การเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ ที่คุณควรทราบ

บทนำ

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นหนึ่งในทักษะยอดนิยมสำหรับโปรแกรมเมอร์ ตามรายงานที่เผยแพร่โดย Indeed ในปี 2019 วิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงเป็นงานด้าน AI ที่เป็นที่ต้องการสูงสุดในสหรัฐอเมริกา ภาคส่วนที่ใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงอย่างแพร่หลาย ได้แก่ การเงิน การธนาคาร การดูแลสุขภาพ การลงทุน การตลาด การผลิต ความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ และการขนส่ง บล็อกนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงและประเภทต่างๆ

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่ใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์ พูดง่ายๆ ก็คือ เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์ใช้ข้อมูลในอดีตและคาดการณ์ผลลัพธ์ในสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกันได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เทคโนโลยีนี้ทำงานคล้ายกับสมองของมนุษย์ อัลกอริทึมจะสังเกตข้อมูลที่ให้มา วิเคราะห์ และบันทึกรูปแบบข้อมูล อัลกอริทึมคาดการณ์ผลลัพธ์ตามรูปแบบก่อนหน้าเมื่อมีการจัดเตรียมชุดข้อมูลใหม่ แนวคิดนี้เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากเครื่องเรียนรู้จากข้อมูลและให้ผลลัพธ์

รับใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่องจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับปริญญาโท Executive PGP หรือโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ

การเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ

มี เทคนิค การเรียนรู้ของเครื่อง 14 ประเภท ที่แตกต่างกัน ตามประเภทของข้อมูลการฝึกอบรมที่จัดเตรียมให้กับอุปกรณ์และวิธีการใช้ข้อมูลโดยอัลกอริทึม ให้เราหารือเกี่ยวกับประเภทต่างๆ ของแมชชีนเลิร์นนิง

1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็น ประเภทการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ซึ่งใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการจำแนกประเภท เราใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอินพุตและเอาต์พุตต่างกันเพื่อสอนอัลกอริทึมในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน จากนั้นอัลกอริทึมจะคาดการณ์ผลลัพธ์ที่น่าพอใจตามข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตที่จัดเตรียมไว้แล้ว

เราใช้ข้อมูลเพื่อจุดประสงค์สามประการในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบ ขั้นแรก เรารวบรวมข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อฝึกอัลกอริทึม ML ในช่วงที่สอง เราใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพที่ถูกต้องของอัลกอริทึม ขั้นตอนสุดท้ายคือการทดสอบอัลกอริทึมในโลกแห่งความเป็นจริง

2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ตรงกันข้ามกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เราใช้ข้อมูลที่ไม่ติดแท็กหรือไม่มีป้ายกำกับในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ในอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงประเภทนี้ เราไม่ต้องดูแลอัลกอริทึมโดยการจัดเตรียมชุดข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต อัลกอริทึมค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล

เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนมีสี่ประเภท การทำคลัสเตอร์ การตรวจจับความผิดปกติ การทำเหมืองเชื่อมโยง และโมเดลตัวแปรแฝง ในการทำคลัสเตอร์ อัลกอริทึมจะแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามคุณสมบัติบางอย่างที่คล้ายคลึงกัน เราใช้การตรวจจับความผิดปกติเพื่อค้นหากิจกรรมที่ผิดปกติในชุดข้อมูล เทคนิคการทำเหมืองเชื่อมโยงจะจัดกลุ่มรายการข้อมูลที่เกิดขึ้นบ่อยๆ เข้าด้วยกัน

โปรแกรม AI & ML ของเราในสหรัฐอเมริกา

3. การเรียนรู้กึ่งควบคุม

การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมเป็นการผสมผสานระหว่างเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องทั้งแบบมีการควบคุมและแบบไม่มีผู้ดูแล เราใช้ทั้งข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับในการฝึกอัลกอริทึม ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจะใช้ในปริมาณน้อย และข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจะใช้ในปริมาณมาก เทคนิคการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนใช้เพื่อปฏิบัติงานอย่างเข้มข้นซึ่งยากต่อการดำเนินการโดยการเรียนรู้แบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้สอนเพียงอย่างเดียว ขั้นแรก เราใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน ถัดไป ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจะถูกจัดประเภทด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลที่มีป้ายกำกับที่มีอยู่

การใช้งานจริงบางอย่างของการเรียนรู้แบบกึ่งควบคุม ได้แก่ การจำแนกเนื้อหาที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต การรู้จำเสียง และการจำแนกประเภทดีเอ็นเอ

