5 แอปพลิเคชั่นสุดล้ำของแมชชีนเลิร์นนิง

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นคำศัพท์ล่าสุดที่ลอยไปมาและค่อนข้างถูกต้อง เป็นสาขาย่อยที่น่าสนใจและเติบโตเร็วที่สุดแห่งหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ พูดง่ายๆ ก็คือ แมชชีนเลิร์นนิงคือสิ่งที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์ของคุณฉลาด คนส่วนใหญ่พบว่าการทำงานภายในของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องลึกลับ แต่นั่นยังห่างไกลจากความจริง หากคุณเพิ่งเริ่มเข้าใจแมชชีนเลิร์นนิง ให้เราทำให้ง่ายขึ้นโดยใช้การเปรียบเทียบ:
คุณกำลังพยายามโยนลูกบอลกระดาษลงในถังขยะ

หลังจากพยายามเพียงครั้งเดียว คุณจะเข้าใจถึงปริมาณแรงที่คุณต้องใส่ คุณใส่กำลังตามที่ต้องการในความพยายามครั้งที่สอง แต่มุมดูเหมือนจะผิด สิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่คือในแต่ละครั้ง คุณกำลังเรียนรู้บางสิ่งและนำผลลัพธ์ของคุณเข้าใกล้ผลลัพธ์ที่ต้องการมากขึ้น นั่นเป็นเพราะว่ามนุษย์เราถูกตั้งโปรแกรมโดยเนื้อแท้ให้เรียนรู้และเติบโตจากประสบการณ์ของเรา
สมมติว่าคุณเปลี่ยนตัวเองด้วยเครื่อง ตอนนี้ เรามีสองวิธีในการก้าวไปข้างหน้า:

แนวทางการเรียนรู้แบบไม่ใช้เครื่อง

วิธีการทั่วไปที่ไม่ใช่การเรียนรู้ของเครื่องคือการวัดมุมและระยะทาง จากนั้นใช้สูตรเพื่อคำนวณแรงที่เหมาะสมที่สุดที่ต้องการ ทีนี้ สมมติว่าเราเพิ่มตัวแปรอื่น – พัดลมที่เพิ่มแรงลม โปรแกรมที่ไม่ใช่ ML ของเราจะล้มเหลวเกือบแน่นอนเนื่องจากตัวแปรที่เพิ่มเข้ามา ถ้าจะให้ดีเราต้องตั้งโปรแกรมใหม่โดยคำนึงถึงปัจจัยลมและสูตร

แนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง

ตอนนี้ หากเราใช้แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับปัญหาเดียวกัน ก็จะเริ่มต้นด้วยสูตรมาตรฐาน แต่หลังจากประสบการณ์ทุกครั้ง จะอัปเดต/หักเหสูตร สูตรจะได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยใช้ประสบการณ์มากขึ้น (เรียกว่า 'จุดข้อมูล' ในโลกของการเรียนรู้ของเครื่อง) ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงผลลัพธ์เช่นกัน คุณประสบกับสิ่งเหล่านี้ทุกวันในรูปแบบของฟีดข่าวบน Facebook ของคุณ หรือคำแนะนำของ YouTube ที่ปรับแต่งเอง หรือสิ่งอื่น ๆ ในลักษณะนี้ คุณจะได้รับส่วนสำคัญ
ความแตกต่างระหว่าง Data Science, Machine Learning และ Big Data!

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

การเปรียบเทียบข้างต้นควรทำให้ชัดเจนว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงการใช้อัลกอริธึมและกระบวนการเพื่อฝึกระบบของคุณให้ได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม เพื่อประโยชน์ของคำจำกัดความทางเทคนิค กล่าวกันว่าระบบจะเรียนรู้จากประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องกับชุดของงาน หากประสิทธิภาพในการทำงานดังกล่าวดีขึ้นตามเวลาและประสบการณ์

ความหมายโดยนัยสำคัญก็คือใน Machine Learning ระบบจะปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยประสบการณ์ นี่คือสิ่งที่เราสังเกตเห็นในการเปรียบเทียบของเราอย่างแม่นยำเช่นกัน

ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณสามารถใช้หนึ่งในสามเทคนิคเพื่อฝึกระบบของคุณ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับคำชี้แจงปัญหาของคุณ:

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

ควรใช้แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลกับชุดข้อมูลที่ทราบป้ายกำกับ/คลาสของข้อมูลแต่ละรายการ ลองจินตนาการว่าเราต้องการสอนระบบของเราถึงวิธีแยกแยะระหว่างภาพสุนัขกับมนุษย์ สมมติว่าเรามีคอลเลกชั่นรูปภาพที่มีป้ายกำกับว่าเป็นคนหรือสุนัข ตอนนี้ เราสามารถใช้ชุดข้อมูลและคลาสข้อมูลนี้เพื่อฝึกอัลกอริทึมของเราให้เรียนรู้วิธีที่ถูกต้อง เมื่ออัลกอริธึมของเราเรียนรู้วิธีจัดประเภทรูปภาพ เราก็สามารถใช้อัลกอริธึมกับชุดข้อมูลต่างๆ เพื่อทำนายป้ายกำกับของจุดข้อมูลใหม่ได้
Neural Networks for Dummies: คู่มือที่ครอบคลุม

