ការរៀនម៉ាស៊ីនក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ទូរសព្ទ៖ ការរំពឹងទុក និងវិមជ្ឈការ

អរុណសួស្តី ហាប!

យើងមិនមានអ្វីបន្ថែមលើចំណងជើងនៃអត្ថបទនៅក្នុងការជូនដំណឹងជាមុនរបស់យើងទេ ដូច្នេះអ្នកគ្រប់គ្នាត្រូវបានអញ្ជើញឱ្យទៅឆ្មាភ្លាមៗ។ អាននិងផ្តល់យោបល់។

អ្នក​ជំនាញ​ផ្នែក​អភិវឌ្ឍន៍​ទូរសព្ទ​នឹង​ទទួល​បាន​អត្ថប្រយោជន៍​ពី​ការ​ផ្លាស់​ប្តូរ​បដិវត្តន៍​ដែល​មាន​ថ្ងៃ​នេះ។ ការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍. ចំណុចសំខាន់គឺថាតើបច្ចេកវិទ្យានេះជួយពង្រឹងកម្មវិធីទូរស័ព្ទណាក៏ដោយ ពោលគឺវាផ្តល់នូវភាពងាយស្រួលកម្រិតថ្មីសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ និងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់យ៉ាងសកម្មនូវមុខងារដ៏មានអានុភាព ឧទាហរណ៍ ដើម្បីផ្តល់នូវអនុសាសន៍ត្រឹមត្រូវបំផុត ផ្អែកលើទីតាំងភូមិសាស្ត្រឬរកឃើញភ្លាមៗ ជំងឺរុក្ខជាតិ.

ការអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៃការរៀនតាមម៉ាស៊ីនចល័តនេះគឺជាការឆ្លើយតបទៅនឹងបញ្ហាទូទៅមួយចំនួនដែលយើងបានជួបប្រទះនៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនបុរាណ។ តាមពិតអ្វីៗគឺជាក់ស្តែង។ នៅពេលអនាគត កម្មវិធីទូរស័ព្ទនឹងតម្រូវឱ្យមានដំណើរការទិន្នន័យលឿនជាងមុន និងកាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវបន្ថែមទៀត។

អ្នកប្រហែលជាធ្លាប់ឆ្ងល់ហើយថាហេតុអ្វី? កម្មវិធីទូរស័ព្ទដែលដំណើរការដោយ AIមិន​អាច​ដំណើរការ​ការ​សន្និដ្ឋាន​ដោយ​សាមញ្ញ​ក្នុង​ពពក​បាន​ទេ។ ទីមួយ បច្ចេកវិទ្យាពពកពឹងផ្អែកលើថ្នាំងកណ្តាល (ស្រមៃមើលមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យដ៏ធំដែលមានទាំងការផ្ទុកទិន្នន័យទូលំទូលាយ និងថាមពលកុំព្យូទ័រធំ)។ វិធីសាស្រ្តមជ្ឈិមនេះមិនអាចគ្រប់គ្រងល្បឿនដំណើរការគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបង្កើតបទពិសោធន៍ចល័តរលូនដែលដំណើរការដោយការរៀនម៉ាស៊ីននោះទេ។ ទិន្នន័យត្រូវតែដំណើរការជាកណ្តាល ហើយបន្ទាប់មកបញ្ជូនត្រឡប់ទៅឧបករណ៍វិញ។ វិធីសាស្រ្តនេះទាមទារពេលវេលា ប្រាក់ និងមិនធានាភាពឯកជននៃទិន្នន័យខ្លួនឯង។

ដូច្នេះ ដោយបានរៀបរាប់ពីអត្ថប្រយោជន៍សំខាន់ៗទាំងនេះនៃការរៀនម៉ាស៊ីនចល័ត សូមពិនិត្យមើលឱ្យកាន់តែដិតដល់នូវមូលហេតុដែលបដិវត្តន៍នៃការរៀនម៉ាស៊ីនលាតត្រដាងមុនពេលដែលភ្នែករបស់យើងគួរចាប់អារម្មណ៍ចំពោះអ្នកផ្ទាល់ក្នុងនាមជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទូរសព្ទ។

កាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវ

អ្នកបង្កើតកម្មវិធីទូរស័ព្ទដឹងថាការបង្កើនភាពយឺតយ៉ាវអាចជាសញ្ញាខ្មៅសម្រាប់កម្មវិធីមួយ មិនថាលក្ខណៈពិសេសរបស់វាល្អប៉ុណ្ណា ឬម៉ាកល្បីប៉ុណ្ណានោះទេ។ កាលពីមុននៅលើឧបករណ៍ Android មាន ភាពយឺតយ៉ាវធ្ងន់ធ្ងរនៅក្នុងកម្មវិធីវីដេអូជាច្រើន។ដោយ​សារ​តែ​ការ​មើល​វីដេអូ និង​អូឌីយ៉ូ​ច្រើន​តែ​បាន​ប្រែ​ទៅ​ជា​មិន​សមកាលកម្ម។ ដូចគ្នានេះដែរ អតិថិជនប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមដែលមានភាពយឺតយ៉ាវខ្ពស់អាចធ្វើឱ្យទំនាក់ទំនងក្លាយជាទារុណកម្មពិតប្រាកដសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។

