อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง

1. รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง

โดยพื้นฐานแล้วมันเป็นแอปพลิเคชั่นของ AI นอกจากนี้ยังช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์มีความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์ นอกจากนี้ ML ยังมุ่งเน้นการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ จุดมุ่งหมายหลักคือการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์

Google กล่าวว่า “การเรียนรู้ของเครื่องคืออนาคต” ดังนั้นอนาคตของ ML จะสดใสมาก ในขณะที่มนุษย์เสพติดเครื่องจักรมากขึ้น เราก็ได้เห็นการปฏิวัติครั้งใหม่ที่กำลังยึดครองโลก และนั่นจะเป็นอนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง

2. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

อัลกอริทึมการเรียนรู้โดยทั่วไปมี 3 ประเภท:

ก. อัลกอริทึม ML ภายใต้การดูแล

ในการทำนายเราใช้อัลกอริทึม ML นี้ นอกจากนี้ อัลกอริทึมนี้จะค้นหารูปแบบภายในป้ายชื่อค่าที่กำหนดให้กับจุดข้อมูล

ข. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีผู้ดูแล

ไม่มีป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องกับจุดข้อมูล นอกจากนี้ อัลกอริธึม ML เหล่านี้ยังจัดระเบียบข้อมูลเป็นกลุ่มของคลัสเตอร์ นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องอธิบายโครงสร้างของมันด้วย นอกจากนี้ เพื่อให้ข้อมูลที่ซับซ้อนดูเรียบง่ายและเป็นระเบียบสำหรับการวิเคราะห์

ค. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเสริมแรง

เราใช้อัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อเลือกการกระทำ นอกจากนี้เราจะเห็นว่ามันขึ้นอยู่กับจุดข้อมูลแต่ละจุด ยิ่งไปกว่านั้น หลังจากเวลาผ่านไป อัลกอริทึมก็เปลี่ยนกลยุทธ์เพื่อให้เรียนรู้ได้ดีขึ้น รับรางวัลที่ดีที่สุดอีกด้วย

3. แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

ก. ML ในการศึกษา

ครูสามารถใช้ ML เพื่อตรวจสอบจำนวนบทเรียนที่นักเรียนสามารถกินได้ วิธีจัดการกับบทเรียนที่สอน และดูว่านักเรียนกินมากเกินไปหรือไม่ แน่นอนว่าสิ่งนี้ช่วยให้ครูสามารถช่วยให้นักเรียนเข้าใจบทเรียนได้ นอกจากนี้ ป้องกันไม่ให้นักเรียนที่มีความเสี่ยงสอบตกหรือแย่ที่สุดก็คือออกกลางคัน

ข. การเรียนรู้ของเครื่องในเครื่องมือค้นหา

เครื่องมือค้นหาพึ่งพา ML เพื่อปรับปรุงบริการของพวกเขาในปัจจุบันไม่มีความลับ การนำสิ่งเหล่านี้ไปใช้ Google ได้แนะนำบริการที่น่าทึ่งบางอย่าง เช่นการจดจำเสียง การค้นหารูปภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย วิธีที่พวกเขามีคุณลักษณะที่น่าสนใจมากขึ้นคือเวลาที่จะบอกเรา

ค. ML ในการตลาดดิจิทัล

นี่คือจุดที่ ML สามารถช่วยได้อย่างมาก ML ช่วยให้สามารถปรับแต่งที่เกี่ยวข้องได้มากขึ้น ดังนั้น บริษัทต่างๆ จึงสามารถโต้ตอบและมีส่วนร่วมกับลูกค้าได้ การแบ่งส่วนที่ซับซ้อนมุ่งเน้นไปที่ลูกค้าที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ด้วยข้อความที่ถูกต้อง บริษัทต่างๆ มีข้อมูลที่สามารถใช้ประโยชน์เพื่อเรียนรู้พฤติกรรมของพวกเขาได้

Nova ใช้ ML เพื่อเขียนอีเมลการขายที่เป็นส่วนตัว รู้ว่าอีเมลใดทำงานได้ดีกว่าในอดีตและแนะนำการเปลี่ยนแปลงอีเมลการขาย

ง. การเรียนรู้ของเครื่องในการดูแลสุขภาพ

แอปพลิเคชันนี้ดูเหมือนจะยังคงเป็นประเด็นร้อนในช่วงสามปีที่ผ่านมา สตาร์ทอัพที่มีแนวโน้มดีหลายรายในอุตสาหกรรมนี้กำลังพยายามอย่างเต็มที่โดยมุ่งเน้นที่การดูแลสุขภาพ ซึ่งรวมถึง Nervanasys (ซื้อกิจการโดย Intel), Ayasdi, Sentient, Digital Reasoning System เป็นต้น

วิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์เป็นผู้สนับสนุนที่สำคัญที่สุดในด้าน ML ซึ่งใช้การเรียนรู้เชิงลึก เป็นแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพที่ใช้งานอยู่สำหรับการริเริ่ม InnerEye ของ ML Microsoft ที่เริ่มต้นในปี 2010 กำลังทำงานกับเครื่องมือวิเคราะห์ภาพ

4. ข้อดีของการเรียนรู้ของเครื่อง

ก. เสริมการขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลคือกระบวนการตรวจสอบฐานข้อมูล นอกจากนี้ยังมีฐานข้อมูลหลายแห่งในการประมวลผลหรือวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลหมายถึงการค้นหาคุณสมบัติของชุดข้อมูล ในขณะที่ ML เกี่ยวกับการเรียนรู้และคาดการณ์ข้อมูล

ข. ระบบอัตโนมัติของงาน

มันเกี่ยวข้องกับการพัฒนาคอมพิวเตอร์อิสระ โปรแกรมซอฟต์แวร์ เทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัติ การจดจำใบหน้าเป็นตัวอย่างอื่นๆ ของงานอัตโนมัติ

5. ข้อจำกัดของ ML

ก. ข้อจำกัดด้านเวลาในการเรียนรู้

เป็นไปไม่ได้ที่จะทำนายได้อย่างแม่นยำในทันที นอกจากนี้ จำสิ่งหนึ่งที่มันเรียนรู้ผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ แม้ว่าจะมีข้อสังเกตว่ายิ่งข้อมูลมีขนาดใหญ่และยิ่งเปิดเผยข้อมูลเหล่านี้นานเท่าใด ข้อมูลก็จะทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น

ข. ปัญหาเกี่ยวกับการยืนยัน

ข้อจำกัดอีกประการหนึ่งคือการขาดการตรวจสอบ เป็นการยากที่จะพิสูจน์ว่าการคาดคะเนโดยระบบ ML นั้นเหมาะสมกับทุกสถานการณ์

6. อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง

ML สามารถเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันสำหรับบริษัทใดๆ ไม่ว่าจะเป็น MNC ชั้นนำหรือสตาร์ทอัพ เนื่องจากสิ่งที่กำลังดำเนินการด้วยตนเองจะทำได้ในวันพรุ่งนี้ด้วยเครื่องจักร ML Revolution จะอยู่กับเราไปอีกนาน และอนาคตของ ML ก็เช่นกัน

7. บทสรุป

ด้วยเหตุนี้ เราจึงได้ศึกษาอนาคตของ ML ศึกษาอัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงด้วย พร้อมกับเราได้ศึกษาการประยุกต์ใช้ซึ่งจะช่วยให้คุณจัดการกับชีวิตจริงได้ นอกจากนี้ หากคุณมีข้อสงสัยใด ๆ โปรดอย่าลังเลที่จะถามในส่วนความคิดเห็น

เดิมทีบทความนี้ถูกส่งไปที่แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงโดย Dataflair