ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກແນວໃດ?

ໃນຍຸກນີ້, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນ. ລການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍໃນການຄຸ້ມຄອງການດໍາເນີນທຸລະກິດແລະຄວາມເຂົ້າໃຈພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າ. ມັນຍັງຊ່ວຍໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃຫມ່. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ແມ່ນຫນຶ່ງໃນເຕັກໂນໂລຢີປັນຍາປະດິດຕົ້ນຕໍ.

ມັນປະກອບດ້ວຍການຝຶກອົບຮົມສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ເກີດຂຶ້ນຢູ່ພາຍໃນພື້ນຖານການຮຽນຮູ້. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ເຮັດໃຫ້ຮູບແບບຄອມພິວເຕີອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາ (ຮັບຮູ້ສຽງ, ຮູບພາບ, ແລະອື່ນໆ) ຫຼືວຽກງານອັດຕະໂນມັດ (ຕອບຄໍາຖາມ, ອັດຕະໂນມັດຂັບລົດຍານພາຫະນະ, ແລະອື່ນໆ).

ບໍລິສັດໃຫຍ່ທັງຫມົດກໍາລັງຫັນໄປສູ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ບໍລິສັດເຊັ່ນ Amazon, Facebook, ແລະ Google ກໍາລັງເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເປັນບູລິມະສິດ. ມາເບິ່ງວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?

ມີຫຼາຍຄໍານິຍາມ, ແຕ່ຂ້າພະເຈົ້າຈະໃຫ້ພວກເຂົາຢູ່ໃນຄໍາທີ່ງ່າຍດາຍ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຮູບແບບຂອງປັນຍາປະດິດ. Artificial Intelligence ສອນຄອມພິວເຕີໃຫ້ຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການທີ່ຜ່ານມາ, ຄືກັບມະນຸດ.

ຜ່ານຂະບວນການນີ້, ຄອມພິວເຕີສາມາດປັບປຸງຕົນເອງໂດຍການກໍານົດຮູບແບບຂອງມັນແລະຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງມະນຸດຫນ້ອຍທີ່ສຸດສໍາລັບການເຂົ້າລະຫັດບາງຢ່າງ.

ມີການທົດລອງຫຼາຍຢ່າງໃນໄລຍະຕົ້ນ. ມີທິດສະດີສອງສາມຢ່າງກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ ແລະການຮຽນຮູ້ ແລະວິທີການຄອມພິວເຕີຮັບຮູ້ພວກມັນທັງໝົດ.

ແຕ່ໃນໂລກມື້ນີ້, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສັບສົນຫຼາຍ. ແຕ່ທ່ານຍັງຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ປະສົບການພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້.

Cow ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກບໍ?

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມີມາເປັນເວລາດົນແລ້ວ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນໄດ້ຮັບຄວາມສັບສົນຫຼາຍມື້ຕໍ່ມື້. ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ບໍ່​ດົນ​ມາ​ນີ້​ແມ່ນ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຂໍ້​ມູນ​ນີ້​ໄວ​ຂຶ້ນ​ແລະ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ. ຈົບການສຶກສາຜູ້ທີ່ສາມາດເຮັດສິ່ງທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້ໃນວິທີການທີ່ຊັບຊ້ອນແມ່ນຫນຶ່ງຂັ້ນຕອນຂອງນັກຂຽນໂປລແກລມອື່ນໆ. ບໍລິສັດໃຫຍ່ຕ້ອງການນັກຂຽນໂປລແກລມເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຢູ່ຂ້າງຫນ້າຄູ່ແຂ່ງຂອງພວກເຂົາ.

ບໍ່ມີວຽກງານໃດທີ່ບໍ່ສາມາດເຮັດສໍາເລັດດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຮູບແບບທີ່ແນ່ນອນສາມາດຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ. ແລະໃນອະນາຄົດ, ມັນຈະເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດທີ່ມີການໂຕ້ຕອບຫນ້ອຍທີ່ສຸດ.

ຫຼັງຈາກການມາຮອດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ບໍລິສັດກໍາລັງຫັນປ່ຽນຂະບວນການຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກຄຸ້ມຄອງໂດຍມະນຸດໃນເມື່ອກ່ອນ. ມີຕົວຢ່າງບໍ່ຫຼາຍປານໃດ.

