំខាងក្នុងដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេយល់ពីបរិបទនៃព័ត៌មាន។
• បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលផ្ទុយគ្នាទូទៅ (GAN)៖ ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យជាក់ស្តែងថ្មីពីសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។ GANs ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយបណ្តាញសរសៃប្រសាទពីរដែលប្រកួតប្រជែងគ្នា៖ ម៉ាស៊ីនភ្លើងដែលព្យាយាមបង្កើតសំណាកសំយោគ និងឧបករណ៍រើសអើងដែលព្យាយាមបែងចែករវាងគំរូពិត និងសំយោគ។ ការប្រកួតប្រជែងនេះបន្តធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវគុណភាពនៃគំរូដែលបានបង្កើត។

ការរៀន និងការយល់ដឹងទាំងនេះគឺចាំបាច់ដើម្បីអាចអនុវត្តវាបាន មានប្រសិទ្ធិភាព។ នៅក្នុងបញ្ហាផ្សេងៗគ្នា។ មានការបង្រៀន និងធនធានជាច្រើនដែលមាននៅលើអ៊ីនធឺណិត ដើម្បីទទួលបានចំណេះដឹងចាំបាច់។ លើសពីនេះទៀត មានឧបករណ៍ផ្នែកទន់ដូចជា TensorFlow, PyTorch និង Keras ដែលបង្កើត និងដាក់ពង្រាយ។ ជាមួយនឹងការសិក្សា និងការអនុវត្ត វាអាចប្រើក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ និងប្រើប្រាស់សក្តានុពលពេញលេញនៃការរៀនស៊ីជម្រៅ។

5. ប្រភេទនៃការសិក្សាជ្រៅជ្រះ៖ ត្រួតពិនិត្យ គ្មានការត្រួតពិនិត្យ និងការពង្រឹង

ការរៀនស៊ីជម្រៅអាចបែងចែកជាបីប្រភេទធំៗ៖ ការត្រួតពិនិត្យ មិនបានត្រួតពិនិត្យ និងការពង្រឹង។ វិធីសាស្រ្តនីមួយៗទាំងនេះមានលក្ខណៈ និងកម្មវិធីផ្ទាល់ខ្លួននៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងការរៀនម៉ាស៊ីន។

នៅក្នុងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅក្រោមការគ្រប់គ្រង គំរូត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើឧទាហរណ៍ដែលមានស្លាក ពោលគឺបញ្ចូលទិន្នន័យរួមជាមួយនឹងការឆ្លើយតបដែលចង់បាន។ គោលដៅគឺសម្រាប់គំរូដើម្បីរៀនគូសផែនទីទិន្នន័យបញ្ចូលទៅនឹងលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។ វិធីសាស្រ្តនេះមានប្រយោជន៍នៅពេលអ្នកមានសំណុំទិន្នន័យដែលមានស្លាក ហើយចង់អនុវត្តកិច្ចការចាត់ថ្នាក់ ឬតំរែតំរង់។

ម្យ៉ាងវិញទៀត ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ ផ្តោតលើការស្វែងរកគំរូ ឬរចនាសម្ព័ន្ធដែលលាក់នៅក្នុងទិន្នន័យបញ្ចូលដោយមិនប្រើស្លាក។ ក្នុងករណីនេះ គំរូមិនមានព័ត៌មានណាមួយអំពីចម្លើយត្រឹមត្រូវទេ ហើយគោលដៅរបស់វាគឺស្វែងរករចនាសម្ព័ន្ធខាងក្នុងនៃទិន្នន័យ។ ប្រភេទនៃការរៀននេះមានប្រយោជន៍សម្រាប់អនុវត្តកិច្ចការដូចជា ការដាក់ចង្កោម ការកាត់បន្ថយវិមាត្រ ឬបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ។

