Machine learning คืออะไร
Machine learning คืออะไร โดย Machine learning หรือ ML อ่านว่า แมชชีนเลิร์นนิง หรือที่แปลเป็นภาษาไทยว่า การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นกระบวนการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของข้อมูล เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยไม่ต้องมีคำสั่งโดยตรง ซึ่งถือเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI)
การเรียนรู้ของเครื่องใช้อัลกอริทึม เพื่อระบุรูปแบบภายในข้อมูล จากนั้นรูปแบบเหล่านั้นจะถูกใช้เพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลที่สามารถคาดเดาได้ ด้วยข้อมูล และประสบการณ์ที่เพิ่มขึ้น ผลลัพธ์ของแมชชีนเลิร์นนิงจึงมีความแม่นยำมากขึ้นเช่นเดียวกับการที่มนุษย์ปรับปรุงด้วยการฝึกฝนมากขึ้น
และความสามารถในการปรับตัวของ Machine learning ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมในสถานการณ์ที่ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอลักษณะของคำขอ หรืองาน มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หรือการเข้ารหัสโซลูชันจะเป็นไปไม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
1. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) เกี่ยวข้องกับ AI อย่างไร
การเรียนรู้ของเครื่อง ถือเป็นส่วนย่อยของ AI คอมพิวเตอร์ “อัจฉริยะ” ที่คิดได้เหมือนมนุษย์ และทำงานได้ด้วยตัวเอง เป็นวิธีหนึ่งในการฝึกคอมพิวเตอร์ให้เลียนแบบการใช้เหตุผลของมนุษย์ คือ การใช้เครือข่ายประสาท ซึ่งเป็นชุดของอัลกอริทึมที่จำลองมาจากสมองของมนุษย์
2. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างไร
แม้ว่า Machine learning จะเป็นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประเภทหนึ่ง แต่ความแตกต่างที่น่าสังเกต คือ Machine learning สามารถใช้งานได้ง่ายกว่าอย่างมาก ด้วยการอัปเดตแบบเรียลไทม์ เนื่องจากได้รับข้อมูลมากขึ้น ซึ่งการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มักจะทำงานร่วมกับชุดข้อมูลแบบคงที่ และต้องรีเฟรชเพื่ออัปเดต
3. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึกอย่างไร
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นรูปแบบเฉพาะของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม (NN) เพื่อให้คำตอบ สามารถกำหนดความถูกต้องได้ด้วยตัวเอง ซึ่งการเรียนรู้เชิงลึกจะจัดประเภทข้อมูลเช่นเดียวกับสมองของมนุษย์ และขับเคลื่อน AI ที่มีลักษณะคล้ายมนุษย์มากที่สุด
4. ประโยชน์ของ Machine learning
Machine learning (แมชชีนเลิร์นนิง) มีแอพพลิเคชั่นมากมาย และความเป็นไปได้ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ประโยชน์สูงสุดบางประการที่ธุรกิจได้รับจากโครงการ Machine learning มีดังนี้
- เปิดเผยข้อมูลเชิงลึก ซึ่งการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถช่วยระบุรูปแบบ หรือโครงสร้างภายในข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างช่วยระบุเรื่องราวที่ข้อมูลกำลังบอก
- ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ โดยอินเทอร์เฟซที่ปรับเปลี่ยนได้เนื้อหา เป้าหมาย แชทบอท และผู้ช่วยเสมือนที่เปิดใช้งานด้วยเสียง ล้วนเป็นตัวอย่างของวิธีที่ Machine learning สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ และประสบการณ์ของลูกค้าได้
- คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ซึ่ง Machine learning สามารถขุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า เพื่อช่วยระบุรูปแบบ และพฤติกรรมช่วยให้คุณปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ และมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับลูกค้าได้
- ปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูล ซึ่ง Machine learning มีความสามารถที่มีประสิทธิภาพในการขุดข้อมูล และสามารถก้าวไปอีกขั้นโดยปรับปรุงความสามารถเมื่อเวลาผ่านไป
