បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយពីបញ្ហាប្រឈមក្នុងការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយការទាញយកទិន្នន័យ និងយន្តការសិក្សាប្រពៃណី (Traditional ML) ទៅលើទិន្នន័យធំ (Big Data) ដែលមានទំហំធំ ស្មុគស្មាញ និងផ្លាស់ប្តូរជានិច្ច។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អត្ថបទនេះធ្វើការត្រួតពិនិត្យ និងប្រៀបធៀបសមត្ថភាព និងដែនកំណត់នៃវិធីសាស្ត្រយន្តការសិក្សាផ្សេងៗគ្នាក្នុងបរិបទនៃការវិភាគទិន្នន័យធំ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| K-Means Clustering ក្បួនដោះស្រាយ K-Means |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យដែលមានទំហំធំ និងងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្ត។ | អាចដំណើរការបានតែជាមួយទិន្នន័យជាលេខប៉ុណ្ណោះ ហើយងាយនឹងជាប់គាំងនៅត្រឹមចំណុចល្អបំផុតក្នុងតំបន់ (Local optimum)។ | មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការគណនា ប៉ុន្តែអាចផ្តល់នូវដំណោះស្រាយដែលមិនល្អបំផុត និងមិនស័ក្តិសមសម្រាប់ទិន្នន័យចម្រុះ។ |
| k-Nearest Neighbors (k-NN) ក្បួនដោះស្រាយ k-NN |
ងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្ត និងមានភាពធន់នឹងទិន្នន័យរំខាន (Noise) នៅពេលប្រើតម្លៃ k ធំ។ | ទាមទារទំហំផ្ទុកច្រើនដោយសារវាត្រូវរក្សាទុកទិន្នន័យទាំងអស់ក្នុងអង្គចងចាំ និងពិបាកដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យប្រភេទចម្រុះ។ | មិនស័ក្តិសមសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យខ្នាតធំ (Big Data) ឡើយ ដោយសារបញ្ហាកម្រិតអង្គចងចាំ។ |
| Support Vector Machine (SVM) ម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រគាំទ្រ (SVM) |
មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាដែលមានវិមាត្រខ្ពស់ ទិន្នន័យមិនលីនេអ៊ែរ និងទិន្នន័យ thinned (Sparsity) និងធន់នឹង Outliers។ | ចំណាយពេលគណនាច្រើន ងាយរងគ្រោះក្នុងការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (Tuning) និងមិនល្អសម្រាប់ទិន្នន័យខ្នាតធំ។ | បង្ហាញពីដែនកំណត់ក្នុងការគ្រប់គ្រងសមត្ថភាពពង្រីកទំហំគណនា (Computational scalability) និងប្រភេទអថេរទិន្នន័យចម្រុះ។ |
| Decision Trees & Random Forest មែកធាងសេចក្តីសម្រេច និង Random Forest |
មិនសូវទាមទារការរៀបចំទិន្នន័យជាមុន មានភាពធន់នឹង Outliers និងអាចផ្តល់លទ្ធផលល្អតាមរយៈបច្ចេកទេសបណ្តុំ (Ensemble)។ | មែកធាងតែមួយអាចងាយនឹងជួបបញ្ហា Overfitting ប្រសិនបើមិនមានការកាត់មែក (Pruning) ត្រឹមត្រូវ។ | បង្ហាញពីដំណើរការខ្ពស់ក្នុងការដោះស្រាយសំណុំទិន្នន័យធំទូលាយ ទោះបីជាអាចមានហានិភ័យ Overfitting ក៏ដោយ។ |
| Naive Bayes ក្បួនដោះស្រាយ Naive Bayes |
សាងសង់លឿន បណ្តុះបណ្តាលឆាប់រហ័ស និងល្អសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យតូចៗដែលមានទិន្នន័យប្រភេទប្រភេទ (Categorical)។ | សន្មតថាអថេរទាំងអស់ឯករាជ្យពីគ្នា (ដែលកម្រពិតប្រាកដ) និងជួបបញ្ហាប្រូបាប៊ីលីតេសូន្យ (Zero-probability problem)។ | ស័ក្តិសមសម្រាប់សំណុំបណ្តុះបណ្តាលតូចៗ ប៉ុន្តែងាយរងគ្រោះដោយការលំអៀង (Bias) ហើយមិនសូវប្រើក្នុងប្រព័ន្ធដាក់ពិន្ទុឥណទាន។ |