ការអនុវត្តការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍គឺកាន់តែមានសារៈសំខាន់យ៉ាងជាក់លាក់ ដោយសារតែបញ្ហាភាពយឺតយ៉ាវដូចនេះ។ ស្រមៃមើលពីរបៀបដែលតម្រងរូបភាពដំណើរការសម្រាប់បណ្តាញសង្គម ឬការណែនាំភោជនីយដ្ឋានដោយផ្អែកលើទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។ នៅក្នុងកម្មវិធីបែបនេះ ភាពយឺតយ៉ាវត្រូវតែមានតិចតួចដើម្បីឱ្យវាដំណើរការនៅកម្រិតខ្ពស់បំផុត។

ដូចដែលបានរៀបរាប់ខាងលើ ដំណើរការលើពពក ពេលខ្លះអាចមានភាពយឺតយ៉ាវ ហើយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ចង់ឱ្យភាពយឺតយ៉ាវនៅជិតសូន្យ ដើម្បីអោយសមត្ថភាពរៀនម៉ាស៊ីនរបស់កម្មវិធីទូរស័ព្ទដំណើរការបានត្រឹមត្រូវ។ ការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍បើកសមត្ថភាពដំណើរការទិន្នន័យ ដែលពិតជាអាចកាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវដល់ស្ទើរតែសូន្យ។

ក្រុមហ៊ុនផលិតស្មាតហ្វូន និងទីផ្សារបច្ចេកវិទ្យាយក្សកំពុងចាប់ផ្តើមដឹងរឿងនេះបន្តិចម្តងៗ។ អស់រយៈពេលជាយូរមកហើយ Apple នៅតែជាអ្នកដឹកនាំនៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះដោយកំពុងអភិវឌ្ឍ បន្ទះសៀគ្វីទំនើបកាន់តែច្រើន សម្រាប់ស្មាតហ្វូនដែលប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ Bionic របស់វា ដែលអនុវត្ត Neural Engine ដែលជួយជំរុញបណ្តាញសរសៃប្រសាទដោយផ្ទាល់នៅលើឧបករណ៍ ខណៈពេលដែលសម្រេចបាន ល្បឿនមិនគួរឱ្យជឿ.

Apple ក៏កំពុងបន្តអភិវឌ្ឍ Core ML ដែលជាកម្មវិធីសិក្សាម៉ាស៊ីនរបស់ខ្លួនសម្រាប់កម្មវិធីទូរស័ព្ទ មួយជំហានម្តងៗ។ នៅក្នុងបណ្ណាល័យ TensorFlow Lite បានបន្ថែមការគាំទ្រសម្រាប់ GPUs; Google បន្តបន្ថែមមុខងារដែលបានផ្ទុកជាមុនទៅក្នុងកម្មវិធីសិក្សាម៉ាស៊ីន ML Kit។ ដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះ អ្នកអាចបង្កើតកម្មវិធីដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដំណើរការទិន្នន័យក្នុងល្បឿនផ្លេកបន្ទោរ លុបបំបាត់ការពន្យារពេលណាមួយ និងកាត់បន្ថយចំនួនកំហុស។

ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃភាពត្រឹមត្រូវ និងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់គ្មានថ្នេរនេះគឺជារង្វាស់គន្លឹះដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីទូរស័ព្ទត្រូវតែពិចារណានៅពេលណែនាំសមត្ថភាពរៀនម៉ាស៊ីនទៅក្នុងកម្មវិធីរបស់ពួកគេ។ ហើយដើម្បីធានាមុខងារបែបនេះវាត្រូវបានទាមទារ យក machine learning ទៅឧបករណ៍.

សុវត្ថិភាព និងឯកជនភាពប្រសើរឡើង

អត្ថប្រយោជន៍ដ៏ធំមួយទៀតនៃការគណនាគែមដែលមិនអាចនិយាយលើសបានគឺថាតើវាធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសុវត្ថិភាពអ្នកប្រើប្រាស់ និងឯកជនភាពប៉ុណ្ណា។ ការធានាសុវត្ថិភាព និងឯកជនភាពនៃទិន្នន័យនៅក្នុងកម្មវិធីគឺជាផ្នែកសំខាន់មួយនៃភារកិច្ចរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ជាពិសេសដោយគិតគូរពីតម្រូវការក្នុងការអនុលោមតាម GDPR (បទប្បញ្ញត្តិការពារទិន្នន័យទូទៅ) ច្បាប់អឺរ៉ុបថ្មី ដែលនឹងប៉ះពាល់ដល់ការអនុវត្តនៃការអភិវឌ្ឍន៍ទូរស័ព្ទ .