6. បច្ចេកទេសបង្កើនប្រសិទ្ធភាពក្នុងការរៀនជ្រៅ

ការរៀនស៊ីជម្រៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត បានបង្ហាញថាជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគ្រស្មាញក្នុងផ្នែកដូចជា ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងមនុស្សយន្ត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីទទួលបានច្រើនបំផុតពីគំរូសិក្សាជ្រៅជ្រះ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសបង្កើនប្រសិទ្ធភាពត្រឹមត្រូវ។

បច្ចេកទេសដ៏សំខាន់បំផុតមួយក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការសិក្សាស៊ីជម្រៅគឺការប្រើប្រាស់មុខងារធ្វើឱ្យសកម្មសមស្រប។ មុខងារធ្វើឱ្យសកម្មត្រូវបានប្រើដោយណឺរ៉ូនសិប្បនិម្មិត ដើម្បីណែនាំភាពមិនត្រង់បន្ទាត់ទៅក្នុងគំរូសិក្សាជ្រៅ។ មុខងារធ្វើឱ្យសកម្មទូទៅបំផុតមួយចំនួនគឺមុខងារ sigmoid activation function មុខងារ ReLU activation និងមុខងារ softmax activation។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការជ្រើសរើសមុខងារធ្វើឱ្យសកម្មសមស្របដោយផ្អែកលើលក្ខណៈនៃបញ្ហាដែលកំពុងត្រូវបានដោះស្រាយ។

បច្ចេកទេសសំខាន់មួយទៀតក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការរៀនសូត្រជ្រៅគឺការធ្វើទៀងទាត់។ ភាពទៀងទាត់ជួយការពារការពាក់លើស ដែលកើតឡើងនៅពេលដែលគំរូបំពេញទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលលើសទម្ងន់ និងមិនមានទិន្នន័យទូទៅល្អចំពោះទិន្នន័យថ្មី។ បច្ចេកទេសធ្វើទៀងទាត់ដ៏ពេញនិយមមួយចំនួនរួមមាន L1 និង L2 ទៀងទាត់ ការកាត់ចេញលក្ខណៈពិសេស និងការបង្កើនទិន្នន័យ។ បច្ចេកទេសទាំងនេះជួយគ្រប់គ្រងភាពស្មុគ្រស្មាញនៃគំរូ និងកែលម្អសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការធ្វើឱ្យទិន្នន័យថ្មីមានលក្ខណៈទូទៅកាន់តែត្រឹមត្រូវ។

7. ការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃការរៀនជ្រៅ

Deep Learning ត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាជា Deep Learning គឺជាវិស័យសិក្សាមួយនៅក្នុង Artificial Intelligence ដែលមានការរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័សក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ។ វិធីសាស្រ្តនេះគឺផ្អែកលើការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដើម្បីរៀន និងអនុវត្តកិច្ចការស្មុគស្មាញដោយដំណើរការទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន។ នៅក្នុងផ្នែកនេះ ឧស្សាហកម្មមួយចំនួនដែលកំពុងធ្វើបដិវត្តន៍ឧស្សាហកម្មផ្សេងៗនឹងត្រូវបានស្វែងយល់។

កម្មវិធីមួយក្នុងចំណោមកម្មវិធីដែលលេចធ្លោបំផុតនៃ Deep Learning គឺនៅក្នុងវិស័យចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ។ ជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទ convolutional វាគឺអាចធ្វើទៅបានដើម្បីអនុវត្តភារកិច្ចដូចជាការសម្គាល់វត្ថុ, ការរកឃើញមុខ, ការវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្រ្តនិងច្រើនទៀត។ លើសពីនេះ Deep Learning បានបង្ហាញថាមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការបង្កើតខ្លឹមសារដែលមើលឃើញ ដូចជាការបង្កើតរូបភាពពិត ឬសូម្បីតែបង្កើតវីដេអូក្លែងក្លាយជ្រៅ។

