ស្វែងយល់ពីអាថ៌កំបាំងនៃការរៀនម៉ាស៊ីនជាមួយ Google
Google កំពុងធ្វើបដិវត្តការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) ដោយផ្តល់ជូននូវវិធីសាស្រ្តតែមួយគត់ និងអាចចូលដំណើរការបាន។ ការបណ្តុះបណ្តាលនេះធ្វើឱ្យអ្នកចូលទៅក្នុងពិភពនៃ ML នៅលើ Google Cloud ។ អ្នកនឹងរកឃើញពីរបៀបអនុវត្ត ML ដោយមិនចាំបាច់សរសេរកូដតែមួយជួរដោយប្រើវេទិកា Vertex AI ។
Vertex AI គឺជាការច្នៃប្រឌិតដ៏សំខាន់មួយ។ វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើត បណ្តុះបណ្តាល និងដាក់ពង្រាយម៉ូដែល AutoML យ៉ាងរហ័ស។ វេទិកាបង្រួបបង្រួមនេះជួយសម្រួលការគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យ។ វាក៏ផ្តល់ជូននូវកន្លែងផ្ទុកលក្ខណៈពិសេសសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផងដែរ។
Google ចូលទៅជិត ML ក្នុងវិធីមួយដែលធ្វើប្រជាធិបតេយ្យដល់ការចូលប្រើប្រាស់របស់វា។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចដាក់ស្លាកទិន្នន័យយ៉ាងងាយស្រួល។ ពួកគេបង្កើតសៀវភៅកត់ត្រា Workbench ដោយប្រើក្របខ័ណ្ឌដូចជា TensorFlow និង Pytorg ។ ភាពបត់បែននេះបើកលទ្ធភាពគ្មានទីបញ្ចប់សម្រាប់អ្នកជំនាញ ML និងអ្នកចូលចិត្ត។
វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះគ្របដណ្តប់លើដំណាក់កាលសំខាន់ៗទាំងប្រាំនៃ ML ។ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបបំប្លែងករណីប្រើប្រាស់ទៅជាដំណោះស្រាយ ML ដែលមានប្រសិទ្ធភាព។ ដំណាក់កាលនីមួយៗមានសារៈសំខាន់ចំពោះភាពជោគជ័យនៃគម្រោង ML របស់អ្នក។ អ្នកនឹងយល់ពីមូលហេតុដែលពួកគេមានសារៈសំខាន់ និងរបៀបអនុវត្តវា។
ទិដ្ឋភាពសំខាន់នៃវគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះគឺការយល់ដឹងអំពីភាពលំអៀងរបស់ ML ។ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបកំណត់ និងកាត់បន្ថយភាពលំអៀងទាំងនេះ។ ចំណេះដឹងនេះគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការបង្កើតប្រព័ន្ធ ML ប្រកបដោយយុត្តិធម៌ និងអាចទុកចិត្តបាន។
អ្នកក៏នឹងស្វែងយល់ពីសៀវភៅកត់ត្រាដែលគ្រប់គ្រងនៅក្នុង Vertex AI ផងដែរ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ ML ។ ពួកគេផ្តល់នូវភាពបត់បែន និងថាមពលដែលមិនអាចប្រៀបផ្ទឹមបានសម្រាប់គម្រោងរបស់អ្នក។
ជាចុងក្រោយ ការបណ្តុះបណ្តាលពិនិត្យមើលការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់ដំណើរការ ML នៅក្នុង Vertex AI ។ អ្នកនឹងរៀនពីវិធីសាស្រ្តល្អបំផុតដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគម្រោង ML របស់អ្នក។ ជំនាញនេះគឺមានសារៈសំខាន់ក្នុងការរួមបញ្ចូល ML ទៅក្នុងផលិតផលរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងការទទួលខុសត្រូវ។
ការអនុវត្តម៉ាស៊ីនរៀន៖ បដិវត្តន៍នៅ Google
Google បំប្លែងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទៅជាដំណោះស្រាយជាក់ស្តែង។ វិធីសាស្រ្តរបស់ពួកគេក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) បើកការយល់ដឹងថ្មីៗ។ តោះស្វែងយល់ពីរបៀបដែល Google ប្រើ ML ដើម្បីបង្កើតកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត និងមានប្រសិទ្ធភាព។
ML នៅ Google មិនត្រូវបានកំណត់ចំពោះទ្រឹស្តីទេ។ វាបកប្រែទៅជាការអនុវត្តជាក់ស្តែង និងការផ្លាស់ប្តូរជីវិត។ កម្មវិធីទាំងនេះមានចាប់ពីការទទួលស្គាល់ការនិយាយរហូតដល់ការវិភាគទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញ។ រាល់គម្រោង ML នៅ Google មានគោលបំណងធ្វើឱ្យងាយស្រួល និងកែលម្អអន្តរកម្មប្រចាំថ្ងៃរបស់យើងជាមួយបច្ចេកវិទ្យា។
