การเรียนรู้ของเครื่อง – ระบบอัตโนมัติภายในการเรียนรู้

การเรียนรู้ของเครื่องและความจำเป็นในการใช้งาน ก

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งระบบคอมพิวเตอร์จะถูกป้อนด้วยอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูลประเภทต่างๆ ด้วยตัวเอง อัลกอริทึมการเรียนรู้เหล่านี้ได้รับความสามารถในการวิเคราะห์เมื่อได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลตัวอย่าง

มีประโยชน์เมื่อข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์มีปริมาณมากและเกินขีดจำกัดของมนุษย์ สามารถใช้เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่สำคัญและทำการตัดสินใจที่สำคัญ

ฟิลด์สำคัญบางฟิลด์ที่มีการใช้งาน:

การรักษามะเร็ง-

เคมีบำบัดซึ่งใช้ในการฆ่าเซลล์มะเร็งก่อให้เกิดอันตรายถึงขั้นฆ่าเซลล์ที่แข็งแรงในร่างกายมนุษย์ ทางเลือกที่มีประสิทธิภาพนอกเหนือจากเคมีบำบัดคือการรักษาด้วยรังสีซึ่งใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างความแตกต่างที่ถูกต้องระหว่างเซลล์

การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์—

การใช้เทคโนโลยีนี้ทำให้สามารถดำเนินการโดยปราศจากความเสี่ยงในส่วนต่างๆ ของร่างกายมนุษย์ซึ่งมีพื้นที่แคบและมีความเสี่ยงสูงที่แพทย์จะทำการผ่าตัดผิดพลาด การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ได้รับการฝึกฝนโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

การเงิน-

มันถูกใช้เพื่อตรวจจับธุรกรรมธนาคารที่ฉ้อฉลภายในไม่กี่วินาที ซึ่งมนุษย์จะใช้เวลาหลายชั่วโมงกว่าจะรู้ตัว

ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องไม่มีที่สิ้นสุดและสามารถใช้ได้ในหลายสาขา

เรียนรู้อะไรใน Machine Learning?

อัลกอริทึมภายใต้การดูแล-

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือประเภทของการเรียนรู้ที่รู้จักอินพุตและเอาต์พุต และคุณเขียนอัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้กระบวนการทำแผนที่หรือความสัมพันธ์ระหว่างกัน

อัลกอริทึมส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

อัลกอริทึมที่ไม่ได้รับการดูแล –

ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ผลลัพธ์จะไม่เป็นที่รู้จัก & ต้องเขียนอัลกอริทึมในลักษณะที่ทำให้สามารถพึ่งพาตนเองได้ในการกำหนดโครงสร้างและการกระจายของข้อมูล

ข้อกำหนดเบื้องต้น

นักศึกษาวิทยาการคอมพิวเตอร์และนักศึกษาคนอื่นๆ ที่มีพื้นฐานด้านวิศวกรรมสามารถเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม ใครก็ตามที่มีความรู้พื้นฐานที่ดีหรืออย่างน้อยในโดเมนต่อไปนี้สามารถเชี่ยวชาญในเรื่องนี้ได้ในระดับเริ่มต้น: –

พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม –

พื้นฐานของการเขียนโปรแกรมประกอบด้วยการเขียนโปรแกรมพื้นฐานที่ดี โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึมของมัน

ความน่าจะเป็น & สถิติ-

ต้องทราบหัวข้อความน่าจะเป็นที่สำคัญ เช่น สัจพจน์และกฎ ทฤษฎีบทของเบย์ การถดถอย ฯลฯ

จำเป็นต้องมีความรู้ในหัวข้อทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม ความแปรปรวน และการแจกแจงแบบปกติ ปัวซอง ทวินาม ฯลฯ

พีชคณิตเชิงเส้น-

พีชคณิตเชิงเส้นคือการแสดงนิพจน์เชิงเส้นในรูปแบบของเมทริกซ์และสเปซเวกเตอร์ ในการทำเช่นนี้ เราจะต้องได้รับความรู้เป็นอย่างดีเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ เช่น เมทริกซ์ จำนวนเชิงซ้อน และสมการพหุนาม

หมายเหตุ: ข้อกำหนดเบื้องต้นเหล่านี้มีไว้สำหรับผู้เริ่มต้น

โอกาสในการทำงานในการเรียนรู้ของเครื่อง ก

เนื่องจากการใช้งานที่ไร้ขีดจำกัดและการใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่และแบบด้นสด ความต้องการมืออาชีพจึงเพิ่มขึ้นทุกวัน และไม่เคยตกเทรนด์

มืออาชีพสามารถหางานในสาขาต่อไปนี้: –

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
วิศวกรข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูล
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล