แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร

ในยุคนี้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งสำคัญ แอลแมชชีนเลิร์นนิงช่วยในการจัดการการดำเนินธุรกิจและทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า อีกทั้งยังช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หลัก

ประกอบด้วยการฝึกอัลกอริทึมเพื่อจดจำรูปแบบที่เกิดซ้ำภายในฐานการเรียนรู้ การฝึกอบรมนี้ส่งผลให้เกิดแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อคาดการณ์ (จดจำเสียง ภาพ ฯลฯ) หรือทำงานอัตโนมัติ (ตอบคำถาม ขับรถอัตโนมัติ ฯลฯ)

บริษัทยักษ์ใหญ่ทุกแห่งหันมาใช้แมชชีนเลิร์นนิง บริษัทต่างๆ เช่น Amazon, Facebook และ Google กำลังให้ความสำคัญกับการเรียนรู้ของเครื่อง มาดูกันว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

มีคำจำกัดความมากมาย แต่ฉันจะให้คุณเป็นคำง่ายๆ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ปัญญาประดิษฐ์สอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากประสบการณ์ในอดีต เช่นเดียวกับที่มนุษย์ทำ

ด้วยกระบวนการนี้ คอมพิวเตอร์สามารถปรับปรุงตัวเองได้โดยการระบุรูปแบบและสำรวจข้อมูล อย่างไรก็ตาม การเขียนโค้ดบางอย่างต้องอาศัยการมีส่วนร่วมของมนุษย์น้อยที่สุด

มีการทดลองมากมายในช่วงแรก มีบางทฤษฎีเกี่ยวกับข้อมูลและการเรียนรู้ และวิธีที่คอมพิวเตอร์จดจำสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด

แต่ในโลกปัจจุบัน แมชชีนเลิร์นนิงมีความซับซ้อนมากขึ้น แต่คุณต้องรู้ประสบการณ์พื้นฐานเหล่านี้ด้วย

Cแมชชีนเลิร์นนิงทำงานได้ไหม

แมชชีนเลิร์นนิงมีมานานแล้ว อย่างไรก็ตาม อัลกอริทึมมีความซับซ้อนมากขึ้นทุกวัน การพัฒนาล่าสุดคือการใช้ข้อมูลนี้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การสมัครเป็นเรื่องยาก บัณฑิตที่สามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้อย่างเชี่ยวชาญคือก้าวนำหน้าโปรแกรมเมอร์คนอื่นๆ หนึ่งก้าว บริษัทขนาดใหญ่ต้องการโปรแกรมเมอร์เหล่านี้เพื่อนำหน้าคู่แข่ง

ไม่มีงานใดที่ไม่สามารถทำได้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง สามารถสร้างรูปแบบที่แน่นอนได้ และในอนาคตจะทำงานโดยอัตโนมัติโดยมีการโต้ตอบน้อยที่สุด

หลังจากการมาถึงของแมชชีนเลิร์นนิง บริษัทต่างๆ ต่างก็เปลี่ยนแปลงกระบวนการของตน ซึ่งก่อนหน้านี้ได้รับการจัดการโดยมนุษย์ มีตัวอย่างอยู่บ้าง

• รับสายลูกค้า
• ทบทวนประวัติย่อ
• การจดจำภาพ
• การรู้จำเสียง
• การวินิจฉัยทางการแพทย์
• การเก็งกำไรทางสถิติ
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• การสกัด

การเรียนรู้ของเครื่องใช้สองเทคนิค

มีสองเทคนิคหลักที่แมชชีนเลิร์นนิงใช้ มีดังต่อไปนี้

การเรียนรู้ภายใต้การนิเทศ-

ในเทคนิคนี้ AI จะรวบรวมข้อมูลก่อนหน้า นอกจากนี้ยังช่วยในการรวบรวมและสร้างผลลัพธ์ของการปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิง พูดง่ายๆ ก็คือ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นวิธีที่มนุษย์เราเรียนรู้สิ่งต่างๆ

เราทำอะไรผิดและทำสิ่งที่ถูกต้องหลังจากเรียนรู้และวิเคราะห์แล้ว เป็นวิธีเดียวกับที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้สิ่งต่างๆ

มนุษย์เราให้ข้อมูลต่าง ๆ กับคอมพิวเตอร์ นั่นคือสิ่งที่เราเรียกว่า l’ensemble d’entraînement.

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน –

เทคนิคนี้ช่วยค้นหารูปแบบข้อมูลที่ไม่รู้จัก และช่วยค้นหาข้อผิดพลาด โดยทั่วไปอัลกอริทึมจะพยายามทำความเข้าใจโครงสร้างโดยธรรมชาติด้วยตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับ มีสองงานที่แตกต่างกันในแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแล

การจัดกลุ่ม

ในการเรียนรู้นี้ มนุษย์พยายามรวบรวมจุดข้อมูลก่อน จากนั้นเปลี่ยนเป็นกลุ่ม และสุดท้ายก็พยายามทำให้คล้ายกันแต่แตกต่างจากคลัสเตอร์อื่น มีประโยชน์สำหรับการแบ่งส่วนตลาด

