แมชชีนเลิร์นนิงเป็นคำศัพท์ที่สร้างขึ้นและเป็นอนาคตต่อไปของโลก มันถูกกำหนดให้เป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานเป็นจิตประดิษฐ์เพื่อเรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีจิตใจมนุษย์
หมายถึงการพัฒนาเครื่องมือและวิธีการที่จำเป็นสำหรับการเข้าถึงข้อมูลและใช้งานเพิ่มเติมเพื่อการเรียนรู้
ส่วนที่ดีที่สุดของการใช้เครื่องมือนี้คือไม่เกี่ยวข้องกับการแทรกแซงหรือความช่วยเหลือจากมนุษย์ การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจะช่วยในการตัดสินใจที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพในอนาคตโดยพิจารณาจากสิ่งที่เก็บไว้ในความทรงจำ โปรดจำไว้ว่ามันช่วยคุณในการตัดสินใจ แต่ไม่แน่ใจว่าการตัดสินใจโดยมนุษย์เทียมจะถูกต้องและเหมาะสมทุกครั้ง
ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่อง
เป็นอีกวิธีหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลและดึงการรับรู้ที่เป็นประโยชน์ออกมา ซึ่งจะสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ
ช่วยให้องค์กรได้รับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นในกรณีที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ จิตใจประดิษฐ์ทำงานอย่างรวดเร็วเมื่อเทียบกับจิตใจของมนุษย์ จึงทำให้ตัดสินใจได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น
การตัดสินใจที่ถูกต้องและรวดเร็วนำไปสู่การคว้าโอกาสทางรายได้จากตลาดใหม่และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า ช่วยในการส่งเสริมกระบวนการระบุภัยคุกคามที่มีอยู่ในตลาด
กระบวนการระบุโอกาสและภัยคุกคามจะง่ายขึ้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ทั้งหมดนี้สามารถทำได้ก็ต่อเมื่อได้รับการฝึกฝนอย่างเหมาะสมด้วยความช่วยเหลือจากทรัพยากรและเวลาเพิ่มเติม
ความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงได้อย่างไร?
มีวิธีการต่างๆ สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง เช่น อัลกอริทึมที่มีการควบคุม อัลกอริทึมกึ่งควบคุม และอัลกอริทึมที่ไม่มีการควบคุม
ก) อัลกอริทึมภายใต้การดูแลใช้สิ่งที่เรียนรู้พร้อมกับข้อมูลและใช้ไดอะแกรมที่มีภาพประกอบและป้ายกำกับอย่างดีเพื่อวิเคราะห์และทำนายอนาคต
b) อัลกอริทึมแบบกึ่งควบคุมต้องมีการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อย แต่ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก
จะถูกเลือกเมื่อข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่ได้มานั้นต้องการทรัพยากรเพิ่มเติม แต่ข้อมูลที่ไม่ติดป้ายกำกับนั้นไม่ต้องการทรัพยากรหรือทักษะเพิ่มเติม
ค) โดยทั่วไปจะใช้อัลกอริทึมที่ไม่มีการควบคุมเมื่อข้อมูลที่ได้มาไม่มีป้ายกำกับหรือไม่ได้รับการจำแนกประเภท ระบบนี้ใช้เพื่อค้นหาโซลูชันที่ซ่อนอยู่จากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหรือไม่จัดประเภท
แมชชีนเลิร์นนิงมีความสามารถในการกลืนชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพมากเกินไป กิจกรรมล่าสุดของลูกค้าและการโต้ตอบจะถูกใช้โดยการเรียนรู้ของเครื่องในการตรวจสอบและปรับเปลี่ยนข้อความของคุณ
มีความสามารถในการระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องโดยการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง
แมชชีนเลิร์นนิงช่วยในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสมยิ่งขึ้น เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดที่จะใช้หากบริษัทของคุณขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะและฐานความรู้ที่ต้องการในการจัดการกับชุดข้อมูล