ដោយសារតែទិន្នន័យមិនចាំបាច់ត្រូវបានបញ្ជូនឡើងលើ ឬទៅកាន់ពពកសម្រាប់ដំណើរការ ឧក្រិដ្ឋជនតាមអ៊ីនធឺណិតគឺមិនសូវអាចទាញយកភាពងាយរងគ្រោះណាមួយដែលបានបង្កើតឡើងក្នុងដំណាក់កាលផ្ទេរនោះទេ។ ដូច្នេះ ភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យត្រូវបានរក្សា។ នេះធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកបង្កើតកម្មវិធីទូរស័ព្ទក្នុងការអនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ GDPR ។

ការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍ក៏អនុញ្ញាតឱ្យមានវិមជ្ឈការផងដែរ តាមរបៀបដូចគ្នានឹង blockchain ដែរ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត វាពិបាកជាងសម្រាប់ពួក Hacker ដើម្បីបើកការវាយប្រហារ DDoS លើបណ្តាញភ្ជាប់នៃឧបករណ៍លាក់កំបាំង ជាជាងធ្វើការវាយប្រហារដូចគ្នានៅលើម៉ាស៊ីនមេកណ្តាល។ បច្ចេកវិទ្យានេះក៏អាចមានប្រយោជន៍នៅពេលធ្វើការជាមួយយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក និងសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យការអនុលោមតាមច្បាប់។

បន្ទះឈីបស្មាតហ្វូនដែលបានរៀបរាប់ខាងលើពី Apple ក៏ជួយកែលម្អសុវត្ថិភាពរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងឯកជនភាពផងដែរ ឧទាហរណ៍ ពួកវាអាចប្រើជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ Face ID ។ មុខងារ iPhone នេះត្រូវបានបំពាក់ដោយបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលដាក់ពង្រាយនៅលើឧបករណ៍ដែលប្រមូលទិន្នន័យពីតំណាងផ្សេងៗគ្នានៃមុខរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ ដូច្នេះ បច្ចេកវិទ្យានេះបម្រើជាវិធីសាស្ត្រកំណត់អត្តសញ្ញាណត្រឹមត្រូវ និងអាចទុកចិត្តបានបំផុត។

ផ្នែករឹងដែលប្រើ AI ទាំងនេះ និងថ្មីជាងនេះ នឹងត្រួសត្រាយផ្លូវសម្រាប់អន្តរកម្មស្មាតហ្វូនដែលមានសុវត្ថិភាពជាងមុន។ ជាការពិត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទទួលបានស្រទាប់បន្ថែមនៃការអ៊ិនគ្រីបដើម្បីការពារទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់។

មិនចាំបាច់ភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតទេ។

ភាពយឺតយ៉ាវមានបញ្ហាដោយឡែក ការបញ្ជូនទិន្នន័យទៅពពកសម្រាប់ដំណើរការ និងការសន្និដ្ឋានទាមទារការតភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតដ៏ល្អ។ ជាញឹកញាប់ ជាពិសេសនៅក្នុងប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍ មិនចាំបាច់ត្អូញត្អែរអំពីអ៊ីនធឺណិតទេ។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលត្រូវធ្វើនៅក្នុងតំបន់ដែលការតភ្ជាប់កាន់តែអាក្រក់? នៅពេលដែលការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីនត្រូវបានអនុវត្តនៅលើឧបករណ៍ បណ្តាញសរសៃប្រសាទរស់នៅលើទូរស័ព្ទខ្លួនឯង។ ដូច្នេះ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យានេះនៅលើឧបករណ៍ណាមួយ និងគ្រប់ទីកន្លែង ដោយមិនគិតពីគុណភាពនៃការតភ្ជាប់នោះទេ។ លើសពីនេះវិធីសាស្រ្តនេះនាំឱ្យមាន សមត្ថភាព ML ប្រជាធិបតេយ្យ.

