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
- ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ
- ເຄືອຂ່າຍ Neural
- ເຄື່ອງສະຫນັບສະຫນູນ vector
ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເຊັ່ນ:
- ການຈັດປະເພດ
- Regression
- ການຈັດຮຽງຊຸດ
- ການຮຽນຮູ້ເລິກ
ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິຜົນທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍຢ່າງ. 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. ທ່ານສາມາດຊອກຫາຫນັງສື, ບົດຄວາມ, ວິຊາອອນໄລນ໌ແລະ tutorials. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດຊອກຫາຊຸມຊົນຜູ້ໃຊ້ແລະເວທີສົນທະນາທີ່ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຜູ້ອື່ນທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຖ້າຫາກວ່າທ່ານມີຄວາມສົນໃຈໃນການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມ, ພວກເຮົາແນະນໍາໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍພື້ນຖານ. ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ວິທີການເຮັດວຽກ, ແລະວິທີການນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ. 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.
- ການພັດທະນາຂອງວິທີການໃຫມ່: ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງພັດທະນາລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃໝ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ສູດການຄິດໄລ່ໃໝ່ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຖືກຕ້ອງ ແລະມີປະສິດທິພາບກວ່າລະບົບສູດການຄິດໄລ່ກ່ອນໜ້າ.
- Su ໃຊ້ໃນຂົງເຂດໃຫມ່: ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂອບເຂດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຊັ່ນ: ການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ການຂົນສົ່ງ, ແລະການຂາຍຍ່ອຍ. ເມື່ອເຕັກໂນໂລຢີມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນການນໍາໃຊ້ຂອງມັນໃນຂົງເຂດໃຫມ່.
MLearning ເປັນເທກໂນໂລຍີທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫຼາຍ. ເນື່ອງຈາກສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສ້າງສັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.