| Neural Networks (ANN) បណ្តាញសរសៃប្រសាទសប្បនិម្មិត (ANN) |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការទស្សន៍ទាយ ធន់នឹងទិន្នន័យរំខាន និងអាចដោះស្រាយទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញ (Non-linear)។ | ពិបាកក្នុងការពន្យល់ពីលទ្ធផល (Black-box) ត្រូវការការគណនាច្រើន និងអាចជួបបញ្ហាក្នុងការស្វែងរកចំណុចល្អបំផុតសកល។ | ប្រសិទ្ធភាពក្នុងការដំណើរការសំណុំទិន្នន័យខ្នាតធំជាមួយម៉ូដែលស្មុគស្មាញនៅមានកម្រិត និងទាមទារធនធានច្រើន។ |
| Deep Learning & Representation Learning ការសិក្សាស៊ីជម្រៅ និងការសិក្សាតំណាង |
ពូកែក្នុងការទាញយកលក្ខណៈពិសេសដោយស្វ័យប្រវត្តិពីទិន្នន័យឆៅ (Unstructured data) និងស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ Big Data។ | ទាមទារពេលវេលាបណ្តុះបណ្តាលយូរខ្លាំង និងត្រូវការយន្តការបណ្តុះបណ្តាលបន្ថែម (Incremental training) សម្រាប់ទិន្នន័យដែលប្រែប្រួលជានិច្ច។ | បង្ហាញពីសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការដោះស្រាយសំណុំទិន្នន័យខ្នាតធំ (Big Data) បើទោះបីជាមានឧបសគ្គផ្នែកគណនាក៏ដោយ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះបានបញ្ជាក់ថា ក្បួនដោះស្រាយប្រពៃណីភាគច្រើនបរាជ័យក្នុងការវិភាគ Big Data ដោយសារវាទាមទារការផ្ទុកទិន្នន័យក្នុងអង្គចងចាំចម្បង (Primary memory) ចំណែកឯ Deep Learning ត្រូវការថាមពលគណនា និងពេលវេលាយូរ។
ដោយសារឯកសារនេះគឺជាការត្រួតពិនិត្យអក្សរសិល្ប៍ (Literature Review) វាមិនបានផ្តោតលើការធ្វើតេស្តលើសំណុំទិន្នន័យប្រជាសាស្ត្រជាក់លាក់ណាមួយឡើយ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការត្រួតពិនិត្យការលំអៀងទិន្នន័យ (Data Bias) ក្នុង Big Data គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ ព្រោះម៉ូដែលដែលហ្វឹកហាត់លើទិន្នន័យបរទេសអាចផ្តល់ការទស្សន៍ទាយមិនត្រឹមត្រូវលើឥរិយាបថឬបរិបទក្នុងស្រុក។
ការយល់ដឹងពីចំណុចខ្លាំងនិងចំណុចខ្សោយនៃក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning ប្រពៃណី និង Deep Learning មានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការជ្រើសរើសបច្ចេកវិទ្យាដ៏ត្រឹមត្រូវសម្រាប់ស្ថាប័ននៅកម្ពុជា។
ការជ្រើសរើសក្បួនដោះស្រាយឱ្យស្របទៅនឹងទំហំទិន្នន័យ និងគោលបំណងអាជីវកម្ម នឹងជួយស្ថាប័នកម្ពុជាសន្សំសំចៃធនធានកុំព្យូទ័រ និងទទួលបានលទ្ធផលវិភាគប្រកបដោយភាពច្បាស់លាស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Principal Component Analysis (PCA) | វិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីកាត់បន្ថយវិមាត្រនៃទិន្នន័យ (Dimensionality Reduction) ដោយរក្សាទុកតែព័ត៌មានសំខាន់ៗបំផុត ដែលជួយកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនិងទំហំទិន្នន័យដើម្បីងាយស្រួលវិភាគ។ | ដូចជាការសង្ខេបសៀវភៅក្រាស់មួយក្បាលឱ្យនៅត្រឹមមួយទំព័រដោយមិនបាត់បង់អត្ថន័យ និងសាច់រឿងដើម។ |
