การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการที่ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ มันเป็นชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้วิธีทำสิ่งต่าง ๆ ได้ด้วยตัวเองโดยการประมวลผลข้อมูลและจดจำรูปแบบ การเรียนรู้ของเครื่องทำให้ตอนนี้เราสามารถสร้างระบบที่สามารถปรับปรุงได้ตลอดเวลา ทำให้ระบบมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ในโพสต์บล็อกนี้ เราจะสำรวจ แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร การใช้งานและคุณประโยชน์ ตลอดจนตัวอย่างการใช้งานในปัจจุบัน
เป็นสาขาวิชาที่น่าสนใจที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและการทำงานของเรา กล่าวง่ายๆ ก็คือ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังอย่างเหลือเชื่อในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและปรับปรุงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโลกรอบตัวเรา
เครดิตรูปภาพ: https://commons.wikimedia.org/
แม้ว่ามันอาจจะดูเหมือนหลุดออกมาจากภาพยนตร์นิยายวิทยาศาสตร์ แต่การเรียนรู้ของเครื่องก็ถูกนำมาใช้ในทางปฏิบัติบางอย่างแล้ว อ่านต่อเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร ทำงานอย่างไร และแอปพลิเคชันบางส่วน
Machine Learning เป็นคำที่คุณอาจเคยได้ยินบ่อยๆ แต่จริงๆ แล้วคืออะไร? การเรียนรู้ของเครื่องคือการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อทำนายผลลัพธ์จากข้อมูล กล่าวอีกนัยหนึ่ง การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เราสามารถใช้คอมพิวเตอร์ของเราเพื่อเรียนรู้ด้วยตนเอง—อธิบายรูปแบบที่ซับซ้อนและคาดการณ์ที่อาจเป็นไปไม่ได้ สิ่งนี้ทำให้แมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์อย่างยิ่งในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการของการเขียนโปรแกรม คอมพิวเตอร์เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน มันเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และได้กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญที่สุดในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อปรับปรุงแบบจำลองและการทำนายโดยอัตโนมัติโดยการปรับพารามิเตอร์แบบปรับเปลี่ยนได้ ต้องขอบคุณความคิดเห็นที่ได้รับจากประสบการณ์เกี่ยวกับข้อมูล ทำให้เป็นเครื่องมือสำคัญในการจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน
เนื่องจากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น พวกเขาจึงสามารถตรวจจับรูปแบบและความสัมพันธ์ที่มนุษย์ไม่สามารถค้นพบได้ ทำให้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการแก้ปัญหาและการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ยากลำบาก
Machine Learning คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์ข้อมูลได้ อัลกอริธึมประเภทนี้สามารถปรับปรุงได้โดยอัตโนมัติเมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติม การเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่จะใช้ในสามวิธีที่แตกต่างกัน: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือที่ที่อัลกอริทึมได้รับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและผลลัพธ์ที่ต้องการ เพื่อให้สามารถเรียนรู้เพื่อสร้างผลลัพธ์เดียวกันได้ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการที่อัลกอริธึมได้รับข้อมูลแต่ไม่ได้บอกว่าต้องทำอย่างไร จึงต้องหารูปแบบและคาดการณ์ด้วยตนเอง การเรียนรู้แบบเสริมกำลังคือการที่อัลกอริทึมได้รับชุดกฎ จากนั้นต้องเรียนรู้ด้วยการลองผิดลองถูกว่าอะไรทำงานได้ดีที่สุดเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถใช้กับงานได้หลากหลาย เช่น การจดจำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ และแม้แต่การคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคต
แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งประดิษฐ์ สติปัญญา ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างและการศึกษาอัลกอริธึมที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์ข้อมูลได้ อัลกอริธึมเหล่านี้ใช้เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถจดจำรูปแบบ ตัดสินใจ และดำเนินงานอื่นๆ ได้อัลกอริทึมจะต้องเรียนรู้ที่จะค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังได้รับการฝึกอบรมโดยการให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับความแม่นยำของการทำนาย อัลกอริธึมจะสามารถปรับการคาดการณ์ตามความคิดเห็นนี้ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำโดยรวม
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำไปใช้งานได้หลากหลาย รวมถึงการจำแนกประเภท การถดถอย การทำนาย และการเพิ่มประสิทธิภาพ อัลกอริธึมการจำแนกประเภทใช้เพื่อกำหนดป้ายกำกับให้กับจุดข้อมูล อัลกอริธึมการถดถอยใช้ในการทำนายค่าตามข้อมูลในอดีต อัลกอริธึมการคาดการณ์ใช้เพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมจะใช้เพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุด
วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง-
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดเครื่องมือที่สามารถใช้เพื่อตรวจจับรูปแบบในข้อมูลโดยอัตโนมัติและทำการคาดการณ์ วิธีการเหล่านี้ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมที่เรียนรู้จากข้อมูล และสามารถนำไปใช้กับงานได้หลากหลาย เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย และการจัดกลุ่ม มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันมากมาย และแต่ละอัลกอริธึมก็มีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ในการเลือกอัลกอริธึมที่ดีที่สุดสำหรับงานเฉพาะ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจอัลกอริธึมประเภทต่างๆ และวิธีการทำงาน
อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนใช้เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมจะได้รับชุดตัวอย่างการฝึกอบรม ซึ่งแต่ละตัวอย่างมีป้ายกำกับที่รู้จัก (เช่น “เชิงบวก” หรือ “เชิงลบ”) จากนั้นอัลกอริทึมจะเรียนรู้ที่จะทำนายป้ายกำกับของตัวอย่างใหม่ๆ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนสามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกและการถดถอย
อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมจะได้รับชุดตัวอย่างการฝึกอบรม แต่แต่ละตัวอย่างจะไม่มีป้ายกำกับ
ความท้าทายของการเรียนรู้ของเครื่อง-
แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะแสดงให้เห็นแนวโน้มที่ยิ่งใหญ่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังมีความท้าทายมากมายที่ต้องแก้ไขก่อนที่จะสามารถดำเนินชีวิตตามศักยภาพได้อย่างแท้จริง หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการจัดการกับสิ่งที่เรียกว่า "คำสาปแห่งมิติ" นี่หมายถึงข้อเท็จจริงที่ว่าเมื่อจำนวนคุณลักษณะ (มิติ) ในชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น ปริมาณข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกแบบจำลองจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้อาจทำให้การสร้างแบบจำลองที่สามารถสรุปข้อมูลใหม่ได้ดีเป็นเรื่องยากมาก
ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือปัญหา "การสตาร์ทเย็น" สิ่งนี้จะเกิดขึ้นเมื่อคุณพยายามสร้างแบบจำลองตั้งแต่เริ่มต้นบนชุดข้อมูลใหม่โดยที่ไม่มีความรู้เกี่ยวกับข้อมูลมาก่อน สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องยากมาก เนื่องจากแบบจำลองไม่มีประสบการณ์มาก่อนในการคาดการณ์ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ดีหรือแม้กระทั่งความล้มเหลวโดยสิ้นเชิง
สุดท้ายนี้ ความท้าทายอีกประการหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องเผชิญคือปัญหาของ "เสียงรบกวนจากฉลาก" นี่หมายถึงข้อเท็จจริงที่ว่าในชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงหลายๆ ชุด ป้ายกำกับ (การจำแนกประเภท) อาจไม่ถูกต้องเสมอไป สิ่งนี้สามารถนำไปสู่โมเดลที่ไม่แข็งแกร่งและเหมาะสมกับสัญญาณรบกวนในข้อมูลมากเกินไป แทนที่จะเป็นสัญญาณจริง
กรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริง-
การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นหนึ่งในกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงที่ถูกอ้างถึงบ่อยที่สุด สถาบันการเงินใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงมาหลายปีแล้ว เป้าหมายของการตรวจจับการฉ้อโกงคือการระบุธุรกรรมที่ฉ้อโกงก่อนที่จะประมวลผล
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลที่บ่งชี้ถึงการฉ้อโกงได้ ตัวอย่างเช่น ธุรกรรมที่ฉ้อโกงอาจมีลักษณะบางอย่างที่แตกต่างจากธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมาย ด้วยการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับข้อมูลในอดีต คุณสามารถตรวจจับรูปแบบเหล่านี้และทำเครื่องหมายธุรกรรมในอนาคตที่ตรงกับข้อมูลเหล่านั้นว่าอาจเป็นการฉ้อโกง
ระบบผู้แนะนำเป็นอีกหนึ่งแอปพลิเคชันทั่วไปของการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบผู้แนะนำใช้เพื่อแนะนำสินค้าให้กับผู้ใช้ตามพฤติกรรมที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่น ระบบผู้แนะนำอาจแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่ให้กับลูกค้าโดยพิจารณาจากสินค้าที่พวกเขาซื้อในอดีต
โดยทั่วไประบบผู้แนะนำจะใช้อัลกอริธึมการกรองร่วมกัน การกรองร่วมกันเป็นวิธีการคาดการณ์เกี่ยวกับความสนใจของผู้ใช้โดยพิจารณาจากความสนใจของผู้ใช้รายอื่น แนวคิดก็คือหากผู้ใช้สองคนมีความสนใจคล้ายกัน พวกเขาก็จะมีแนวโน้มที่จะสนใจสิ่งเดียวกันมากขึ้น
อัลกอริธึมการกรองแบบทำงานร่วมกันสามารถใช้เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ระบุว่ารายการใดที่ผู้ใช้น่าจะสนใจ รูปแบบเหล่านี้สามารถใช้เพื่อให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้ได้
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่มีการนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ อัลกอริธึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ใช้ในการประมวลผลและวิเคราะห์ภาพโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์สามารถใช้เพื่อระบุวัตถุในภาพหรือแยกข้อความออกจากรูปภาพได้
บทสรุป- การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร
โดยสรุป การเรียนรู้ของเครื่องคือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการเรียนรู้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เทคโนโลยีนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการตลาดออนไลน์ และมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อในการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญของคุณเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น โดยแก่นแท้แล้ว แมชชีนเลิร์นนิงอาศัยอัลกอริธึมที่ "เรียนรู้" โดยการปรับแต่งโค้ดของตัวเองตามข้อมูลที่ได้รับ ยิ่งอัลกอริธึมเหล่านี้เข้าถึงข้อมูลได้มากเท่าใด พวกเขาก็จะทำงานเฉพาะเจาะจงได้ดีขึ้นเท่านั้น
ดังที่คุณอาจจินตนาการได้ว่าเทคโนโลยีนี้มีการใช้งานที่มีศักยภาพอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่ธุรกิจทุกขนาด
อ่านเพิ่มเติม:
- ทดลองใช้ Jasper AI ฟรี
- รหัสคูปอง Jasper AI
- LeadPages กับ Instapage
- Leadpages เทียบกับ Unbounce
- สุดยอดนักเขียน AI ซอฟต์แวร์เขียนเนื้อหา
- เครื่องมือเขียนคำโฆษณา AI ที่ดีที่สุด
- เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดเพื่อทำให้โฆษณา Facebook ของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ
- ราคาคอนเทนต์สตูดิโอ
- Jasper AI รีวิว
- เครื่องมือปั่นบทความที่ดีที่สุดคืออะไร
