โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง 5 อันดับแรกที่อธิบายสำหรับผู้เริ่มต้น

แมชชีนเลิร์นนิง ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่พิสูจน์คุณค่าของมันในทุกอุตสาหกรรมที่คุณนึกออก ไม่น่าแปลกใจเลยที่คำเหล่านี้เป็นคำที่พูดถึงกันมากที่สุดและเป็นที่นิยมทั่วโลก หลายคนยังคงคิดว่าสิ่งเหล่านี้เป็นแนวคิดที่ปรากฏออกมาจากที่ใด อย่างไรก็ตาม นี่ยังห่างไกลจากความจริง

เทคโนโลยีเหล่านี้มีมาหลายปีแล้ว แต่จนกระทั่งเมื่อสองสามปีก่อนที่พวกเขาได้รับความสนใจที่พวกเขาสมควรได้รับ เครดิตในการทำให้นวัตกรรมเหล่านี้เข้าถึงผู้คนนับล้านทั่วโลกควรให้ผู้คนที่อยู่ในแนวเทคโนโลยี

นักวิทยาศาสตร์ นักวิจัย นักการตลาด และผู้ประกอบการได้ทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยเพื่อให้ผู้อื่นเข้าใจว่านวัตกรรมเหล่านี้มีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราทำธุรกิจหรือแนวทางและแก้ปัญหาในชีวิตประจำวันของเราได้อย่างไร สิ่งหนึ่งที่คุณต้องเข้าใจก็คือแม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็ไม่เหมือนกัน โพสต์บล็อกนี้จะเน้นที่การเรียนรู้ของเครื่องและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงส่งผลกระทบอย่างไร

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แมชชีนเลิร์นนิงได้เข้ามามีบทบาท ผู้คนทั่วโลกพบว่าแมชชีนเลิร์นนิงมีพลังในการสร้างความแตกต่าง ML สามารถเปลี่ยนวิธีที่ผู้คนมองแอปพลิเคชันที่สำคัญได้อย่างสมบูรณ์ เช่น การจดจำภาพ การทำเหมืองข้อมูล ระบบผู้เชี่ยวชาญ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ ML สามารถนำเสนอโซลูชั่นในทุกด้านเหล่านี้และมีการสร้างนวัตกรรมที่มนุษยชาติจะต้องพึ่งพาอย่างมากในอนาคต

ความนิยมของแมชชีนเลิร์นนิงและความเข้าใจในการเปลี่ยนแปลงสิ่งต่างๆ ส่งผลให้มีความต้องการผู้ที่รู้ว่าเทคโนโลยีนี้ทำงานอย่างไร และสามารถใช้เทคโนโลยีนี้แก้ปัญหาในชีวิตจริงได้อย่างไร ตอนนี้ขอข้ามไปที่หัวข้อ

ประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นโปรแกรมที่กำหนดไว้อย่างดีซึ่งเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาไม่ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ในการทำงาน งานที่อัลกอริทึมเหล่านี้ควรเรียนรู้อาจแตกต่างกันตั้งแต่การเรียนรู้ตามอินสแตนซ์และการเรียนรู้ฟังก์ชันการทำแผนที่ที่จับคู่อินพุตกับเอาต์พุต ไปจนถึงการเรียนรู้โครงสร้างที่ไม่รู้จักในชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และอื่นๆ

คุณต้องเข้าใจว่าอัลกอริธึมของเครื่องเป็นพื้นฐานของงานที่เทคโนโลยีนี้ควรทำ กล่าวอีกนัยหนึ่งพวกเขาทำให้มันติ๊ก ดังนั้น ยิ่งคุณเลือกอัลกอริธึม ML ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณมากเท่านั้น เป็นที่ที่ความเข้าใจพื้นฐานของแนวคิดมีประโยชน์ คุณต้องค้นหาอัลกอริทึมที่เหมาะกับปัญหาที่คุณกำลังมองหาวิธีแก้ไข

นอกจากนี้ อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลสนับสนุน ด้วยวิธีนี้ โอกาสที่การตัดสินใจของพวกเขาจะจ่ายเงินปันผลเมื่อเวลาผ่านไปนั้นสูงมาก ตอนนี้ ให้เราหันมาสนใจกับประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีให้เลือก