• ເຂົ້າຮ່ວມການໂທຂອງລູກຄ້າ
• ການທົບທວນຄືນ vitae ຫຼັກສູດ
• ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ
• ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ
• ການວິນິດໄສທາງການແພດ
• ການຊີ້ຂາດທາງສະຖິຕິ
• ການວິເຄາະການຄາດເດົາ
• ການສະກັດເອົາ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃຊ້ສອງເຕັກນິກ

ມີສອງເຕັກນິກຕົ້ນຕໍທີ່ໃຊ້ໂດຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້.

ການ​ຮຽນ​ຮູ້ -

ໃນເຕັກນິກນີ້, AI ເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາ. ມັນຍັງຊ່ວຍເກັບກໍາແລະຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບຂອງການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ເວົ້າງ່າຍໆ, ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມແມ່ນວິທີທີ່ມະນຸດເຮົາຮຽນຮູ້ສິ່ງຕ່າງໆ.

ພວກເຮົາເຮັດສິ່ງທີ່ຜິດພາດແລະເຮັດສິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼັງຈາກຮຽນຮູ້ແລະວິເຄາະມັນ. ມັນເປັນວິທີດຽວກັນທີ່ຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ມະນຸດເຮົາສະໜອງຂໍ້ມູນຕ່າງໆໃຫ້ກັບຄອມພິວເຕີ. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາໂທຫາ ຊຸດ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​.

ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ທີ່​ບໍ່​ມີ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ -

ເຕັກນິກນີ້ຊ່ວຍຊອກຫາຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຊ່ວຍຊອກຫາຂໍ້ຜິດພາດ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ algorithm ພະຍາຍາມເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງທີ່ເກີດມາດ້ວຍຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ. ມີສອງໜ້າວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ.

ການຈັດກຸ່ມ

ໃນການຮຽນຮູ້ນີ້, ມະນຸດທໍາອິດພະຍາຍາມເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈຸດ. ຈາກນັ້ນປ່ຽນພວກມັນເປັນກຸ່ມ. ແລະສຸດທ້າຍ, ມັນພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ພວກມັນຄ້າຍຄືກັນແຕ່ແຕກຕ່າງຈາກກຸ່ມອື່ນໆ. ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການແບ່ງສ່ວນຕະຫຼາດ.

ການ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ຂະ​ຫນາດ​

ຮູບແບບນີ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຝຶກອົບຮົມ. ເຕັກນິກນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຄຸນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນຖືກຈັດກຸ່ມເຂົ້າກັນເພື່ອປະສົບການແລະການຕີຄວາມດີກວ່າ.

ການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ມີ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເຄື່ອງ​ຈັກ​ນັບ​ພັນ​ໃນ​ມື້​ນີ້​. ຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນໄປສູ່ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດມັນທັງໝົດ. ໂລກກໍາລັງກ້າວໄປສູ່ສິ່ງອັດຕະໂນມັດ. ຍົກ​ຕົວ​ຢ່າງ, ພວກເຮົາຮັກ autopilots ໃນລົດ.

ມີການບໍລິການລູກຄ້າຈໍານວນຫຼາຍແລະຫນ້າທີ່ການບໍລິການລູກຄ້າທີ່ເຄື່ອງ

ການຝຶກງານຊ່ວຍໃນການຄຸ້ມຄອງແລະເຮັດໃຫ້ເສັ້ນທາງອາຊີບທີ່ດີ.

ການຮັບຮູ້ສຽງຈາກ Google ແລະ Amazon ຍັງເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພາຍໃນຈໍານວນຫລາຍທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຊຸກຍູ້ຂະບວນການຂອງຕົນ, ເຊິ່ງຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການໂຫຼດຄູ່ມື.

ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດແມ່ນຊອກຫາຂໍ້ຜິດພາດ. ບາງຄັ້ງເມື່ອເບິ່ງຮູບແບບທີ່ສັບສົນຫຼືການວິເຄາະ, ຕາຂອງມະນຸດບໍ່ສາມາດສັງເກດເຫັນຄວາມຜິດພາດໄດ້, ແຕ່ຄອມພິວເຕີສາມາດກວດພົບໄດ້.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຍັງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສະເຫນີຄຸນນະພາບການບໍລິການທີ່ສົມບູນແບບ, ການບໍລິການທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະຜະລິດຕະພັນທີ່ມີນະວັດກໍາ. ມັນປ່ອຍຄົນງານມະນຸດໃຫ້ເຮັດສິ່ງນີ້. ເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ມະນຸດສາມາດຈັດການສະເປຣດຊີດ ຫຼືການກຳນົດຮູບແບບໄດ້ດີ. ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດວິເຄາະ ແລະກວດສອບຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໄດ້.

