ខ្ញុំឈ្មោះ Ale Flores ហើយ
ខ្ញុំជាអ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផល នៅ Alexa
ខ្ញុំឈ្មោះវេជ្ជបណ្ឌិត Chelsea Haupt
ខ្ញុំធ្វើការនៅវិទ្យាស្ថាន Allen សម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត
ហើយខ្ញុំធ្វើការលើ ការសិក្សាស្វែងរកដែល
ដំណើរការដោយ AI
នៅជុំវិញអ្នក, កុំព្យូទ័រទាំងនេះកំពុងបង្កើត
ការសម្រេចចិត្ត ហើយការសម្រេចចិត្តទាំងនោះមានឥទ្ធិពល
លើជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់អ្នក នៅពេលអ្នកធ្វើការស្វែងរក
នៅលើអ៊ីនធឺណិត ឬអូសតាមរយៈផ្ទាំងព័ត៌មានរបស់អ្នក
កុំព្យូទ័រកំណត់អ្វីដែលអ្នកឃើញ
កុំព្យូទ័រអាចស្គាល់មុខរបស់អ្នក និងយល់ពីសំឡេងរបស់អ្នក
មិនយូរប៉ុន្មាន ពួកគេនឹងបើកឡាន និងរកឃើញជំងឺ
ថែមទាំងល្អជាងមនុស្សទៅទៀត
ដូច្នេះ តើវាអាចទៅរួចដោយរបៀបណា?
អ្នកប្រហែលជាធ្លាប់បានលឺពីអ្វីដែលហៅថា AI ឬបញ្ញាសិប្បនិម្មិត
បញ្ញាសិប្បនិមិត្តពិតគឺនៅឆ្ងាយរាប់ទសវត្សរ៍
ប៉ុន្តែប្រភេទ AI មាននៅទីនេះសព្វថ្ងៃដែលគេហៅថា Machine Learning
វាជាប្រភេទ AI ដែលអ្នកប្រហែលជាធ្វើអន្តរកម្
មជាមួយជារៀងរាល់ថ្ងៃ ដោយមិនដឹងខ្លួន
វាមានឱកាសដើម្បីជួយយើងដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមធំៗមួយចំនួនរបស់ពិភពលោក
Machine learning គឺជារបៀបដែលកុំព្យូទ័រស្គាល់គំរូ និងធ្វើការសម្រេចចិត្ត
ដោយមិនមានកម្មវិធីច្បាស់លាស់
អ្វីដែលគួរឱ្យរំភើបចិត្តនោះគឺថា វាជាវិធីខុសគ្នាទាំងស្រុង
ក្នុងការសរសេរកម្មវិធីកុំព្យូទ័រជាង
អ្វីដែលយើងធ្លាប់ធ្វើពីមុនមក
ជាមួយនឹង machine learning ជំនួសឱ្យការសរសេរកម្មវិធីកុំព្យូទ័រមួយជំហានម្តងៗ
អ្នកអាចសរសេរកម្មវិធីដើម្បីរៀនដូចដែលអ្នករៀន
តមរយៈការសាកល្បង, កំហុស និងការអនុវត្តជាច្រើន
ការរៀនបានមកពីបទពិសោធន៍ ហើយវាជាការពិតសម្រាប់ machine learning ផងដែរ
ក្នុងករណីនេះ "បទពិសោធន៍" មានន័យថាទិន្នន័យច្រើន និងច្រើន
Machine learning អាចទទួលយកទិន្នន័យគ្រប់ប្រភេទ៖
រូបភាព វីដេអូ សម្លេង ឬ អត្ថបទ ហើយចាប់ផ្តើម
សម្គាល់គំរូ នៅក្នុងទិន្នន័យនោះ
នៅពេលដែលវារៀនស្គាល់គំរូនៅក្នុងទិន្នន័យ
វាក៏អាចរៀនធ្វើការទស្សន៍ទាយផងដែរ
ដោយផ្អែកលើគំរូទាំងនោះ
ដូចជាការកត់សម្គាល់ពីភាពខុសគ្នារវាងរូបភាពឡាន និងរូបភាពកង់
AI និង machine learning កំពុងដើរតួនាទីកាន់តែធំនៅក្នុងសង្គមទាំងមូល
និងកំណត់អនាគតរបស់យើងទាំងអស់គ្នា
នោះហើយជាមូលហេតុ ដែលវាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំង ក្នុងការរៀនពីរបៀបដែលវាដំណើរការ ដោយមានបទពិសោធន៍ផ្ទាល់
អ្នករៀបនឹងទទួលបានឱកាសបណ្តុះបណ្តាលគំរូ machine learning ខ្លួនរបស់អ្នក
សូមចាំថា AI គឺដូចជាឧបករណ៍ណាមួយ៖ ដំបូងអ្នកទទួលបានចំណេះដឹង បន្ទាប់មកអ្នកទទួលបានថាមពល!