การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ มีความสามารถในการคาดการณ์หรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคและอัลกอริธึมต่างๆ ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือประเมินผลได้อย่างมีข้อมูล ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning เทคนิคเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในการวิเคราะห์และประเมินคุณภาพของข้อมูล
เพื่อทำความเข้าใจว่า Machine Learning สามารถคาดการณ์หรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลได้อย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจแนวคิดเรื่องคุณภาพข้อมูลก่อน คุณภาพของข้อมูลหมายถึงความถูกต้อง ความครบถ้วน ความสม่ำเสมอ และความเกี่ยวข้องของข้อมูล ข้อมูลคุณภาพสูงถือเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และแม่นยำในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทุกประเภท
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อประเมินคุณภาพของข้อมูลโดยการวิเคราะห์คุณลักษณะ รูปแบบ และความสัมพันธ์ แนวทางหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปคือการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยที่คุณภาพของข้อมูลจะถูกติดป้ายกำกับหรือจัดประเภทตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จากนั้นอัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับนี้และสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายคุณภาพของข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาชุดข้อมูลที่มีบทวิจารณ์ของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บทวิจารณ์แต่ละรายการจะมีป้ายกำกับว่าเป็นบวกหรือลบตามความคิดเห็นที่แสดงออกมา ด้วยการฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนกับข้อมูลที่มีป้ายกำกับนี้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้รูปแบบและฟีเจอร์ที่แยกแยะบทวิจารณ์เชิงบวกจากบทวิจารณ์เชิงลบได้ จากนั้นโมเดลนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ความรู้สึกของรีวิวใหม่ที่ไม่มีป้ายกำกับได้ ซึ่งจะเป็นการประเมินคุณภาพของข้อมูล
นอกเหนือจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแล้ว ยังสามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อกำหนดคุณภาพของข้อมูลได้อีกด้วย อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะวิเคราะห์โครงสร้างและรูปแบบที่มีอยู่ในข้อมูลโดยไม่ต้องอาศัยป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลได้โดยการจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันหรือระบุค่าผิดปกติ
ตัวอย่างเช่น ในชุดข้อมูลที่วัดคุณสมบัติทางกายภาพต่างๆ ของผลไม้ อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถระบุกลุ่มของผลไม้ที่คล้ายกันตามคุณลักษณะของมันได้ หากข้อมูลมีค่าผิดปกติหรืออินสแตนซ์ที่ไม่เหมาะกับคลัสเตอร์ใดๆ อาจบ่งบอกถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับคุณภาพของข้อมูล
นอกจากนี้ เทคนิค Machine Learning ยังสามารถใช้เพื่อตรวจจับและจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกัน ซึ่งเป็นความท้าทายทั่วไปในคุณภาพของข้อมูล ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่มีอยู่ เทคนิคเหล่านี้สามารถใส่ค่าที่หายไป ระบุและจัดการค่าผิดปกติ และรับประกันความสอดคล้องของข้อมูล
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำนายหรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลโดยใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับผู้ดูแล ซึ่งจะวิเคราะห์รูปแบบ ความสัมพันธ์ และลักษณะของข้อมูล อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถจัดประเภทข้อมูลตามป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือระบุโครงสร้างที่มีอยู่ในข้อมูล ด้วยการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้สามารถประเมินคุณภาพของข้อมูลได้ และปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น ข้อมูลที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกันสามารถแก้ไขได้
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)