ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับผู้เริ่มต้น

ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีกำลังทำให้โลกต้องตกตะลึง ย้อนกลับไปสิบปีแล้วเปรียบเทียบกับชีวิตที่คุณดำเนินอยู่ในปัจจุบัน คุณจะตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งรอบตัวเรา ต้องขอบคุณนวัตกรรมทางเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เข้ามาในบ้านของเรา เรากำลังมาทำความรู้จักกับคำศัพท์ใหม่ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML), วิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย

รับ ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เมื่อใดก็ตามที่เราพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิงหรือปัญญาประดิษฐ์ ภาพแรกที่เข้ามาในความคิดของเราคือเครื่องจักรและหุ่นยนต์ แต่พวกเราหลายคนไม่ทราบว่าพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องมักถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันของเรา

ที่นี่ คุณจะได้รับคำ แนะนำเกี่ยวกับ Machine Learning โดย ละเอียด พร้อมกับแนวทางในการ เรียนรู้ Machine Learning python

บทนำการเรียนรู้ของเครื่องโดยย่อ

การให้ คำนำหรือคำจำกัดความของ Machine Learning ที่แม่นยำและแม่นยำ นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้ให้คำจำกัดความทางเทคนิคมากเกินไป ตัวอย่างเช่น คำจำกัดความของแมชชีนเลิร์นนิงของสแตนฟอร์ดคือ “แมชชีนเลิร์นนิงเป็นศาสตร์ของการให้คอมพิวเตอร์ทำงานโดยไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน” ผู้เริ่มต้นที่ต้องการ เรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python ต้องเริ่มต้นการเดินทางจากคำจำกัดความพื้นฐานดังกล่าว

พูดง่ายๆ ก็คือ Machine Learning คือความสามารถของเครื่องในการเรียนรู้สิ่งต่างๆ ด้วยตัวเอง เครื่องได้รับข้อมูลปริมาณมหาศาล และเครื่องเรียนรู้ที่จะตีความ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลนี้ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึม Machine Learning เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง คำถามที่เกิดขึ้นตอนนี้คือวิธีการที่เครื่องสามารถเรียนรู้ด้วยตัวเองและแก้ปัญหาที่ท้าทายได้อย่างง่ายดาย? สิ่งนี้นำเราไปสู่ บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งคำถามทั้งหมดของเราจะได้รับคำตอบ

คำศัพท์และคำจำกัดความที่สำคัญของแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณต้องรู้

การรู้คำศัพท์พื้นฐานและคำจำกัดความของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนสำคัญของ การแนะนำแมชชีนเลิ ร์น นิง ต่อไปนี้คือรายการคำศัพท์มาตรฐานที่ใช้และความหมาย:

• โมเดล – องค์ประกอบหลักของแมชชีนเลิร์นนิงคือโมเดล โมเดลได้รับการฝึกอบรมโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นฟังก์ชันของอัลกอริธึมในการแมปการตัดสินใจทั้งหมดที่ทำโดยโมเดลตามอินพุตที่ให้มา เพื่อให้ได้เอาต์พุตที่ถูกต้อง

• อัลกอริธึม – อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องคือชุดของเทคนิคทางสถิติและกฎที่ใช้เพื่อเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่ป้อนเข้า แล้วดึงข้อมูลที่มีความหมายออกมา อัลกอริทึมเป็นเสาหลักที่อยู่เบื้องหลังโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
• ตัวแปรทำนาย – นี่คือคุณลักษณะข้อมูลที่โดดเด่นซึ่งใช้ในการทำนายผลลัพธ์
• ตัวแปรการตอบสนอง – เป็นตัวแปรเอาต์พุต ซึ่งต้องคาดการณ์โดยใช้ตัวแปรที่คาดการณ์ได้
• ข้อมูลการฝึกอบรม – ข้อมูล การฝึกอบรมใช้สำหรับสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยความช่วยเหลือจากข้อมูลการฝึกอบรม ตัวแบบจะเรียนรู้ที่จะระบุรูปแบบและแนวโน้มที่สำคัญซึ่งจำเป็นต่อการทำนายผลลัพธ์
• ข้อมูลการทดสอบ – เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว จะต้องมีการทดสอบเพื่อประเมินว่าโมเดลสามารถให้ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำเพียงใด ชุดข้อมูลการทดสอบเสร็จสิ้นเพื่อยืนยัน

กระบวนการของ Machine Learning – บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึก

กระบวนการของแมชชีนเลิร์นนิงรวมถึงการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ซึ่งใช้สำหรับค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาสำหรับคำชี้แจงปัญหา เหล่านี้เป็นขั้นตอนที่ตามมาในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง:

การกำหนดวัตถุประสงค์ของคำชี้แจงปัญหา

นี่เป็นขั้นตอนแรกที่เราต้องเข้าใจสิ่งที่ต้องคาดการณ์ ในขั้นตอนนี้ จำเป็นต้องจดบันทึกว่าสามารถใช้ข้อมูลประเภทใดในการแก้ปัญหาได้ หรือควรปฏิบัติตามแนวทางใดเพื่อให้ได้วิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสม

การรวบรวมข้อมูล

นี่คือขั้นตอนที่คุณสามารถถามคำถามต่างๆ ได้ เช่น มีข้อมูลหรือไม่ มีข้อมูลประเภทใดที่จำเป็นสำหรับการแก้ปัญหานี้หรือวิธีการรับข้อมูล เป็นต้น หากคุณทราบประเภทข้อมูลที่ต้องการ คุณมี เพื่อหาวิธีรับข้อมูลนั้น การขูดเว็บและการรวบรวมด้วยตนเองเป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลสองวิธี สำหรับผู้เริ่มต้น เพียงท่องอินเทอร์เน็ต รับแหล่งข้อมูล ดาวน์โหลดและใช้งาน

การเตรียมข้อมูล

ข้อมูลที่รวบรวมโดยทั่วไปมีความไม่สอดคล้องกันมากมายและอาจมีรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง สิ่งสำคัญคือต้องขจัดความคลาดเคลื่อนทั้งหมด มิฉะนั้น คุณอาจได้รับคำทำนายและการคำนวณที่ไม่ถูกต้อง สแกนข้อมูลที่รวบรวมทั้งชุดและแก้ไขความไม่สอดคล้องกัน

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

นี่อาจเป็นขั้นตอนที่น่าตื่นเต้นที่สุดในกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิง คุณต้องสำรวจข้อมูลอย่างจริงจังและค้นหาข้อมูลที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ถือเป็นเซสชันการระดมความคิดของการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะสามารถเข้าใจแนวโน้มและรูปแบบของข้อมูลได้ในขั้นตอนนี้ นอกเหนือจากการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าแล้ว ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรยังเป็นที่เข้าใจกันเป็นอย่างดีในขั้นตอนนี้

การสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิง

การสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนสำคัญของ การแนะนำแมชชีนเลิ ร์น นิง รูปแบบและข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดที่ได้รับในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้สำหรับการสร้างแบบจำลอง ในขั้นตอนนี้ ชุดข้อมูลจะแบ่งออกเป็นสองชุด ได้แก่ ข้อมูลการฝึกอบรมและข้อมูลการทดสอบ ข้อมูลการฝึกอบรมใช้สำหรับสร้างและวิเคราะห์แบบจำลอง อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้ในขั้นตอนนี้ การเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ โดยขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่คุณต้องการจัดเรียง

การประเมินแบบจำลองและการเพิ่มประสิทธิภาพ

หลังจากสร้างโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลการฝึกแล้ว โมเดลจะได้รับการทดสอบ เมื่อได้รับชุดข้อมูลการทดสอบ จะสามารถตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองและการทำนายผลลัพธ์ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความฉลาดทางสติปัญญา การปรับปรุงแบบจำลองได้รับการแนะนำและนำไปใช้ ประสิทธิภาพของแบบจำลองสามารถปรับปรุงได้ในระดับที่เหมาะสมด้วยขั้นตอนการทดสอบ

การคาดการณ์

หลังจากประเมินและปรับปรุงแบบจำลองอย่างละเอียดแล้ว ก็พร้อมสำหรับการคาดการณ์ซึ่งเป็นผลลัพธ์สุดท้าย

Machine Learning – Learn Machine Learning Python มีกี่ประเภท

ในขณะที่พูดถึงพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง มีสามประเภท:

• แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล – ในการเรียนรู้ประเภทนี้ คุณต้องดูแลและฝึกแมชชีนให้ทำงานอย่างอิสระ ตัวอย่างที่ดีคือการกรองอีเมลขยะจากบัญชีอีเมลของคุณ
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล – เกี่ยวข้องกับข้อมูลการฝึกอบรม แต่จะไม่มีการติดฉลากหรือแบ่งแยก อัลกอริธึมของระบบทำงานกับข้อมูลโดยไม่ต้องฝึกอบรมล่วงหน้า มีอัลกอริธึมเข้ารหัสและข้อมูลเอาต์พุตจะเป็นไปตามนั้น
• การเรียนรู้การเสริมแรง – ในการเรียนรู้ประเภทนี้ ขั้นแรก ระบบจะเรียนรู้ด้วยตัวเอง อัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมแรงเรียนรู้โดยกระบวนการปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อม

บล็อกการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมและปัญญาประดิษฐ์

บทสรุป

ตอนนี้ คุณมี การแนะนำ Machine Learning มากพอแล้ว คุณมีแนวคิดเกี่ยวกับ Machine Learning ในระดับหนึ่งแล้ว ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล ซอฟต์แวร์และผู้เชี่ยวชาญด้านไอที และวิศวกรสามารถ เรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิ่ง python เพื่อพัฒนาอาชีพและความสามารถทางวิชาชีพของตน ดังนั้น ครั้งต่อไปที่คุณใช้คุณสมบัติการติดแท็กอัตโนมัติของ Facebook, Alexa ของ Amazon, ทำการค้นหาโดย Google, ดำเนินการจดจำเสียงหรือใบหน้า หรือใช้ตัวกรองสแปมของ Google - รู้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องใช้ได้กับสิ่งเหล่านี้

บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึก แมชชีนเลิร์นนิงกับ upGrad

หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้ Machine Learning คุณต้องลงทะเบียนใน หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิชา Machine Learning และ AI ของ upGrad นี่คือโปรแกรมการรับรองที่ล้ำหน้าที่สุดซึ่งผู้สมัครจะได้เรียนรู้การนำโมเดล Machine Learning ไปใช้งาน