បច្ចេកវិទ្យា AutoML៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងរៀនពីរបៀបធ្វើអ្វីៗដោយខ្លួនឯង...

ជំនួស​ឲ្យ​ការ​ពឹងផ្អែក​ទាំង​ស្រុង​លើ​អ្នក​សរសេរ​កម្មវិធី និង​អ្នក​ជំនាញ បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ឥឡូវ​នេះ​អាច​បង្កើត​ខ្លួន​ឯង​បាន។ បច្ចេកវិទ្យា AutoML កំពុង​នាំ​ចូល​មក​ដល់​យុគសម័យ​ថ្មី៖ បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI) កំពុង​រៀន​ពី​របៀប​ធ្វើ… បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត។

ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា AutoML

បញ្ញាសិប្បនិម្មិតធ្លាប់ជាឧបករណ៍មួយដែលបម្រុងទុកសម្រាប់អ្នកដែលដឹងពីរបៀបសរសេរកូដ និងយល់ពីក្បួនដោះស្រាយ។ ឥឡូវនេះ ជាមួយ AutoML បញ្ញាសិប្បនិម្មិតខ្លួនឯងអាចរៀនបង្កើតប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតថ្មីៗបាន។

នៅពេលដែល AI រៀនបង្កើតខ្លួនឯងជាមួយ AutoML

យោងតាមការស្រាវជ្រាវរបស់ Tuoi Tre Online បានឱ្យដឹងថា AutoML (ការរៀនម៉ាស៊ីនដោយស្វ័យប្រវត្តិ) គឺជាបច្ចេកវិទ្យាមួយដែលធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មជំហានស្មុគស្មាញនៅក្នុងដំណើរការនៃការបង្កើតគំរូរៀនម៉ាស៊ីន។ ចាប់ពីដំណើរការទិន្នន័យ និងការជ្រើសរើសក្បួនដោះស្រាយ រហូតដល់ការកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងការវាយតម្លៃលទ្ធផល អ្វីៗគ្រប់យ៉ាងអាចត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រព័ន្ធដោយមិនចាំបាច់មានអន្តរាគមន៍ដោយដៃច្រើនពីវិស្វករឡើយ។

បច្ចេកវិទ្យានេះមិនត្រឹមតែជួយសន្សំសំចៃពេលវេលាប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងពង្រីកការចូលប្រើប្រាស់ AI សម្រាប់អង្គការដែលគ្មានក្រុមបច្ចេកទេសរឹងមាំផងដែរ។ ជំនួសឱ្យការចំណាយពេលច្រើនសប្តាហ៍ដើម្បីសាកល្បងក្បួនដោះស្រាយ ឥឡូវនេះអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យសាមញ្ញទៅជាម៉ោង ឬសូម្បីតែនាទី។

Google បានបង្កើតវេទិកា AutoML ក្នុងឆ្នាំ 2017 ហើយក្រោយមក ក្រុមហ៊ុនធំៗដូចជា Amazon និង Microsoft ក៏បានដាក់ឱ្យដំណើរការដំណោះស្រាយ AutoML ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេផងដែរ ដោយបញ្ចូលវាទៅក្នុងសេវាកម្ម cloud របស់ពួកគេ។

គួរកត់សម្គាល់ថា AutoML មិនដំណើរការតាមរបៀបរឹងរូស និងមានលក្ខណៈជារូបមន្តទេ។ ប្រព័ន្ធនេះអាចកែតម្រូវយុទ្ធសាស្ត្ររៀនសូត្ររបស់វាដោយស្វ័យប្រវត្តិ ផ្លាស់ប្តូរស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ឬពិសោធន៍ជាមួយនឹងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធផ្សេងៗរហូតដល់វារកឃើញដំណោះស្រាយដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុត។

តាមរបៀបនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងចាប់ផ្តើម «រៀនពីរបៀបរៀន» ហើយបន្តិចម្តងៗ កាន់តែមិនសូវពឹងផ្អែកលើអ្នកសរសេរកម្មវិធី។

មនុស្សគឺមិនអាចជំនួសបាន។

ខណៈពេលដែល AutoML ធ្វើឱ្យការបង្កើត AI មានភាពសាមញ្ញ វាមិនលុបបំបាត់តួនាទីរបស់មនុស្សទាំងស្រុងនោះទេ។ គំរូ AI មានប្រយោជន៍ពិតប្រាកដលុះត្រាតែទិន្នន័យបញ្ចូលត្រឹមត្រូវ បញ្ហាត្រូវបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់លាស់ និងលទ្ធផលត្រូវបានយល់នៅក្នុងបរិបទត្រឹមត្រូវ — ទោះបីជាការបញ្ចូល និងការយល់ដឹងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់នៅតែចាំបាច់ក៏ដោយ។

AutoML ដំណើរការបានល្អបំផុតនៅពេលដែល អ្នកប្រើប្រាស់ដឹងច្បាស់ពីអ្វីដែលពួកគេត្រូវការ ។ ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចជួយវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ ប៉ុន្តែការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយលើការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលនៅតែអាស្រ័យលើវេជ្ជបណ្ឌិត។ ក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណនិន្នាការក្លែងបន្លំ ប៉ុន្តែអ្នកវិភាគត្រូវយល់ពីអត្ថន័យរបស់វានៅក្នុងបរិបទពិភពពិត។

ស្វ័យប្រវត្តិកម្មអាចកាត់បន្ថយពេលវេលា និងការខិតខំប្រឹងប្រែង ប៉ុន្តែវាមិនអាចជំនួសបទពិសោធន៍ វិចារណញាណ និងការទទួលខុសត្រូវរបស់មនុស្សបានទេ។ ជំនួសឱ្យការជំនួសពួកវា AutoML ដើរតួជាដៃគាំទ្រ ដែលធ្វើឱ្យដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តលឿនជាងមុន និងជំរុញដោយទិន្នន័យកាន់តែច្រើន។

អត្ថប្រយោជន៍មួយទៀតគឺសមត្ថភាព ក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគំរូដោយឆ្លាតវៃ ។ AutoML មិនត្រឹមតែជ្រើសរើសគំរូ "សមរម្យ" ប៉ុណ្ណោះទេ វាសាកល្បងជម្រើសច្រើន វាយតម្លៃពួកវា និងផ្តល់នូវគំរូដ៏ល្អបំផុតដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលផ្តល់ដោយអ្នកប្រើប្រាស់។ ជាលទ្ធផល ដំណើរការរបស់ប្រព័ន្ធ AI មិនទាបជាងគំរូដែលបង្កើតឡើងដោយអ្នកជំនាញនោះទេ ហើយក្នុងករណីជាច្រើន វាកាន់តែប្រសើរឡើង ពីព្រោះ AutoML មិនរំលងជំហានណាមួយឡើយ។

នៅទីបំផុត AutoML តំណាងឱ្យជំហានដ៏សំខាន់មួយឆ្ពោះទៅមុខក្នុង ការធ្វើឱ្យបច្ចេកវិទ្យា AI មានប្រជាប្រិយភាព ដោយនាំយកវាចេញពីមន្ទីរពិសោធន៍ និងចូលទៅក្នុងកម្មវិធីក្នុងពិភពពិត។ គ្រូបង្រៀន វេជ្ជបណ្ឌិត អ្នកជំនាញផ្នែកទីផ្សារ និងម្ចាស់ហាងអាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពី AI ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហារបស់ពួកគេ។

ត្រឡប់ទៅប្រធានបទវិញ

ទួន វី

ប្រភព៖ https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm