មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត
បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) មានគ្រប់ទីកន្លែងនៅក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង ចាប់ពីការទទួលស្គាល់សំឡេងនៅលើស្មាតហ្វូនរបស់យើង រហូតដល់ការណែនាំផលិតផលនៅលើគេហទំព័រទិញទំនិញអនឡាញរបស់យើង។ ប៉ុន្តែតើប្រព័ន្ធទាំងនេះអាច "រៀន" និង "គិត" យ៉ាងស្មុគ្រស្មាញយ៉ាងដូចម្ដេច? ចម្លើយគឺស្ថិតនៅក្នុងបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត និងជាពិសេសជាងនេះទៅទៀតនៅក្នុង Deep Learning។
វគ្គសិក្សា "ចាប់ផ្តើមក្នុងការសិក្សាជ្រៅជ្រះ" នៅលើ OpenClassrooms ធ្វើឱ្យអ្នកចូលទៅក្នុងពិភពនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍. អ្នកនឹងរកឃើញណឺរ៉ូនផ្លូវការ ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃបណ្តាញទាំងនេះ និងរបៀបដែលវាត្រូវបានបំផុសគំនិតដោយដំណើរការនៃណឺរ៉ូនជីវសាស្រ្តនៃខួរក្បាលរបស់យើង។ ណឺរ៉ូនផ្លូវការទាំងនេះ នៅពេលភ្ជាប់ក្នុងបណ្តាញមួយ អាចដំណើរការ និងបកស្រាយទិន្នន័យស្មុគស្មាញ មិនថារូបភាព សំឡេង ឬអត្ថបទ។
ប៉ុន្តែនោះគ្រាន់តែជាចុងផ្ទាំងទឹកកកប៉ុណ្ណោះ។ អ្នកក៏នឹងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលបណ្តាញទាំងនេះត្រូវបានរៀបចំជាស្រទាប់ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការវិភាគកាន់តែស៊ីជម្រៅ និងស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យ។ ស្ថាបត្យកម្មដូចជា autoencoders និងបណ្តាញជ្រៅដែលមានស្រទាប់ convolutional នឹងត្រូវបានបង្ហាញដែលបង្ហាញអ្នកពីថាមពលនិងភាពបត់បែននៃការរៀនសូត្រជ្រៅ។
ការរៀនជ្រៅជ្រះ៖ បដិវត្តន៍ក្នុងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត
Deep Learning ឬ Deep Learning គឺលើសពីនិន្នាការបច្ចេកវិទ្យា។ នេះជារបកគំហើញដ៏សំខាន់មួយដែលបានបង្វែរវិស័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតទៅខាងក្រោម។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលធ្វើឱ្យ Deep Learning ពិសេស និងខុសប្លែកពីបច្ចេកទេស AI ផ្សេងទៀត?
ទីមួយ ការសិក្សាជ្រៅជ្រះ គឺអាចដំណើរការទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធយ៉ាងច្រើន។ នៅក្នុងពិភពលោកដែលរាល់ការចុច រាល់ការចូលចិត្ត និងរាល់ការចែករំលែកបង្កើតទិន្នន័យ សមត្ថភាពនេះគឺមានតម្លៃមិនអាចកាត់ថ្លៃបាន។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ ជាមួយនឹងស្រទាប់ជាច្រើនរបស់ពួកគេ អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងរចនាសម្ព័ន្ធនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យធំៗទាំងនេះ ដែលវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីបរាជ័យ។
