ការវាយតម្លៃឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ និងភាពស្រដៀងគ្នានៅក្នុងម៉ាស៊ីនបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ៖ ការជ្រមុជទឹកផ្នែកបច្ចេកទេស និងការវិភាគប្រៀបធៀប
សេចក្តីផ្តើម
នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថលនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ការយល់ដឹងអំពីឯកជនភាពទិន្នន័យបានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង។ អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែទទួលស្គាល់ទិន្នន័យរបស់ពួកគេថាជាស្នាមម្រាមដៃឌីជីថលតែមួយគត់ ដែលបង្កហានិភ័យដល់ភាពឯកជនរបស់ពួកគេក្នុងករណីមានការរំលោភលើទិន្នន័យ។ ការព្រួយបារម្ភនេះត្រូវបានពង្រីកបន្ថែមទៀតដោយបទប្បញ្ញត្តិដូចជា GDPR ដែលផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការស្នើសុំការលុបទិន្នន័យរបស់ពួកគេ។ ខណៈពេលដែលត្រូវការច្រើន ច្បាប់នេះអាចមានតម្លៃថ្លៃណាស់សម្រាប់ក្រុមហ៊ុន ដោយសារការចូលប្រើទិន្នន័យត្រូវបានបង្រួមអប្បបរមា។ ការដាក់កំហិតដែលច្រើនតែត្រូវការពេលវេលា និងធនធានដើម្បីយកឈ្នះ។
មាតិកា
តើអ្វីជាឧបករណ៍បង្កើតទិន្នន័យសំយោគ?
បញ្ចូលទិន្នន័យសំយោគ ដែលជាដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាប្រឈមនេះ។ ឧបករណ៍បង្កើតទិន្នន័យសំយោគបង្កើតសំណុំទិន្នន័យដែលធ្វើត្រាប់តាមទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដ ខណៈពេលដែលរក្សាភាពមិនបញ្ចេញឈ្មោះ និងការសម្ងាត់។ វិធីសាស្រ្តនេះកំពុងទទួលបានភាពទាក់ទាញនៅទូទាំងឧស្សាហកម្ម ពីការថែទាំសុខភាពរហូតដល់ហិរញ្ញវត្ថុ ដែលភាពឯកជនមានសារៈសំខាន់បំផុត។
តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្របង្កើតទិន្នន័យសំយោគត្រឹមត្រូវ?
នៅក្នុងទិដ្ឋភាពចម្រុះនៃការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ មានវិធីសាស្រ្តជាច្រើនដែលអាចប្រើបាន ដែលនីមួយៗកំពុងស្វែងរកការយកចិត្តទុកដាក់ជាមួយនឹងសមត្ថភាពពិសេសរបស់វា។ ការជ្រើសរើសវិធីសាស្រ្តដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់កម្មវិធីជាក់លាក់មួយតម្រូវឱ្យមានការយល់ដឹងយ៉ាងហ្មត់ចត់អំពីលក្ខណៈប្រតិបត្តិការនៃជម្រើសនីមួយៗ។ នេះតម្រូវឱ្យមានការវាយតម្លៃដ៏ទូលំទូលាយនៃម៉ាស៊ីនបង្កើតទិន្នន័យសំយោគផ្សេងៗដោយផ្អែកលើសំណុំនៃម៉ែត្រដែលបានកំណត់យ៉ាងល្អដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹង។