ลดขนาด

โมเดลนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าในการฝึกอบรม เทคนิคนี้ช่วยให้สามารถจัดกลุ่มแอตทริบิวต์ที่คล้ายกันเข้าด้วยกันเพื่อประสบการณ์และการตีความที่ดีขึ้น

การใช้แมชชีนเลิร์นนิง

ทุกวันนี้มีแอปพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องนับพัน ตั้งแต่การป้อนข้อมูลไปจนถึงการประเมินความเสี่ยงที่ซับซ้อน การเรียนรู้ของเครื่องทำได้ทั้งหมด โลกกำลังก้าวไปสู่สิ่งที่เป็นอัตโนมัติ ยกตัวอย่างเช่นเราชอบระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติในรถยนต์

มีฟังก์ชั่นการบริการลูกค้าและการบริการลูกค้ามากมายที่เครื่อง

การฝึกงานช่วยในการจัดการและสร้างเส้นทางอาชีพที่ดี

การจดจำเสียงจาก Google และ Amazon ยังเป็นแอปพลิเคชันของแมชชีนเลิร์นนิงอีกด้วย มีแอปพลิเคชันภายในจำนวนมากที่ช่วยให้องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการได้ ซึ่งช่วยลดภาระงานด้วยตนเอง

หนึ่งในสิ่งที่มีประโยชน์มากที่สุดคือการเรียนรู้ของเครื่องคือการค้นหาข้อผิดพลาด บางครั้งเมื่อมองที่รูปแบบหรือการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน สายตามนุษย์ไม่สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดได้ แต่คอมพิวเตอร์สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดได้

แมชชีนเลิร์นนิงยังทำให้สามารถให้บริการที่มีคุณภาพสมบูรณ์แบบ บริการที่มีประสิทธิภาพ และผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมได้ มันให้อิสระแก่คนงานที่เป็นมนุษย์ในการทำเช่นนี้ เทคโนโลยีเหล่านี้ ได้แก่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการเรียนรู้ของเครื่อง

มนุษย์สามารถจัดระเบียบสเปรดชีตหรือระบุรูปแบบได้ดี แต่ไม่สามารถวิเคราะห์และตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้

อัลกอริทึม AI สามารถระบุและตรวจสอบข้อมูลขนาดใหญ่และวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็ว หากไม่มีแมชชีนเลิร์นนิง มันเป็นไปไม่ได้.

ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์มีเป้าหมายเพื่อจำลองจิตใจของมนุษย์ จากนั้นแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงเครื่องมือหนึ่งในการบรรลุเป้าหมายนี้

ช่วยให้เครื่องสามารถนำเข้าตัวอย่างตามวัตถุประสงค์ที่จะบรรลุได้ เช่น รูปภาพหรือวิดีโอเพื่อจดจำทางม้าลายในกรณีของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

แต่เทคนิคนี้มีข้อจำกัด ไม่อนุญาตให้ใช้เหตุผลที่ซับซ้อน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องจับคู่กับวิธีการอื่นเพื่อก้าวไปสู่ ​​AI ที่สมชื่อ

แน่นอนว่ามีประสิทธิภาพมากในแง่ของการเรียนรู้ อย่างไรก็ตาม โครงข่ายประสาทเทียมไม่ใช่ส่วนเสริมที่เชื่อถือได้ และในบางกรณีอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติหรือไร้เหตุผล (ตัวอย่างเช่น: รถขับเองอ้อมผิดทาง)

ดังนั้นความสนใจในการรวมการเรียนรู้เชิงลึกเข้ากับวิธีการอื่นๆ เช่น AI แบบสัญลักษณ์ตามกฎทางธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้า รหัสทางหลวงในตัวอย่างของเรา ซึ่งจะถูกแทรกเข้าไปในเครือข่ายเพื่อปรับแต่งเหตุผล

ภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ภาษาการเขียนโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องคือ Python และ R นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคุ้นเคยกับสองภาษานี้ แต่ยังมีภาษาอื่น ๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

โครงการต่าง ๆ ต้องการภาษาที่แตกต่างกัน เครื่องมือ AI เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์สำหรับการปฏิบัติงาน จากข้อมูลของ GitHub ภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องคือ Python

Python สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการขุด นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณพัฒนาโมเดลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ได้ Python อนุญาตให้มีการจัดกลุ่ม การจัดหมวดหมู่ การถดถอย และการลดขนาด ชุมชน ไพธอนมีความสำคัญและเขาก็เป็น ค่อนข้างง่ายในการเรียนรู้ หลาม

ในการสรุป

แมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจถึงแนวโน้มในพฤติกรรมของลูกค้าและรูปแบบการดำเนินธุรกิจ ในขณะเดียวกันก็สนับสนุนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่

บริษัทชั้นนำหลายแห่งในปัจจุบัน เช่น Facebook, Google และ Uber กำลังให้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นศูนย์กลางในการปฏิบัติงาน แมชชีนเลิร์นนิงได้กลายเป็นตัวสร้างความแตกต่างในการแข่งขันที่สำคัญสำหรับหลายบริษัท

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง เริ่มเรียนรู้ Python และเมื่อเวลาผ่านไป คุณจะกลายเป็นมืออาชีพ อย่าลังเลที่จะแสดงความคิดเห็นหากมีอะไรที่คุณไม่เข้าใจ