ការណែនាំដែលមើលឃើញចំពោះការរៀនម៉ាស៊ីន (2015)
មតិយោបល់
Mewayz Team
Editorial Team
វេទមន្តនៃការមើលឃើញទិន្នន័យ៖ ការណែនាំដែលមើលឃើញចំពោះការរៀនម៉ាស៊ីន
នៅក្នុងឆ្នាំ 2015 អត្ថបទអន្តរកម្មដ៏សំខាន់មួយដោយ Stephanie Yee និង Tony Chu បានធ្វើអ្វីមួយដែលគួរអោយកត់សម្គាល់៖ វាធ្វើឱ្យ Machine Learning (ML) អាចចូលប្រើបាន។ ពួកគេមិនបានពឹងផ្អែកលើសមីការក្រាស់ ឬទ្រឹស្តីអរូបីទេ។ ជំនួសមកវិញ ពួកគេបានប្រើឧបករណ៍ដ៏សាមញ្ញមួយ ដែលមានអនុភាព - ការមើលឃើញ - ដើម្បីពន្យល់ពីរបៀបដែលម៉ាស៊ីន "រៀន" ពីទិន្នន័យ។ វិធីសាស្រ្តដែលមើលឃើញនេះបានធ្វើឱ្យបាត់បង់នូវវាលស្មុគ្រស្មាញ ដោយបង្ហាញថាវាជាដំណើរការនៃការស្វែងរកគំរូ និងគូរព្រំដែននៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃព័ត៌មាន។ នៅក្នុងពិភពជំនួញនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ដែលទិន្នន័យជំរុញការសម្រេចចិត្ត ការយល់ដឹងអំពីគោលគំនិតស្នូលនេះ មិនមែនសម្រាប់តែអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទៀតទេ។ វាសម្រាប់អ្នកដែលចង់សម្រួលប្រតិបត្តិការ កំណត់បទពិសោធន៍អតិថិជនផ្ទាល់ខ្លួន ឬទស្សន៍ទាយនិន្នាការទីផ្សារ។ វេទិកាដូចជា Mewayz ដែលរួមបញ្ចូលទិន្នន័យពីម៉ូឌុលអាជីវកម្មផ្សេងៗ បង្កើតបរិយាកាសដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធល្អឥតខ្ចោះ ដើម្បីជំរុញប្រព័ន្ធឆ្លាតវៃទាំងនេះ។
របៀបដែលម៉ាស៊ីនរៀនដោយគូរបន្ទាត់
មគ្គុទ្ទេសក៍ដែលមើលឃើញឆ្នាំ 2015 បានចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងសេណារីយ៉ូដែលអាចទាក់ទងគ្នាបាន៖ ការចាត់ថ្នាក់ផ្ទះដូចជានៅទីក្រុងញូវយ៉ក ឬសាន់ហ្វ្រាន់ស៊ីស្កូ ដោយផ្អែកលើលក្ខណៈពិសេសពីរគឺតម្លៃក្នុងមួយហ្វីតការ៉េ និងទំហំ។ ផ្ទះនីមួយៗគឺជាចំណុចមួយនៅលើដីដែលខ្ចាត់ខ្ចាយ។ "ម៉ាស៊ីន" (ក្នុងករណីនេះ ក្បួនដោះស្រាយសាមញ្ញ) បានរៀនដោយការគូរបន្ទាត់បែងចែក ឬព្រំដែន ដើម្បីបំបែកចង្កោមទីក្រុងទាំងពីរ។ នេះគឺជាខ្លឹមសារនៃការចាត់ថ្នាក់ ដែលជាភារកិច្ច ML ជាមូលដ្ឋាន។ អត្ថបទនេះបានបង្ហាញយ៉ាងប៉ិនប្រសប់នូវការធ្វើគំរូឡើងវិញ ដោយកែតម្រូវបន្ទាត់ជាមួយនឹងចំណុចទិន្នន័យថ្មីនីមួយៗ ដើម្បីកែលម្អភាពត្រឹមត្រូវរបស់វា។ ពាក្យប្រៀបធៀបដែលមើលឃើញនេះបកប្រែដោយផ្ទាល់ទៅអាជីវកម្ម។ ស្រមៃថាការចាត់ថ្នាក់មតិកែលម្អរបស់អតិថិជនជា "បន្ទាន់" ឬ "ស្តង់ដារ" ការលក់នាំមុខជា "ក្តៅ" ឬ "ត្រជាក់" ឬធាតុសារពើភ័ណ្ឌថាជា "ផ្លាស់ទីលឿន" ឬ "យឺត" ។ តាមរយៈការមើលឃើញទិន្នន័យតាមវិធីនេះ យើងឃើញថា ML មិនមែនជាវេទមន្តទេ ប៉ុន្តែជាដំណើរការវិធីសាស្រ្តនៃការបង្កើតលំដាប់ពីភាពវឹកវរ។