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

อย่างที่คุณเดาได้จากชื่อ Machine Learning ที่ไม่มีผู้ดูแลจะปราศจากคลาสหรือป้ายกำกับที่กำกับดูแล เราเพียงแค่จัดเตรียมข้อมูลและคุณลักษณะของข้อมูลแต่ละชิ้นจำนวนมากให้กับระบบของเรา ตัวอย่างเช่น สมมติว่าในตัวอย่างก่อนหน้านี้ เราเพียงแค่ป้อนรูปภาพจำนวนหนึ่ง (ของมนุษย์และสุนัข) เข้าสู่ระบบของเรา ทำให้แต่ละภาพมีลักษณะเฉพาะ เห็นได้ชัดว่าลักษณะของมนุษย์จะคล้ายคลึงและแตกต่างจากสุนัข เมื่อใช้คุณลักษณะเหล่านี้ เราสามารถฝึกระบบของเราให้จัดกลุ่มข้อมูลออกเป็นสองประเภท "การจัดประเภท" เวอร์ชันที่ไม่มีผู้ดูแลเรียกว่า "การจัดกลุ่ม" ในการจัดกลุ่ม เราไม่มีป้ายกำกับใดๆ เราจัดกลุ่มชุดข้อมูลตามลักษณะทั่วไป

การเรียนรู้การเสริมแรง

ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ไม่มีคลาสหรือคุณลักษณะใดๆ มีเพียงจุดสิ้นสุด – ผ่านหรือล้มเหลว เพื่อให้เข้าใจสิ่งนี้ดีขึ้น ให้พิจารณาตัวอย่างการเรียนรู้การเล่นหมากรุก หลังจากทุกเกม ระบบจะแจ้งสถานะชนะ/แพ้ ในกรณีเช่นนี้ ระบบของเราไม่ได้ระบุทุกการเคลื่อนไหวว่า "ถูก" หรือ "ผิด" แต่มีเพียงผลลัพธ์สุดท้ายเท่านั้น เนื่องจากอัลกอริธึมของเราเล่นเกมมากขึ้นในระหว่างการฝึก มันจะทำให้ "น้ำหนัก" (สำคัญ) มากขึ้น (สำคัญ) ให้กับการรวมกันของการเคลื่อนไหวเหล่านั้นซึ่งส่งผลให้ได้รับชัยชนะ
Neural Networks: แอปพลิเคชั่นในโลกแห่งความจริง

แอปพลิเคชั่นที่ก้าวล้ำในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

จากการสนทนาข้างต้น เห็นได้ชัดว่าแมชชีนเลิร์นนิงสามารถแก้ปัญหามากมายที่คอมพิวเตอร์แบบเดิมไม่สามารถทำได้ มาดูแอปพลิเคชั่นบางส่วนของ Machine Learning ที่เปลี่ยนโลกอย่างที่เรารู้กัน:

1. ต่อสู้กับเว็บสแปม

Google ใช้ "การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง" ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อต่อสู้กับสแปมทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์ Deep Learning ใช้ข้อมูลจากผู้ใช้และใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อสรุปเกี่ยวกับอีเมลที่พบ ไม่เพียงแค่ช่วยผู้ใช้เว็บเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริษัท SEO ที่พยายามช่วยให้เว็บไซต์ที่ถูกกฎหมายมีอันดับสูงขึ้นโดยใช้เทคนิคหมวกขาว

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์ จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

2. การเรียนรู้เลียนแบบ

การเรียนรู้เลียนแบบคล้ายกับการเรียนรู้จากการสังเกต ซึ่งเป็นสิ่งที่เราทำในวัยเด็ก มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนามและในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น เกษตรกรรม การค้นหา การก่อสร้าง กู้ภัย การทหาร และอื่นๆ ในสถานการณ์เช่นนี้ เป็นการยากมากที่จะตั้งโปรแกรมหุ่นยนต์ด้วยตนเอง เพื่อช่วยในเรื่องนี้ การเขียนโปรแกรมโดยการสาธิต - หรือที่เรียกว่าวิธีการทำงานร่วมกันจะถูกใช้ควบคู่ไปกับการเรียนรู้ของเครื่อง ดู วิดีโอนี้ที่เผยแพร่โดยรัฐแอริโซนา ซึ่งแสดงหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่กำลังเรียนรู้ที่จะจับวัตถุต่างๆ

3. เทคโนโลยีช่วยเหลือและการแพทย์

หุ่นยนต์ช่วยเหลือคือหุ่นยนต์ที่สามารถประมวลผลข้อมูลทางประสาทสัมผัส และดำเนินการในเวลาที่ต้องการ หุ่นยนต์อัตโนมัติเนื้อเยื่ออัจฉริยะ (STAR) สร้างขึ้นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องประเภทนี้และการทำงานร่วมกันในโลกแห่งความเป็นจริง STAR ใช้การตรวจจับ ML และ 3D และสามารถเย็บลำไส้หมู (ใช้สำหรับการทดสอบ) ได้ดีกว่าศัลยแพทย์ แม้ว่า STAR จะไม่ได้พัฒนาขึ้นมาเพื่อทดแทนศัลยแพทย์ แต่ก็เสนอวิธีแก้ปัญหาร่วมกันสำหรับขั้นตอนที่ละเอียดอ่อนในกระบวนการทางการแพทย์
การเรียนรู้ของเครื่องยังพบการใช้งานในรูปแบบของมาตรการคาดการณ์ เช่นเดียวกับเพื่อนร่วมงานสามารถดูใบสั่งยาของแพทย์และค้นหาสิ่งที่พวกเขาอาจพลาดไป ระบบอัจฉริยะที่ประดิษฐ์ขึ้นก็สามารถค้นหาลิงก์ที่ขาดหายไปในใบสั่งยาได้เช่นกันหากได้รับการฝึกฝนมาอย่างดี ไม่เพียงแค่นี้ แต่ AI ยังสามารถค้นหารูปแบบที่ชี้ถึงภาวะหัวใจล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นได้ สิ่งนี้สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อแพทย์ เนื่องจากพวกเขาสามารถทำงานร่วมกับหุ่นยนต์เสมือน AI เพื่อวินิจฉัยภาวะหัวใจตายก่อนเกิดเหตุการณ์ได้ดีขึ้น ดวงตาคู่พิเศษ (และสติปัญญา) ทำได้ดีกว่าอันตราย การศึกษาจนถึงขณะ นี้ยังให้คำมั่นสัญญาว่าจะใช้เทคโนโลยีนี้ในอนาคต

4. การแปล/การรับรู้อัตโนมัติ

แม้ว่าจะดูเหมือนเป็นแนวคิดที่เรียบง่าย แต่ ML ยังสามารถใช้เพื่อแปลข้อความ (แม้กระทั่งจากรูปภาพ) เป็นภาษาใดก็ได้ การใช้โครงข่ายประสาทเทียมจะช่วยในการดึงข้อความจากรูปภาพ ซึ่งสามารถแปลเป็นภาษาที่ต้องการได้ก่อนที่จะใส่กลับเข้าไปในรูปภาพ นอกเหนือจากนี้ ML ยังถูกใช้ในทุกแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการจดจำ ไม่ว่าจะเป็นเสียง ภาพ ข้อความ เป็นต้น!

5. เล่นวิดีโอเกมโดยอัตโนมัติ

นี่เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่เจ๋งกว่าของ Machine Learning แม้ว่ามันอาจจะไม่ได้มีประโยชน์ทางสังคมมากมายเหมือนกับที่อื่น ๆ ที่กล่าวถึงในรายการ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้ฝึก Neural Networks เพื่อวิเคราะห์พิกเซลบนหน้าจอและเล่นวิดีโอเกมได้ หนึ่งในความพยายามครั้งแรกในเรื่องนี้คือ Deepmind ของ Google
ไปและท้าทายปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

สรุปแล้ว…
ต้องบอกว่าแมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาทั้งหมดของคุณ คุณไม่จำเป็นต้องมีแมชชีนเลิร์นนิงในการหาอายุของบุคคลจาก DOB ของเขา แต่แน่นอนว่าคุณต้องใช้ ML เพื่อคำนวณอายุของบุคคลจากความชอบทางดนตรีของเขา ตัวอย่างเช่น คุณจะพบว่าแฟน ๆ ของ Johnny Cash และ the Doors ส่วนใหญ่อายุ 35 ปีขึ้นไป ในขณะที่แฟนๆ Selena Gomez ส่วนใหญ่มีอายุต่ำกว่า 20 ปี Machine Learning *สามารถใช้* กับปัญหารอบตัวคุณได้ แต่ควรหรือไม่ ไม่เชิง. อย่าใช้แมชชีนเลิร์นนิงแก้ปัญหาของคุณโดยไม่ได้แน่ใจว่าคุณต้องการให้แมชชีนเรียนรู้จริงๆ มิฉะนั้น มันก็เหมือนกับการฆ่ายุงด้วยปืนกล – พวกมันอาจถูกฆ่า อาจจะไม่ แต่ท้ายที่สุดแล้ว คุ้มค่าหรือไม่?
หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