การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถปรับอัลกอริทึมที่จะใช้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ได้หรือไม่
การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) เป็นสาขาวิชาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจนสำหรับแต่ละงาน แง่มุมสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องจักรคือการเลือกอัลกอริทึม: การเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่จะใช้สำหรับปัญหาหรือสถานการณ์เฉพาะ การเลือกนี้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วจะนำขอบเขตใหม่ของข้อมูลมาพิจารณาอย่างไร
เมื่อโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกอบรมแล้วและพบข้อมูลใหม่ กระบวนการบูรณาการขอบเขตข้อมูลใหม่นี้สามารถดำเนินการได้หลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะและบริบทของแอปพลิเคชัน วิธีการหลักในการรวมข้อมูลใหม่เข้าในโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ได้แก่ การฝึกอบรมใหม่ การปรับแต่ง และการเรียนรู้แบบเพิ่มทีละน้อย วิธีการเหล่านี้แต่ละวิธี
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
จะจำกัดอคติและการเลือกปฏิบัติในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้อย่างไร
เพื่อจำกัดอคติและการเลือกปฏิบัติในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องใช้แนวทางหลายแง่มุมที่ครอบคลุมวงจรชีวิตของการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมด ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการใช้งานและการตรวจสอบโมเดล อคติในการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเกิดขึ้นได้จากหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลที่มีอคติ สมมติฐานของโมเดล และอัลกอริทึมเอง การแก้ไขอคติเหล่านี้ต้องอาศัย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
จะปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นประเด็นสำคัญในการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการผสมผสานเทคนิคและแนวทางปฏิบัติที่ออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะไม่ถูกเปิดเผยหรือนำไปใช้ในทางที่ผิด งานนี้มีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากขนาดและความซับซ้อนของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพิ่มมากขึ้น
จะมั่นใจได้อย่างไรว่าการตัดสินใจที่ทำโดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรนั้นมีความโปร่งใสและเข้าใจได้ง่าย?
การรับประกันความโปร่งใสและความเข้าใจได้ในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นความท้าทายหลายแง่มุมที่เกี่ยวข้องกับการพิจารณาในเชิงเทคนิคและจริยธรรม เนื่องจากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรถูกนำไปใช้งานมากขึ้นในพื้นที่สำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการบังคับใช้กฎหมาย ความจำเป็นในการมีความชัดเจนในกระบวนการตัดสินใจจึงมีความสำคัญสูงสุด ความต้องการความโปร่งใสนี้ขับเคลื่อนโดยความจำเป็น
ข้อมูลเกี่ยวกับแบบจำลองเครือข่ายประสาทจะถูกเก็บไว้ที่ไหน (รวมถึงพารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์)
ในโดเมนของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับเครือข่ายประสาท การทำความเข้าใจว่าข้อมูลถูกเก็บไว้ที่ใดนั้นมีความสำคัญต่อทั้งการพัฒนาและการปรับใช้โมเดล โมเดลเครือข่ายประสาทประกอบด้วยส่วนประกอบหลายส่วน ซึ่งแต่ละส่วนมีบทบาทที่แตกต่างกันในการทำงานและประสิทธิภาพ องค์ประกอบที่สำคัญที่สุดสองประการภายในกรอบงานนี้ ได้แก่ แบบจำลอง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจักรในวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรใน LLM คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ได้ถูกนำไปประยุกต์ใช้กับโดเมนต่างๆ รวมถึงวิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์และโมเดลการเรียนรู้ภาษา (LLM) แต่ละสาขาเหล่านี้ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะโดเมน แต่แตกต่างกันอย่างมากในแง่ของประเภทข้อมูล สถาปัตยกรรมโมเดล และแอปพลิเคชัน การทำความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญในการชื่นชมความแตกต่างที่ไม่เหมือนใคร
ความรู้ Python หรือภาษาการเขียนโปรแกรมอื่น ๆ มีความจำเป็นเพียงใดในการนำ ML ไปใช้ในทางปฏิบัติ?
เพื่อตอบคำถามว่าความรู้เกี่ยวกับภาษา Python หรือภาษาโปรแกรมอื่น ๆ จำเป็นเพียงใดในการนำการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ไปใช้ในทางปฏิบัติ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจบทบาทของการเขียนโปรแกรมในบริบทที่กว้างขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นส่วนย่อยของ AI เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
เหตุใดขั้นตอนการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลทดสอบแยกต่างหากจึงมีความจำเป็น และจะเกิดอะไรขึ้นหากข้ามขั้นตอนนี้
ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องจักร การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลบนชุดข้อมูลทดสอบแยกกันถือเป็นแนวทางปฏิบัติพื้นฐานที่สนับสนุนความน่าเชื่อถือและความสามารถในการสรุปผลทั่วไปของโมเดลเชิงทำนาย ขั้นตอนนี้เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนาโมเดลด้วยเหตุผลหลายประการ โดยแต่ละเหตุผลล้วนมีส่วนทำให้การคาดการณ์ของโมเดลมีความแข็งแกร่งและน่าเชื่อถือ ประการแรก วัตถุประสงค์หลัก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
มูลค่าที่แท้จริงของการเรียนรู้ของเครื่องจักรในโลกปัจจุบันคืออะไร และเราจะแยกแยะผลกระทบที่แท้จริงจากกระแสเทคโนโลยีที่เป็นเพียงกระแสฮือฮาได้อย่างไร
การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ซึ่งเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายมาเป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงในภาคส่วนต่างๆ โดยมอบคุณค่ามหาศาลด้วยการปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และสร้างสรรค์โซลูชันที่สร้างสรรค์สำหรับปัญหาที่ซับซ้อน คุณค่าที่แท้จริงของมันอยู่ที่ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ระบุรูปแบบ และสร้างการคาดการณ์หรือการตัดสินใจด้วยเวลาอันสั้นที่สุด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร