ការចាប់ផ្តើមសាមញ្ញ៖ អត្ថប្រយោជន៍ជាយុទ្ធសាស្រ្តនៃគំរូមូលដ្ឋានក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន

ការចាប់ផ្តើមគម្រោងរៀនម៉ាស៊ីនថ្មីនាំមកនូវភាពរីករាយ ហើយវាអាចជាការទាក់ទាញណាស់ក្នុងការលោតចូលទីជ្រៅ។ មានគំរូទំនើបចុងក្រោយបំផុត ឬក្បួនដោះស្រាយស្មុគស្មាញជាច្រើនដែលអ្នកប្រហែលជាបានអាន។ ពួកគេសន្យាថានឹងទទួលបានលទ្ធផលដ៏អស្ចារ្យ ហើយការជៀសវាងការល្បួងឱ្យសាកល្បងជាមួយពួកគេភ្លាមៗពីសត្វប្រចៀវ គឺជាកិច្ចការដ៏លំបាកមួយ។ សហគ្រិនសម័យទំនើបណាមួយមានបំណងសាកល្បងបច្ចេកទេសទំនើប និងបង្ហាញគម្រោងទំនើប (និងជោគជ័យ) ដល់សហគមន៍។ យ៉ាងណាក៏ដោយ ភាពរីករាយនេះ ពេលខ្លះអាចចំណាយពេលយ៉ាងសំខាន់ នៅពេលអ្នកកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រខ្ពស់ និងជួបប្រទះការលំបាកក្នុងការអនុវត្តគំរូស្មុគស្មាញ។ នៅក្នុងដំណើរការនេះ មានសំណួរចម្បងមួយដែលត្រូវសួរថា តើយើងវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូរបស់យើងដោយរបៀបណា? ការស្វែងយល់ថាតើភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូរបស់យើងមានភាពយុត្តិធម៌ ឬថាតើការសម្តែងពិតជាល្អជាងអាចជាបញ្ហាប្រឈម។ វាកើតឡើងនៅពេលដែល នៅទីនេះ ការមានគំរូមូលដ្ឋានមានសារៈសំខាន់ណាស់។ បន្ទាត់មូលដ្ឋានផ្តល់នូវចំណុចយោងសំខាន់នោះ — វាគឺត្រង់ រហ័សក្នុងការបង្កើត និងអាចពន្យល់បានពីកំណើត។ គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល ជាញឹកញាប់គំរូបន្ទាត់មូលដ្ឋាន ដែលអាចចំណាយត្រឹមតែ 10% នៃកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងអភិវឌ្ឍន៍សរុប អាចសម្រេចបានរហូតដល់ 90% នៃការអនុវត្តដែលចង់បាន ដោយបង្កើតផ្លូវប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ដល់លទ្ធផលសមហេតុផល។ មិនមានចំណុចយោងសាមញ្ញជាង។ គំនិតនៃការចាប់ផ្តើមសាមញ្ញមិនមែនគ្រាន់តែជាវិធីសាស្រ្តងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងនោះទេ វាគឺជាការអនុវត្តជាមូលដ្ឋានដែលជាប់ពាក់ព័ន្ធនៅគ្រប់ដំណាក់កាលនៃអាជីពវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ វាគឺជាយន្តការមូលដ្ឋាន និងជាការរំលឹកដ៏អស្ចារ្យមួយក្នុងការធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពមហិច្ឆតារបស់យើងសម្រាប់ភាពស្មុគស្មាញជាមួយនឹងការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃដំណោះស្រាយច្បាស់លាស់ ងាយយល់ និងអាចគ្រប់គ្រងបាន។ ការយល់ដឹងអំពីគំរូមូលដ្ឋាន គំរូបន្ទាត់មូលដ្ឋានគឺជា ដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហា។ ជាធម្មតា