បន្ទាប់មក Deep Learning គឺការរៀនដោយខ្លួនឯង។ ជាជាងតម្រូវឱ្យមានការសរសេរកម្មវិធីច្បាស់លាស់ វាប្រើទិន្នន័យដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល និងកែលម្អ។ នេះមានន័យថា កាលណាទិន្នន័យត្រូវបានលាតត្រដាងកាន់តែច្រើន ដំណើរការរបស់វាកាន់តែប្រសើរ។ លក្ខណៈពិសេសនេះធ្វើឱ្យវាមានប្រសិទ្ធភាពជាពិសេសសម្រាប់កិច្ចការដូចជាការសម្គាល់រូបភាព ឬការបកប្រែដោយម៉ាស៊ីន។
លើសពីនេះទៀត Deep Learning គឺជាមូលដ្ឋាននៃការច្នៃប្រឌិតបច្ចេកវិទ្យាជាច្រើន។ ពីជំនួយការសំឡេងដ៏ឆ្លាតវៃ រហូតដល់រថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង វាគឺជាម៉ាស៊ីនដែលផ្តល់ថាមពលដល់ភាពជឿនលឿនទាំងនេះ។
តាមរយៈការស្វែងរក Deep Learning មនុស្សម្នាក់បានរកឃើញមិនត្រឹមតែបច្ចេកវិទ្យាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏ជាវិធីថ្មីនៃការមើលឃើញ និងការយល់ដឹងអំពីពិភពលោកផងដែរ។ វាផ្តល់នូវទស្សនវិស័យពិសេសមួយអំពីរបៀបដែលម៉ាស៊ីនអាចរៀន វិវត្តន៍ និងចុងក្រោយសហការជាមួយមនុស្សដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។
ការអនុវត្តជាក់ស្តែង និងអនាគតនៃការរៀនសូត្រជ្រៅជ្រះ
Deep Learning មិនត្រូវបានកំណត់ចំពោះទ្រឹស្តី ឬមន្ទីរពិសោធន៍ស្រាវជ្រាវនោះទេ។ វាត្រូវបានចាក់ឫសយ៉ាងជ្រៅនៅក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង ដោយផ្តល់នូវដំណោះស្រាយប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតចំពោះបញ្ហាប្រឈមដែលយើងគិតថាមិនអាចយកឈ្នះបានកាលពីប៉ុន្មានឆ្នាំមុន។
យកឧទាហរណ៍អំពីសុខភាព។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅត្រូវបានប្រើដើម្បីរកមើលជំងឺនៅក្នុងរូបភាពវេជ្ជសាស្រ្តជាមួយនឹងពេលខ្លះភាពត្រឹមត្រូវប្រសើរជាងវេជ្ជបណ្ឌិត។ ពួកគេអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណដុំសាច់ ភាពមិនប្រក្រតីនៃបេះដូង ឬលក្ខខណ្ឌផ្សេងទៀតដោយការវិភាគកាំរស្មីអ៊ិច MRI ឬការស្កេន។
ក្នុងវិស័យសិល្បៈ Deep Learning ត្រូវបានគេប្រើដើម្បីបង្កើតស្នាដៃថ្មី ឬដើម្បីស្ដារស្នាដៃចាស់។ ក្បួនដោះស្រាយអាចបង្កើតតន្ត្រី គូររូបភាព ឬសរសេរកំណាព្យ រុញព្រំដែនរវាងម៉ាស៊ីន និងការច្នៃប្រឌិតរបស់មនុស្ស។
ឧស្សាហកម្មនេះមិនត្រូវបានទុកចោលទេ។ ខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្មប្រើប្រាស់ Deep Learning ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ រកឃើញពិការភាព ឬព្យាករណ៍ពីការបរាជ័យឧបករណ៍។ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនេះនាំឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពកាន់តែច្រើន កាត់បន្ថយការចំណាយ និងគុណភាពផលិតផលកាន់តែប្រសើរ។
ប៉ុន្តែនេះគ្រាន់តែជាការចាប់ផ្តើមប៉ុណ្ណោះ។ អនាគតនៃ Deep Learning គឺពោរពេញទៅដោយការសន្យា។ នៅពេលដែលក្បួនដោះស្រាយវិវឌ្ឍ និងថាមពលកុំព្យូទ័រកើនឡើង កម្មវិធីនាពេលអនាគតអាចកាន់តែមានបដិវត្តន៍។ មិនថាជាការស្វែងយល់ពីអាថ៌កំបាំងនៃសាកលលោក ប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងបម្រែបម្រួលអាកាសធាតុ ឬបង្កើតទីក្រុងឆ្លាតវៃនោះទេ ការរៀនជ្រៅជ្រះនឹងជាបេះដូងនៃភាពជឿនលឿនទាំងនេះ ដោយបង្កើតអនាគតដ៏ល្អប្រសើរសម្រាប់ទាំងអស់គ្នា។
