การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน ระบุรูปแบบ และทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลรอบด้านได้โดยอัตโนมัติ
โดยแก่นแท้แล้ว การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานที่เฉพาะเจาะจงเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งสามารถทำได้โดยการสร้างแบบจำลองที่สามารถสรุปจากข้อมูล และคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลนำเข้าใหม่ที่มองไม่เห็น โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือไม่มีป้ายกำกับ ขึ้นอยู่กับประเภทของอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ใช้
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีหลายประเภท แต่ละประเภทเหมาะสำหรับงานและข้อมูลประเภทต่างๆ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นแนวทางหนึ่งที่แบบจำลองได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ โดยที่แต่ละอินพุตเชื่อมโยงกับเอาต์พุตหรือป้ายกำกับที่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น ในงานจำแนกประเภทอีเมลสแปม อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ชุดข้อมูลอีเมลที่มีป้ายกำกับว่าเป็นสแปมหรือไม่ใช่สแปม จากนั้นโมเดลจะเรียนรู้ที่จะจัดประเภทอีเมลใหม่ที่มองไม่เห็นตามรูปแบบที่ได้เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรม
ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับโมเดลการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ เป้าหมายคือการค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างภายในข้อมูลโดยไม่ต้องมีความรู้เกี่ยวกับผลลัพธ์หรือป้ายกำกับมาก่อน การจัดกลุ่มเป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลทั่วไป โดยที่อัลกอริทึมจะจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันไว้ด้วยกันโดยพิจารณาจากความเหมือนหรือความแตกต่างโดยธรรมชาติ
การเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญอีกประเภทหนึ่งคือการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ในแนวทางนี้ ตัวแทนเรียนรู้ที่จะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและเพิ่มสัญญาณรางวัลสูงสุดโดยการดำเนินการ ตัวแทนสำรวจสภาพแวดล้อม รับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ และปรับการดำเนินการเพื่อเพิ่มรางวัลสะสมสูงสุดเมื่อเวลาผ่านไป การเรียนรู้ประเภทนี้ถูกนำไปใช้กับงานต่างๆ เช่น การเล่นเกม หุ่นยนต์ และการขับขี่แบบอัตโนมัติได้สำเร็จ
การเรียนรู้ของเครื่องมีการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ในการดูแลสุขภาพ สามารถใช้คาดการณ์ผลลัพธ์ของโรค ระบุรูปแบบในภาพทางการแพทย์ หรือปรับแผนการรักษาในแบบเฉพาะตัวได้ ในด้านการเงิน สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการตรวจจับการฉ้อโกง การให้คะแนนเครดิต และการซื้อขายด้วยอัลกอริทึม แอปพลิเคชันอื่นๆ ได้แก่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ระบบแนะนำ และอื่นๆ อีกมากมาย
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้ โดยเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อฝึกแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือไม่มีป้ายกำกับ และมีอัลกอริทึมหลายประเภทที่เหมาะกับงานและข้อมูลที่แตกต่างกัน แมชชีนเลิร์นนิงมีแอปพลิเคชันมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)