គំរូទាំងនេះរួមបញ្ចូលការតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរសម្រាប់លទ្ធផលជាបន្ត ឬតំរែតំរង់តក្កកម្មសម្រាប់លទ្ធផលជាក្រុម។ ជាឧទាហរណ៍ ការតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរអាចទស្សន៍ទាយការត្រឡប់មកវិញនៃភាគហ៊ុនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យតម្លៃប្រវត្តិសាស្រ្ត ខណៈពេលដែលការតំរែតំរង់នៃភស្តុភារអាចចាត់ថ្នាក់អ្នកស្នើសុំឥណទានជាហានិភ័យខ្ពស់ ឬទាប។ កំណែមូលដ្ឋានបំផុត វិធីសាស្រ្តនេះខុសពីគំរូស្មុគ្រស្មាញដូចជាបណ្តាញប្រសាទ ឬវិធីសាស្រ្តប្រមូលផ្តុំ ដែលទោះបីជាមានថាមពលខ្លាំងក៏ដោយ អាចធ្វើឱ្យការចាប់យកបញ្ហាកាន់តែពិបាក និងបង្កើនពេលវេលាដែលត្រូវការសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ ដោយសារភាពស្មុគស្មាញ និងធនធានគណនាសំខាន់ៗរបស់វា។ អត្ថប្រយោជន៍នៃការចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងគំរូមូលដ្ឋាន ការដាក់ពិន្ទុ ការដាក់ពិន្ទុជាជំហានដំបូងដ៏សំខាន់មួយក្នុងការបង្កើតគំរូ ML ណាមួយ។ នៅពេលអ្នកបង្កើតគំរូបន្ទាត់មូលដ្ឋាន អ្នកបង្កើតរង្វាស់ដំណើរការជាមូលដ្ឋានដែលម៉ូដែលទាំងអស់ដែលកើតឡើងក្រោយ (ដែលជាធម្មតាមានភាពស្មុគស្មាញជាង) ត្រូវតែលើសពីដើម្បីបង្ហាញពីភាពស្មុគស្មាញ និងការប្រើប្រាស់ធនធានរបស់ពួកគេ។ ដំណើរការនេះមិនត្រឹមតែជាការត្រួតពិនិត្យអនាម័យដ៏អស្ចារ្យប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏ជាមូលដ្ឋាននៃការរំពឹងទុករបស់អ្នក និងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវវិធានការច្បាស់លាស់នៃវឌ្ឍនភាពផងដែរ។ ជាឧទាហរណ៍ សូមស្រមៃគិតអំពីការបង្កើតគំរូមួយដើម្បីព្យាករណ៍និន្នាការទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុដោយប្រើមធ្យមភាគផ្លាស់ទីសាមញ្ញ (SMA) ជាបន្ទាត់មូលដ្ឋាន។ SMA នេះអាចប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្រ្តរយៈពេលខ្លីដើម្បីទស្សន៍ទាយតម្លៃភាគហ៊ុននាពេលអនាគត ដោយសម្រេចបាននូវភាពត្រឹមត្រូវដំបូង 60% ក្នុងការព្យាករណ៍ចលនាទីផ្សារឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ម៉ូដែលនេះបន្ទាប់មកកំណត់ស្តង់ដារសម្រាប់ម៉ូដែលកម្រិតខ្ពស់ណាមួយដែលធ្វើតាម។ ប្រសិនបើគំរូស្មុគ្រស្មាញ ដូចជាបណ្តាញសតិរយៈពេលខ្លី (LSTM) ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅពេលក្រោយ និងសម្រេចបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ 65% ការកើនឡើងនៃការអនុវត្តអាចត្រូវបានវាស់វែងយ៉ាងជាក់លាក់ធៀបនឹងកម្រិតមូលដ្ឋាន 60% ដំបូង។ ការប្រៀបធៀបនេះគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការកំណត់ថាតើការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវ 5% បង្ហាញពីភាពស្មុគស្មាញបន្ថែម និងការទាមទារគណនារបស់ LSTM ដែរឬទេ។ ដោយគ្មានមូលដ្ឋានដូចនេះ ការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹងអំពីមាត្រដ្ឋាន និងការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃគំរូស្មុគ្រស្មាញកាន់តែច្រើនក្លាយជាបញ្ហាប្រឈម។ វិធីសាស្រ្តក្នុងការដាក់ពិន្ទុជាគំរូនេះធ្វើឱ្យប្រាកដថាការកែលម្អភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូគឺមានភាពយុត្តិធម៌ ហើយនឹងនាំមកនូវការកែលម្អពិតប្រាកដ ខណៈពេលដែលធ្វើឱ្យដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍ស្របតាមលទ្ធផលប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ប្រសិទ្ធភាពចំណាយ ការធ្វើតាមវិធីសាស្រ្តដែលមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការចំណាយក្នុង ML គឺជាគន្លឹះ។ ជាពិសេសនៅពេលដែលអ្នកកំណត់គោលដៅដើម្បីតម្រឹមដំណើរការរបស់អ្នកជាមួយនឹងគោលការណ៍ដែលដាក់ នៅពេលអ្នកចាប់ផ្តើមជាមួយគំរូមូលដ្ឋាន អ្នកកាត់បន្ថយធនធាន និងពេលវេលាដែលត្រូវការសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ និងការធ្វើតេស្តគំរូដំបូង។ នេះមានន័យថាការបង្កើតគំរូរហ័ស - ហើយនោះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់មតិកែលម្អភ្លាមៗ និងការកែលម្អម្តងហើយម្តងទៀត។ តម្លៃអតិបរមា ខណៈពេលដែលការកាត់បន្ថយកាកសំណល់ជាអាទិភាព។ ជាមួយនឹងបន្ទាត់មូលដ្ឋាននេះ ភាពស្មុគស្មាញណាមួយដែលអ្នកបន្ថែមឥឡូវនេះអាចត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។ ជាឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកចង់ធ្វើការផ្លាស់ប្តូរទៅជាក្បួនដោះស្រាយដ៏ស្មុគស្មាញដូចជាវ៉ិចទ័រ autoregression (VAR) ហើយឃើញថាវាគ្រាន់តែបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍តិចតួចប៉ុណ្ណោះ អ្នកត្រូវគិតឡើងវិញថាតើការកែលម្អបន្តិចបន្តួចនេះពិតជាបង្ហាញពីភាពត្រឹមត្រូវនៃតម្រូវការ និងភាពស្មុគស្មាញនៃការគណនាបន្ថែមដែរឬទេ។ ចម្លើយប្រហែលជាទេ។ បន្ទាប់មកម៉ូដែលសាមញ្ញនៅតែជាជម្រើសដែលមានប្រសិទ្ធភាពជាង។ ដោយផ្តោតលើប្រសិទ្ធភាពចំណាយ អ្នកធានាថាធនធានត្រូវបានប្រើប្រាស់ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងសម្រេចបានច្រើនជាងការកែលម្អបច្ចេកទេស។ ដូចគ្នានេះផងដែរ វាផ្តល់នូវដំណោះស្រាយតម្លៃបន្ថែមជាក់ស្តែង ដែលមានភាពយុត្តិធម៌ក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការកែលម្អការអនុវត្ត