Data, Model, Training និង Inference
by Sot Dimong
18 កក្កដា 2026
AI Model មិនផ្ដល់លទ្ធផលដោយវេទមន្តទេ។ វាត្រូវរៀនលំនាំពី Data ក្នុងពេល Training រួចប្រើលំនាំនោះលើ Input ថ្មីក្នុងពេល Inference។ មេរៀននេះបំបែកវដ្ត Data → Model → Training → Inference ឱ្យងាយយល់។
Model Lifecycle Lab • Level 5
តាមដានដំណើរពី Data ទៅ Output លើ Input ថ្មី
សេចក្តីផ្តើម
Model គឺជារូបមន្តគណនា ដែលរៀនលំនាំពី Data។ នៅពេលវារៀនរួច វាអាចទទួល Input ថ្មី ហើយបង្កើត Output ដូចជាការចាត់ប្រភេទ ការព្យាករណ៍ ឬការផ្ដល់សំណើ។
Model គឺជារូបមន្តគណនា ដែលរៀនលំនាំពី Data។ នៅពេលវារៀនរួច វាអាចទទួល Input ថ្មី ហើយបង្កើត Output ដូចជាការចាត់ប្រភេទ ការព្យាករណ៍ ឬការផ្ដល់សំណើ។
គោលបំណងមេរៀននេះ
បន្ទាប់ពីរៀនចប់ អ្នកគួរអាចបែងចែក Data, Model, Training និង Inference, ពន្យល់ខុសគ្នារវាងពេល Model រៀន និងពេលវាប្រើលើ Input ថ្មី ហើយដឹងថាត្រូវវាយតម្លៃលទ្ធផលរបស់វា។
បន្ទាប់ពីរៀនចប់ អ្នកគួរអាចបែងចែក Data, Model, Training និង Inference, ពន្យល់ខុសគ្នារវាងពេល Model រៀន និងពេលវាប្រើលើ Input ថ្មី ហើយដឹងថាត្រូវវាយតម្លៃលទ្ធផលរបស់វា។
១. Data គឺជាវត្ថុធាតុដើមរបស់ Model
Data អាចជាអត្ថបទ រូបភាព សំឡេង វីដេអូ ឬលេខ។ ក្នុងការបណ្តុះ Model, Data ផ្ដល់ឧទាហរណ៍ដែលជួយឱ្យវាស្គាល់ទំនាក់ទំនង និងលំនាំ—not ចម្លើយតែមួយសម្រាប់គ្រប់ករណី។
Data ដែលល្អត្រូវពាក់ព័ន្ធ មានគុណភាព និងតំណាងឱ្យករណីប្រើប្រាស់ពិត។ បើ Data ខ្វះ មានកំហុស ឬមិនតំណាងឱ្យអ្នកប្រើ លទ្ធផលរបស់ Model ក៏អាចលម្អៀង ឬមិនសមស្របដែរ។
Data មានបញ្ហាឯកជនភាព និងសិទ្ធិពាក់ព័ន្ធ។ មុនប្រើ Data សូមគិតពីការយល់ព្រម សុវត្ថិភាព
និងថាតើវាតំណាងឱ្យក្រុមមនុស្សផ្សេងៗដោយយុត្តិធម៌ឬទេ។
២. Model គឺជាលំនាំដែលបានរៀន
Model គឺជាប្រព័ន្ធគណនាដែលកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រខាងក្នុងពីឧទាហរណ៍ Data ដើម្បីធ្វើភារកិច្ចមួយ។ ឧទាហរណ៍ Spam Filter អាចរៀនពីសារដែលមានស្លាក Spam និងមិនមែន Spam ដើម្បីប៉ាន់ស្មានសារថ្មីមួយ។
Model មិនចាំបាច់ដំណើរការដូចខួរក្បាលមនុស្សទេ។ វាជាវិធីស្វែងរកទំនាក់ទំនងក្នុង Data ដែលអាចជួយបង្កើត Output សម្រាប់ Input ថ្មី។ បើ Input ថ្មីខុសពី Data ដែលវាធ្លាប់រៀនខ្លាំង លទ្ធផលអាចខុសបាន។