4. การเรียนรู้การเสริมแรง

การเรียนรู้แบบเสริมแรงใช้แนวคิดของรางวัลและการลงโทษ อัลกอริทึมเชื่อมโยงเหตุการณ์ที่ถูกใจหรือน่ายินดีเป็นรางวัลและถือว่าเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์เป็นการลงโทษ แนวคิดการให้รางวัลและการลงโทษช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับอัลกอริทึมและเรียนรู้ที่จะใช้พฤติกรรมที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อเราป้อนข้อมูล อัลกอริทึมจะดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มรางวัลสูงสุด

5. การเรียนรู้ด้วยการดูแลตนเอง

เป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ตามชื่อที่แนะนำ การเรียนรู้แบบดูแลตนเองเป็น ประเภทหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ที่อัลกอริทึมค้นหาข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับด้วยตัวเองและให้ผลลัพธ์ เนื่องจากเป็นเรื่องยากที่จะได้รับข้อมูลที่ติดฉลาก โปรแกรมเมอร์มักจะใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและพร้อมใช้งาน ในการเรียนรู้แบบดูแลตนเอง ข้อมูลจะให้การดูแลอัลกอริทึม เครื่องจะรับฉลากจากตัวข้อมูลเองและคาดการณ์อินพุต การเรียนรู้ด้วยตนเองเป็นหนึ่งในเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด

6. การเรียนรู้หลายอินสแตนซ์

เป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้สอนรูปแบบหนึ่งซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย เทคนิคการเรียนรู้แบบหลายอินสแตนซ์ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับอย่างอ่อน หมายความว่าข้อมูลมีแท็กที่ไม่สมบูรณ์ และเฉพาะอินสแตนซ์ในถุงเท่านั้นที่จะได้รับป้ายกำกับ อัลกอริทึมใช้แนวคิดไบนารี โดยจะติดป้ายกำกับว่าถุงเป็นบวกหากมีตัวอย่างที่เป็นบวกหนึ่งรายการ และติดป้ายกำกับเป็นลบหากมีอย่างน้อยหนึ่งตัวอย่างที่เป็นลบ

แมชชีนเลิร์นนิงประเภท หลายอินสแตนซ์ ส่วนใหญ่จะใช้ในโรคเนื่องจากสามารถระบุเซลล์มะเร็งในตัวอย่างได้อย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมพิจารณากรณีเชิงลบของเซลล์เนื้อร้าย

บล็อกการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ยอดนิยม

7. การเรียนรู้ออนไลน์

ในการเรียนรู้ออนไลน์ อัลกอริทึมจะใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่ออัปเดตโมเดลเมื่อมีการสังเกต เทคนิคการเรียนรู้ออนไลน์จะใช้เมื่อมีข้อสังเกตหลายประการในช่วงเวลาสั้นๆ

8. การเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่

การเรียนรู้แบบแอคทีฟเป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล ซึ่งใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีเฉพาะจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น เราจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลในแมชชีนเลิร์นนิงประเภทนี้ ขั้นแรก เราต้องติดป้ายกำกับตัวอย่างข้อมูลขนาดเล็กด้วยตนเอง ขั้นตอนต่อไปคือการฝึกอัลกอริทึมตามข้อมูลที่มีป้ายกำกับ เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้ว เราสามารถใช้โมเดลนั้นเพื่อกำหนดคลาสของจุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ

9. การเรียนรู้ทั้งมวล

Ensemble หมายถึงการรวมสิ่งต่าง ๆ และมองเข้าด้วยกันเป็นองค์รวม ดังนั้น การเรียนรู้ทั้งมวลจึงเป็นการเรียนรู้ ของเครื่องประเภทหนึ่ง ที่อัลกอริทึมรวมการคาดคะเนจากแบบจำลองต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น มีสามรูปแบบที่แตกต่างกันในการเรียนรู้ทั้งมวล:

• การใส่ถุง- มันเกี่ยวข้องกับการเพิ่มการคาดคะเนที่แตกต่างกันในต้นไม้ตัวอย่างและนำค่าเฉลี่ยของการคาดคะเนทั้งหมดออกมา โดยใช้ตัวอย่างข้อมูลชุดเดียวกัน
• การซ้อน- ในการซ้อน เราใช้แบบจำลองต่างๆ ของชุดข้อมูลเดียวกัน อย่างไรก็ตาม เรายังใช้แบบจำลองอื่นเพื่อพิจารณาว่าจะรวมการคาดการณ์ได้อย่างไร
• การเร่งความเร็ว- ในเทคนิคนี้ เราจัดเรียงการคาดการณ์ตามลำดับและคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการคาดการณ์ทั้งหมด