និងការបែងចែកធនធាន។ វិធីនេះ ការវិនិយោគនីមួយៗក្នុងភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូត្រូវបានធានា ដែលរួមចំណែកដល់គោលដៅគម្រោងទាំងមូលដោយគ្មានការចំណាយដែលលើសពីសមាមាត្រ។ តម្លាភាព និងការបកស្រាយ នៅក្នុងវិស័យដូចជាហិរញ្ញវត្ថុ ដែលការសម្រេចចិត្តត្រូវតែប្រកាន់ខ្ជាប់នូវស្តង់ដារបទប្បញ្ញត្តិដ៏តឹងរឹង តម្លាភាពនៃគំរូមិនមែនគ្រាន់តែជាអត្ថប្រយោជន៍អាជីវកម្មនោះទេ។ វាគឺជាវិធីសាស្រ្តយុទ្ធសាស្ត្រដែលជួយយ៉ាងសំខាន់ក្នុងដំណើរការនៃការប្រជុំបទប្បញ្ញត្តិ និងសម្របសម្រួលការទំនាក់ទំនងកាន់តែងាយស្រួលជាមួយអ្នកពាក់ព័ន្ធ ដែលប្រហែលជាមិនមានប្រវត្តិបច្ចេកទេស (ស៊ីជម្រៅ)។ ចូរយកគំរូ SMA របស់យើង។ វាអាចបកស្រាយបានយ៉ាងងាយស្រួល ដោយសារលទ្ធផលរបស់វាទាក់ទងដោយផ្ទាល់ទៅនឹងទិន្នន័យបញ្ចូល។ នេះធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការពន្យល់ពីរបៀបដែលធាតុបញ្ចូលនីមួយៗមានឥទ្ធិពលលើលទ្ធផលដែលបានព្យាករណ៍។ នៅពេលដែលការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើការព្យាករណ៍របស់គំរូត្រូវមានភាពយុត្តិធម៌ចំពោះនិយតករខាងក្រៅ ឬខាងក្នុងចំពោះសមាជិកក្រុមដែលមិនមែនជាបច្ចេកទេស ភាពសាមញ្ញនេះគឺជាគន្លឹះនៃដំណើរការរបស់អ្នក។ ប្រសិនបើការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើការព្យាករណ៍របស់គំរូ SMA ត្រូវបានចោទសួរ តម្លាភាពនៃគំរូអនុញ្ញាតឱ្យមានការពន្យល់រហ័ស និងសាមញ្ញអំពីតក្កវិជ្ជានៅពីក្រោយការងាររបស់វា។ វាអាចជួយក្នុងការត្រួតពិនិត្យបទប្បញ្ញត្តិ និងសវនកម្ម និងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវទំនុកចិត្ត និងការទទួលយកក្នុងចំណោមអ្នកប្រើប្រាស់ និងអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ ជាងនេះទៅទៀត នៅពេលដែលភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូកើនឡើង ឧទាហរណ៍ការផ្លាស់ទីទៅក្បួនដោះស្រាយស្មុគស្មាញដូចជា ARIMA ឬ VAR គំរូសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយដែលមានលក្ខណៈខុសឆ្គងកាន់តែច្រើន ការបកស្រាយនៃបន្ទាត់មូលដ្ឋាន SMA ដំបូងក្លាយជាគោលសម្រាប់កម្រិតនៃការពន្យល់ដែលអ្នកត្រូវការបង្ហាញ។ ដោយប្រើឧបករណ៍តំរែតំរង់ដូចជា ពិន្ទុសារៈសំខាន់លក្ខណៈពិសេស ឬតម្លៃ SHAP រួមបញ្ចូលគ្នាជាមួយនឹងគំរូស្មុគស្មាញកាន់តែច្រើន វឌ្ឍនភាពនៃការអនុវត្តគំរូបន្ថែមទៀតនៅតែមានតម្លាភាព។ នេះជួយឱ្យគោលបំណងនៃនីតិវិធីសុវត្ថិភាពមិនត្រូវបានគេបោះបង់ចោលសម្រាប់ម៉ូដែលទំនើបបន្ថែមទៀត។ ចំណុចនៃគំរូមូលដ្ឋានសាមញ្ញគឺត្រូវអនុវត្តលក្ខខណ្ឌដែលរចនាសម្ព័ន្ធទាំងមូល