ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์คาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น อัลกอริธึม ML ใช้ข้อมูลที่บันทึกไว้เป็นอินพุตเพื่อคาดการณ์ค่าเอาต์พุตใหม่ กลไกการแนะนำ ทิศทางการฉ้อโกง การกรองสแปม และระบบธุรกิจอัตโนมัติใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำหน้าที่เหล่านี้ บริษัทใหญ่ๆ หลายแห่ง เช่น Facebook, Google และ Amazon ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงาน

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ มันสอนคอมพิวเตอร์ให้คิดในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์คิด มันเกี่ยวข้องกับสถิติทางคอมพิวเตอร์ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการคาดการณ์ การหาค่าเหมาะที่สุดทางคณิตศาสตร์มาจากทฤษฎี การประยุกต์ และวิธีการสำหรับการพัฒนา ML นอกจากนี้ยังใช้ในโครงข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบการทำงานของสมองทางชีววิทยา การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นอีกคำหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร

คอมพิวเตอร์ที่ระบุรูปแบบในข้อมูลและการเรียนรู้จากสิ่งเหล่านั้นเป็นการทำงานพื้นฐานของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง จากนั้นอัลกอริธึมเหล่านี้จะนำไปใช้กับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ ในทางปฏิบัติแล้ว งานใดก็ตามที่สามารถทำได้ด้วยรูปแบบที่กำหนดโดยข้อมูลสามารถทำงานอัตโนมัติได้ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องมีสองประเภท -

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล —ช่วยให้คุณรวบรวมหรือสร้างเอาต์พุตข้อมูลจากการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องก่อนหน้านี้ มันทำงานในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์เรียนรู้

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล —ช่วยให้คุณค้นหารูปแบบข้อมูลที่ไม่รู้จักทุกประเภท อัลกอริธึมพยายามเรียนรู้โครงสร้างภายในของข้อมูลด้วยตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับเท่านั้น

เหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงมีความสำคัญต่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในไม่ช้า ระบบอัตโนมัติจะเข้ามาแทนที่งานส่วนใหญ่ของมนุษย์ในภาคการผลิต เพื่อให้สอดคล้องกับความสามารถของมนุษย์ อุปกรณ์จำเป็นต้องชาญฉลาด และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแกนหลักของ AI นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องเข้าใจแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อการประมาณการและการประมาณคุณภาพ สิ่งนี้สามารถช่วยให้เครื่องจักรทำการตัดสินใจที่ถูกต้องและดำเนินการอย่างชาญฉลาดได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากมนุษย์

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงในชีวิตประจำวันของเรา

การเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นก้าวสำคัญในการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ ต่อไปนี้เป็นแอปพลิเคชัน Machine Learning ที่พบบ่อยที่สุด 3 ประการ -

การแจ้งเตือนการจราจร (แผนที่)

Google Maps เป็นแอปที่เราใช้ทุกครั้งที่ออกไปข้างนอก มันช่วยเราในเรื่องทิศทางและการจราจร ข้อมูลประวัติศาสตร์บนถนนสายนั้นได้รับการรวบรวมเมื่อเวลาผ่านไป และได้มุขตลกบางส่วนมาจากบริษัทอื่น ทุกคนที่ใช้แผนที่จะระบุตำแหน่ง ความเร็วเฉลี่ย และเส้นทางที่พวกเขากำลังเดินทาง สิ่งนี้ช่วยให้ Google รวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับการจราจร ซึ่งทำให้พวกเขาคาดการณ์การจราจรที่กำลังจะมาถึงและแก้ไขเส้นทางตามนั้น

โซเชียลมีเดีย (เฟสบุ๊ค)

แอปพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุดคือการแนะนำการแท็กเพื่อนอัตโนมัติบน Facebook Facebook ใช้การตรวจจับใบหน้าและการจดจำรูปภาพเพื่อค้นหาใบหน้าของบุคคลที่เหมาะสมกับฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติ ดังนั้นจึงแนะนำให้เราแท็กบุคคลนั้นตาม DeepFace

รถยนต์ไร้คนขับ (เทสลา)

นี่เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่ยอดเยี่ยมที่สุดของ Machine Learning การเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง Tesla เป็นผู้ผลิตรถยนต์ไร้คนขับรายใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ขับเคลื่อนโดยผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ NVIDIA มีการบอกว่าพวกเขาไม่ได้ฝึกโมเดลให้ตรวจจับผู้คนหรือวัตถุใดๆ โมเดลนี้ทำงานบน Deep Learning และรวบรวมข้อมูลจากยานพาหนะและคนขับทั้งหมด

อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง

โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องยังคงผสานรวมการปรับเปลี่ยนเข้ากับกระบวนการหลักของธุรกิจอย่างต่อเนื่อง สิ่งเหล่านี้กำลังแพร่หลายมากขึ้นในชีวิตประจำวันของเรา ตลาดแมชชีนเลิร์นนิงทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก 8.43 พันล้านดอลลาร์ในปี 2562 เป็น 117.19 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2570 คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นความก้าวหน้าอย่างหนึ่งที่มีโอกาสที่จะเพิ่มขีดความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลควอนตัมช่วยให้สามารถดำเนินการหลายสถานะร่วมกันได้ ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติหรือ AutoML กำลังทำให้กระบวนการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแบบอัตโนมัติเพื่อทำงานในชีวิตจริงให้สำเร็จ AutoML ปรับปรุงกระบวนการเพื่อให้บุคคลหรือธุรกิจสามารถใช้โมเดลและเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนได้ สิ่งนี้เกิดขึ้นโดยไม่ได้รับการดูแลจากผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากเทคโนโลยีใหม่ๆ มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรจึงสามารถนำไปใช้อย่างสร้างสรรค์มากขึ้น โดยเป็นส่วนหนึ่งของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ยานยนต์ อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่องจะเปิดโอกาสมากมายให้กับธุรกิจ