ភារកិច្ចកំណត់ច្បាស់ថា Model ត្រូវចាត់ប្រភេទ ព្យាករណ៍ ឬបង្កើត Output អ្វី។
Inputព័ត៌មានដែល Model ទទួល ដូចជាសារ រូបភាព សំឡេង ឬលេខ។
លំនាំទំនាក់ទំនងដែល Model បានរៀនពី Data និងប្រើដើម្បីដំណើរការ Input។
Outputចម្លើយ ការចាត់ប្រភេទ ការព្យាករណ៍ ឬសំណើដែលបានបង្កើត។
សាកមើល Input → Model → Output
ជ្រើសរើសករណីមួយ ដើម្បីមើល Data ដែលត្រូវការ Model ដែលអាចរៀន និង Output ពេលវាធ្វើ Inference លើ Input ថ្មី។
ចំណុចសំខាន់៖ Training បង្កើតលំនាំក្នុង Model ខណៈ Inference ប្រើ Model ដែលបាន Train រួចលើ Input ថ្មី។
៣. Training គឺពេលដែល Model រៀនលំនាំ
ក្នុងពេល Training យើងផ្ដល់ឧទាហរណ៍ Data ទៅ Model ហើយវាកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រខាងក្នុង ដើម្បីបន្ថយកំហុសលើភារកិច្ចមួយ។ ឧទាហរណ៍ បើ Model ទាយអ៊ីមែលខុស វាត្រូវបានកែតម្រូវតាម Data ដើម្បីអាចចាត់ប្រភេទល្អជាងមុន។
ការបណ្តុះមិនគួរមើលតែលទ្ធផលលើ Data ដែលបាន Train ទេ។ យើងត្រូវវាស់លទ្ធផលលើ Data ផ្សេងទៀត ដើម្បីដឹងថា Model អាចអនុវត្តលើករណីថ្មីបាន ឬគ្រាន់តែចងចាំឧទាហរណ៍ចាស់។
រៀបចំ Dataសម្អាត Data កំណត់ស្លាក និងពិនិត្យថាឧទាហរណ៍ពាក់ព័ន្ធនឹងភារកិច្ចពិត។
វាស់កំហុសប្រៀបធៀប Output របស់ Model ជាមួយលទ្ធផលដែលរំពឹងទុក ដើម្បីដឹងថាត្រូវកែលម្អអ្វី។
តេស្តលើករណីថ្មីប្រើ Data ដែល Model មិនទាន់ឃើញ ដើម្បីវាយតម្លៃថាវាអាចប្រើប្រាស់ពិតបានឬទេ។
កែលម្អជាបន្តបន្ទាប់តាមដានកំហុស បញ្ចូល Feedback និងពិនិត្យឡើងវិញ មុនយកទៅប្រើទូលំទូលាយ។
៤. Inference គឺប្រើ Model លើ Input ថ្មី
Inference មានន័យថា ការប្រើ Model ដែលបាន Train រួច ដើម្បីបង្កើត Prediction ឬ Output ពី Input ថ្មី។ ឧទាហរណ៍៖ បន្ទាប់ពី Spam Filter រៀនពីអ៊ីមែលចាស់រួច វាទទួលអ៊ីមែលថ្មី ហើយសម្រេចថាត្រូវដាក់ក្នុង Inbox ឬ Spam។
Training និង Inference ខុសគ្នា។ Training ជាពេលរៀន និងកែ Model ខណៈ Inference ជាពេលប្រើ Model ដែលមានរួច។ Inference មិនមានន័យថា Model រៀនពីអ្នកប្រើរាល់ Input ដោយស្វ័យប្រវត្តិទេ។
៥. ឧទាហរណ៍ជុំវិញអ្នក
មិនថា Model ធ្វើអ្វីក៏ដោយ សំណួរសំខាន់គឺ៖ តើ Data មានគុណភាព និងតំណាងឱ្យករណីពិតទេ? តើត្រូវបានតេស្តលើ Input ថ្មីទេ? ហើយតើនរណាត្រូវពិនិត្យ Output នៅពេលលទ្ធផលអាចប៉ះពាល់ដល់មនុស្ស?