និងសារៈសំខាន់នឹងត្រូវបានរក្សាទុក ទោះបីជាកម្រិតនៃភាពស្មុគស្មាញកើនឡើងក៏ដោយ។ នេះធានានូវបទប្បញ្ញត្តិនៃការអនុលោមភាព និងការទំនាក់ទំនងដែលនឹងមានប្រសិទ្ធភាព។ ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យ ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យគឺជាទិដ្ឋភាពសំខាន់មួយទៀតនៃការបង្កើតគំរូសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីន ជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យដូចជាហិរញ្ញវត្ថុ ដែលការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវ និងអាចទុកចិត្តបានមានឥទ្ធិពលលើការសម្រេចចិត្ត។ ការមានគំរូមូលដ្ឋានសាមញ្ញគឺជាយុទ្ធសាស្ត្រដ៏ល្អសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យទាំងនេះ។ បន្ទាត់មូលដ្ឋានត្រង់ផ្តល់នូវចំណុចចាប់ផ្តើមដែលអាចយល់បាន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបន្តិចម្តង ៗ (និងដោយសុវត្ថិភាព) បន្ថែមភាពប្រសើរឡើងទៅនឹងភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូ។ ជាឧទាហរណ៍ គំរូ SMA (ខណៈពេលដែលមូលដ្ឋាន) បង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំមួយសម្រាប់ការស្វែងរកគំរូមូលដ្ឋាននិងភាពមិនប្រក្រតីដែលអាចកើតមាននៅក្នុងចលនាតម្លៃភាគហ៊ុន។ ការប្រើវាជួយកំណត់សញ្ញាដំបូងនៃភាពប្រែប្រួល ឬអាកប្បកិរិយាទីផ្សារមិនប្រក្រតី។ ការធ្វើនោះមានសារៈសំខាន់ណាស់ ដោយជៀសវាងហានិភ័យហិរញ្ញវត្ថុសំខាន់ៗ មុនពេលដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់នូវក្បួនដោះស្រាយទស្សន៍ទាយដ៏ស្មុគស្មាញ។ លើសពីនេះ ការប្រើគំរូមូលដ្ឋានកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការពាក់លើសទម្ងន់។ វាជាបញ្ហាទូទៅមួយនៅក្នុងការធ្វើគំរូហិរញ្ញវត្ថុ។ Overfitting កើតឡើងនៅពេលដែលគំរូមួយត្រូវបានកែសម្រួលយ៉ាងល្អិតល្អន់ទៅនឹងទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្រ្ត និងចាប់យកសំលេងរំខានជាជាងលំនាំមូលដ្ឋាន។ ដោយសារតែនេះ អ្នកអាចទទួលបានការទស្សន៍ទាយមិនពិត និងទទួលបានយុទ្ធសាស្រ្តជួញដូរដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្តជាលទ្ធផល។ គំរូសាមញ្ញជាងដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រតិចជាងគឺមិនសូវងាយនឹងបញ្ហានេះទេ ដោយធានាថាការព្យាករណ៍ដែលវាផ្តល់ជូនជាទូទៅអាចអនុវត្តបានចំពោះទិន្នន័យដែលមើលមិនឃើញ។ ការបង្កើនភាពស្មុគស្មាញនៅពេលដែល SMA រីកចម្រើនលើគំរូមធ្យមផ្លាស់ទីតូចដូចជា ARIMA និង VAR កាន់តែស្មុគស្មាញ រចនាសម្ព័ន្ធសាមញ្ញរបស់ SMA