เนื้อหา
- การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
- การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมคืออะไร?
- การเรียนรู้ของเครื่องแตกต่างกันอย่างไร
- ความสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่อง
- อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและกระบวนการ
- ผลกระทบของการเรียนรู้ของเครื่องต่อธุรกิจ
- บางกรณีใช้งานจริง
- ข้อสรุป
ที่มา: Stockernumber2 / Dreamstime.com
Takeaway:
การเรียนรู้ของเครื่องมีความสำคัญเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง นี่คือพื้นฐานเพื่อช่วยให้เข้าใจว่ามันทำอะไรและนำไปใช้อย่างไร
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคำว่า "การเรียนรู้ของเครื่อง" ได้ถูกนำมาปะทุในการอภิปรายและฟอรัมต่าง ๆ แต่มันหมายถึงอะไรกันแน่? การเรียนรู้ของเครื่องสามารถกำหนดเป็นวิธีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลตามการจดจำรูปแบบและการเรียนรู้คอมพิวเตอร์ มันประกอบด้วยอัลกอริทึมที่แตกต่างกันเช่นโครงข่ายประสาทเทียมต้นไม้ตัดสินใจเครือข่ายแบบเบย์ ฯลฯ การเรียนรู้ของเครื่องใช้อัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและกู้คืนข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่จากข้อมูล กระบวนการเรียนรู้ซ้ำซ้อนดังนั้นข้อมูลใหม่จึงถูกจัดการโดยไม่มีการควบคุมดูแล วิทยาศาสตร์ที่เรียนรู้จากข้อมูลก่อนหน้าและใช้เพื่อเป็นข้อมูลในอนาคตไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เป็นที่นิยมมากขึ้น
การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
ในขณะที่บางคนเชื่อว่าการเรียนรู้ของเครื่องนั้นไม่ได้ดีไปกว่าวิธีการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบเดิมที่ยังใช้อยู่ แต่หลายคนคิดว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นการปฏิวัติในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) พวกเขาเชื่อว่าการใช้เทคโนโลยีนี้เครื่องจักรจะสามารถเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ และทำสิ่งต่าง ๆ ด้วยประสบการณ์ของตนเองแทนที่จะทำตามคำแนะนำของมนุษย์
เพื่อทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับความหมายของการเรียนรู้ของเครื่องเราสามารถเปรียบเทียบกับการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ส่วนต่อไปนี้จะอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและความแตกต่างจากการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม (สำหรับข้อดีและข้อเสียของการเรียนรู้ของเครื่องจักรดูที่สัญญาและข้อผิดพลาดของการเรียนรู้ของเครื่อง)
การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมคืออะไร?
เมื่อเราตั้งโปรแกรมคอมพิวเตอร์สิ่งที่เรากำลังทำจริง ๆ คือให้คำแนะนำในภาษาที่เข้าใจ จากนั้นเมื่อเราให้อินพุตมันจะให้เอาต์พุตตามคำแนะนำที่เราให้ไว้
ตอนนี้ลองนึกภาพว่าคุณได้ป้อนข้อมูลเพื่อสมัครบัตรเครดิต ในขณะที่กำลังประมวลผลข้อมูลเข้าของคุณระบบจะตรวจสอบทุกส่วนที่สำคัญของแอปพลิเคชันของคุณรับข้อมูลที่จำเป็นและดำเนินการ หลังจากนั้นจะสร้างเอาต์พุตของการยอมรับหรือการปฏิเสธตามโปรแกรมที่ป้อนเข้า
การเรียนรู้ของเครื่องแตกต่างกันอย่างไร
หากคุณใช้การเรียนรู้ของเครื่องในสถานที่ของวิธีการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมในสถานการณ์บัตรเครดิตผลลัพธ์จะแตกต่างกันบ้าง ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับข้อมูลอินพุตและระบบจะได้รับประสบการณ์โดยการประมวลผลข้อมูลอินพุตนั้น จะไม่มีโปรแกรมพิเศษใด ๆ สำหรับมัน เมื่อได้รับประสบการณ์มากขึ้นประสิทธิภาพจะดีขึ้นตามเวลา
ดังนั้นการเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้จริงโดยการวิเคราะห์ไฟล์ข้อมูลจำนวนมากที่ทำกับการใช้งานแต่ละระบบ เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลจะเปลี่ยนการเขียนโปรแกรมตามความต้องการที่ใหม่กว่า สิ่งนี้นำไปสู่การปรับปรุงในความแม่นยำของมันเช่นกัน นอกจากนี้เรายังสามารถพูดได้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเหมือนการถดถอยเชิงเส้นซึ่งตัวแปรและพารามิเตอร์จะถูกเปลี่ยนให้ตรงกับอินพุตที่ให้
ในวิธีการนี้อัลกอริทึมจะรวมอยู่ในตัวอย่างที่มีป้ายกำกับซึ่งข้อมูลที่ระบุว่าหมายถึงข้อมูลที่ได้รับคำอธิบาย ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะรับทั้งอินพุตและเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน ขณะนี้ระบบสามารถเพิ่มประสบการณ์โดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์จริงกับผลลัพธ์ที่ถูกต้องเพื่อค้นหาข้อผิดพลาด
หลังจากวิเคราะห์ผลลัพธ์และกำหนดข้อผิดพลาดแล้วระบบจะเปลี่ยนการเขียนโปรแกรมให้เหมาะสม ระบบสามารถใช้วิธีการต่าง ๆ ในการทำนายฉลากบนข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ วิธีนี้ใช้ในการทำนายเหตุการณ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลที่ผ่านมา
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องนี้ใช้ในสถานที่ต่างๆเช่นเกมการนำทางยานพาหนะและหุ่นยนต์ ในวิธีนี้ระบบเรียนรู้โดยการทดลองและวิธีการผิดพลาด เป้าหมายหลักในวิธีนี้คือการกำหนดผลลัพธ์ในเวลาที่น้อยที่สุดซึ่งสามารถทำได้โดยทำตามนโยบายที่เหมาะสม
ความสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่อง
ความสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องจักรนั้นเพิ่มขึ้นทุกวันเนื่องจากเหตุผลเดียวกับที่ทำให้แนวคิดของ data mining มีความสำคัญ เหตุผลเหล่านี้รวมถึงพลังการคำนวณที่ถูกและมีประสิทธิภาพข้อมูลจำนวนมากที่ถูกสร้างขึ้นทุกวันและวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่ราคาไม่แพงและมีความจุสูง ปัจจัยเหล่านี้ทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองที่ทรงพลังและแม่นยำสามารถทำได้อย่างรวดเร็วซึ่งสามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสำรองขนาดใหญ่เป็นกลุ่มเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและมีความแม่นยำสูง ซึ่งหมายความว่าโมเดลที่ดีขึ้นสามารถนำไปใช้เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจและธุรกิจที่ดีขึ้นในเวลาที่น้อยลงและไม่มีความพยายามใด ๆ
วิธีหนึ่งในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำดังกล่าวอย่างรวดเร็วคือการสร้างแบบจำลองอัตโนมัติ รุ่นนี้ควรมีพลังมากพอที่จะทันกับเวลาที่เปลี่ยนแปลง ในขณะที่มนุษย์สามารถสร้างแบบจำลองได้สองครั้งต่อสัปดาห์ แต่การเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถสร้างแบบจำลองที่ถูกต้องนับพันโดยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว นั่นคือเหตุผลที่การเรียนรู้ของเครื่องจักรมีความสำคัญสำหรับธุรกิจและสาขาอื่น ๆ
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและกระบวนการ
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยในการรับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลขนาดใหญ่โดยช่วยให้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ อัลกอริทึมเหล่านี้ช่วยในการสร้างแบบจำลองที่สามารถใช้สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ อัลกอริทึมบางประเภทคือโครงข่ายประสาทเทียมฟอเรสต์แบบสุ่มการจัดกลุ่ม k หมายถึงแผนที่การจัดระเบียบตนเองและการแมปเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
อย่างไรก็ตามการใช้อัลกอริธึมอาจไม่ใช่ทั้งหมด รุ่นที่ดีที่สุดสามารถทำได้โดยทำตามกระบวนการที่เหมาะสมเท่านั้น ตัวอย่างของกระบวนการดังกล่าว ได้แก่ การจัดการข้อมูลที่ครอบคลุมการสำรวจข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลของผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลอง
ผลกระทบของการเรียนรู้ของเครื่องต่อธุรกิจ
ผลกระทบของการเรียนรู้ของเครื่องต่อธุรกิจเป็นอย่างมาก การเรียนรู้ของเครื่องได้เปิดโอกาสใหม่สำหรับธุรกิจ มันช่วยในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำซึ่งช่วยในการตัดสินใจที่ดีขึ้นและชาญฉลาดขึ้นอย่างรวดเร็ว
บางกรณีใช้งานจริง
การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำไปใช้ในหลายสถานที่ ระบบการแนะนำใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้แบบเรียลไทม์ตามความต้องการและรูปแบบการตลาดในปัจจุบัน
พรอมมัสซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ทางการแพทย์หรือ“ แพทย์เดสก์ท็อป” เป็นโปรแกรมการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ใช้ความรู้ทางการแพทย์หลายร้อยปีเพื่อช่วยแพทย์ในการตรวจหาและวินิจฉัยโรค มันใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากบันทึกก่อนหน้าของรูปแบบโรคเพื่อระบุโรคในผู้ป่วย สิ่งนี้ช่วยในการระบุและรักษาโรคได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
Amazon ได้ทำการอนุญาตให้พนักงานเข้าถึงและเพิกถอนโดยอัตโนมัติผ่านอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ซึ่งสามารถทำนายการเข้าถึงทรัพยากรสำหรับพนักงานแต่ละคน สำหรับสิ่งนี้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ใช้บันทึกเพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงและความน่าเชื่อถือของพนักงานที่เกิดขึ้นโดยทั่วไป
อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรยังถูกใช้โดย Cornell University เพื่อตรวจหาวาฬในมหาสมุทรผ่านการบันทึกเสียงเพื่อให้เรือสามารถหลีกเลี่ยงวาฬได้ อัลกอริทึมวิเคราะห์ข้อมูลการย้ายถิ่นของปลาวาฬ (ไปที่ไหนและเมื่อใด) เพื่อกำหนดเส้นทางที่เรือควรใช้เพื่อหลีกเลี่ยงวาฬ (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งานจริงของการเรียนรู้ของเครื่องโปรดดูการเรียนรู้ของเครื่องและ Hadoop ในการตรวจจับการฉ้อโกงรุ่นต่อไป)
ข้อสรุป
เมื่อข้อมูลเติบโตขึ้นทุกวันความสำคัญของการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน สำหรับสิ่งนี้ได้มีการคิดค้นวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรซึ่งช่วยให้ระบบในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยมีส่วนร่วมของมนุษย์น้อยที่สุด ผลกระทบที่เกิดขึ้นในปัจจุบันของเทคโนโลยีนี้ในภาคไอทีนั้นยิ่งใหญ่ดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะจินตนาการว่าความสำคัญของมันจะเติบโตต่อไปในอนาคตเท่านั้น