៦. អនុវត្តដោយគូសវដ្ត Model
ជ្រើសរើសប្រព័ន្ធ AI មួយជុំវិញអ្នក ដូចជា Spam Filter ការណែនាំវីដេអូ ឬស្គាល់រូបភាព។ សាកបែងចែកថាអ្វីជា Data, Model, Training, Input ថ្មី និង Output របស់វា។
ខ្ញុំចង់វិភាគប្រព័ន្ធ AI មួយ៖ [ឈ្មោះប្រព័ន្ធ ឬភារកិច្ច]។ សូមជួយរៀបរាប់ជា ៥ ផ្នែក៖ (1) Data ដែលអាចត្រូវការ (2) Input ថ្មី (3) Model ត្រូវរៀនលំនាំអ្វី (4) Output ដែលចង់បាន និង (5) របៀបតេស្ត ឬអ្វីដែលមនុស្សត្រូវផ្ទៀងផ្ទាត់ មុនប្រើលទ្ធផលពិត។
៧. ពិនិត្យការយល់ដឹង
Inference មានន័យថាអ្វី?
ចម្លើយត្រឹមត្រូវ៖ ក។ Training បង្កើត និងកែតម្រូវ parameters របស់ Model ខណៈ Inference ប្រើ Model ដែលបាន Train រួច ដើម្បីដំណើរការ Input ថ្មី ហើយបង្កើត Output។
៨. ចំណុចសំខាន់ដែលត្រូវចងចាំ
- Data គឺជាឧទាហរណ៍ដែលជួយឱ្យ Model រៀនលំនាំ; គុណភាព និងភាពតំណាងរបស់ Data សំខាន់ណាស់។
- Model ជាប្រព័ន្ធគណនាដែលរៀនទំនាក់ទំនងពី Data សម្រាប់ភារកិច្ចជាក់លាក់មួយ។
- Training គឺពេលកែលម្អ Model ពីឧទាហរណ៍ ខណៈ Inference គឺប្រើ Model ដែលបាន Train រួចលើ Input ថ្មី។
- Output របស់ AI ត្រូវវាស់តម្លៃ ផ្ទៀងផ្ទាត់ និងមានមនុស្សត្រួតពិនិត្យ ជាពិសេសនៅពេលមានហានិភ័យខ្ពស់។
សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម សាកគូសប្រអប់បី៖ Input → Model → Output សម្រាប់ Spam Filter មួយ។ បន្ទាប់មកសរសេរថា Data ណាដែលត្រូវបានប្រើក្នុង Training និងករណីថ្មីណាដែលអាចធ្វើឱ្យ Model ខុស។
ចាប់ផ្តើមពីបញ្ហា និង Data មុន Tool។ វាជួយឱ្យអ្នកសួរសំណួរត្រឹមត្រូវ និងប្រើ AI បានប្រុងប្រយ័ត្នជាងមុន។
MODEL LIFECYCLE BADGE
កំពុងភ្ជាប់វដ្ត Model របស់អ្នក
បន្តអានគ្រប់ Checkpoint និងឆ្លើយ Quiz ដើម្បីបើក Model Lifecycle Badge របស់អ្នក។
សូមត្រៀមខ្លួនសម្រាប់មេរៀនបន្ទាប់៖ «មេរៀនទី៦៖ Generative AI ជាអ្វី?»។
