ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับผู้เริ่มต้น: คืออะไร ประวัติ ฟังก์ชัน & การจำแนกประเภท

บทนำการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นที่ต้องการสูงในตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบัน เป็นกระแสล่าสุดที่ครองโลกโดยพายุและได้ปฏิวัติโลกของวิทยาการคอมพิวเตอร์ นอกจากนี้ ข้อมูลจำนวนมากที่สร้างโดยแอปพลิเคชันได้นำไปสู่พลังการคำนวณที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ส่งผลให้ความนิยมและความต้องการทักษะแมชชีนเลิร์นนิงในหมู่นักเรียนและผู้สมัครเพิ่มขึ้นอย่างมาก

แมชชีนเลิร์นนิงใช้ในสาขาต่างๆ เป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมและธุรกิจอย่างก้าวกระโดด ตั้งแต่การทำงานอัตโนมัติขั้นพื้นฐานไปจนถึงการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า การเรียนรู้ของเครื่องได้ถูกนำมาใช้ในอุปกรณ์ประจำวันของเรา เช่น เครื่องติดตามการออกกำลังกาย ผู้ช่วยในบ้านอัจฉริยะ ระบบดูแลสุขภาพ รถยนต์อัตโนมัติ และอื่นๆ ตัวอย่างสำคัญอื่นๆ ที่มีการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ ได้แก่:-

• การ ทำนาย : การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้อย่างมากในระบบการทำนายซึ่งมีประโยชน์สำหรับการแลกเปลี่ยนความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดก่อนที่จะออกเงินกู้
• การจดจำภาพ : การตรวจจับใบหน้าและการตรวจจับภาพเป็นสิ่งที่คลั่งไคล้ในขณะนี้ และการเรียนรู้ของเครื่องทำให้เป็นไปได้
• การรู้จำเสียง : คล้ายกับการรู้จำภาพคือการรู้จำเสียงพูด มันถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในการเรียนรู้ของเครื่อง
• การวินิจฉัยทางการแพทย์ : แมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้ในเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพเพื่อตรวจหาเนื้อเยื่อมะเร็ง
• อุตสาหกรรมการเงินและการค้า : แมชชีนเลิร์นนิ่งถูกใช้อย่างกว้างขวางในบริษัทเพื่อตรวจสอบเครดิตและตรวจจับการฉ้อโกง

การเรียนรู้ของเครื่องหรือ ML เป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล ใช้เพื่อสร้างอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้นักวิจัย วิศวกร นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักวิเคราะห์คาดการณ์และส่งมอบข้อมูลที่เชื่อถือได้

เรียนรู้ แมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programme และ Advanced Certificate Program ใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

สำรวจหลักสูตรของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

ประวัติการเรียนรู้ของเครื่อง

'การเรียนรู้ด้วยเครื่อง' เป็นคำศัพท์ที่สร้างขึ้นในปี 2502 โดยอาเธอร์ ซามูเอล ผู้บุกเบิกและผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์และการเล่นเกมคอมพิวเตอร์ เขากำหนดให้เป็นกระบวนการที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรม

ในทศวรรษที่ 1940 ระบบคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่สามารถทำงานได้ด้วยตนเองถูกประดิษฐ์ขึ้น เรียกว่า ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) เป็นจุดเริ่มต้นของแนวคิดในการสร้างเครื่องจักรที่สามารถจำลองการเรียนรู้และการคิดของมนุษย์

เนื่องจากสถิติ แมชชีนเลิร์นนิงได้รับความนิยมในปี 1990 และก่อให้เกิดแนวทางความน่าจะเป็นใน AI ซึ่งได้เปลี่ยนไปสู่แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งเป็นการปูทางให้นักวิทยาศาสตร์ได้คิด ออกแบบ และสร้างระบบอัจฉริยะพร้อมความสามารถในการวิเคราะห์เพื่อเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การจำแนกประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

การใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงสามารถแบ่งออกได้เป็นสามประเภทตาม "สัญญาณ" หรือ "การตอบสนอง" การเรียนรู้ที่มีให้สำหรับระบบการเรียนรู้ มีดังนี้ :-

1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

เมื่ออัลกอริทึมใช้ข้อมูลตัวอย่างและการตอบสนองเป้าหมายที่สัมพันธ์กันซึ่งประกอบด้วยป้ายกำกับสตริงหรือค่าตัวเลข เช่น คลาสหรือแท็ก และเรียนรู้วิธีคาดการณ์การตอบสนองที่ถูกต้องในภายหลังเมื่อได้รับตัวอย่างใหม่ จะเรียกว่าการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เป็นแนวทางที่คล้ายกับการเรียนรู้ของมนุษย์ภายใต้การดูแลของครู ซึ่งนักเรียนจะจดจำตัวอย่างดีๆ ที่ครูจัดเตรียมไว้ให้ จากนั้นนักเรียนจะกำหนดกฎทั่วไปจากตัวอย่างเป้าหมายเหล่านี้

2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือเมื่ออัลกอริทึมเรียนรู้จากตัวอย่างง่ายๆ โดยไม่มีการตอบสนองที่สัมพันธ์กัน ปล่อยให้การกำหนดรูปแบบข้อมูลบนอัลกอริทึมเพียงอย่างเดียว อัลกอริธึมนี้มักจะปรับโครงสร้างข้อมูลเป็นสิ่งที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง เช่น คุณลักษณะใหม่ที่แสดงถึงคลาสหรือคอลเล็กชันของค่าที่ไม่เกี่ยวข้อง

สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์มากในการให้ข้อมูลเชิงลึกแก่นักวิเคราะห์ข้อมูลในความหมายของข้อมูล และเสนอเคล็ดลับอันมีค่าสำหรับการปรับปรุงอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล เกือบจะเหมือนกับที่มนุษย์เรียนรู้ที่จะกำหนดว่าสิ่งของหรืออินสแตนซ์บางอย่างมาจากประเภทเดียวกันโดยสังเกตความคล้ายคลึงกันระหว่างวัตถุสองชิ้น ระบบการแนะนำและโฆษณาที่คุณพบจากการท่องเว็บเป็นระบบอัตโนมัติทางการตลาดและอิงจากการเรียนรู้อัตโนมัติแบบไม่มีผู้ดูแลประเภทนี้

3. การเรียนรู้การเสริมแรง

เมื่ออัลกอริทึมถูกนำเสนอด้วยตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับใดๆ ก็สามารถจัดประเภทเป็นการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลได้ อย่างไรก็ตาม เมื่อตัวอย่างมาพร้อมกับข้อเสนอแนะเชิงบวกหรือเชิงลบตามวิธีการแก้ปัญหาที่เสนอโดยอัลกอริทึม นั่นคือการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง หมวดหมู่การเรียนรู้นี้เชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้อัลกอริทึมในการตัดสินใจและรับผลที่ตามมา

คล้ายกับวิธีการลองผิดลองถูกในการเรียนรู้ของมนุษย์ ด้วยวิธีการทดลองและข้อผิดพลาด อัลกอริธึมเรียนรู้ว่าการดำเนินการเฉพาะนั้นไม่น่าจะประสบความสำเร็จเท่ากับวิธีอื่นๆ ตัวอย่างที่ดีที่สุดตัวอย่างหนึ่งเมื่อพูดถึงการเรียนรู้แบบเสริมกำลังคือเมื่อคอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะเล่นวิดีโอเกมอย่างอิสระ แอปพลิเคชั่นนี้ให้ตัวอย่างอัลกอริทึมของบางกรณีหรือสถานการณ์ เช่น ให้ผู้เล่นติดอยู่ในเขาวงกต ในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงศัตรู

4. การเรียนรู้กึ่งควบคุม

การเรียนรู้กึ่งควบคุมคือเมื่อมีการให้สัญญาณการฝึกอบรมที่ยังไม่เสร็จพร้อมกับผลลัพธ์เป้าหมายที่ขาดหายไป กรณีพิเศษอย่างหนึ่งของหลักการนี้เรียกว่า Transduction ซึ่งกำหนดอินสแตนซ์ปัญหาทั้งชุดในเวลาเรียนรู้ ยกเว้นส่วนที่เป้าหมายหายไป

อ่านบทความยอดนิยมของเราเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

ด้านล่างนี้เป็นขั้นตอนในการทำความเข้าใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร:

• การรวบรวมข้อมูล: ขั้นแรก ข้อมูลในอดีตในรูปแบบใดก็ตามที่เหมาะสมสำหรับการประมวลผลจะถูกรวบรวม ยิ่งคุณภาพของข้อมูลสูงขึ้นเท่าใด ก็ยิ่งมีความเหมาะสมสำหรับการสร้างแบบจำลองมากขึ้นเท่านั้น
• การประมวลผลข้อมูล: ในกรณีส่วนใหญ่ ข้อมูลจะถูกเก็บรวบรวมในรูปแบบดิบและต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้า อาจมีค่าที่หายไปหลายค่าสำหรับแอตทริบิวต์ที่เป็นตัวเลข เช่น ราคาของบ้านสามารถแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ยของแอตทริบิวต์ได้ อย่างไรก็ตาม ค่าที่ขาดหายไปสำหรับลักษณะหมวดหมู่สามารถแทนที่ด้วยคุณสมบัติที่มีโหมดสูงสุดได้ ขึ้นอยู่กับชนิดของตัวกรองที่ใช้
• แบ่งข้อมูลที่ป้อนเข้า: ข้อมูล ที่ป้อนต้องแบ่งออกเป็นชุดการฝึก การตรวจสอบข้าม และชุดทดสอบ อัตราส่วนระหว่างเซตต้องเป็น 6:2:2
• โมเดลอาคาร : โมเดลควรสร้างด้วยเทคนิคและอัลกอริธึมที่เหมาะสมในชุดฝึกอบรม
• การทดสอบโมเดลที่มีแนวคิด: โมเดล ที่มีแนวคิดจะได้รับการทดสอบด้วยข้อมูลที่ไม่ถูกป้อนไปยังโมเดลระหว่างการฝึก และประเมินประสิทธิภาพด้วยความช่วยเหลือของเมตริก เช่น คะแนน F1 การเรียกคืน และความแม่นยำ

บทสรุป

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องเป็นทักษะอันดับต้นๆ ที่เป็นที่ต้องการในตลาดงาน เนื่องจากความนิยมและความก้าวหน้าของ AI ที่เพิ่มขึ้น ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเราในตอนนี้

การลงทะเบียนในหลักสูตรระดับพรีเมียมในการเรียนรู้ของเครื่องจะช่วยให้คุณมีอาชีพเพิ่มขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย หากคุณกำลังมองหาตัวเลือกที่ทำกำไรได้ คุณสามารถเลือก upGrad ได้ นอกเหนือจากหลักสูตรที่ทำกำไรได้มากมายให้เลือกแล้ว โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ยังเป็นหลักสูตรที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณที่จะช่วยคุณในการฝึกอบรมเชิงลึกในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

ไฮไลท์สำคัญของหลักสูตรนี้คือ -

• ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน
• โครงการอุตสาหกรรม การมอบหมายงาน และกรณีศึกษาที่หลากหลาย
• ใบรับรองขั้นสูงจาก IIIT Bangalore
• เซสชั่นการให้คำปรึกษาด้านอาชีพส่วนบุคคล
• พอร์ทัลโอกาสในการทำงานพิเศษ