បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហាថាតើគួរវាយតម្លៃគុណភាព និងឥទ្ធិពលទិន្នន័យយ៉ាងដូចម្តេច ដើម្បីផ្តល់សំណងយុត្តិធម៌ដល់ម្ចាស់ទិន្នន័យ និងកែលម្អប្រសិទ្ធភាពម៉ូដែលរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន (Machine Learning)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រមូលចងក្រង ចាត់ថ្នាក់ និងវាយតម្លៃវិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃទិន្នន័យបច្ចុប្បន្នជាបីប្រភេទធំៗ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Statistical Methods (LOO, Influence Function) វិធីសាស្ត្រស្ថិតិ (LOO និង អនុគមន៍ឥទ្ធិពល) |
មានមូលដ្ឋានច្បាស់លាស់ពីអតីតកាល និងងាយស្រួលយល់សម្រាប់ម៉ូដែលសាមញ្ញដូចជា Linear Regression។ | ចំណាយពេលគណនាច្រើន (O(n)) ងាយរងគ្រោះ (fragile) ពេលប្រើជាមួយ Deep Learning និងមិនសូវសុក្រឹតសម្រាប់វាយតម្លៃទិន្នន័យជាក្រុម។ | ប្រើជាក្បួនគោល (Benchmark) ប៉ុន្តែតែងតែទទួលបានលទ្ធផលទាបជាងវិធីសាស្ត្រ SOTA ផ្សេងទៀតនៅក្នុងការដកទិន្នន័យ។ |
| Game-theoretic Methods (Data Shapley, Least Core) វិធីសាស្ត្រទ្រឹស្តីហ្គេម (Data Shapley និង Least Core) |
មានភាពយុត្តិធម៌ខ្ពស់ផ្អែកលើទ្រឹស្តីហ្គេម និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការវាយតម្លៃការចូលរួមចំណែករបស់ទិន្នន័យនីមួយៗ។ | តម្លៃនៃការគណនាខ្ពស់ខ្លាំង (រហូតដល់ O(2^n) សម្រាប់ការគណនាពិតប្រាកដ) ទាមទារក្បួនដោះស្រាយប៉ាន់ស្មានដែលជារឿយៗគ្មានកម្រិតលំអៀងច្បាស់លាស់។ | ផ្តល់ប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ជាងវិធីសាស្ត្រស្ថិតិប្រពៃណីនៅក្នុងកិច្ចការដកទិន្នន័យ (Data removal tasks)។ |
| Meta Learning Methods (DVRL) វិធីសាស្ត្ររៀនមេតា (ម៉ូដែល DVRL) |
ចំណាយការគណនាទាប (ប្រហែល ២ ដងនៃការហ្វឹកហាត់ធម្មតា) អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានល្អ (Scalable) និងមិនពឹងផ្អែកលើទំហំទិន្នន័យ។ | មិនគោរពតាមគោលការណ៍យុត្តិធម៌ (Equitable valuation axioms) ដែលធ្វើឱ្យមានកម្រិតក្នុងការប្រើប្រាស់សម្រាប់ការបែងចែករង្វាន់។ | ដំណើរការល្អជាង Data Shapley នៅក្នុងការសម្របតាមដែន (Domain Adaption) និងការរៀនម៉ូដែលដែលធន់ (Robust learning)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះបានបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់អំពីបញ្ហាប្រឈមនៃតម្លៃគណនា (Computational cost) ដែលជាឧបសគ្គចម្បងសម្រាប់វិធីសាស្ត្រស្មុគស្មាញ ជាពិសេសទ្រឹស្តីហ្គេម។
ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យស្តង់ដារដូចជា Adult Dataset, Fashion-MNIST និង Flower Dataset ដែលមិនតំណាងឱ្យបរិបទប្រទេសកម្ពុជាឡើយ។ សម្រាប់កម្ពុជា ការខ្វះខាតទិន្នន័យក្នុងស្រុកដែលមានគុណភាព និងមានលក្ខណៈចម្រុះ ធ្វើឱ្យការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃទាំងនេះត្រូវមានការប្រុងប្រយ័ត្នខ្ពស់ចំពោះភាពលំអៀង។ ប្រសិនបើទិន្នន័យមិនតំណាងឱ្យប្រជាជនខ្មែរ ការវាយតម្លៃនឹងមិនត្រឹមត្រូវនោះទេ។
ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រទាំងនេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធ AI ស្ថាប័ននានានៅកម្ពុជា ដើម្បីធានាបាននូវគុណភាពទិន្នន័យ និងកិច្ចសហការ។