ផ្នែកមួយទៀតដែល Deep Learning កំពុងមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់គឺនៅក្នុងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលកើតឡើងដដែលៗ និងគំរូការយកចិត្តទុកដាក់ត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើការបកប្រែម៉ាស៊ីន ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ការបង្កើតអត្ថបទ និង chatbots ឆ្លាតវៃ។ កម្មវិធីទាំងនេះកំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយម៉ាស៊ីន និងធ្វើអោយទំនាក់ទំនងរវាងមនុស្ស និងកុំព្យូទ័រកាន់តែប្រសើរឡើងក្នុងបរិបទផ្សេងៗ ដូចជា សេវាកម្មអតិថិជន និងជំនួយផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្ត។

8. បញ្ហាប្រឈម និងដែនកំណត់ក្នុងការសិក្សាជ្រៅជ្រះ

Deep Learning ត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាជា Deep Learning គឺជាសាខានៃបញ្ញាសិប្បនិមិត្តដែលបានបង្ហាញពីលទ្ធផលដ៏ជោគជ័យនៅក្នុងផ្នែកផ្សេងៗ។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទោះបីជាមានភាពជឿនលឿនក៏ដោយ វាក៏ប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាសំខាន់ៗ និងដែនកំណត់ដែលត្រូវតែដោះស្រាយសម្រាប់កម្មវិធីដ៏ល្អបំផុតរបស់វា។

បញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់បំផុតមួយគឺតម្រូវការសម្រាប់បរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។ គំរូសិក្សាជ្រៅជ្រះ ទាមទារសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ ដើម្បីស្វែងយល់ពីគំរូស្មុគស្មាញ និងធ្វើការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវ។ ការទទួលបាន និងដាក់ស្លាកទិន្នន័យដែលមានបរិមាណច្រើនអាចចំណាយច្រើន និងចំណាយពេលច្រើន។ លើសពីនេះ អតុល្យភាពក្នុងការចែកចាយសំណុំទិន្នន័យអាចជះឥទ្ធិពលអវិជ្ជមានដល់ដំណើរការនៃគំរូ។

បញ្ហាប្រឈមមួយទៀតគឺជម្រើសសមស្របនៃស្ថាបត្យកម្មគំរូ។ មានស្ថាបត្យកម្ម Deep Learning ជាច្រើនដែលអាចប្រើបាន ដូចជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទ convolutional (CNN) និងបណ្តាញសរសៃប្រសាទកើតឡើងវិញ (RNN)។ ស្ថាបត្យកម្មនីមួយៗមានចំណុចខ្លាំង និងចំណុចខ្សោយរៀងៗខ្លួន ហើយការជ្រើសរើសដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់មួយអាចជាបញ្ហាប្រឈមមួយ។ លើសពីនេះ ការកំណត់នៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រខ្ពស់នៃគំរូ ដូចជាអត្រាសិក្សា និងទំហំស្រទាប់ដែលលាក់ អាចជះឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់លើដំណើរការគំរូ។

9. ភាពជឿនលឿន និងនិន្នាការថ្មីៗក្នុងការសិក្សាជ្រៅជ្រះ

នៅក្នុងផ្នែកនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីភាពជឿនលឿន និងនិន្នាការថ្មីៗនៅក្នុងវិស័យ Deep Learning ដែលជាសាខានៃ Artificial Intelligence ដែលបានឃើញកំណើនអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ។ Deep Learning គឺផ្អែកលើគំរូបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត និងមានកម្មវិធីនៅក្នុងឧស្សាហកម្មជាច្រើន ចាប់ពីចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ រហូតដល់ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។

