ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง: ไม่ใช่สิ่งที่คุณคิด

ปัจจุบัน Machine Learning เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด หากคุณเป็นมือใหม่ในเรื่องนี้ คุณต้องรู้ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง ก่อนที่จะเริ่มต้น สิ่งสำคัญคือคุณต้องเข้าใจแนวคิดต่างๆ และการเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ ที่จะช่วยคุณในสาขานี้

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์และเป็นการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ของอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติที่ใช้โดยระบบคอมพิวเตอร์ พวกเขาใช้มันเพิ่มเติมเพื่อทำงานเฉพาะด้วยความช่วยเหลือของรูปแบบและการอนุมานข้อมูล

จุดมุ่งหมายหลักคือการอนุญาตให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยอัตโนมัติ โดยไม่มีการแทรกแซงหรือความช่วยเหลือของมนุษย์ ก็ควรที่จะปรับและปรับให้เข้ากับการกระทำได้อย่างเหมาะสม

เรียนรู้ หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิง

เรากำลังมุ่งสู่ระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นจึงมีขอบเขตมากมายในแง่ของแมชชีนเลิร์นนิงและการใช้งาน

นี่คือบางส่วนของพวกเขา:

1. การจดจำภาพ

การใช้งาน Machine Learning ที่พบบ่อยที่สุดอย่างหนึ่งก็คือการใช้โดยนัยสำหรับการตรวจจับใบหน้าในรูปภาพ มีหมวดหมู่แยกสำหรับแต่ละบุคคลในฐานข้อมูล คุณยังสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจดจำอักขระสำหรับการเขียนด้วยลายมือหรือตัวอักษรที่พิมพ์ออกมา

2. การวินิจฉัยทางการแพทย์

สามารถใช้ในเทคนิคและเครื่องมือที่จะช่วยในการวินิจฉัยโรค ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์พารามิเตอร์ทางคลินิก การทำนายความก้าวหน้าของโรคได้เกิดขึ้น จากที่นี่คุณสามารถมีความเห็นทางการแพทย์ในแง่ของการวางแผนการรักษาของผู้ป่วยพร้อมกับการเฝ้าติดตาม

3. ภาคการเงิน

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแรงผลักดันให้เกิดความนิยมในบริการที่ภาคการเงินมีให้ ช่วยให้ธนาคารและสถาบันอื่นๆ ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถคาดการณ์การปิดบัญชีล่วงหน้าได้

คลิกเพื่ออ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

เนื่องจากตอนนี้เราเข้าใจดีขึ้นแล้ว เราจึงสามารถพูดคุยเกี่ยวกับข้อกำหนดเบื้องต้นของแมชชีนเลิร์นนิงได้:

1. สถิติ แคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น และความน่าจะเป็น

ก) สถิติประกอบด้วยเครื่องมือที่ใช้ในการรับผลลัพธ์จากข้อมูล

• การแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลที่มีค่า ใช้สถิติเชิงพรรณนา
• สถิติอนุมานใช้เพื่อรับข้อมูลจากตัวอย่างข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์

เมื่อพูดถึงข้อกำหนดเบื้องต้นในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง สิ่งนี้อยู่ในระดับสูง เนื่องจากเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์พื้นฐานบางอย่าง ซึ่งเป็นการวางรากฐานสำคัญของวิธีการดึงข้อมูลออกจากข้อมูลในมือ

ข) การพูดของคณิตศาสตร์ แคลคูลัสยังเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง และมีบทบาทสำคัญในอัลกอริทึม เนื่องจากชุดข้อมูลที่มีคุณลักษณะหลายอย่างถูกใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ แคลคูลัสหลายตัวแปรมีบทบาทสำคัญในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง

C) พีชคณิตเชิงเส้นกำลังจัดการกับเมทริกซ์ เวกเตอร์ และการแปลงเชิงเส้น มันถูกใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อดำเนินการและแปลงชุดข้อมูล

ง) เนื่องจากความน่าจะเป็นที่ใช้ในการทำนายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น จะช่วยให้คุณให้เหตุผลกับสถานการณ์ได้ว่าทำไมถึงเกิดเหตุการณ์บางอย่างขึ้น ความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานในข้อกำหนดเบื้องต้นของแมชชีนเลิร์นนิง

2. ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม

ความสามารถในการเขียนโค้ดเป็นหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุดเมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง คุณจำเป็นต้องรู้ภาษาเช่น Python และ R เพื่อนำกระบวนการนี้ไปใช้

ฟังก์ชั่นพื้นฐานเช่น:

• การกำหนดและเรียกฟังก์ชัน
• รายการ ชุด และพจนานุกรม (การประเมิน การวนซ้ำ และการสร้าง)
• สำหรับลูปที่มีตัววนซ้ำหลายตัวแปร
• if/else นิพจน์เงื่อนไข
• การจัดรูปแบบสตริง
• คำสั่ง Pass – สำหรับไวยากรณ์

คุณควรทำหลักสูตรในภาษา Python ให้เฉพาะเจาะจง สิ่งนี้จะไม่เพียงทำให้กระบวนการเรียนรู้วิชานี้ของคุณง่ายขึ้น แต่ยังช่วยให้เข้าใจการสร้างแบบจำลองข้อมูลได้ดีขึ้นด้วย

3. การสร้างแบบจำลองข้อมูล

เป็นกระบวนการประมาณโครงสร้างของชุดข้อมูล และทำเพื่อค้นหารูปแบบหรือรูปแบบภายใน การเรียนรู้ของเครื่องยังขึ้นอยู่กับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ดังนั้น คุณจำเป็นต้องรู้คุณสมบัติต่างๆ ของข้อมูลที่คุณมีเพื่อที่จะทำนาย

การเรียนรู้อัลกอริธึมแบบวนซ้ำอาจส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในชุดและโมเดล — ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าฟังก์ชันการสร้างแบบจำลองข้อมูลมีความจำเป็นอย่างไร

บทสรุป

เราเน้นที่ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้ของเครื่องในบทความนี้และการใช้งานด้วยเช่นกัน คุณต้องมีความเข้าใจในวิชาคณิตศาสตร์ เช่น สถิติ ความน่าจะเป็น พีชคณิตเชิงเส้นและแคลคูลัส ภาษาโปรแกรม และการสร้างแบบจำลองข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นอาชีพที่ทำกำไรได้ แต่ต้องอาศัยการฝึกฝนและประสบการณ์จำนวนหนึ่ง ไม่ใช่ภารกิจที่สามารถทำได้ในชั่วข้ามคืน แต่ถ้าคุณดูเงินเดือนของแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะพบความพยายามที่คุ้มค่า

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดู Master of Science in Machine Learning & Artificial Intelligence ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ สถานะศิษย์เก่า IIIT-B , 5+ โครงการหลักและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