ដើមឈើការសម្រេចចិត្ត៖ តារាងលំហូរនៃការទស្សន៍ទាយ
បន្ទាប់មកសេចក្តីណែនាំបានផ្លាស់ទៅជាគោលគំនិតដែលមានឥទ្ធិពលជាង៖ មែកធាងការសម្រេចចិត្ត។ ដោយមើលឃើញ មែកធាងការសម្រេចចិត្តគឺជាតារាងលំហូរដែលសួរសំណួរជាស៊េរីនៃបាទ/ចាសអំពីទិន្នន័យដើម្បីមកដល់ការទស្សន៍ទាយ។ អត្ថបទនេះមានចលនាពីរបៀបដែលក្បួនដោះស្រាយជ្រើសរើសសំណួរដែលមានឥទ្ធិពលបំផុតជាមុនសិន (ដូចជា "តើតម្លៃក្នុងមួយហ្វីតការ៉េលើសពីកម្រិតជាក់លាក់ទេ?") ដើម្បីបំបែកទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ការបំបែកនីមួយៗបង្កើតសាខាថ្មី ទីបំផុតនាំទៅរកស្លឹកដែលព្យាករណ៍។ នេះគឺជាកន្លែងដែលវេទិកាប្រតិបត្តិការបង្ហាញពីភាពខ្លាំងរបស់ពួកគេ។ ប្រព័ន្ធបង្រួបបង្រួមដូចជា Mewayz ដែលភ្ជាប់ CRM សារពើភ័ណ្ឌ និងទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុ ផ្តល់នូវសំណុំទិន្នន័យដ៏សំបូរបែប និងស្អាតដែលមែកធាងការសម្រេចចិត្តត្រូវសិក្សា។ បន្ទាប់មក មែកធាងនេះអាចធ្វើការវិនិច្ឆ័យអាជីវកម្មសំខាន់ៗដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដូចជា៖
- ការទស្សន៍ទាយពេលវេលានៃការចែកចាយគម្រោងដោយផ្អែកលើបន្ទុកការងារក្រុម និងធនធាន។
- ការវាយតម្លៃកម្រិតហានិភ័យរបស់អតិថិជនថ្មីដោយផ្អែកលើប្រវត្តិការទូទាត់ និងទំហំបញ្ជាទិញ។
- សូមណែនាំភ្នាក់ងារជំនួយដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់សំបុត្រដោយផ្អែកលើប្រភេទបញ្ហា និងភាពស្មុគស្មាញ។
មគ្គុទ្ទេសក៍ដែលមើលឃើញបានធ្វើឱ្យវាច្បាស់៖ គុណភាព និងទំនាក់ទំនងគ្នាទៅវិញទៅមកនៃទិន្នន័យបញ្ចូលកំណត់ដោយផ្ទាល់នូវភាពឆ្លាតវៃនៃលទ្ធផល។
ពីឧបករណ៍ឆ្លាតទៅភាពចាំបាច់នៃអាជីវកម្ម
អ្វីដែលបានចាប់ផ្តើមជាការណែនាំដែលមើលឃើញនៅក្នុងឆ្នាំ 2015 បានវិវត្តទៅជាតម្រូវការអាជីវកម្ម។ មេរៀនស្នូលនៅតែជាការពិត៖ ML ស្វែងរកគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ ដើម្បីធ្វើការព្យាករណ៍ដែលមានព័ត៌មានអំពីទិន្នន័យថ្មី។ ការមើលឃើញបានដកអាថ៌កំបាំងចេញ បង្ហាញពីប្រព័ន្ធសមហេតុផល និងអាចបណ្តុះបណ្តាលបាន។ សព្វថ្ងៃនេះ នេះគឺជាម៉ាស៊ីននៅពីក្រោយប្រព័ន្ធណែនាំ ការរកឃើញការក្លែងបន្លំ និងការព្យាករណ៍តម្រូវការ។ ការអនុវត្តសមត្ថភាពទាំងនេះមិនតម្រូវឱ្យមានការកសាងពីដើមឡើយ។ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអាជីវកម្មម៉ូឌុលទំនើបត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីជាឆ្អឹងខ្នងទិន្នន័យសម្រាប់ការស៊ើបការណ៍សម្ងាត់បែបនេះ។ តាមរយៈប្រតិបត្តិការកណ្តាល—ពីការលក់ និងទីផ្សារ ដល់ផ្នែកដឹកជញ្ជូន និងការគាំទ្រ—វេទិកាដូចជា Mewayz ធានាថាគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីនមានសិទ្ធិចូលប្រើទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់ និងទូលំទូលាយ ដោយបង្វែរគំនិតដែលមើលឃើញទៅជាការយល់ដឹងអំពីអាជីវកម្មដែលអាចដំណើរការបានដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
ថ្នាំពណ៌ដែលមើលឃើញឆ្នាំ 2015 បានទទួលជោគជ័យ ព្រោះវាកំណត់ការរៀនដោយម៉ាស៊ីន មិនមែនជាប្រអប់ខ្មៅទេ ប៉ុន្តែជាដំណើរការរកឃើញឡើងវិញប្រកបដោយតម្លាភាព។ វាបានបង្ហាញថានៅក្នុងបេះដូងរបស់ខ្លួន ML គឺនិយាយអំពីការប្រើប្រាស់ភស្តុតាងអតីតកាលដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តនាពេលអនាគតកាន់តែប្រសើរឡើង ដែលជាគោលការណ៍ដែលអ្នកដឹកនាំអាជីវកម្មទាំងអស់យល់។
មូលនិធិ Visual Foundation សម្រាប់ប្រតិបត្តិការដ៏ឆ្លាតវៃ
ការពន្យល់ដែលមើលឃើញដ៏សាមញ្ញ និងឆើតឆាយនោះក្នុងឆ្នាំ 2015 បានធ្វើច្រើនជាងការបង្រៀន។ វាបានដាក់មូលដ្ឋានគំនិតសម្រាប់សម័យដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។ វាបានបង្ហាញថាការរៀនម៉ាស៊ីនដំណើរការលើទិន្នន័យដែលមានការរៀបចំ និងសម្បូរបែប។ នៅក្នុងបរិបទអាជីវកម្មទំនើប នេះបង្ហាញពីតួនាទីសំខាន់នៃវេទិការួមបញ្ចូលគ្នា។ ស៊ីឡូទិន្នន័យដែលបែកគ្នាបង្កើតរូបភាពដែលបែកខ្ញែកដូចជាគ្រោងដែលមានចំណុចបាត់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ប្រព័ន្ធស្អិតរមួតផ្តល់នូវផ្ទាំងក្រណាត់ដែលមើលឃើញពេញលេញ។ Mewayz ដើរតួជាផ្ទាំងក្រណាត់នោះ ដោយបង្រួបបង្រួមម៉ូឌុលអាជីវកម្មដើម្បីបង្កើតរូបភាពច្បាស់លាស់ និងលម្អិតនៃប្រតិបត្តិការ។ ទិដ្ឋភាពរួមនេះគឺជាអ្វីដែលការរៀនម៉ាស៊ីនដ៏មានប្រសិទ្ធភាពទាមទារដើម្បីគូរព្រំដែនត្រឹមត្រូវ បង្កើតការសម្រេចចិត្តដែលអាចទុកចិត្តបាន ហើយចុងក្រោយ បំប្លែងទិន្នន័យឆៅទៅជាទ្រព្យសកម្មយុទ្ធសាស្ត្រដែលជំរុញប្រសិទ្ធភាព និងការរីកចម្រើនទូទាំងស្ថាប័នទាំងមូល។
💡 DID YOU KNOW?
Mewayz replaces 8+ business tools in one platform
CRM · Invoicing · HR · Projects · Booking · eCommerce · POS · Analytics. Free forever plan available.
Start Free →