9. ถ่ายโอนการเรียนรู้

ในเทคนิคการเรียนรู้การถ่ายโอน เราถ่ายโอนองค์ประกอบของโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าไปยังโมเดลใหม่ เทคนิคนี้ใช้เมื่อสร้างแบบจำลองสองแบบเพื่อทำงานที่คล้ายกัน การเรียนรู้การถ่ายโอนเป็นหนึ่งใน ประเภทการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ประหยัดค่าใช้จ่ายและใช้เวลามากที่สุด

10. การเรียนรู้หลายงาน

การเรียนรู้แบบหลายงานคือการเรียนรู้ ของเครื่องประเภทหนึ่ง ซึ่งเครื่องจะเรียนรู้งานหลายอย่างพร้อมกัน แทนที่จะใช้โมเดลต่างๆ เพื่อทำงานที่แตกต่างกัน เราสามารถฝึกโมเดลหนึ่งให้ทำงานหลายอย่างพร้อมกันและทำหลายๆ เทคในเวลาเดียวกันได้

11. การเรียนรู้แบบอุปนัย

เราสร้างกฎทั่วไปในรูปแบบของ IF-THEN สำหรับชุดข้อมูลในการเรียนรู้แบบอุปนัย เทคนิคนี้ทำงานในรูปแบบของ 'หากเหตุการณ์เกิดขึ้น สิ่งนี้จะเกิดขึ้น' การเรียนรู้แบบอุปนัยใช้เพื่อรับฟังก์ชันจากข้อมูลที่กำหนด การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบอุปนัยในทางปฏิบัติ ได้แก่ :

• การอนุมัติสินเชื่อ (หากลูกค้ามีคุณสมบัติ A ดังนั้น B จึงจะได้รับการอนุมัติสินเชื่อหรือไม่)
• การวินิจฉัยโรค (หากผู้ป่วยมีอาการ A แสดงว่าผู้ป่วยเป็นโรค B)

12. การเรียนรู้แบบถ่ายทอด

การถ่ายโอนเป็นกระบวนการแปลงองค์ประกอบจากรูปแบบหนึ่งไปยังอีกรูปแบบหนึ่ง ในการเรียนรู้แบบถ่ายทอด เราไม่ต้องจำลองข้อมูลการฝึกอบรม อัลกอริทึมใช้ข้อมูลโดยตรงเพื่อทำนายข้อมูลโดยรับค่าของฟังก์ชันที่ไม่รู้จักจากชุดข้อมูลที่กำหนด

13. การเรียนรู้แบบนิรนัย

การเรียนรู้ แบบนิรนัย เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างการอนุมานจากสิ่งเดียวกัน ในการเรียนรู้แบบนิรนัย เราฝึกอัลกอริทึมเพื่อใช้ความรู้ที่ถูกต้องซึ่งพิสูจน์ได้ ช่วยให้โปรแกรมเมอร์ตระหนักว่าข้อมูลเฉพาะนั้นถูกต้องและได้รับมาก่อนหน้านี้

บทสรุป

หลายบริษัทใช้ ML เพื่อเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและเพิ่มการรักษาลูกค้าด้วยการสร้างแชทบอทส่วนบุคคล เทคโนโลยีนี้ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการซัพพลายเชนและทำให้กระบวนการจัดหาเงินอัตโนมัติในองค์กร บริษัทชั้นนำในสหรัฐอเมริกา เช่น Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest และองค์กรอื่นๆ กำลังใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติและทำงานที่ซับซ้อนได้ในกรอบเวลาขั้นต่ำ นี่คือเหตุผลที่วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงเป็นที่ต้องการอย่างมากในสหรัฐอเมริกา

ML กลายเป็นหนึ่งในตัวเลือกอาชีพที่มีกำไรมากที่สุดในปัจจุบัน เนื่องจากเงินเดือนที่ดีขึ้นและโอกาสในการเติบโต คุณสามารถเรียนหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาแมชชีนเลิร์นนิ่งและปัญญาประดิษฐ์ จาก upGrad เพื่อรับความรู้ขั้นสูงเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิ่งและรับทักษะที่เกี่ยวข้อง