អ្វីដែលបន្ទាប់មកគឺការវិភាគប្រៀបធៀបយ៉ាងហ្មត់ចត់នៃម៉ាស៊ីន Syntho រួមជាមួយនឹងក្របខ័ណ្ឌប្រភពបើកចំហដែលមានឈ្មោះល្បីឈ្មោះ Synthetic Data Vault (SDV) ។ នៅក្នុងការវិភាគនេះ យើងបានប្រើម៉ែត្រដែលប្រើជាទូទៅជាច្រើនដូចជា ភាពស្មោះត្រង់នៃស្ថិតិ ភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ និងទំនាក់ទំនងអន្តរអថេរ។
រង្វាស់វាយតម្លៃទិន្នន័យសំយោគ
មុននឹងណែនាំម៉ែត្រជាក់លាក់ណាមួយ យើងត្រូវទទួលស្គាល់ថាមានមនោគមវិជ្ជាជាច្រើនអំពីការវាយតម្លៃទិន្នន័យសំយោគ ដែលនីមួយៗផ្តល់ការយល់ដឹងអំពីទិដ្ឋភាពជាក់លាក់នៃទិន្នន័យ។ ដោយគិតក្នុងចិត្តនេះ ប្រភេទទាំងបីខាងក្រោមនេះលេចធ្លោថាមានសារៈសំខាន់ និងទូលំទូលាយ។ ម៉ែត្រទាំងនេះផ្តល់នូវការយល់ដឹងអំពីទិដ្ឋភាពផ្សេងៗនៃគុណភាពទិន្នន័យ។ ប្រភេទទាំងនេះគឺ៖
- សូចនាករភាពស្មោះត្រង់តាមស្ថិតិ៖ ការពិនិត្យមើលលក្ខណៈស្ថិតិជាមូលដ្ឋាននៃទិន្នន័យ ដូចជាមធ្យោបាយ និងភាពខុសគ្នា ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យសំយោគត្រូវគ្នានឹងទម្រង់ស្ថិតិរបស់សំណុំទិន្នន័យដើម។
- ភាពត្រឹមត្រូវនៃការទស្សន៍ទាយ៖ ពិនិត្យមើលការអនុវត្តគំរូបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ បណ្តុះបណ្តាលជាមួយទិន្នន័យដើម និងវាយតម្លៃលើទិន្នន័យសំយោគ (Train Real – Test Synthetic, TRTS) និងផ្ទុយមកវិញ (Train Synthetic – Test Real, TSTR)
- ទំនាក់ទំនងអន្តរអថេរ៖ ប្រភេទរួមបញ្ចូលគ្នានេះរួមមាន:
- ទំនាក់ទំនងលក្ខណៈ៖ យើងវាយតម្លៃថាតើទិន្នន័យសំយោគរក្សាទំនាក់ទំនងរវាងអថេរដោយប្រើមេគុណទំនាក់ទំនងបានល្អប៉ុណ្ណា។ ម៉ែត្រដែលល្បីដូចជា Propensity Mean Squared Error (PMSE) នឹងមានប្រភេទនេះ។
- ព័ត៌មានទៅវិញទៅមក៖ យើងវាស់ស្ទង់ភាពអាស្រ័យគ្នាទៅវិញទៅមករវាងអថេរដើម្បីយល់ពីជម្រៅនៃទំនាក់ទំនងទាំងនេះលើសពីការជាប់ទាក់ទងគ្នា។
ការវិភាគប្រៀបធៀប៖ ម៉ាស៊ីន Syntho ធៀបនឹងជម្រើសប្រភពបើកចំហ
ការវិភាគប្រៀបធៀបត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើក្របខ័ណ្ឌវាយតម្លៃស្តង់ដារ និងបច្ចេកទេសធ្វើតេស្តដូចគ្នាបេះបិទនៅគ្រប់ម៉ូដែលទាំងអស់ រួមទាំងម៉ូដែល Syntho Engine និង SDV ។ តាមរយៈការសំយោគសំណុំទិន្នន័យពីប្រភពដូចគ្នា និងដាក់ឱ្យពួកគេធ្វើតេស្តស្ថិតិដូចគ្នា និងការវាយតម្លៃគំរូនៃការសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីន នោះយើងធានាបាននូវការប្រៀបធៀបដោយយុត្តិធម៌ និងមិនលំអៀង។ ផ្នែកដែលបន្តរៀបរាប់លម្អិតអំពីដំណើរការនៃម៉ាស៊ីនបង្កើតទិន្នន័យសំយោគនីមួយៗនៅទូទាំងជួរនៃម៉ែត្រដែលបានបង្ហាញខាងលើ។