ថែទាំសុខភាព។ គឺជាឧស្សាហកម្មមួយក្នុងចំណោមឧស្សាហកម្មដែលអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ជាពិសេសពីការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍ ដោយសារអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នឹងអាចបង្កើតឧបករណ៍ដែលពិនិត្យសញ្ញាសំខាន់ៗ ឬសូម្បីតែផ្តល់ការវះកាត់ដោយមនុស្សយន្តដោយមិនចាំបាច់ភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិត។ បច្ចេកវិទ្យានេះក៏នឹងមានប្រយោជន៍ផងដែរសម្រាប់សិស្សដែលចង់ចូលប្រើឯកសារបង្រៀនដោយមិនចាំបាច់ភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិត - ឧទាហរណ៍ ពេលនៅក្នុងផ្លូវរូងក្រោមដីដឹកជញ្ជូន។

ទីបំផុត ការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍នឹងផ្តល់ឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវឧបករណ៍ដើម្បីបង្កើតឧបករណ៍ដែលនឹងផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់អ្នកប្រើប្រាស់ជុំវិញពិភពលោកដោយមិនគិតពីស្ថានភាពការតភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតរបស់ពួកគេ។ ដោយពិចារណាថាថាមពលរបស់ស្មាតហ្វូនថ្មីនឹងមានថាមពលយ៉ាងហោចណាស់ដូចបច្ចុប្បន្ន អ្នកប្រើប្រាស់នឹងភ្លេចអំពីបញ្ហាជាមួយនឹងការពន្យារពេលនៅពេលធ្វើការជាមួយកម្មវិធីក្រៅបណ្តាញ។

កាត់បន្ថយការចំណាយសម្រាប់អាជីវកម្មរបស់អ្នក។

ការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍ក៏អាចសន្សំប្រាក់ឱ្យអ្នកដោយមិនចាំបាច់បង់ប្រាក់ឱ្យអ្នកម៉ៅការខាងក្រៅដើម្បីអនុវត្ត និងថែរក្សាដំណោះស្រាយជាច្រើន។ ដូចដែលបានរៀបរាប់ខាងលើក្នុងករណីជាច្រើនអ្នកអាចធ្វើបានដោយគ្មានពពកនិងអ៊ីនធឺណិត។

GPU និង AI-specific cloud services គឺជាដំណោះស្រាយថ្លៃបំផុតដែលអាចទិញបាន។ នៅពេលអ្នកដំណើរការម៉ូដែលនៅលើឧបករណ៍របស់អ្នក អ្នកមិនចាំបាច់បង់ប្រាក់សម្រាប់ចង្កោមទាំងអស់នេះទេ ដោយសារសព្វថ្ងៃនេះមានស្មាតហ្វូនទំនើបកាន់តែច្រើនឡើងដែលបំពាក់ដោយ ដំណើរការ neuromorphic (NPU).

ដោយជៀសវាងសុបិន្តអាក្រក់នៃដំណើរការទិន្នន័យធ្ងន់ៗដែលកើតឡើងរវាងឧបករណ៍ និងពពក អ្នករក្សាទុកយ៉ាងសម្បើម។ ដូច្នេះ វាមានផលចំណេញច្រើនក្នុងការអនុវត្តដំណោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍។ លើសពីនេះ អ្នកសន្សំប្រាក់ដោយសារតែតម្រូវការកម្រិតបញ្ជូននៃកម្មវិធីរបស់អ្នកត្រូវបានកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំង។

វិស្វករខ្លួនឯងក៏សន្សំបានច្រើនលើដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍ ដោយសារពួកគេមិនចាំបាច់ប្រមូលផ្តុំ និងថែរក្សាហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធពពកបន្ថែម។ ផ្ទុយទៅវិញ វាគឺអាចធ្វើទៅបានដើម្បីសម្រេចបានកាន់តែច្រើនជាមួយនឹងក្រុមតូចជាង។ ដូច្នេះ ការធ្វើផែនការធនធានមនុស្សក្នុងក្រុមអភិវឌ្ឍន៍គឺមានប្រសិទ្ធភាពជាង។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

ដោយមិនសង្ស័យ ក្នុងទស្សវត្សរ៍ឆ្នាំ 2010 ពពកបានក្លាយជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏ពិតប្រាកដ ដែលធ្វើអោយដំណើរការទិន្នន័យមានភាពងាយស្រួល។ ប៉ុន្តែបច្ចេកវិជ្ជាខ្ពស់កំពុងអភិវឌ្ឍយ៉ាងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល ហើយការរៀនម៉ាស៊ីននៅលើឧបករណ៍អាចនឹងក្លាយទៅជាស្តង់ដារជាក់ស្តែងក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ មិនត្រឹមតែនៅក្នុងវិស័យអភិវឌ្ឍន៍ទូរសព្ទប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏មាននៅក្នុង Internet of Things ផងដែរ។

ជាមួយនឹងការកាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវ សុវត្ថិភាពប្រសើរឡើង សមត្ថភាពក្រៅបណ្តាញ និងការចំណាយទាប វាមិនគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលទេដែលអ្នកលេងធំបំផុតនៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ទូរស័ព្ទកំពុងភ្នាល់ធំលើបច្ចេកវិទ្យា។ អ្នកបង្កើតកម្មវិធីទូរស័ព្ទក៏គួរតែពិនិត្យមើលវាឱ្យដិតដល់ផងដែរ ដើម្បីតាមដានពេលវេលា។

ប្រភព: www.habr.com