ສູດການຄິດໄລ່ AI ສາມາດກໍານົດແລະກວດສອບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະວິເຄາະຢ່າງໄວວາ. ໂດຍບໍ່ມີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ມັນ​ເປັນ​ໄປ​ບໍ່​ໄດ້.

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະປັນຍາປະດິດແມ່ນຫຍັງ?

ປັນຍາປະດິດມີຈຸດປະສົງເພື່ອຈໍາລອງຈິດໃຈຂອງມະນຸດ. ຈາກບ່ອນນັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍນີ້.

ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເອົາຕົວຢ່າງຕາມຈຸດປະສົງທີ່ຈະບັນລຸໄດ້, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນຮູບພາບຫຼືວິດີໂອເພື່ອຮັບຮູ້ທາງຍ່າງທາງຜ່ານໃນກໍລະນີຂອງລົດອັດຕະໂນມັດ.

ແຕ່ເຕັກນິກນີ້ມີຂໍ້ຈໍາກັດຂອງມັນ. ມັນບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ເຫດຜົນສະລັບສັບຊ້ອນ. ສະນັ້ນ, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງໄດ້ສົມທົບກັບວິທີການອື່ນໆເພື່ອກ້າວໄປສູ່ AI ທີ່ສົມຄວນໄດ້ຮັບຊື່.

ແນ່ນອນວ່າມີພະລັງຫຼາຍໃນແງ່ຂອງການຮຽນຮູ້, ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນບໍ່ເປັນສ່ວນເສີມທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະໃນບາງກໍລະນີສາມາດນໍາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ລໍາອຽງຫຼືບໍ່ມີເຫດຜົນ (ຕົວຢ່າງ: ລົດ​ຂັບ​ຂີ່​ດ້ວຍ​ຕົນ​ເອງ​ແລ່ນ​ເຂົ້າ​ຮອບ​ທາງ​ຜິດ).

ເພາະສະນັ້ນ, ຄວາມສົນໃຈໃນການລວມເອົາການຮຽນຮູ້ເລິກກັບວິທີການອື່ນໆ, ເປັນ AI ສັນຍາລັກສໍາລັບຕົວຢ່າງໂດຍອີງໃສ່ກົດລະບຽບທຸລະກິດທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ, ລະຫັດທາງດ່ວນໃນຕົວຢ່າງຂອງພວກເຮົາ, ເຊິ່ງຈະຖືກໃສ່ເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍເພື່ອປັບປຸງການສົມເຫດສົມຜົນຂອງມັນ.

ພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນ Python ແລະ R. Data scientists ມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບສອງພາສານີ້. ແຕ່ຍັງມີພາສາອື່ນໆສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ໂຄງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເຄື່ອງມື AI ແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດຊອບແວສໍາລັບການປະຕິບັດວຽກງານ. ອີງຕາມ GitHub, ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນ Python.

Python ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການຂຸດຄົ້ນ. ມັນຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. Python ອະ​ນຸ​ຍາດ​ໃຫ້​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຈັດ​ກຸ່ມ​, ການ​ຈັດ​ປະ​ເພດ​, regression​, ແລະ​ການ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ຂະ​ຫນາດ​. ຊຸມຊົນ Python ແມ່ນສໍາຄັນ, ແລະລາວແມ່ນ ຂ້ອນຂ້າງງ່າຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ ງູ.

ໃນການສະຫລຸບ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນສໍາຄັນເພາະວ່າມັນເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບແນວໂນ້ມຂອງພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າແລະຮູບແບບການດໍາເນີນທຸລະກິດ, ໃນຂະນະທີ່ສະຫນັບສະຫນູນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃຫມ່.

ຫຼາຍບໍລິສັດຊັ້ນນໍາຂອງມື້ນີ້, ເຊັ່ນ Facebook, Google, ແລະ Uber, ກໍາລັງເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການດໍາເນີນງານຂອງພວກເຂົາ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ກາຍເປັນຕົວແຍກການແຂ່ງຂັນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ເລີ່ມຮຽນ Python, ແລະເມື່ອເວລາຜ່ານໄປເຈົ້າຈະກາຍເປັນມືອາຊີບ. ຖ້າມີອັນໃດທີ່ເຈົ້າບໍ່ເຂົ້າໃຈກໍສາມາດຂຽນຄຳເຫັນໄດ້.