ចំពោះសំណុំទិន្នន័យដែលប្រើសម្រាប់ការវាយតម្លៃ យើងបានប្រើ សំណុំទិន្នន័យជំរឿនមនុស្សពេញវ័យ UCI ដែលជាសំណុំទិន្នន័យល្បីនៅក្នុងសហគមន៍រៀនម៉ាស៊ីន។ យើងបានសម្អាតទិន្នន័យមុនការបណ្តុះបណ្តាលទាំងអស់ ហើយបន្ទាប់មកបំបែកសំណុំទិន្នន័យជាពីរឈុត (សំណុំបណ្ដុះបណ្ដាល និងសំណុំទុកសម្រាប់សាកល្បង)។ យើងបានប្រើសំណុំបណ្ដុះបណ្ដាលដើម្បីបង្កើតចំណុចទិន្នន័យថ្មី 1 លានជាមួយនឹងគំរូនីមួយៗ ហើយបានវាយតម្លៃម៉ែត្រផ្សេងៗលើសំណុំទិន្នន័យដែលបានបង្កើតទាំងនេះ។ សម្រាប់ការវាយតម្លៃការរៀនតាមម៉ាស៊ីនបន្ថែមទៀត យើងបានប្រើការទុកចោលដើម្បីវាយតម្លៃម៉ែត្រដូចជាអ្វីដែលទាក់ទងនឹង TSTR និង TRTS ជាដើម។
ម៉ាស៊ីនភ្លើងនីមួយៗត្រូវបានដំណើរការជាមួយប៉ារ៉ាម៉ែត្រលំនាំដើម។ ដោយសារម៉ូដែលមួយចំនួនដូចជា Syntho អាចដំណើរការចេញពីប្រអប់នៅលើទិន្នន័យតារាងណាមួយ នោះមិនមានការកែតម្រូវបានល្អទេ។ ការស្វែងរកប៉ារ៉ាម៉ែត្រខ្ពស់ត្រឹមត្រូវសម្រាប់ម៉ូដែលនីមួយៗនឹងចំណាយពេលច្រើន ហើយតារាងទី 2 បានបង្ហាញពីភាពខុសគ្នានៃពេលវេលាដ៏ច្រើនរវាងគំរូរបស់ Syntho និងអ្នកដែលបានសាកល្បង។
វាគួរឱ្យកត់សម្គាល់ថាផ្ទុយទៅនឹងម៉ូដែលដែលនៅសល់នៅក្នុង SDV នោះ Gaussian Copula Synthesizer គឺផ្អែកលើវិធីសាស្ត្រស្ថិតិ។ ផ្ទុយទៅវិញ អ្វីដែលនៅសល់គឺផ្អែកលើបណ្តាញសរសៃប្រសាទដូចជាម៉ូដែល Generative Adversarial Networks (GAN) និងឧបករណ៍បំរែបំរួលដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ នេះជាមូលហេតុដែល Gaussian Copula អាចត្រូវបានគេមើលឃើញថាជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ម៉ូដែលទាំងអស់ដែលបានពិភាក្សា។
លទ្ធផល
គុណភាពទិន្នន័យ
រូបភាពទី 1. ការមើលឃើញលទ្ធផលគុណភាពមូលដ្ឋានសម្រាប់ម៉ូដែលទាំងអស់។
ការប្រកាន់ខ្ជាប់ដែលបានពិភាក្សាពីមុនចំពោះនិន្នាការ និងការតំណាងនៅក្នុងទិន្នន័យអាចត្រូវបានរកឃើញនៅក្នុងរូបភាពទី 1 និងតារាងទី 1 ។ នៅទីនេះ រង្វាស់នីមួយៗនៃការប្រើប្រាស់អាចត្រូវបានបកស្រាយដូចខាងក្រោមៈ
- ពិន្ទុគុណភាពសរុប៖ ការវាយតម្លៃជារួមនៃគុណភាពនៃទិន្នន័យសំយោគ ដោយរួមបញ្ចូលគ្នានូវទិដ្ឋភាពផ្សេងៗដូចជា ភាពស្រដៀងគ្នានៃស្ថិតិ និងលក្ខណៈទិន្នន័យ។
- រាងជួរឈរ៖ វាយតម្លៃថាតើទិន្នន័យសំយោគរក្សារាងការចែកចាយដូចគ្នានឹងទិន្នន័យពិតសម្រាប់ជួរឈរនីមួយៗ។
- និន្នាការគូជួរឈរ៖ វាយតម្លៃទំនាក់ទំនង ឬទំនាក់ទំនងរវាងគូនៃជួរឈរក្នុងទិន្នន័យសំយោគធៀបនឹងទិន្នន័យពិត។