ភាពជឿនលឿនគួរឱ្យកត់សម្គាល់បំផុតមួយនៅក្នុងវិស័យ Deep Learning គឺសមត្ថភាពនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទក្នុងការទទួលស្គាល់ និងបង្កើតមាតិកាពហុព័ត៌មាន។ សូមអរគុណចំពោះការអភិវឌ្ឍន៍នៃគំរូដូចជាបណ្តាញសត្រូវទូទៅ (GANs) ឥឡូវនេះវាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីបង្កើតរូបភាព និងវីដេអូជាក់ស្តែងដែលពីមុនពិបាកបែងចែកពីអ្វីដែលបង្កើតដោយមនុស្ស។ បច្ចេកវិទ្យានេះមានកម្មវិធីនៅក្នុងឧស្សាហកម្មកម្សាន្ត ដូចជាការបង្កើតបែបផែនពិសេសនៅក្នុងភាពយន្ត ក៏ដូចជានៅក្នុងការរចនាវីដេអូហ្គេម និងការក្លែងធ្វើបរិយាកាសនិម្មិត។

និន្នាការសំខាន់មួយទៀតនៅក្នុង Deep Learning គឺផ្តោតលើការបកស្រាយគំរូ និងការពន្យល់អំពីលទ្ធផល។ នៅពេលដែលកម្មវិធី AI ក្លាយជារឿងធម្មតានៅក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃ នោះវាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការសម្រេចចិត្តត្រូវបានធ្វើឡើង និងកត្តាអ្វីខ្លះដែលមានឥទ្ធិពលលើពួកគេ។ ភាពជឿនលឿននាពេលថ្មីៗនេះផ្តោតលើការអភិវឌ្ឍន៍ឧបករណ៍ និងបច្ចេកទេសដើម្បីយល់ និងពន្យល់ពីការសម្រេចចិត្តដែលធ្វើឡើងដោយគំរូសិក្សាជ្រៅ។ នេះពាក់ព័ន្ធជាពិសេសនៅក្នុងផ្នែកដូចជាថ្នាំពេទ្យ ដែលការបកស្រាយលទ្ធផលអាចមានឥទ្ធិពលលើការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការសម្រេចចិត្តព្យាបាល។

10. ឧបករណ៍ និងបណ្ណាល័យដ៏ពេញនិយមនៅក្នុង Deep Learning

នៅក្នុងវិស័យ Deep Learning មានឧបករណ៍ និងបណ្ណាល័យដ៏ពេញនិយមមួយចំនួនធំដែលផ្តល់ឱ្យយើងនូវសមត្ថភាពចាំបាច់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ។ មានប្រសិទ្ធិភាព និងមានប្រសិទ្ធភាព។ ឧបករណ៍ និងបណ្ណាល័យទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យយើងអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ អនុវត្តកិច្ចការដំណើរការទិន្នន័យជាមុន បណ្តុះបណ្តាល និងវាយតម្លៃគំរូ ក្នុងចំណោមមុខងារសំខាន់ៗផ្សេងទៀត។

ក្នុងចំណោមឧបករណ៍ដែលគួរឱ្យកត់សម្គាល់បំផុតគឺ TensorFlow ដែលជាបណ្ណាល័យប្រភពបើកចំហដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Google ផ្តល់ជូនយើង ជួរដ៏ធំទូលាយនៃឧបករណ៍សម្រាប់ការអនុវត្តគំរូសិក្សាជ្រៅ។ TensorFlow ផ្តល់ឱ្យយើងនូវចំណុចប្រទាក់ងាយស្រួលប្រើដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងបង្កើតនិងបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទ មធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាពបន្ថែមពីលើការមានធនធាន និងឯកសារជាច្រើនដែលជួយសម្រួលដល់ការប្រើប្រាស់របស់វា។

ឧបករណ៍ដ៏ពេញនិយមមួយទៀតគឺ Keras ដែលជាបណ្ណាល័យកម្រិតខ្ពស់ដែលសរសេរនៅក្នុង Python ដែលផ្តល់ឱ្យយើងនូវ API ដ៏សាមញ្ញ និងដ៏មានអានុភាពសម្រាប់បង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលគំរូសិក្សាជ្រៅ។ Keras ត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈដោយភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់របស់វា និងសមត្ថភាពក្នុងការរួមបញ្ចូលជាមួយបណ្ណាល័យផ្សេងទៀតដូចជា TensorFlow ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីថាមពលនៃក្រោយដោយមិនបាត់បង់ភាពសាមញ្ញ និងភាពបត់បែនរបស់ Keras ។ លើសពីនេះ Keras ផ្តល់ឱ្យយើងនូវចំនួនដ៏ច្រើននៃស្រទាប់ដែលបានកំណត់ជាមុន និងមុខងារធ្វើឱ្យសកម្ម ដែលធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្តស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទផ្សេងៗគ្នា។

