By | April 20, 2023

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์และการคำนวณ ในแมชชีนเลิร์นนิง ระบบคอมพิวเตอร์จะได้รับข้อมูลดิบ และคอมพิวเตอร์จะทำการคำนวณตามนั้น ความแตกต่างระหว่างระบบดั้งเดิมของคอมพิวเตอร์กับการเรียนรู้ของเครื่องคือ ด้วยระบบดั้งเดิม นักพัฒนาไม่ได้รวมรหัสระดับสูงที่จะสร้างความแตกต่างระหว่างสิ่งต่างๆ ดังนั้นจึงไม่สามารถทำการคำนวณที่สมบูรณ์แบบหรือละเอียดได้ แต่ในรูปแบบแมชชีนเลิร์นนิง มันเป็นระบบที่มีการปรับแต่งขั้นสูงที่รวมเข้ากับข้อมูลระดับสูงเพื่อทำการคำนวณขั้นสูงสุดจนถึงระดับที่ตรงกับสติปัญญาของมนุษย์ ดังนั้นมันจึงสามารถคาดการณ์ได้อย่างไม่ธรรมดา สามารถแบ่งออกได้เป็นสองประเภท: ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล นอกจากนี้ยังมีปัญญาประดิษฐ์อีกประเภทหนึ่งที่เรียกว่ากึ่งกำกับดูแล

ม.ล.ที่กำกับดูแล

ด้วยประเภทนี้ คอมพิวเตอร์จะได้รับการสอนว่าต้องทำอย่างไรและทำอย่างไรโดยใช้ตัวอย่าง ที่นี่ คอมพิวเตอร์จะได้รับข้อมูลที่มีป้ายกำกับและโครงสร้างจำนวนมาก ข้อเสียประการหนึ่งของระบบนี้คือคอมพิวเตอร์ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญในงานเฉพาะด้าน ข้อมูลที่ทำหน้าที่เป็นอินพุตเข้าสู่ระบบผ่านอัลกอริทึมต่างๆ เมื่อขั้นตอนการเปิดเผยข้อมูลนี้แก่ระบบคอมพิวเตอร์และการควบคุมงานเฉพาะอย่างเสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถให้ข้อมูลใหม่สำหรับการตอบสนองใหม่และปรับปรุงได้ อัลกอริทึมประเภทต่างๆ ที่ใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงประเภทนี้ ได้แก่ การถดถอยโลจิสติก, เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K, การถดถอยพหุนาม, อ่าวไร้เดียงสา, ฟอเรสต์แบบสุ่ม เป็นต้น

ML ที่ไม่ได้รับการดูแล

ด้วยประเภทนี้ ข้อมูลที่ใช้เป็นอินพุตจะไม่มีป้ายกำกับหรือมีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าไม่มีใครเคยดูข้อมูลมาก่อน นอกจากนี้ยังหมายความว่าอินพุตไม่สามารถนำทางไปยังอัลกอริทึมได้ ข้อมูลจะถูกส่งไปยังระบบแมชชีนเลิร์นนิงและใช้เพื่อฝึกโมเดลเท่านั้น พยายามหารูปแบบเฉพาะและให้การตอบสนองที่ต้องการ ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคืองานนี้ทำด้วยเครื่องจักรไม่ใช่มนุษย์ อัลกอริทึมบางอย่างที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการควบคุมนี้ ได้แก่ การแยกส่วนค่าเอกพจน์ การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น สี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุดบางส่วน การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ค่าเฉลี่ยแบบคลุมเครือ เป็นต้น

การเรียนรู้การเสริมแรง

Reinforcement ML คล้ายกับระบบดั้งเดิมมาก ที่นี่ เครื่องใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหาข้อมูลด้วยวิธีที่เรียกว่าการลองผิดลองถูก หลังจากนั้นระบบจะตัดสินใจเองว่าวิธีใดจะมีประสิทธิภาพสูงสุดพร้อมผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด มีสามองค์ประกอบหลักที่รวมอยู่ในการเรียนรู้ของเครื่อง: เอเจนต์ สภาพแวดล้อม และการดำเนินการ ตัวแทนคือผู้เรียนรู้หรือผู้มีอำนาจตัดสินใจ สภาพแวดล้อมคือบรรยากาศที่ตัวแทนโต้ตอบด้วย และการกระทำถือเป็นงานที่ตัวแทนทำ สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อตัวแทนเลือกวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและดำเนินการตามนั้น