សរុបមក វាអាចត្រូវបានគេកត់សម្គាល់ឃើញថា Syntho ទទួលបានពិន្ទុខ្ពស់នៅទូទាំងក្រុមប្រឹក្សាភិបាល។ ដើម្បីចាប់ផ្តើមនៅពេលមើលគុណភាពទិន្នន័យរួម (វាយតម្លៃជាមួយបណ្ណាល័យម៉ែត្រ SDV) Syntho អាចសម្រេចបានលទ្ធផលលើសពី 99% (ជាមួយនឹងការប្រកាន់ខ្ជាប់រាងជួរឈរ 99.92% និងការប្រកាន់ខ្ជាប់រូបរាងគូជួរឈរ 99.31%) ។ នេះគឺខណៈពេលដែល SDV ទទួលបានលទ្ធផលអតិបរមា 90.84% (ជាមួយ Gaussian Copula មានការប្រកាន់ខ្ជាប់រាងជួរឈរ 93.82% និងការប្រកាន់ខ្ជាប់រាងជួរឈរ 87.86%) ។
តារាងទី 1. តារាងតំណាងនៃពិន្ទុគុណភាពនៃសំណុំទិន្នន័យដែលបានបង្កើតនីមួយៗក្នុងមួយគំរូ
ការគ្របដណ្តប់ទិន្នន័យ
ម៉ូឌុលរបាយការណ៍រោគវិនិច្ឆ័យនៃ SDV នាំមកឱ្យយើងយកចិត្តទុកដាក់ថាទិន្នន័យដែលបង្កើតដោយ SDV (ក្នុងគ្រប់ករណីទាំងអស់) បាត់ច្រើនជាង 10% នៃជួរលេខ។ ក្នុងករណី Triplet-Based Variational Autoencoder (TVAE) ចំនួនដូចគ្នានៃទិន្នន័យប្រភេទក៏បាត់ដែរ បើប្រៀបធៀបទៅនឹងសំណុំទិន្នន័យដើម។ គ្មានការព្រមានបែបនេះត្រូវបានបង្កើតជាមួយនឹងលទ្ធផលដែលសម្រេចបានដោយប្រើ Syntho ទេ។
រូបភាពទី 2. ការមើលឃើញនៃរង្វាស់ដំណើរការតាមជួរឈរជាមធ្យមសម្រាប់ម៉ូដែលទាំងអស់។
នៅក្នុងការវិភាគប្រៀបធៀប គ្រោងនៃរូបភាពទី 2 បង្ហាញថា SDV រក្សាទុកនូវលទ្ធផលប្រសើរជាងមុនបន្តិចនៅក្នុងការគ្របដណ្តប់ប្រភេទជាមួយនឹងគំរូមួយចំនួនរបស់ពួកគេ (ដូចជា GaussianCopula, CopulaGAN និង Conditional Tabular GAN - CTGAN) ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការគូសបញ្ជាក់ថា ភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យរបស់ Syntho លើសពីម៉ូដែល SDV ដោយសារតែភាពខុសគ្នានៃការគ្របដណ្តប់លើប្រភេទ និងជួរមានតិចតួច ដែលបង្ហាញពីភាពខុសប្លែកគ្នាត្រឹមតែ 1.1% ប៉ុណ្ណោះ។ ផ្ទុយទៅវិញ ម៉ូដែល SDV បង្ហាញពីការប្រែប្រួលគួរឱ្យកត់សម្គាល់ ចាប់ពី 14.6% ទៅ 29.2%។
មាត្រដ្ឋានដែលតំណាងនៅទីនេះ អាចត្រូវបានបកស្រាយដូចខាងក្រោមៈ
- ការគ្របដណ្តប់លើប្រភេទ៖ វាស់ស្ទង់វត្តមាននៃប្រភេទទាំងអស់នៅក្នុងទិន្នន័យសំយោគបើប្រៀបធៀបទៅនឹងទិន្នន័យពិត។
- ការគ្របដណ្តប់ជួរ៖ វាយតម្លៃថាតើជួរនៃតម្លៃនៅក្នុងទិន្នន័យសំយោគត្រូវគ្នានឹងទិន្នន័យពិតកម្រិតណា។
តារាង 2. តំណាងតារាងនៃការគ្របដណ្តប់ជាមធ្យមនៃប្រភេទគុណលក្ខណៈដែលបានផ្តល់ឱ្យក្នុងមួយគំរូ
ឧបករណ៍ប្រើប្រាស់
