การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน อัลกอริธึม ML ได้รับการออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์และตีความรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล จากนั้นใช้ความรู้นี้เพื่อคาดการณ์อย่างมีข้อมูลหรือดำเนินการ
โดยแก่นแท้แล้ว ML เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับจำนวนมาก โดยทราบผลลัพธ์หรือผลลัพธ์ที่ต้องการ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ อัลกอริธึม ML สามารถระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ช่วยให้พวกเขาสามารถสรุปความรู้และคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ
อัลกอริธึม ML มีหลายประเภท แต่ละประเภทมีจุดแข็งและการใช้งานของตัวเอง การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นแนวทางทั่วไปที่อัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าเอาต์พุตที่ต้องการจะถูกจัดเตรียมพร้อมกับข้อมูลอินพุต ตัวอย่างเช่น ในระบบการจัดหมวดหมู่อีเมลสแปม อัลกอริธึมจะได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ชุดข้อมูลอีเมลที่มีป้ายกำกับว่าเป็นสแปมหรือไม่ใช่สแปม ด้วยการวิเคราะห์ลักษณะของอีเมลเหล่านี้ อัลกอริธึมสามารถเรียนรู้ที่จะแยกแยะความแตกต่างระหว่างสองหมวดหมู่ และจัดประเภทอีเมลใหม่ที่มองไม่เห็นตามนั้น
ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ โดยที่ไม่ทราบผลลัพธ์ที่ต้องการ เป้าหมายคือการค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการจัดกลุ่มสามารถจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันเข้าด้วยกันตามคุณลักษณะหรือลักษณะเฉพาะของจุดเหล่านั้น สิ่งนี้อาจมีประโยชน์ในการแบ่งส่วนลูกค้า โดยที่อัลกอริทึมสามารถระบุกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันซึ่งมีความชอบหรือพฤติกรรมคล้ายคลึงกัน
อัลกอริธึม ML ประเภทที่สำคัญอีกประเภทหนึ่งคือการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ในแนวทางนี้ ตัวแทนเรียนรู้ที่จะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและเพิ่มสัญญาณรางวัลสูงสุดโดยการดำเนินการ ตัวแทนจะได้รับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษตามการกระทำ และใช้คำติชมนี้เพื่อเรียนรู้นโยบายหรือกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด การเรียนรู้แบบเสริมกำลังประสบความสำเร็จในการนำไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น หุ่นยนต์และการเล่นเกม ตัวอย่างเช่น AlphaGo ซึ่งพัฒนาโดย DeepMind ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อเอาชนะผู้เล่น Go ที่เป็นแชมป์โลก
อัลกอริธึม ML สามารถจัดหมวดหมู่ตามสไตล์การเรียนรู้ได้ การเรียนรู้แบบกลุ่มเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมอัลกอริทึมบนชุดข้อมูลคงที่ จากนั้นใช้แบบจำลองที่เรียนรู้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ ในทางกลับกัน การเรียนรู้ออนไลน์ช่วยให้อัลกอริธึมสามารถอัปเดตโมเดลได้อย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ข้อมูลเป็นแบบไดนามิกและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
ML มีการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ในการดูแลสุขภาพ อัลกอริธึม ML สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อตรวจหาโรคหรือทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วย ในด้านการเงิน สามารถใช้ ML สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง การคาดการณ์ตลาดหุ้น และการให้คะแนนเครดิต ML ยังใช้ในระบบการแนะนำ เช่น ผู้ค้าปลีกออนไลน์และบริการสตรีมมิ่ง เพื่อปรับแต่งเนื้อหาและปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้
ML เป็นสาขาย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้ โดยเกี่ยวข้องกับโมเดลการฝึกอบรมที่ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับหรือไม่มีป้ายกำกับเพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อคาดการณ์อย่างมีข้อมูลหรือดำเนินการได้ ML มีอัลกอริทึมหลายประเภท รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล ไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริม แต่ละประเภทมีจุดแข็งและการใช้งานของตัวเอง ML พบว่ามีการใช้งานอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย ซึ่งทำให้เกิดความก้าวหน้าในด้านการดูแลสุขภาพ การเงิน ระบบการแนะนำ และโดเมนอื่นๆ อีกมากมาย
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)