By | March 10, 2022

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาใหม่ที่ได้รับความนิยมในปัจจุบันและเป็นแอปพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์ มันใช้อัลกอริธึมทางสถิติบางอย่างเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานในลักษณะที่แน่นอนโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน อัลกอริธึมรับค่าอินพุตและทำนายผลลัพธ์โดยใช้วิธีการทางสถิติบางอย่าง จุดมุ่งหมายหลักของการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือการสร้างเครื่องอัจฉริยะที่สามารถคิดและทำงานได้เหมือนมนุษย์

ข้อกำหนดในการสร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่ดี

ดังนั้นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการสร้างระบบอัจฉริยะเช่นนี้? ต่อไปนี้คือสิ่งที่จำเป็นในการสร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่องดังกล่าว:

ข้อมูล – ข้อมูลอินพุตจำเป็นสำหรับการทำนายผลลัพธ์

อัลกอริทึม – การเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมทางสถิติบางอย่างเพื่อกำหนดรูปแบบข้อมูล

ระบบอัตโนมัติ – เป็นความสามารถในการทำให้ระบบทำงานโดยอัตโนมัติ

การวนซ้ำ – กระบวนการที่สมบูรณ์คือการทำซ้ำ กล่าวคือ การทำซ้ำของกระบวนการ

ความสามารถในการปรับขนาด – ความจุของตัวเครื่องสามารถเพิ่มหรือลดขนาดและขนาดได้

การสร้างแบบจำลอง – โมเดลถูกสร้างขึ้นตามความต้องการโดยกระบวนการสร้างแบบจำลอง

วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง

วิธีการแบ่งออกเป็นบางประเภท เหล่านี้คือ:

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล – ในวิธีนี้ อินพุตและเอาต์พุตจะถูกจัดเตรียมให้กับคอมพิวเตอร์พร้อมกับข้อเสนอแนะในระหว่างการฝึกอบรม ความแม่นยำของการทำนายโดยคอมพิวเตอร์ระหว่างการฝึกก็ถูกวิเคราะห์เช่นกัน เป้าหมายหลักของการฝึกอบรมนี้คือการทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้วิธีจับคู่อินพุตกับเอาต์พุต

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล – ในกรณีนี้ ไม่มีการฝึกอบรมดังกล่าวให้คอมพิวเตอร์ค้นหาผลลัพธ์ด้วยตนเอง การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลส่วนใหญ่จะใช้กับข้อมูลธุรกรรม ใช้ในงานที่ซับซ้อนมากขึ้น มันใช้วิธีการทำซ้ำที่เรียกว่าการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อให้ได้ข้อสรุปบางอย่าง

การเรียนรู้การเสริมแรง – การเรียนรู้ประเภทนี้ใช้องค์ประกอบ 3 ส่วน คือ เอเจนต์ สิ่งแวดล้อม การกระทำ ตัวแทนคือสิ่งที่รับรู้สภาพแวดล้อมสภาพแวดล้อมเป็นสิ่งที่ตัวแทนโต้ตอบและกระทำในสภาพแวดล้อมนั้น เป้าหมายหลักในการเรียนรู้แบบเสริมกำลังคือการหานโยบายที่ดีที่สุด

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงใช้ประโยชน์จากกระบวนการที่คล้ายกับการทำเหมืองข้อมูล อัลกอริทึมได้อธิบายไว้ในแง่ของฟังก์ชันเป้าหมาย (f) ที่แมปตัวแปรอินพุต (x) กับตัวแปรเอาต์พุต (y) นี้สามารถแสดงเป็น:

y=f(x)

นอกจากนี้ยังมีข้อผิดพลาด e ซึ่งไม่ขึ้นกับตัวแปรอินพุต x ดังนั้นรูปแบบทั่วไปของสมการคือ:

y=f(x) + e

ประเภททั่วไปของการเรียนรู้ของเครื่องคือการเรียนรู้การแมปของ x ถึง y สำหรับการคาดคะเน วิธีนี้เรียกว่าการสร้างแบบจำลองการทำนายเพื่อให้การทำนายที่แม่นยำที่สุด มีข้อสันนิษฐานหลายประการสำหรับฟังก์ชันนี้

การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิง

ต่อไปนี้เป็นแอปพลิเคชันบางส่วน:

บริการองค์ความรู้

บริการทางการแพทย์

การประมวลผลภาษา

การจัดการธุรกิจ

การจดจำภาพ

การตรวจจับใบหน้า

วีดีโอเกมส์

ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่อง

ทุกอย่างขึ้นอยู่กับระบบเหล่านี้ ค้นหาว่าสิ่งนี้มีประโยชน์อย่างไร

ตัดสินใจเร็วขึ้น – ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยการจัดลำดับความสำคัญของกระบวนการตัดสินใจตามปกติ

การปรับตัว – ให้ความสามารถในการปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงใหม่อย่างรวดเร็ว สภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเนื่องจากมีการปรับปรุงข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

นวัตกรรม – ใช้อัลกอริธึมขั้นสูงที่ปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจโดยรวม ซึ่งช่วยในการพัฒนาบริการและรูปแบบธุรกิจที่เป็นนวัตกรรมใหม่

ข้อมูลเชิงลึก – ช่วยในการทำความเข้าใจรูปแบบข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันและขึ้นอยู่กับการดำเนินการเฉพาะที่สามารถทำได้

การเติบโตของธุรกิจ – กระบวนการทางธุรกิจและเวิร์กโฟลว์โดยรวมของแมชชีนเลิร์นนิงจะเร็วขึ้น ด้วยเหตุนี้จึงส่งผลให้ธุรกิจโดยรวมเติบโตและเร็วขึ้น

ผลลัพธ์จะออกมาดี – ด้วยสิ่งนี้ คุณภาพของผลลัพธ์จะดีขึ้นโดยมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดน้อยลง

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องภาคสนามในวงกว้างและขึ้นอยู่กับการเรียนรู้การแสดงข้อมูล มันขึ้นอยู่กับการตีความของโครงข่ายประสาทเทียม อัลกอริธึม Deep Learning ใช้การประมวลผลหลายชั้น แต่ละเลเยอร์ใช้เอาต์พุตของเลเยอร์ก่อนหน้าเป็นอินพุตให้กับตัวเอง อัลกอริทึมที่ใช้อาจเป็นอัลกอริธึมภายใต้การดูแลหรืออัลกอริธึมที่ไม่มีผู้ดูแล

โครงข่ายประสาทลึก

Deep Neural Network เป็นโครงข่ายประสาทเทียมชนิดหนึ่งที่มีหลายเลเยอร์ซึ่งซ่อนอยู่ระหว่างเลเยอร์อินพุตและเลเยอร์เอาต์พุต แนวคิดนี้เรียกว่าลำดับชั้นของคุณลักษณะและมีแนวโน้มที่จะเพิ่มความซับซ้อนและนามธรรมของข้อมูล สิ่งนี้ทำให้เครือข่ายมีความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีมิติสูงซึ่งมีพารามิเตอร์นับล้าน