ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ການປະຕິວັດປັນຍາປະດິດ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ແມ່ນສາຂາຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອພັດທະນາລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໂປຣແກຣມຢ່າງຈະແຈ້ງ. ມັນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນບັນດາຂົງເຂດທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດຂອງ AI ແລະມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ອຸດສາຫະ ກຳ ທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຊັ່ນ: ການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ການຂົນສົ່ງແລະການຂາຍຍ່ອຍ.

ມີສອງປະເພດຫຼັກຂອງ ML: ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ ແລະ ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ. ໃນການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການເບິ່ງແຍງ, ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນໃຫ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່, ນັ້ນແມ່ນ, ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ. ສູດການຄິດໄລ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ. ໃນການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ, ສູດການຄິດໄລ່ບໍ່ມີປ້າຍຊື່. ທ່ານຕ້ອງຮຽນຮູ້ເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົວທ່ານເອງ.

ບາງສ່ວນຂອງເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນ:

• ການຖົດຖອຍແບບເສັ້ນ
• ຕົ້ນ​ໄມ້​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​
• ເຄືອຂ່າຍ Neural
• ເຄື່ອງສະຫນັບສະຫນູນ vector

ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເຊັ່ນ:

• ການຈັດປະເພດ
• Regression
• ການຈັດຮຽງຊຸດ
• ການຮຽນຮູ້ເລິກ

ນີ້​ແມ່ນ​ເຄື່ອງ​ມື​ທີ່​ມີ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ໃນ​ການ​ປະ​ຕິ​ວັດ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກໍາ​ຫຼາຍ​ຢ່າງ. ເນື່ອງຈາກ ML algorithms ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສ້າງສັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກແນວໃດ?

ML ເຮັດວຽກໂດຍການໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອຝຶກອົບຮົມ algorithm. ສູດການຄິດໄລ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງວັດສະດຸປ້ອນກັບຜົນໄດ້ຮັບຈາກຂໍ້ມູນ. ເມື່ອ algorithm ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່.

ຕົວຢ່າງ, ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອກໍານົດແມວໃນຮູບພາບ. ສູດການຄິດໄລ່ຈະຖືກຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຊຸດຂໍ້ມູນຂອງຮູບແມວ ແລະຮູບທີ່ບໍ່ແມ່ນແມວ. ສູດການຄິດໄລ່ຈະຮຽນຮູ້ເພື່ອກໍານົດລັກສະນະຂອງຮູບພາບແມວ, ເຊັ່ນ: ຮູບຮ່າງຂອງຫົວ, ຕາແລະຫາງ. ເມື່ອ algorithm ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດແມວໃນຮູບພາບໃຫມ່.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?

ຜົນປະໂຫຍດແມ່ນມີຫຼາຍ. ບາງຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດປະກອບມີ:

• ອັດຕະໂນມັດ: ML ສາມາດອັດຕະໂນມັດຫຼາຍວຽກງານທີ່ມະນຸດປະຕິບັດໃນປັດຈຸບັນ. ນີ້ສາມາດເພີ່ມເວລາແລະຊັບພະຍາກອນສໍາລັບມະນຸດເພື່ອສຸມໃສ່ວຽກງານຍຸດທະສາດຫຼາຍຂຶ້ນ.

• ຄວາມຖືກຕ້ອງ: ML ສາມາດມີຄວາມຊັດເຈນຫຼາຍກ່ວາວິທີການວິເຄາະແບບດັ້ງເດີມ. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະປັບການຄາດເດົາຂອງມັນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃຫມ່.

• ປະສິດທິພາບ: ML ສາມາດມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາວິທີການວິເຄາະແບບດັ້ງເດີມ. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍໄດ້ໄວແລະມີປະສິດທິພາບ.

• ນະວັດຕະກໍາ: ML ສາມາດຊ່ວຍສ້າງແນວຄວາມຄິດ ແລະ ນະວັດຕະກໍາໃໝ່ໆ. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະຊອກຫາຮູບແບບທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດເຫັນໄດ້.

ສິ່ງທ້າທາຍຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?

ສິ່ງທ້າທາຍຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຫຼາຍ. ບາງສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດລວມມີ:

• ຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ: MLearning ຕ້ອງການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຝຶກ algorithms. ມັນອາດຈະເປັນການຍາກທີ່ຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນ, ໂດຍສະເພາະຖ້າຂໍ້ມູນເປັນຄວາມລັບຫຼືມີລິຂະສິດ.

• ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນສາມາດສັບສົນ ແລະ ຍາກທີ່ຈະວິເຄາະ. ອັນນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະຝຶກ algorithms MLearning ທີ່ຖືກຕ້ອງ.

• ການຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບຂອງທ່ານ: ຜົນໄດ້ຮັບຂອງທ່ານອາດຈະຍາກທີ່ຈະຕີຄວາມຫມາຍ. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າ MLearning algorithms ສາມາດຮຽນຮູ້ຮູບແບບທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດເຫັນໄດ້.

ເຖິງວ່າຈະມີສິ່ງທ້າທາຍ, ML ແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ດີສໍາລັບຜົນກະທົບທາງບວກຕໍ່ໂລກ. ເມື່ອລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກາຍເປັນຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສ້າງສັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.