បន្តទៅប្រធានបទនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំយោគ បញ្ហានៃគំរូបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យក្លាយជាពាក់ព័ន្ធ។ ដើម្បីមានការប្រៀបធៀបប្រកបដោយតុល្យភាព និងយុត្តិធម៌រវាងក្របខ័ណ្ឌទាំងអស់ យើងបានជ្រើសរើសកម្មវិធី Gradient Boosting Classifier លំនាំដើមពីបណ្ណាល័យ SciKit Learn ដោយឃើញថាវាត្រូវបានទទួលយកដោយយុត្តិធម៌ថាជាគំរូដែលដំណើរការបានល្អជាមួយនឹងការកំណត់ក្រៅប្រអប់។
គំរូពីរផ្សេងគ្នាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល មួយនៅលើទិន្នន័យសំយោគ (សម្រាប់ TSTR) និងមួយទៀតនៅលើទិន្នន័យដើម (សម្រាប់ TRTS)។ គំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រើសំណុំតេស្តដែលទុកចោល (ដែលមិនត្រូវបានប្រើក្នុងអំឡុងពេលបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ) ហើយគំរូដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យដើមត្រូវបានសាកល្បងលើសំណុំទិន្នន័យសំយោគ។
រូបភាពទី 3. ការមើលឃើញនៃតំបន់ក្រោមខ្សែកោង (AUC) ពិន្ទុក្នុងមួយវិធីសាស្រ្តក្នុងមួយគំរូ
លទ្ធផលដែលមើលឃើញខាងលើបង្ហាញពីឧត្តមភាពនៃការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគដោយម៉ាស៊ីន Syntho បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវិធីសាស្ត្រផ្សេងទៀត ដោយឃើញថាមិនមានភាពខុសប្លែកគ្នារវាងលទ្ធផលដែលទទួលបានដោយវិធីសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នា (ចង្អុលទៅភាពស្រដៀងគ្នាខ្ពស់រវាងទិន្នន័យសំយោគ និងទិន្នន័យពិត)។ ដូចគ្នានេះផងដែរ បន្ទាត់ចំនុចពណ៌ក្រហមដែលមាននៅក្នុងគ្រោងគឺជាលទ្ធផលដែលទទួលបានដោយការវាយតម្លៃការអនុវត្តមូលដ្ឋាននៃការធ្វើតេស្ត Train Real, Test Real (TRTR) ដើម្បីផ្តល់នូវបន្ទាត់មូលដ្ឋានសម្រាប់ម៉ែត្រដែលបានសង្កេត។ បន្ទាត់នេះតំណាងឱ្យតម្លៃ 0.92 ដែលជាពិន្ទុ Area Under the Curve (ពិន្ទុ AUC) ដែលសម្រេចបានដោយគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យពិត និងសាកល្បងលើទិន្នន័យពិត។
តារាងទី 3. តំណាងតារាងនៃពិន្ទុ AUC ដែលសម្រេចបានដោយ TRTS និង TSTR រៀងគ្នាក្នុងមួយគំរូ។
ការប្រៀបធៀបតាមពេលវេលា
តាមធម្មជាតិ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការពិចារណាលើពេលវេលាដែលបានបណ្តាក់ទុកក្នុងការបង្កើតលទ្ធផលទាំងនេះ។ ការមើលឃើញខាងក្រោមបង្ហាញពីរឿងនេះ។
រូបភាពទី 5. ការមើលឃើញនៃពេលវេលាដែលបានយកទៅហ្វឹកហាត់និងអនុវត្ត ការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ នៃចំណុចទិន្នន័យមួយលានជាមួយនឹងគំរូដែលមាន និងគ្មាន GPU ។