ជាចុងក្រោយ យើងមិនអាចនិយាយដល់ PyTorch ដែលជាបណ្ណាល័យរៀនម៉ាស៊ីនដែលបង្កើតឡើងដោយ Facebook ដែលបានក្លាយជាការពេញនិយមកាន់តែខ្លាំងឡើងនៅក្នុងវិស័យសិក្សាស៊ីជម្រៅ។ PyTorch ផ្តល់ឱ្យយើងនូវចំណុចប្រទាក់វិចារណញាណនិងថាមវន្តដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងបង្កើតគំរូ នៅក្នុងពេលវេលាពិតប្រាកដ។ដែលធ្វើឱ្យការពិសោធន៍ និងដំណើរការកែកំហុសកាន់តែងាយស្រួល។ លើសពីនេះ PyTorch មានម៉ូឌុល និងមុខងារដែលបានកំណត់ជាមុនមួយចំនួនធំ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងអនុវត្តស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទផ្សេងៗគ្នាបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។

11. ក្រមសីលធម៌ និងទំនួលខុសត្រូវក្នុងការសិក្សាជ្រៅជ្រះ

ការរៀនជ្រៅជ្រះគឺជាសាខានៃបញ្ញាសិប្បនិមិត្តដែលបានបង្ហាញសក្តានុពលដ៏ធំសម្បើមក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាជាច្រើនក្នុងវិស័យផ្សេងៗ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការប្រើប្រាស់របស់វាក៏ចោទជាសំណួរអំពីសីលធម៌ និងការទទួលខុសត្រូវសំខាន់ៗផងដែរ។ នៅក្នុងផ្នែកនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីបញ្ហាសំខាន់ៗមួយចំនួនទាក់ទងនឹងក្រមសីលធម៌ និងការទទួលខុសត្រូវក្នុងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ។

ទិដ្ឋភាពសំខាន់មួយដែលត្រូវពិចារណាគឺភាពលំអៀងដែលមាននៅក្នុងទិន្នន័យដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅ។ ដោយសារគំរូទាំងនេះរៀនពីទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ ប្រសិនបើទិន្នន័យមូលដ្ឋានមានភាពលំអៀង ឬមានភាពលំអៀង នោះគំរូទំនងជាឆ្លុះបញ្ចាំងពីចំណុចនេះនៅក្នុងអាកប្បកិរិយា និងការសម្រេចចិត្តរបស់វា។ ដូច្នេះ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ ដើម្បីធ្វើការវិភាគឱ្យបានហ្មត់ចត់លើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងចាត់វិធានការសមស្រប ដើម្បីកាត់បន្ថយភាពលំអៀងដែលអាចកើតមាន។

ទិដ្ឋភាពសីលធម៌ដ៏សំខាន់មួយទៀតគឺតម្លាភាព និងការពន្យល់នៃគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅ។ គំរូនៃការសិក្សាស៊ីជម្រៅត្រូវបានគេចាត់ទុកថាជា "ប្រអប់ខ្មៅ" ជាញឹកញាប់ដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញ និងកង្វះតម្លាភាពក្នុងរបៀបដែលពួកគេមកដល់ការសម្រេចចិត្តរបស់ពួកគេ។ នេះអាចបង្កើនបញ្ហាទំនួលខុសត្រូវ នៅពេលដែលការសម្រេចចិត្តសំខាន់ៗត្រូវបានធ្វើឡើងដោយផ្អែកលើលទ្ធផលនៃគំរូទាំងនេះ។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍបច្ចេកទេស និងឧបករណ៍ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងយល់ និងពន្យល់ពីហេតុផលនៅពីក្រោយការសម្រេចចិត្តដែលធ្វើឡើងដោយគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅ។

