ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่อง เราจะตอบคำถามทั่วไปมากมายที่คนส่วนใหญ่อาจมีอยู่ในใจ เรามาดูรายละเอียดกันดีกว่า อ่านต่อ.
1. การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นประเภทหนึ่งของ (AI) หรือปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้และตัดสินใจได้เองโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรม อัลกอริธึมเหล่านี้ทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาดพอที่จะเลือกบนพื้นฐานของข้อมูลที่มีอยู่โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ จุดมุ่งหมายหลักคือการสร้างอัลกอริทึมที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้เองในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลในอดีต
2. ทำไมเราถึงต้องการการเรียนรู้ของเครื่อง
ด้านล่างนี้คือเหตุผลบางประการที่เราใช้สิ่งเหล่านี้ที่นี่และเดี๋ยวนี้
2.2. ทำนายขณะเดินทาง
เราทุกคนต่างก็ใช้ระบบ GPS ในการเดินทางกันทั้งนั้น เมื่อใดก็ตามที่คุณจองรถแท็กซี่ ระบบจะบอกค่าโดยสารโดยประมาณและเวลาที่ต้องใช้ในการไปถึงจุดหมายปลายทาง สมาร์ทโฟนของคุณทำเช่นนั้นได้อย่างไร? คำตอบคือการเรียนรู้ของเครื่อง! มันคำนวณความเร็วและตำแหน่งของยานพาหนะของเรา จากข้อมูลนี้ มันยังบอกเราว่ามีรถติดบนถนนเส้นนี้หรือไม่ โปรแกรมเมอร์ไม่ได้ตั้งโปรแกรมให้คอมพิวเตอร์บอกคุณว่ามีรถติด แต่พวกเขาออกแบบระบบที่ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดบนพื้นฐานของเหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบันของผู้คนที่ผ่านพื้นที่นั้น นอกจากนี้ยังเตือนคุณเกี่ยวกับรถติด
2.3. การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา
เครื่องมือค้นหาเว็บจะแสดงผลลัพธ์ที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติตามตำแหน่งและการค้นหาที่ผ่านมาของคุณ โปรแกรมเมอร์ไม่ได้ตั้งโปรแกรมให้แสดงผลลัพธ์เหล่านั้น แต่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำภายในไม่กี่วินาทีตามความสนใจและการค้นหาล่าสุดของคุณ
2.4. การจัดประเภทจดหมายขยะ
ในกล่องอีเมลของเรา ระบบจะจำแนกอีเมลบางฉบับโดยอัตโนมัติว่าเป็นสแปมหรืออีเมลขยะ และบางอีเมลเป็นอีเมลหลักที่อาจมีความสำคัญมากสำหรับเรา ระบบไม่เคยผิดพลาดและเป็นไปได้ด้วยความช่วยเหลือจากการเรียนรู้เหล่านี้
3. ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง:
แนวคิดพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงนั้นเหมือนกันทุกประเภท แต่ได้แบ่งออกเป็น 3 ประเภทดังต่อไปนี้:
3.1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นหนึ่งในประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมมากที่สุด และง่ายต่อการเข้าใจและนำไปปฏิบัติ ในประเภทนี้ อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่กำหนด แต่ข้อมูลจะต้องมีป้ายกำกับ คุณอนุญาตให้ระบบคาดการณ์ข้อมูลและคุณทำการแก้ไขหากการคาดการณ์นั้นไม่แม่นยำเพียงพอ
3.2. การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแล
แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลจะทำงานโดยไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ แต่คุณต้องให้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ระบบเข้าใจคุณสมบัติที่เป็นฐานสำหรับการตัดสินใจ สิ่งนี้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในหลายสาขา
3.3. การเรียนรู้การเสริมแรง
ขึ้นอยู่กับวิธีการลองผิดลองถูก ระบบทำผิดพลาดและเรียนรู้จากความผิดพลาดเพื่อไม่ให้เกิดความผิดพลาดซ้ำอีก ตัวอย่างเช่น ในเขาวงกต เมื่อระบบไม่สามารถค้นหาเส้นทางได้ ระบบจะไม่ไปเส้นทางเดิมอีกเพราะระบบรู้ว่าเส้นทางนั้นใช้ไม่ได้ มันระบุผลลัพธ์ที่เป็นบวกและผลลัพธ์ที่เป็นลบ และทำงานบนพื้นฐานของผลลัพธ์เหล่านี้
โดยสรุปแล้ว คำถามเหล่านี้เป็นคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง หวังว่าคำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้จะช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์สาขานี้มากขึ้น