Google ប្រើ ML ដើម្បីយល់ និងទស្សន៍ទាយអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ ការយល់ដឹងនេះអនុញ្ញាតឱ្យយើងបង្កើតផលិតផលដែលមានវិចារណញាណ និងផ្ទាល់ខ្លួនបន្ថែមទៀត។ ឧទាហរណ៍ ML algorithms កំពុងកែលម្អលទ្ធផលស្វែងរកឥតឈប់ឈរ។ ពួកគេធ្វើឱ្យការណែនាំកាន់តែពាក់ព័ន្ធនៅលើវេទិកាដូចជា YouTube ជាដើម។
ផ្នែកសំខាន់មួយទៀតគឺការកែលម្អសន្តិសុខ។ Google រួមបញ្ចូល ML ទៅក្នុងប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាពរបស់ខ្លួន ដើម្បីស្វែងរក និងការពារការគំរាមកំហែង។ ការរួមបញ្ចូលនេះពង្រឹងការការពារទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់។ វាធានានូវបទពិសោធន៍លើអ៊ីនធឺណិតដែលមានសុវត្ថិភាពជាងមុនសម្រាប់អ្នករាល់គ្នា។
Google ក៏កំពុងសម្លឹងមើលកម្មវិធី ML ក្នុងវិស័យវេជ្ជសាស្ត្រផងដែរ។ ក្រុមហ៊ុនរៀបចំដំណោះស្រាយដែលមានបំណងជួយអ្នកអនុវត្តក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យរោគ។ ជំនួយការទាំងនេះរួមបញ្ចូលនូវក្បួនដោះស្រាយ ML ដែលមានសមត្ថភាពបកស្រាយការស្កេនវេជ្ជសាស្រ្តជាមួយនឹងកម្រិតនៃភាពជាក់លាក់គួរឱ្យកត់សម្គាល់។
Google មិនត្រឹមតែអភិវឌ្ឍ ML ប៉ុណ្ណោះទេ។ ពួកគេអនុវត្តវាដើម្បីបង្កើតដំណោះស្រាយដែលធ្វើអោយជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើងប្រសើរឡើង។ វិធីសាស្រ្តជាក់ស្តែងនេះចំពោះ ML នៅ Google បង្ហាញពីសក្តានុពលដ៏ធំធេងនៃ AI ។ វាបំផុសគំនិតជំនាន់ថ្មីនៃបច្ចេកវិទ្យាឆ្លាតវៃ។
ការរុករកព្រំដែននៃ ML នៅ Google
Google កំពុងជំរុញឥតឈប់ឈរនូវព្រំដែននៃការរៀនម៉ាស៊ីន (ML)។ ការរុករកនេះនាំទៅដល់ការរកឃើញបដិវត្តន៍ និងការច្នៃប្រឌិត។ សូមមើលពីរបៀបដែល Google កំពុងជំរុញ ML លើសពីមូលដ្ឋាន ដើម្បីរៀបចំអនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា។
ML នៅ Google មិនគ្រាន់តែបំពេញតម្រូវការបច្ចុប្បន្នប៉ុណ្ណោះទេ។ គាត់ទន្ទឹងរង់ចាំបញ្ហាប្រឈមនាពេលអនាគត។ ការរំពឹងទុកនេះនាំទៅរកដំណោះស្រាយ avant-garde ។ វាបំប្លែងវិធីដែលយើងឃើញ និងប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា។
Google កំពុងរួមបញ្ចូល ML ក្នុងវិស័យផ្សេងៗ រាប់ចាប់ពីរថយន្ត រហូតដល់ការអប់រំ។ នៅក្នុងឧស្សាហកម្មរថយន្ត ML រួមចំណែកដល់ការអភិវឌ្ឍន៍យានយន្តស្វយ័ត។ យានជំនិះទាំងនេះរៀន និងសម្របខ្លួនដើម្បីធានាសុវត្ថិភាពអតិបរមា។
ក្នុងការអប់រំ Google ប្រើ ML ដើម្បីកំណត់ការរៀនសូត្រផ្ទាល់ខ្លួន។ ក្បួនដោះស្រាយសម្របខ្លឹមសារទៅនឹងតម្រូវការជាក់លាក់របស់អ្នកសិក្សានីមួយៗ។ ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួននេះធ្វើឱ្យការអប់រំកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងអាចចូលដំណើរការបាន។
Google ក៏កំពុងស្វែងរក ML សម្រាប់បរិស្ថានផងដែរ។ ពួកគេកំពុងបង្កើតប្រព័ន្ធដែលវិភាគទិន្នន័យអាកាសធាតុ។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះជួយព្យាករណ៍ការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ និងផែនការសកម្មភាព។
លើសពីនេះ Google កំពុងបង្កើតថ្មីក្នុងអន្តរកម្មរវាងមនុស្ស និងកុំព្យូទ័រ។ ML ធ្វើឱ្យចំណុចប្រទាក់កាន់តែវិចារណញាណ និងឆ្លើយតប។ ការច្នៃប្រឌិតនេះធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវអន្តរកម្មរបស់យើងជាមួយឧបករណ៍ និងសេវាកម្មឌីជីថល។
សរុបមក Google មិនត្រូវបានកំណត់ចំពោះការប្រើប្រាស់ ML ទេ។ ពួកគេប្រែក្លាយវាទៅជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ការច្នៃប្រឌិត។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះបើកលទ្ធភាពគ្មានទីបញ្ចប់សម្រាប់អនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា។ នាងបានបំផុសគំនិតអ្នកជំនាញ និងអ្នកចូលចិត្តជុំវិញពិភពលោក។
→ → → តើអ្នកកំពុងហ្វឹកហាត់ទេ? បន្ថែម Gmail ទៅក្នុងបញ្ជីរបស់អ្នក គន្លឹះសំខាន់ដើម្បី Excel ←←←