ຂ້ອຍຈະຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ແນວໃດ?

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້, ມີຫຼາຍຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຢູ່. ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ຊອກ​ຫາ​ຫນັງ​ສື​, ບົດ​ຄວາມ​, ວິ​ຊາ​ອອນ​ໄລ​ນ​໌​ແລະ tutorials​. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດຊອກຫາຊຸມຊົນຜູ້ໃຊ້ແລະເວທີສົນທະນາທີ່ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຜູ້ອື່ນທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ຖ້າຫາກວ່າທ່ານມີຄວາມສົນໃຈໃນການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມ, ພວກເຮົາແນະນໍາໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍພື້ນຖານ. ຮຽນ​ຮູ້​ກ່ຽວ​ກັບ​ປະ​ເພດ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຂອງ​ວິ​ທີ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເຄື່ອງ​ຈັກ​, ວິ​ທີ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​, ແລະ​ວິ​ທີ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ແກ້​ໄຂ​ບັນ​ຫາ​. ເມື່ອທ່ານມີຄວາມເຂົ້າໃຈພື້ນຖານຂອງພື້ນຖານ, ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະຫຼາຍ.

ປະເພດຕ່າງໆຂອງ Machine Learning ແມ່ນຫຍັງ?

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມີສອງປະເພດຫຼັກຄື: ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ ແລະການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ.

ການຮຽນຮູ້ທີ່ຖືກຄວບຄຸມ

ໃນການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການເບິ່ງແຍງ, ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນໃຫ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່, ນັ້ນແມ່ນ, ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ. ສູດການຄິດໄລ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ

ໃນການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ, ສູດການຄິດໄລ່ບໍ່ມີປ້າຍຊື່. ທ່ານຕ້ອງຮຽນຮູ້ເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົວທ່ານເອງ. ຕົວຢ່າງ, ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງສາມາດຖືກຝຶກອົບຮົມເພື່ອຈັດກຸ່ມລູກຄ້າອອກເປັນປະເພດຕ່າງໆ. ສູດການຄິດໄລ່ຈະຮຽນຮູ້ເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນລູກຄ້າ, ເຊັ່ນ: ອາຍຸ, ລາຍໄດ້, ແລະສະຖານທີ່ຂອງພວກເຂົາ. ເມື່ອ algorithm ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດກຸ່ມລູກຄ້າໃຫມ່ເຂົ້າໄປໃນປະເພດດຽວກັນ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ Machine Learning ແມ່ນຫຍັງ?

ML ຖືກນໍາໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຊັ່ນ: ການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ການຂົນສົ່ງ, ແລະການຂາຍຍ່ອຍ. ບາງແອັບທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດລວມມີ:

• ການຈັດປະເພດ: M Learning ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນປະເພດຕ່າງໆ. ຕົວຢ່າງ, ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຮູບພາບຂອງແມວ ແລະ ໝາ.
• Regression: M Learning ສາມາດໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນມູນຄ່າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນລາຄາຂອງຫຼັກຊັບຫຼືຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ລູກຄ້າຈະປັ່ນປ່ວນ.
• ການຈັດກຸ່ມ: M Learning ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນປະເພດຕ່າງໆ. ຕົວຢ່າງ, ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອຈັດກຸ່ມລູກຄ້າອອກເປັນປະເພດຕ່າງໆໂດຍອີງໃສ່ຄຸນລັກສະນະຂອງເຂົາເຈົ້າ.
• ການຮຽນຮູ້ເລິກ: ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຕົວແບບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເລິກສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດຮູບພາບຂອງມະເຮັງເຕົ້ານົມໃນ mammograms.

ແນວໂນ້ມ MLearning ໃນອະນາຄົດແມ່ນຫຍັງ?

ບາງແນວໂນ້ມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສຳລັບອະນາຄົດລວມມີ:

• ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແມ່ນຕ້ອງການເພື່ອຝຶກອົບຮົມສູດການຄິດໄລ່. ເມື່ອໂລກກາຍເປັນດິຈິຕອລຫຼາຍຂຶ້ນ, ຂໍ້ມູນກໍ່ຖືກສ້າງຂື້ນ. ນີ້ແມ່ນການສ້າງໂອກາດໃຫມ່ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຂອງມັນ.

• ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ຂອງ​ວິ​ທີ​ການ​ໃຫມ່​: ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງພັດທະນາລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃໝ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ສູດການຄິດໄລ່ໃໝ່ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຖືກຕ້ອງ ແລະມີປະສິດທິພາບກວ່າລະບົບສູດການຄິດໄລ່ກ່ອນໜ້າ.

• Su ໃຊ້​ໃນ​ຂົງ​ເຂດ​ໃຫມ່​: ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂອບເຂດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຊັ່ນ: ການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ການຂົນສົ່ງ, ແລະການຂາຍຍ່ອຍ. ເມື່ອເຕັກໂນໂລຢີມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນການນໍາໃຊ້ຂອງມັນໃນຂົງເຂດໃຫມ່.

MLearning ເປັນເທກໂນໂລຍີທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫຼາຍ. ເນື່ອງຈາກສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສ້າງສັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.