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่จัดอยู่ในหมวดหมู่พื้นฐานสามประเภท ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การเรียนรู้ภายใต้การดูแลมีคุณสมบัติข้อเสนอแนะที่ชี้ให้เห็นว่าการคาดคะเนถูกหรือผิด มีบาง ประเภทของ Supervised Learning ทุกชุดข้อมูลมีเอาต์พุตที่ต้องการ การควบคุมดูแลเกิดขึ้นเมื่อการคาดคะเนทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการเปลี่ยนฟังก์ชันและเรียนรู้ที่จะแมปอินพุตกับเอาต์พุต

การเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแลไม่เกี่ยวข้องกับการตอบสนอง มันแค่ใช้โครงสร้างที่ซ่อนอยู่เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูล คุณไม่มีเอาต์พุตที่ต้องการสำหรับชุดข้อมูลในประเภทอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องนี้ สิ่งที่เกิดขึ้นคือฟังก์ชันพยายามแยกข้อมูลออกเป็นคลาสต่างๆ การแบ่งส่วนนี้ทำในลักษณะที่ทุกคลาสที่แยกจากกันมีส่วนหนึ่งของข้อมูลที่มีคุณสมบัติทั่วไป

สุดท้ายนี้ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีความคล้ายคลึงกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเนื่องจากได้รับผลตอบรับด้วย อย่างไรก็ตาม คำติชมนี้จะไม่ได้รับสำหรับทุกรัฐหรือทุกข้อมูล อัลกอริทึมประเภท ML นี้เน้นที่การดำเนินการเรียนรู้สำหรับสถานะสองสามสถานะที่สามารถช่วยให้ย้ายไปยังสถานะที่ต้องการได้

ไม่เหมือนกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแลซึ่งเกิดข้อผิดพลาดหลังจากทุกตัวอย่าง การเรียนรู้แบบเสริมแรงจะบันทึกเฉพาะข้อผิดพลาดเมื่อได้รับสัญญาณการเสริมแรงเท่านั้น พฤติกรรมนี้มีความคล้ายคลึงกันมากกับการเรียนรู้ของมนุษย์ โดยคุณจะได้รับคำติชมเฉพาะเมื่อรางวัลใกล้จะถึงเท่านั้น

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเติบโตขึ้นอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยจับคู่ปัญหาที่พวกเขาใช้เพื่อค้นหาคำตอบ ขณะนี้เรามีสามประเภทนี้ที่ครอบคลุมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเกือบทั้งหมดที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ในอนาคต เราอาจจะเพิ่มประเภทอื่นๆ อีกสองสามประเภทในสามประเภทนี้

อ่าน: แนวคิดโครงการแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับผู้เริ่มต้น

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงยอดนิยม

ในส่วนนี้ เราจะพูดถึงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้บ่อยที่สุด เอาล่ะ.

1. การถดถอยเชิงเส้น

การถดถอยเชิงเส้นคืออะไร ดังนั้นนี่คือ อัลกอริทึมนี้สร้างการคาดคะเนตัวแปรเอาต์พุตตามตัวแปรอินพุตอย่างน้อยหนึ่งตัว มันถูกแสดงเป็นเส้น – y=bx+c. การถดถอยเชิงเส้นสามารถใช้ทำนายได้หลายอย่าง คุณสามารถใช้แบบจำลองนี้ในการทำนายมูลค่าของบ้านโดยพิจารณาจากคุณสมบัติหรือคุณสมบัติที่แตกต่างกัน เช่น จำนวนห้อง พื้นที่ทั้งหมด โรงเรียนใกล้เคียง ความพร้อมในการคมนาคม ฯลฯ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ทำนายการขายได้ ราคาของผลิตภัณฑ์สำหรับพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น พฤติกรรมของลูกค้า

2. การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักหรือ PCA

เรียกว่าเป็นแบบจำลองการลดขนาดที่ใช้เพื่อทำให้ตัวแปรที่มีอยู่ในชุดข้อมูลลดลงเหลือน้อยที่สุด โดยการรวมตัวแปรเหล่านั้นเข้าด้วยกันซึ่งมีมาตราส่วนการวัดเท่ากัน และมีความสัมพันธ์กันสูงกว่าตัวแปรอื่นๆ จุดประสงค์ของโมเดลนี้คือเพื่อกรองชุดข้อมูลในลักษณะที่เราสามารถเข้าถึงกลุ่มตัวแปรใหม่ ๆ ที่ยังเพียงพอที่จะอธิบายความแปรปรวนของมัน