សរុបមក ការអនុវត្តបច្ចេកទេសវាយតម្លៃទិន្នន័យនេះនឹងជួយលើកកម្ពស់ការចែករំលែកទិន្នន័យប្រកបដោយតម្លាភាព សុវត្ថិភាព និងយុត្តិធម៌រវាងស្ថាប័ន និងក្រុមហ៊ុននានានៅកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Shapley value | គឺជាវិធីសាស្ត្រក្នុងទ្រឹស្តីហ្គេម (Game Theory) ដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីបែងចែករង្វាន់ ឬតម្លៃយុត្តិធម៌ដល់ទិន្នន័យនីមួយៗ ដោយផ្អែកលើការចូលរួមចំណែករបស់វាទៅក្នុងក្រុមទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា។ | ដូចជាការបែងចែកប្រាក់រង្វាន់ដល់កីឡាករម្នាក់ៗក្នុងក្រុមបាល់ទាត់ អាស្រ័យលើទំហំនៃការប្រឹងប្រែង និងលទ្ធផលដែលពួកគេម្នាក់ៗបានរួមចំណែកពិតប្រាកដក្នុងការប្រកួត។ |
| Influence Function | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់គណនាប៉ាន់ស្មានថាតើម៉ូដែលនឹងមានការប្រែប្រួលយ៉ាងណាបើសិនជាទិន្នន័យមួយចំណុចត្រូវបានដកចេញ ដោយមិនចាំបាច់ត្រូវចំណាយពេលបង្ហាត់ម៉ូដែលនោះឡើងវិញទេ។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយថាតើស៊ុបនឹងប្រែរសជាតិយ៉ាងណា បើអ្នកដកអំបិលមួយស្លាបព្រាចេញ ដោយមិនចាំបាច់ចម្អិនស៊ុបមួយឆ្នាំងថ្មីទៀតនោះទេ។ |
| Meta Learning | ជាបច្ចេកទេសក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធ "រៀនពីរបៀបរៀន" ដោយប្រើប្រាស់បទពិសោធន៍ពីភារកិច្ចមុនៗ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាថ្មីៗបានកាន់តែលឿន។ ក្នុងឯកសារនេះ វាត្រូវបានប្រើសម្រាប់ឱ្យប្រព័ន្ធរៀនស្វែងរកវិធីវាយតម្លៃទិន្នន័យដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ដូចជាសិស្សដែលមិនត្រឹមតែទន្ទេញមេរៀនទេ តែពួកគេបានរកឃើញ "តិចនិកក្នុងការរៀន" ដែលជួយឱ្យគេឆាប់ចេះមុខវិជ្ជាថ្មីៗផ្សេងទៀតយ៉ាងងាយស្រួល។ |
| Leave-One-Out (LOO) | គឺជាវិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃទិន្នន័យដោយប្រៀបធៀបដំណើរការរបស់ម៉ូដែលនៅពេលដែលមានទិន្នន័យនោះ និងនៅពេលដែលដកទិន្នន័យនោះចេញ។ វាទាមទារការបង្ហាត់ម៉ូដែលឡើងវិញច្រើនដង ដែលធ្វើឱ្យស៊ីពេលខ្លាំងសម្រាប់ទិន្នន័យធំៗ។ | ដូចជាការសាកល្បងដកសមាជិកម្នាក់ចេញពីក្រុមការងារ ដើម្បីចង់ដឹងថាតើបើគ្មានគាត់ ក្រុមនោះនៅតែអាចសម្រេចការងារបានល្អកម្រិតណា។ |
| Marginal contribution | គឺជាតម្លៃបន្ថែម ឬផលប៉ះពាល់ជាក់លាក់ដែលកើតឡើងនៅពេលដែលទិន្នន័យមួយត្រូវបានបន្ថែមចូលទៅក្នុងក្រុមទិន្នន័យ (Coalition) ដែលមានស្រាប់។ វាជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការគណនា Data Shapley និងវិធីសាស្ត្រទ្រឹស្តីហ្គេមដទៃទៀត។ | ដូចជាការវាស់ថាតើកម្លាំងទាញព្រ័ត្រកើនឡើងប៉ុន្មានគីឡូ នៅពេលដែលយើងបន្ថែមមនុស្សម្នាក់ទៀតចូលទៅក្នុងក្រុមដែលកំពុងទាញស្រាប់។ |
| Domain Adaption | គឺជាការសម្របសម្រួលម៉ូដែល Machine Learning ដែលបានបង្ហាត់នៅលើទិន្នន័យមួយប្រភេទ (ឧទាហរណ៍ រូបថតភ្លឺច្បាស់) ឱ្យមានដំណើរការល្អនៅលើទិន្នន័យប្រភេទផ្សេងដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នា (ឧទាហរណ៍ រូបថតព្រិល ឬរូបថតពេលយប់)។ | ដូចជាអ្នកដែលចេះបើកឡានយ៉ាងស្ទាត់នៅតាមផ្លូវទីក្រុង ត្រូវរៀនសម្របខ្លួនបន្តិចបន្តួចសិន ដើម្បីអាចបើកបរនៅផ្លូវលំតាមជនបទបានយ៉ាងរលូន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