- ลดความเสี่ยง เนื่องจากกลวิธีการฉ้อโกงมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา แมชชีนเลิร์นนิงจะก้าวทันการตรวจสอบ และระบุรูปแบบใหม่ ๆ เพื่อจับความพยายามก่อนที่จะประสบความสำเร็จ
- ลดต้นทุน โดยแอปพลิเคชั่น Machine learning หนึ่งแอปพลิเคชัน คือ ระบบอัตโนมัติของกระบวนกา รซึ่งจะช่วยให้เวลา และทรัพยากรว่างลง ทำให้ทีมของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุดได้
5. เทคนิคของ Machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)
ซึ่งมีเทคนิคหลักอยู่ 3 ประการ ที่ผู้คนใช้ใน Machine learning ดังนี้
5.1 การเรียนรู้ภายใต้การดูแล เป็นการจัดการกับชุดข้อมูลด้วยป้ายชื่อ หรือโครงสร้างข้อมูล จะทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุม และ “ฝึก” เครื่องช่วยเพิ่มความสามารถในการทำนาย หรือตัดสินใจ
5.2 การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล เป็นการกำหนดแอดเดรสชุดข้อมูล โดยไม่มีป้าย หรือโครงสร้างใด ๆ สามารถค้นหารูปแบบ และความสัมพันธ์โดยการจัดกลุ่มข้อมูลเป็นคลัสเตอร์
5.3 การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เป็นการแทนที่ตัวดำเนินการที่เป็นมนุษย์ตัวแทน โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ทำหน้าที่แทนใครบางคน หรือบางสิ่งบางอย่าง จะช่วยกำหนดผลลัพธ์ตามลูปข้อเสนอแนะ
6. Machine learning ทำงานอย่างไรในการแก้ไขปัญหา
ขั้นตอนที่ 1: รวบรวม และเตรียมข้อมูล
เมื่อระบุแหล่งข้อมูลแล้ว ข้อมูลที่มีอยู่จะถูกรวบรวม ประเภทข้อมูลที่คุณมีสามารถช่วยบอกได้ว่าคุณสามารถใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงใดได้บ้าง ในขณะที่คุณตรวจสอบข้อมูลของคุณจะมีการระบุความผิดปกติโครงสร้างได้รับการพัฒนาและปัญหาความสมบูรณ์ของข้อมูลจะได้รับการแก้ไข
ขั้นตอนที่ 2: ฝึกโมเดล
ข้อมูลที่เตรียมไว้แบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม คือ ชุดฝึก และชุดทดสอบ ชุดการฝึก คือ ข้อมูลส่วนใหญ่ที่ใช้ในการปรับแต่งโมเดล Machine learning ให้มีความแม่นยำสูงสุด
ขั้นตอนที่ 4: ตีความผลลัพธ์
ตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก หาข้อสรุป และคาดการณ์ผลลัพธ์
7. Machine learning ทำอะไรได้บ้าง ?
7.1 การคาดการณ์
มีประโยชน์ในการระบุเหตุ และผล ระหว่างตัวแปรอัลกอริธึม การสร้างแบบจำลองจากค่า ซึ่งจะใช้ในการทำนาย การศึกษาช่วยพยากรณ์อนาคต ซึ่งสามารถช่วยคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ ทำนายตัวเลข ยอดขาย หรือประมาณผลลัพธ์ของแคมเปญ
7.2 ระบุเหตุการณ์ที่ผิดปกติ
มักใช้เพื่อระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งอัลกอริทึมการตรวจจับความผิดปกติ จะระบุข้อมูลที่อยู่นอกบรรทัดฐานที่คาดการณ์ไว้ ความผิดปกติของอุปกรณ์ข้อบกพร่องของโครงสร้าง ข้อผิดพลาดของข้อความ และอินสแตนซ์ของการฉ้อโกง เป็นตัวอย่างของการใช้ Machine learning เพื่อจัดการกับข้อกังวล
7.3 ค้นหาโครงสร้าง
อัลกอริทึมการทำคลัสเตอร์ มักเป็นขั้นตอนแรกใน Machine learning โดยเปิดเผยโครงสร้างพื้นฐานภายในชุดข้อมูล การจัดหมวดหมู่สินค้าทั่วไป การจัดกลุ่มมักใช้ในการแบ่งส่วนตลาดโดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถช่วยเลือกราคา และคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้
7.4 ทำนายหมวดหมู่
อัลกอริทึมการจัดหมวดหมู่ ช่วยกำหนดหมวดหมู่ที่ถูกต้องสำหรับข้อมูล มีความคล้ายคลึงกับการจัดกลุ่ม การจัดหมวดหมู่จึงแตกต่างกัน ตรงที่ใช้ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลโดยมีการกำหนดป้ายกำกับไว้
อย่างไรก็ตาม Machine learning หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นกระบวนการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของข้อมูล เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยไม่ต้องมีคำสั่งโดยตรง และถือว่าเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และยังสามารถปรับใช้ประโยชน์ได้หลาย ๆ ด้าน เช่น ด้านวิศวกร และด้านอุตสาหกรรม เช่น การเงินและการธนาคาร การขนส่ง การค้าขาย การบริการลูกค้า การเกษตร และด้านสุขภาพ เป็นต้น
เครดิต https://up388.com
เพิ่มเติม /