| Support Vector Machine (SVM) | ក្បួនដោះស្រាយយន្តការសិក្សាដែលស្វែងរកបន្ទាត់ឬប្លង់ដ៏ល្អបំផុត (Hyperplane) ដើម្បីខណ្ឌចែកទិន្នន័យទៅជាក្រុមផ្សេងៗគ្នា ដោយផ្តោតលើការកសាងព្រំដែនដោយផ្អែកលើចំណុចទិន្នន័យដែលនៅក្បែរបន្ទាត់នោះជាងគេបំផុត។ | ដូចជាការគូសបន្ទាត់ព្រំដែនមួយនៅលើវាលស្មៅដើម្បីបំបែកហ្វូងចៀម និងហ្វូងពពែឱ្យនៅឆ្ងាយពីគ្នាតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន។ |
| Ensemble learning | បច្ចេកទេសបណ្តុំដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវម៉ូដែលយន្តការសិក្សាច្រើន (ដូចជាការបញ្ចូល Decision Trees ជាច្រើនចូលគ្នា) ដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយរួមគ្នា ដែលផ្តល់លទ្ធផលសុក្រឹត និងកាត់បន្ថយកំហុសជាងការប្រើម៉ូដែលតែមួយ។ | ដូចជាការសួរយោបល់ពីគ្រូពេទ្យជំនាញ៥នាក់ដើម្បីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺមួយ ជាជាងការជឿជាក់លើការសម្រេចចិត្តរបស់គ្រូពេទ្យតែម្នាក់។ |
| Overfitting | បញ្ហានៅក្នុង Machine Learning នៅពេលដែលម៉ូដែលរៀនទន្ទេញចាំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលខ្លាំងពេក រួមទាំងចំណុចរំខាន (Noise) ធ្វើឱ្យវាបរាជ័យក្នុងការទស្សន៍ទាយទិន្នន័យថ្មីដែលវាមិនធ្លាប់ជួបប្រទះ។ | ដូចជាសិស្សដែលទន្ទេញចាំចម្លើយវិញ្ញាសាចាស់គ្រប់អក្សរ ប៉ុន្តែប្រឡងធ្លាក់នៅពេលគ្រូចេញលំហាត់ថ្មីដែលខុសគ្នាបន្តិចបន្តួច។ |
| Representation learning | វិធីសាស្ត្រដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័ររៀនទាញយកលក្ខណៈពិសេសដោយស្វ័យប្រវត្តិពីទិន្នន័យឆៅ (ដូចជារូបភាព ឬអត្ថបទ) ដោយមិនចាំបាច់មានមនុស្សរៀបចំទិន្នន័យជាមុន ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការសិក្សាស៊ីជម្រៅ (Deep Learning)។ | ដូចជាការបង្រៀនក្មេងឱ្យចេះចំណាំមុខសត្វឆ្កែដោយខ្លួនឯងតាមរយៈការមើលរូបភាពច្រើនដង ជាជាងការប្រាប់ពីលក្ខណៈត្រចៀក ឬកន្ទុយវាដោយផ្ទាល់។ |
| Backpropagation | ក្បួនដោះស្រាយដ៏សំខាន់ក្នុងបណ្តាញសរសៃប្រសាទ (Neural Networks) ដែលគណនាទំហំនៃកំហុស (Error) ពីលទ្ធផលចុងក្រោយ រួចបញ្ជូនព័ត៌មាននោះត្រឡប់ថយក្រោយវិញតាមស្រទាប់នីមួយៗ ដើម្បីកែតម្រូវទម្ងន់ (Weights) របស់បណ្តាញឱ្យកាន់តែសុក្រឹត។ | ដូចជាអ្នកបាញ់ធ្នូដែលបាញ់ខុសគោលដៅ រួចពិនិត្យមើលកំហុសរបស់ខ្លួនដើម្បីកែសម្រួលកម្លាំងនិងទិសដៅសម្រាប់ការបាញ់លើកក្រោយឱ្យចំគោលដៅ។ |
| MapReduce | គំរូកម្មវិធីសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យធំ (Big Data) ក្នុងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រច្រើន ដោយបំបែកទិន្នន័យជាចំណែកតូចៗ (Map) ទៅឱ្យកុំព្យូទ័រផ្សេងៗដំណើរការព្រមគ្នា រួចប្រមូលលទ្ធផលបញ្ចូលគ្នាវិញ (Reduce)។ | ដូចជាការបែងចែកកិច្ចការបោសសម្អាតសាលារៀនដ៏ធំមួយទៅឱ្យសិស្សច្រើនថ្នាក់ធ្វើព្រមគ្នា រួចប្រមូលសំរាមទាំងអស់មកដាក់ក្នុងធុងតែមួយនៅចុងបញ្ចប់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