អាចជួយយើងពិចារណាជាប្រព័ន្ធអំពីប្រសិទ្ធភាពនៃភាពស្មុគស្មាញបន្ថែមនីមួយៗ។ ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងជាជំហានៗនៃភាពស្មុគស្មាញនេះជួយរក្សាការគ្រប់គ្រងលើការអនុវត្តរបស់ម៉ូដែល ដោយធ្វើឱ្យប្រាកដថាស្រទាប់ភាពស្មុគស្មាញបន្ថែមនីមួយៗផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ច្បាស់លាស់ និងមិននាំមកនូវហានិភ័យដែលមិនមានការធានា។ វិធីសាស្រ្តជាប្រព័ន្ធក្នុងការបង្កើនភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូជួយក្នុងការយល់ដឹងពីរបៀបដែលការផ្លាស់ប្តូរគំរូប៉ះពាល់ដល់អាកប្បកិរិយា និងភាពជឿជាក់របស់វា។ វាក៏ធានាថាហានិភ័យតែងតែត្រូវបានគ្រប់គ្រងបានល្អ។ នៅពេលអ្នកចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏សាមញ្ញ និងគ្រប់គ្រងដំណាក់កាលនីមួយៗនៃការអភិវឌ្ឍន៍ដោយប្រុងប្រយ័ត្ន អ្នកធានាថាគំរូព្យាករណ៍នៅតែមានទាំងថាមពល និងសុវត្ថិភាព ដែលគាំទ្រដល់ការសម្រេចចិត្តផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ។ ការពិចារណាសំខាន់ៗនៅពេលអនុវត្តគំរូមូលដ្ឋាន ដើម្បីជ្រើសរើសគំរូមូលដ្ឋានដែលសមស្របបំផុត អ្នកត្រូវយល់ពីបញ្ហាអាជីវកម្ម និងលក្ខណៈទិន្នន័យ។ ជាឧទាហរណ៍ ការទស្សន៍ទាយស៊េរីពេលវេលាសម្រាប់ទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុអាចចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងគំរូ ARIMA ជាមូលដ្ឋានមួយដើម្បីចាប់យកសក្ដានុពលបណ្តោះអាសន្នក្នុងវិធីសាមញ្ញមួយ។ គុណភាពទិន្នន័យ និងដំណើរការមុនក៏ដើរតួនាទីសំខាន់ផងដែរ។ សូម្បីតែគំរូដ៏សាមញ្ញបំផុតក៏អាចដំណើរការបានយ៉ាងលំបាក ប្រសិនបើទិន្នន័យមិនគ្រប់គ្រាន់ ឬដំណើរការមិនត្រឹមត្រូវ។ ហើយជាចុងក្រោយ ការដឹងថាពេលណាត្រូវផ្លាស់ប្តូរពីបន្ទាត់មូលដ្ឋានទៅគំរូស្មុគស្មាញគឺចាំបាច់ណាស់។ ការសម្រេចចិត្តនេះគួរតែត្រូវបានដឹកនាំដោយការធ្វើតេស្តបន្ថែម និងសុពលភាព ស្របតាមវិធីសាស្រ្តដដែលៗរបស់ Agile ។ ដើម្បីសង្ខេប ការចាប់ផ្តើមគម្រោងការរៀនម៉ាស៊ីនរបស់អ្នកដោយការណែនាំគំរូមូលដ្ឋានសាមញ្ញមិនមែនគ្រាន់តែជាជំហានបឋមនោះទេ។ វាជាយុទ្ធសាស្ត្រមួយ។ យុទ្ធសាស្ត្រដែលស្របតាមវិធីសាស្រ្ត Agile ដែលលើកកម្ពស់ប្រសិទ្ធភាព ប្រសិទ្ធភាព និងសម្របខ្លួន។ ការចូលទៅជិតគម្រោងរបស់អ្នកតាមវិធីនេះអាចបង្កើនលទ្ធផលគម្រោងយ៉ាងសំខាន់ ដោយធានាថារាល់ការកើនឡើងនៃភាពស្មុគស្មាញគឺសមហេតុផល និងបន្ថែមតម្លៃជាក់ស្តែង។ ការទទួលយកភាពសាមញ្ញគឺជារឿងដ៏មានឥទ្ធិពល។ វាគឺជាយុទ្ធសាស្ត្រដ៏អស្ចារ្យជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យដូចជាហិរញ្ញវត្ថុ ដែលការសម្រេចចិត្តត្រូវតែមានភាពរហ័សរហួន។