រូបភាពទី 5 បង្ហាញពីពេលវេលាដែលយកទៅបង្កើតទិន្នន័យសំយោគក្នុងការកំណត់ពីរផ្សេងគ្នា។ ទីមួយ (នៅទីនេះហៅថា គ្មាន GPU) ត្រូវបានសាកល្បងដំណើរការលើប្រព័ន្ធជាមួយ CPU Intel Xeon ដែលមាន 16 cores ដំណើរការនៅ 2.20 GHz ។ ការធ្វើតេស្តដែលត្រូវបានសម្គាល់ថា "រត់ជាមួយ GPU" គឺនៅលើប្រព័ន្ធដែលមានស៊ីភីយូ AMD Ryzen 9 7945HX ដែលមាន 16 cores ដំណើរការនៅ 2.5GHz និង NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU ។ ដូចដែលបានកត់សម្គាល់នៅក្នុងរូបភាពទី 2 និងក្នុងតារាងទី 2 ខាងក្រោម វាអាចត្រូវបានគេសង្កេតឃើញថា Syntho មានល្បឿនលឿនជាងយ៉ាងខ្លាំងក្នុងការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ (នៅក្នុងសេណារីយ៉ូទាំងពីរ) ដែលមានសារៈសំខាន់ក្នុងដំណើរការការងារថាមវន្ត។
តារាងទី 5. តំណាងតារាងនៃពេលវេលាដែលត្រូវយកទៅ ការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ នៃចំណុចទិន្នន័យមួយលានជាមួយនឹងម៉ូដែលនីមួយៗដែលមាន និងគ្មាន GPU
ការរកឃើញនេះបានគូសបញ្ជាក់ពីសារៈសំខាន់នៃការវាយតម្លៃគុណភាពហ្មត់ចត់ក្នុងការជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្របង្កើតទិន្នន័យសំយោគត្រឹមត្រូវ។ ម៉ាស៊ីនរបស់ Syntho ជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តដែលជំរុញដោយ AI របស់វា បង្ហាញពីភាពខ្លាំងគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងរង្វាស់ជាក់លាក់ ខណៈពេលដែលឧបករណ៍ប្រភពបើកចំហដូចជា SDV ចែងចាំងនៅក្នុងភាពអាចប្រើប្រាស់បានរបស់ពួកគេ និងការកែលម្អដែលជំរុញដោយសហគមន៍។
នៅពេលដែលវាលនៃទិន្នន័យសំយោគបន្តវិវឌ្ឍ យើងលើកទឹកចិត្តអ្នកឱ្យអនុវត្តការវាស់វែងទាំងនេះនៅក្នុងគម្រោងរបស់អ្នក ស្វែងយល់ពីភាពស្មុគ្រស្មាញរបស់ពួកគេ និងចែករំលែកបទពិសោធន៍របស់អ្នក។ បន្តតាមដានការបង្ហោះនាពេលអនាគត ដែលយើងនឹងចូលជ្រៅទៅក្នុងរង្វាស់ផ្សេងទៀត ហើយរំលេចឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងនៃកម្មវិធីរបស់ពួកគេ។
នៅចុងបញ្ចប់នៃថ្ងៃ សម្រាប់អ្នកដែលកំពុងស្វែងរកការសាកល្បងដែនទឹកនៅលើទិន្នន័យសំយោគ ជម្រើសប្រភពបើកចំហដែលបានបង្ហាញអាចជាជម្រើសសមហេតុផលដែលផ្តល់ភាពងាយស្រួល។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ សម្រាប់អ្នកជំនាញដែលបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាទំនើបនេះទៅក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេ ឱកាសណាមួយក្នុងការកែលម្អត្រូវតែត្រូវបានទទួលយក ហើយការរារាំងទាំងអស់ត្រូវបានជៀសវាង។ ដូច្នេះវាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការជ្រើសរើសជម្រើសដ៏ល្អបំផុតដែលមាន។ ជាមួយនឹងការវិភាគដែលបានផ្តល់ឱ្យខាងលើវាកាន់តែច្បាស់ថា Syntho និងជាមួយថាម៉ាស៊ីន Syntho គឺជាឧបករណ៍ដែលមានសមត្ថភាពខ្លាំងសម្រាប់អ្នកអនុវត្ត។
អំពីស៊ីនថូ
ស៊ីនថូ ផ្តល់នូវវេទិកាបង្កើតទិន្នន័យសំយោគដ៏ឆ្លាតវៃ ដោយប្រើប្រាស់ទម្រង់ទិន្នន័យសំយោគ និងវិធីសាស្ត្របង្កើតជាច្រើន ផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់អង្គការនានាក្នុងការបំប្លែងទិន្នន័យប្រកបដោយភាពឆ្លាតវៃទៅជាការប្រកួតប្រជែង។ ទិន្នន័យសំយោគដែលបង្កើតដោយ AI របស់យើងធ្វើត្រាប់តាមលំនាំស្ថិតិនៃទិន្នន័យដើម ដោយធានានូវភាពត្រឹមត្រូវ ភាពឯកជន និងល្បឿន ដូចដែលបានវាយតម្លៃដោយអ្នកជំនាញខាងក្រៅដូចជា SAS ជាដើម។ ជាមួយនឹងមុខងារកំណត់អត្តសញ្ញាណឆ្លាតវៃ និងការគូសផែនទីស្របគ្នា ព័ត៌មានរសើបត្រូវបានការពារ ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវសុចរិតភាពនៃឯកសារយោង។ វេទិការបស់យើងអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើត ការគ្រប់គ្រង និងគ្រប់គ្រងទិន្នន័យសាកល្បងសម្រាប់បរិស្ថានដែលមិនផលិត ដោយប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របង្កើតទិន្នន័យសំយោគផ្អែកលើច្បាប់សម្រាប់សេណារីយ៉ូគោលដៅ។ លើសពីនេះ អ្នកប្រើប្រាស់អាចបង្កើតទិន្នន័យសំយោគតាមកម្មវិធី និងទទួលបានទិន្នន័យសាកល្បងជាក់ស្តែង ដើម្បីបង្កើតការសាកល្បងដ៏ទូលំទូលាយ និងសេណារីយ៉ូនៃការអភិវឌ្ឍន៍ប្រកបដោយភាពងាយស្រួល។
តើអ្នកចង់ស្វែងយល់ពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងបន្ថែមទៀតនៃទិន្នន័យសំយោគទេ? មានអារម្មណ៍សេរី ការបង្ហាញកាលវិភាគ!
អំពីអ្នកនិពន្ធ
កម្មសិក្សាផ្នែកវិស្វកម្មកម្មវិធី
លោក Roham ជានិស្សិតបរិញ្ញាបត្រនៅសាកលវិទ្យាល័យបច្ចេកវិទ្យា Delft និងជាអ្នកហាត់ការផ្នែកវិស្វកម្មកម្មវិធីនៅ ស៊ីនថូ.
វិស្វកររៀនម៉ាស៊ីន
Mihai បានបញ្ចប់ថ្នាក់បណ្ឌិតរបស់គាត់ពី សាកលវិទ្យាល័យ Bristol លើប្រធានបទនៃការរៀនពង្រឹងឋានានុក្រមបានអនុវត្តចំពោះមនុស្សយន្ត និងជា វិស្វកររៀនម៉ាស៊ីន កt ស៊ីនថូ.
រក្សាទុកការណែនាំទិន្នន័យសំយោគរបស់អ្នកឥឡូវនេះ!
- តើទិន្នន័យសំយោគគឺជាអ្វី?
- ហេតុអ្វីបានជាអង្គការប្រើវា?
- តម្លៃបន្ថែមករណីអតិថិជនទិន្នន័យសំយោគ
- របៀបចាប់ផ្តើម
