ស្វែងយល់ពីមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃសំខាន់ៗ
នៅក្នុងពិភពដ៏ស្វាហាប់នៃ Machine Learning ការវាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវនៃដំណើរការរបស់ម៉ូដែលគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះណែនាំអ្នកអំពីរង្វាស់វាយតម្លៃសំខាន់ៗ។ ធាតុជាមូលដ្ឋានសម្រាប់វាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូ ML ។ អ្នកនឹងត្រូវបានណែនាំតាមរយៈភាពខុសប្លែកគ្នានៃរង្វាស់ផ្សេងៗគ្នា ដូចជាភាពជាក់លាក់ ភាពប្រែប្រួល និងភាពជាក់លាក់ ដែលដើរតួយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការកំណត់គុណភាពនៃគំរូមួយ។
នៅពេលអ្នករីកចម្រើន អ្នកនឹងរៀនបកស្រាយយ៉ាងត្រចះត្រចង់នូវមាត្រដ្ឋានទាំងនេះ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើការវាយតម្លៃប្រកបដោយព័ត៌មាន និងត្រឹមត្រូវ។ ជំនាញនេះមានតម្លៃជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យវិជ្ជាជីវៈ ដែលការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើទិន្នន័យដែលអាចទុកចិត្តបានអាចមានឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់ទៅលើភាពជោគជ័យនៃអាជីវកម្ម។
លើសពីនេះ វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះសង្កត់ធ្ងន់លើសារៈសំខាន់នៃសុពលភាពឆ្លងដែន ដែលជាបច្ចេកទេសដែលជួយធានាថាគំរូរបស់អ្នកមានភាពរឹងមាំ និងអាចធ្វើទូទៅចំពោះទិន្នន័យថ្មី។ អ្នកក៏នឹងត្រូវបានណែនាំផងដែរអំពីវិធីសាស្រ្តសម្រាប់ដោះស្រាយជាមួយសំណុំទិន្នន័យអតុល្យភាព ដែលជាបញ្ហាប្រឈមទូទៅនៅក្នុងវិស័យរៀនម៉ាស៊ីន។
ការធ្វើឱ្យស៊ីជម្រៅនៃបច្ចេកទេសសុពលភាព
អ្នកក៏នឹងចូលជ្រៅទៅក្នុងបច្ចេកទេសសុពលភាពគំរូរៀនម៉ាស៊ីនកម្រិតខ្ពស់ផងដែរ។ ការសង្កត់ធ្ងន់ជាពិសេសគឺត្រូវបានដាក់លើសុពលភាពឆ្លងដែលជាវិធីសាស្រ្តដែលវាយតម្លៃសមត្ថភាពរបស់គំរូក្នុងការធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈទូទៅ ដោយប្រើផ្នែកផ្សេងគ្នានៃទិន្នន័យសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល និងការធ្វើតេស្ត។ បច្ចេកទេសនេះគឺចាំបាច់ដើម្បីជៀសវាងការពាក់លើស ហើយធានាថាគំរូរបស់អ្នករឹងមាំ និងអាចទុកចិត្តបាន។
អ្នកក៏នឹងត្រូវបានណែនាំផងដែរអំពីគំនិតដូចជាខ្សែកោង ROC និងតំបន់ក្រោមខ្សែកោង (AUC) ឧបករណ៍ដ៏មានតម្លៃសម្រាប់វាយតម្លៃការអនុវត្តនៃគំរូចំណាត់ថ្នាក់។ គំនិតទាំងនេះនឹងជួយអ្នកឱ្យយល់កាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីរបៀបវាយតម្លៃគុណភាព និងភាពជឿជាក់នៃគំរូ ដោយផ្តល់នូវការវិភាគមិនច្បាស់លាស់នៃការអនុវត្តគំរូ។
លើសពីនេះ ការបណ្តុះបណ្តាលណែនាំអ្នកតាមរយៈជំហានជាក់ស្តែង ដើម្បីអនុវត្តបច្ចេកទេសវាយតម្លៃទាំងនេះ ដោយផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវឧទាហរណ៍ក្នុងជីវិតពិត និងករណីសិក្សាដើម្បីបង្ហាញពីគំនិតទ្រឹស្តី។ វិធីសាស្រ្តធ្វើដោយដៃនេះនឹងជួយអ្នកទទួលបានទំនុកចិត្ត និងជំនាញក្នុងការវាយតម្លៃគំរូ ML ។
ដាក់វាចូលទៅក្នុងការអនុវត្ត៖ ការវិភាគនិងការបកស្រាយលទ្ធផល
ការសង្កត់ធ្ងន់គឺផ្តោតលើការដាក់ចំណេះដឹងដែលទទួលបានទៅក្នុងការអនុវត្ត។ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបវិភាគ និងបកស្រាយលទ្ធផលនៃការវាយតម្លៃគំរូនៃ Machine Learning ដែលជាជំនាញដ៏សំខាន់សម្រាប់អាជីពណាមួយដែលប្រាថ្នាចង់ពូកែក្នុងវិស័យនេះ។
អ្នកនឹងត្រូវបានណែនាំតាមរយៈដំណើរការនៃការវិភាគលទ្ធផល រៀនកំណត់ចំណុចខ្លាំង និងចំណុចខ្សោយនៃគំរូមួយ។ ការវិភាគសំខាន់នេះនឹងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើការណែនាំដែលមានព័ត៌មានសម្រាប់ការកែលម្អគំរូ ជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ និងសម្រេចបាននូវគោលដៅយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ស្ថាប័នអ្នក។
អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបបង្ហាញការរកឃើញរបស់អ្នកតាមរបៀបច្បាស់លាស់ និងគួរឱ្យទាក់ទាញ សម្របសម្រួលការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើភស្តុតាងនៅក្នុងស្ថាប័នរបស់អ្នក។
តាមរយៈការស្ទាត់ជំនាញទាំងនេះ អ្នកនឹងអាចរួមចំណែកយ៉ាងសំខាន់ក្នុងវិស័យ Machine Learning ដោយជួយឱ្យស្ថាប័នបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនូវគំរូរបស់ពួកគេ និងសម្រេចបាននូវមហិច្ឆតារបស់ពួកគេនៅក្នុងពិភពបច្ចេកវិទ្យាដែលផ្លាស់ប្តូរជានិច្ច។