PCA ใช้ในการตีความแบบสำรวจที่มีคุณลักษณะหรือคำถามมากมาย ตัวอย่างเช่น การสำรวจเพื่อศึกษาวัฒนธรรม ความเป็นอยู่ หรือพฤติกรรมมักมีคำถามมากมาย ด้วย PCA คำถามเหล่านี้สามารถจัดกลุ่มเป็นองค์ประกอบหลักที่สามารถอธิบายได้ง่ายในรายงานการสำรวจ

3. K-หมายถึงการจัดกลุ่ม

นี่คือแบบจำลองที่ใช้เซนทรอยด์หรือจุดศูนย์กลางทางเรขาคณิตเพื่ออ้างอิงถึงกลุ่มสังเกตการณ์ จำนวนคลัสเตอร์ที่ใช้จะถูกกำหนดโดยผู้ดำเนินการวิเคราะห์นี้ บ่อยครั้งการวิเคราะห์การแบ่งส่วนตลาด – เพื่อค้นหาความคล้ายคลึงกันในลูกค้าหรือเพื่อค้นหากลุ่มลูกค้าใหม่ทั้งหมด

4. ต้นไม้การจำแนกและการถดถอย (CART)

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการแบ่งสิ่งที่ค้นพบต่างๆ แล้วจัดเป็นกลุ่ม CART เป็นประเภทแผนภูมิการตัดสินใจที่ต้องการและมีประโยชน์ซึ่งใช้ทั้งสำหรับการถดถอยและการจำแนกประเภท มีการเลือกตัวแปรการตอบสนอง และตัวแปรตัวทำนายจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่ม โดยปกติแล้ว ตัวเครื่องจะเลือกจำนวนแผนกที่ต้องการเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการใส่มากเกินไปและน้อยเกินไป รถเข็นมีประสิทธิภาพในกรณีที่รุ่นอื่น ๆ เช่นกล่องดำมักไม่พอดีเนื่องจากขาดความชัดเจนหรือความโปร่งใสที่มีให้

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ: เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

5. K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดหรือ k-NN

โมเดลนี้สามารถใช้สำหรับการคาดการณ์หรือการจัดหมวดหมู่ตามตัวแปรที่เป็นปัญหา แบบจำลองเปรียบเทียบความใกล้ชิดระหว่างการสังเกตที่มีอยู่แล้วในชุดข้อมูลกับชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นใหม่ เครื่องคำนวณเองและเลือกจำนวนเพื่อนบ้านที่ต้องการเปรียบเทียบ (k) มันจำกัดการเกิดข้อมูลที่ไม่เหมาะสมและเหมาะสมเกินไป

สำหรับการจำแนกประเภท ความใกล้ชิดของเพื่อนบ้านส่วนใหญ่ที่อยู่ในชั้นเรียนเฉพาะกับการสังเกตใหม่จะกำหนดระดับของการสังเกตใหม่ ในสถานการณ์การคาดคะเน ค่าของการสังเกตครั้งใหม่จะถูกคาดการณ์โดยใช้ค่าเฉลี่ยของคุณลักษณะของเพื่อนบ้านที่กำลังตกเป็นเป้าหมาย เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ KNN ใน R

บทสรุป

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาที่อิงกับปัญญาประดิษฐ์ซึ่งข้อมูลถูกใช้เพื่อระบุรูปแบบที่สามารถช่วยตัดสินใจได้โดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย สิ่งสำคัญคือต้องพัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแบบจำลองที่กล่าวถึงในที่นี้เพื่อเริ่มใช้งานในชีวิตจริง

การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมมีความแตกต่างกันหลายอย่าง เช่น ความก้าวร้าวเชิงเส้น การถดถอยลอจิสติกส์ Naive Bayes K-Means ที่คุณจะรู้ได้ก็ต่อเมื่อคุณนำการเรียนรู้สั้นๆ นี้ไปข้างหน้าเท่านั้น ML เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังอย่างแท้จริง ซึ่งในอนาคตจะถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาเร่งด่วนที่สุดบางอย่างของโลกนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ปรับให้เข้ากับสิ่งที่เกิดขึ้นรอบ ๆ เสมอ!

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