12. អនាគតនៃការសិក្សាជ្រៅជ្រះ៖ ទស្សនវិស័យ និងការរំពឹងទុក

ការរៀនជ្រៅជ្រះបានធ្វើបដិវត្តវិធីដែលម៉ាស៊ីនអាចរៀន និងអនុវត្តកិច្ចការស្មុគស្មាញដូចជា ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ នៅពេលដែលបច្ចេកវិទ្យានេះបន្តវិវត្ត សំណួរកើតឡើងអំពីអនាគតរបស់វា និងការរំពឹងទុកដែលយើងអាចមាន។ ក្នុងន័យនេះ មានទស្សនៈគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ជាច្រើនដែលត្រូវពិចារណា។

ការរំពឹងទុកចម្បងមួយសម្រាប់អនាគតនៃការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅគឺការអនុវត្តន៍របស់វានៅក្នុងផ្នែកដូចជាថ្នាំពេទ្យ ដែលបច្ចេកវិទ្យានេះអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលនៃជំងឺ។ សមត្ថភាពនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅក្នុងការវិភាគទិន្នន័យវេជ្ជសាស្រ្តមួយចំនួនធំ និងរកឃើញគំរូដែលលាក់កំបាំងអាចជួយកែលម្អភាពត្រឹមត្រូវនៃការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត និងធ្វើការព្យាបាលផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់អ្នកជំងឺ។

ការរំពឹងទុកដ៏គួរឱ្យរំភើបមួយទៀតគឺការអនុវត្តនៃការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅក្នុងវិស័យមនុស្សយន្ត។ ការបណ្តុះបណ្តាលមនុស្សយន្តដែលមានបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅអាចអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេទទួលបានជំនាញស្មុគស្មាញ និងសម្របខ្លួនទៅនឹងស្ថានភាពផ្លាស់ប្តូរ។ ជាឧទាហរណ៍ មនុស្សយន្តដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើប្រាស់ការរៀនសូត្រជ្រៅជ្រះនឹងមានសមត្ថភាពកាន់តែខ្លាំងក្នុងការយល់ និងឆ្លើយតបទៅនឹងភាសារបស់មនុស្ស ដោយបើកលទ្ធភាពថ្មីក្នុងអន្តរកម្មរវាងមនុស្ស និងម៉ាស៊ីន។

13. ករណីសិក្សាពិសេសនៅក្នុងការរៀនជ្រៅ

ពួកគេអនុញ្ញាតឱ្យយើងពិនិត្យមើលយ៉ាងដិតដល់ពីរបៀបដែលបច្ចេកទេសនេះត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងវិស័យផ្សេងៗគ្នា និងផ្តល់ឱ្យយើងនូវឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងនៃប្រសិទ្ធភាពរបស់វា។ ខាងក្រោមនេះ យើងធ្វើបទបង្ហាញករណីសិក្សាចំនួនបី ដែលបង្ហាញពីការអនុវត្តជោគជ័យនៃ Deep Learning ក្នុងវិស័យផ្សេងៗគ្នា។

1. ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ៖ ផ្នែកមួយក្នុងចំនោមផ្នែកដែល Deep Learning មានផលប៉ះពាល់យ៉ាងខ្លាំងគឺការទទួលស្គាល់ការនិយាយ។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ វាអាចបង្កើតប្រព័ន្ធដែលអាចយល់ និងចម្លងការនិយាយរបស់មនុស្សដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ កម្មវិធីនេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅក្នុងកិច្ចការដូចជាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ជំនួយនិម្មិត ឬការចម្លងឯកសារ។ ករណីសិក្សាបង្ហាញពីរបៀបដែល Deep Learning បានកែលម្អយ៉ាងសំខាន់នូវភាពត្រឹមត្រូវ និងល្បឿននៃកិច្ចការទាំងនេះ ដោយផ្តល់នូវបទពិសោធន៍កាន់តែរលូន និងមានប្រសិទ្ធភាពដល់អ្នកប្រើប្រាស់។

2. ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្ត៖ ផ្នែកមួយទៀតដែល Deep Learning បានធ្វើឱ្យមានការជឿនលឿនយ៉ាងសំខាន់គឺការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត។ ដោយប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ គំរូត្រូវបានបង្កើតឡើងដែលមានសមត្ថភាពវិភាគដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ ដូចជាកាំរស្មីអ៊ិច ឬ MRI ដើម្បីរកមើលជំងឺ ឬភាពមិនប្រក្រតី។ គំរូទាំងនេះអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូតូចៗ ដែលអាចនឹងមិនមាននរណាកត់សម្គាល់ដោយវេជ្ជបណ្ឌិតរបស់មនុស្ស ដែលនាំឱ្យមានការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យត្រឹមត្រូវជាងមុន និងប្រសិទ្ធភាពនៃការព្យាបាលប្រសើរឡើង។ ករណីសិក្សាបង្ហាញពីរបៀបដែល Deep Learning បានធ្វើបដិវត្តន៍ថ្នាំ សម្រួលដំណើរការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការកែលម្អគុណភាពជីវិតរបស់អ្នកជំងឺ។

3. ការបើកបរស្វ័យភាព៖ ការបើកបរស្វ័យភាពគឺជាវិស័យមួយផ្សេងទៀតដែល Deep Learning បានជះឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំង។ តាមរយៈបណ្តាញសរសៃប្រសាទយ៉ាងស៊ីជម្រៅ រថយន្តស្វយ័តអាចវិភាគ និងយល់ពីបរិស្ថាននៅក្នុង ពេលវេលាពិតប្រាកដធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើការបកស្រាយរូបភាព និងទិន្នន័យញ្ញាណ។ ករណីសិក្សាបង្ហាញពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យានេះបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវសុវត្ថិភាពផ្លូវថ្នល់ កាត់បន្ថយគ្រោះថ្នាក់ និងការប្រើប្រាស់ថាមពលល្អប្រសើរ។ ការរៀនជ្រៅជ្រះគឺមានសារៈសំខាន់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដែលអនុញ្ញាតឱ្យយានយន្តស្វយ័តធ្វើការសម្រេចចិត្តបានត្រឹមត្រូវ និងរហ័សក្នុងស្ថានភាពចរាចរណ៍ស្មុគស្មាញ។

ទាំងនេះបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់ និងលទ្ធភាពនៃបច្ចេកទេសនេះនៅក្នុងតំបន់ផ្សេងៗគ្នា។ ពីការទទួលស្គាល់ការនិយាយ ដល់ការវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត និងការបើកបរដោយស្វ័យភាព ការសិក្សាជ្រៅជ្រះបានបង្ហាញថាជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលើមុខវិជ្ជាផ្សេងៗ។ តាមរយៈការវិភាគករណីទាំងនេះ យើងអាចយល់កាន់តែច្បាស់អំពីរបៀបអនុវត្ត Deep Learning ក្នុងគម្រោងថ្មី និងរបៀបទាញយកសក្តានុពលរបស់វា ដើម្បីផ្លាស់ប្តូរវិធីដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបច្ចេកវិទ្យា។

14. សេចក្តីសន្និដ្ឋាន និងការឆ្លុះបញ្ចាំងលើការសិក្សាជ្រៅជ្រះ

ការរៀនស៊ីជម្រៅបានបង្ហាញថាជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលនៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងការទទួលស្គាល់គំរូ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីគោលគំនិត និងបច្ចេកទេសសំខាន់ៗដែលប្រើក្នុងការសិក្សាស៊ីជម្រៅ ហើយបានគូសបញ្ជាក់ពីសារៈសំខាន់របស់វានៅក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជា ដំណើរការរូបភាព ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងការបើកបរដោយស្វ័យភាព។

សេចក្តីសន្និដ្ឋានសំខាន់មួយ ដែលយើងអាចទាញបាននោះគឺថា ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ ទាមទារទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលយ៉ាងច្រើន ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។ លើសពីនេះទៀត ចំណេះដឹងដ៏ល្អអំពីបច្ចេកទេស និងក្បួនដោះស្រាយដែលបានប្រើគឺត្រូវការជាចាំបាច់ ក៏ដូចជាសមត្ថភាពក្នុងការជ្រើសរើសគំរូសមស្របសម្រាប់បញ្ហានីមួយៗ។

សរុបមក ការរៀនស៊ីជម្រៅផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តជោគជ័យក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វានៅតែមានបញ្ហាប្រឈម និងដែនកំណត់ក្នុងវិស័យនេះ ដូចជាការចំណាយលើការគណនា និងការបកស្រាយលទ្ធផល។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការបន្តស្រាវជ្រាវ និងបង្កើតបច្ចេកទេស និងឧបករណ៍ថ្មីៗ ដើម្បីយកឈ្នះលើបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះ និងធ្វើឱ្យមានសក្តានុពលបំផុតនៃការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ។

សរុបមក ការរៀនស៊ីជម្រៅ គឺជាវិធីសាស្រ្តដ៏មានអានុភាពក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ដែលពឹងផ្អែកលើបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ ដើម្បីទាញយកលក្ខណៈពិសេស និងរៀនលំនាំស្មុគស្មាញពីទិន្នន័យដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ នៅពេលដែលកម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិមិត្តបន្តពង្រីកនៅទូទាំងមុខវិជ្ជាផ្សេងៗ ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅកំពុងលេចចេញជាឧបករណ៍មូលដ្ឋានសម្រាប់ដំណើរការព័ត៌មាន និងការយល់ដឹងទ្រង់ទ្រាយធំ។

តាមរយៈការប្រើក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រជ្រៅ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកអនុវត្តអាចដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដ៏ស្មុគស្មាញដូចជា ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ ការមើលឃើញតាមកុំព្យូទ័រ ការបកប្រែដោយម៉ាស៊ីន ជាដើម។ លើសពីនេះ វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរយៈការកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងចំណាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ។

ខណៈពេលដែលការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅមានការប្រឈមរបស់ខ្លួន ដូចជាតម្រូវការសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលធំ និងតម្រូវការសម្រាប់ថាមពលកុំព្យូទ័រ សក្តានុពលរបស់វាក្នុងការធ្វើបដិវត្តវិស័យផ្សេងៗគឺមិនអាចប្រកែកបាន។ ដោយសារបច្ចេកវិទ្យាជឿនលឿន ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅទំនងជានឹងបន្តវិវឌ្ឍ និងស្វែងរកកម្មវិធីថ្មីៗនៅក្នុងផ្នែកដូចជា ថ្នាំពេទ្យ មនុស្សយន្ត សុវត្ថិភាព និងការវិភាគទិន្នន័យ។

សរុបមក ការរៀនស៊ីជម្រៅ គឺជាបច្ចេកទេសច្នៃប្រឌិតថ្មី ដែលផ្តល់នូវការរំពឹងទុក និងការសន្យាដ៏អស្ចារ្យនៅក្នុងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ជាមួយនឹងសមត្ថភាពក្នុងការវិភាគ និងយល់អំពីទិន្នន័យដ៏ស្មុគស្មាញ វាត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងក្លាយទៅជាឧបករណ៍សំខាន់មួយសម្រាប់បង្កើតដំណោះស្រាយកម្រិតខ្ពស់ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ។ អនាគតនៃការសិក្សាស៊ីជម្រៅកំពុងរីកចម្រើន ហើយឥទ្ធិពលរបស់វាទៅលើសង្គមរបស់យើងនឹងកាន់តែមានសារៈសំខាន់។