ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง: 3 ประเภทการเรียนรู้ของเครื่องที่คุณต้องรู้จัก

เมื่อคุณเริ่มเรียนรู้ AI คุณจะเจอคำศัพท์บ่อยครั้ง นั่นคือแมชชีนเลิร์นนิง มันคืออะไร? ประเภทของแมชชีนเลิร์นนิง ถ้ามี ?

ในบทความนี้ เราจะตอบคำถามเดียวกันนี้

มาเริ่มกันเลย.

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า Facebook แนะนำเพื่อนของคุณอย่างไร?

หรือ Amazon แนะนำผลิตภัณฑ์ของคุณให้ซื้ออย่างไร?

พวกเขาทั้งหมดใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงสาขาการศึกษา ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม

ซอฟต์แวร์และบอทของคุณสามารถเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ ได้ตลอดเวลาและให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง

เครื่องเหล่านี้ต้องการการเขียนโปรแกรมจำนวนมากในตอนเริ่มต้น แต่เมื่อพวกเขาเริ่มกระบวนการ พวกเขาก็เริ่มเรียนรู้แง่มุมต่างๆ ของงานด้วยตนเอง เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย ขอบเขตของแมชชีนเลิร์นนิงในอนาคตจึงสดใส

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาสำคัญของ AI และพบว่ามีการใช้งานในหลายภาคส่วน ได้แก่:

• อีคอมเมิร์ซ
• Healthcare ( อ่าน : Machine Learning in Healthcare )
• สื่อสังคม
• การเงิน
• ยานยนต์

และอื่น ๆ อีกมากมาย.

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

ในแมชชีนเลิร์นนิง คุณใส่ข้อมูลการฝึกที่จะฝึกคอมพิวเตอร์ ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลอง และเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ ก็จะใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการทำนาย

หากการคาดคะเนเกิดผิดพลาด คอมพิวเตอร์จะเริ่มต้นกระบวนการใหม่อีกครั้งจนกว่าจะคาดการณ์ได้ถูกต้อง

ตามที่คุณต้องสังเกต ระบบจะเรียนรู้ทุกครั้งที่มีการทำนาย มันเป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆ

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงค่อนข้างซับซ้อนและต้องการขั้นตอนอื่นๆ มากมาย เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ช่วยให้คุณสำรวจส่วนลึกของโดเมน Data Science ทดลองกับโดเมนเหล่านี้ และสร้างนวัตกรรมโซลูชัน AI/ML ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ เครื่องมือต่างๆ ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน ดังนั้น การเลือกเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงจะขึ้นอยู่กับโครงการที่มีอยู่เป็นส่วนใหญ่ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และบางครั้ง ระดับความเชี่ยวชาญของคุณ

การเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ

ประเภทของแมชชีนเลิร์นนิงมีดังนี้

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือเมื่อคุณให้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากแก่เครื่องเพื่อทำงานเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น ในการสอนเด็กเรื่องสีแดง คุณต้องให้เขาดูพวงของสีแดง เช่น แอปเปิ้ล ลูกบอลสีแดง ใช่ไหม

หลังจากแสดงพวงของสีแดงแล้ว คุณจะให้สิ่งที่สีแดงแก่เขาและถามเขาว่าสีอะไร เพื่อดูว่าเด็กได้เรียนรู้หรือไม่

ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล คุณสอนเครื่องในทำนองเดียวกัน

เป็นประเภท ML ที่เข้าถึงได้มากที่สุดในการนำไปใช้ และยังเป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุดอีกด้วย

ในข้อมูลการฝึก คุณจะต้องป้อนตัวอย่างที่คล้ายกันจำนวนมากให้กับเครื่องจักร แล้วคอมพิวเตอร์จะทำนายคำตอบ จากนั้นคุณจะให้คำติชมกับคอมพิวเตอร์ว่าเครื่องนั้นทำนายได้ถูกต้องหรือไม่

ตัวอย่างการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

คุณให้ข้อมูลต่อไปนี้แก่เครื่อง:

2.7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

ตอนนี้คุณให้เครื่องคำถามต่อไปนี้:

9.1 = ?

8.9 = ?

20.4 = ?

คุณจะต้องให้ข้อมูลการฝึกหรือให้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับคำตอบของเครื่อง

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นงานเฉพาะ และนั่นเป็นสาเหตุที่เป็นเรื่องปกติ

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ตามชื่อที่แนะนำ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ในกรณีนี้ คุณไม่ได้จัดเตรียมข้อมูลการฝึกใดๆ ให้กับเครื่อง

เครื่องต้องได้ข้อสรุปโดยไม่มีข้อมูลกำกับใดๆ การปฏิบัติจริงค่อนข้างยากกว่าการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

ใช้สำหรับจัดกลุ่มข้อมูลและค้นหาความผิดปกติ

จากตัวอย่างที่เราพูดถึงข้างต้น สมมติว่าคุณไม่ได้แสดงสิ่งที่เป็นสีแดงต่างๆ ให้เด็กดูในตอนเริ่มต้น

คุณวางสิ่งของสีแดงและสีเขียวไว้ข้างหน้าเขาและขอให้เขาแยกจากกัน

การเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแลคล้ายกับตัวอย่างนี้

ตัวอย่างการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

สมมติว่าคุณมีบทความข่าวที่แตกต่างกัน และคุณต้องการให้จัดเรียงเป็นหมวดหมู่ต่างๆ คุณจะให้บทความกับเครื่องและจะตรวจจับความคล้ายคลึงกันระหว่างพวกเขา

จากนั้นจะแบ่งบทความออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ตามข้อมูลที่พบ

ตอนนี้ เมื่อคุณมอบบทความใหม่ให้กับเครื่อง เครื่องจะจัดหมวดหมู่โดยอัตโนมัติ

เช่นเดียวกับแมชชีนเลิร์นนิงประเภทอื่นๆ การเรียนรู้นี้ค่อนข้างได้รับความนิยมเนื่องจากขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การเรียนรู้การเสริมแรง

การเรียนรู้การเสริมกำลังค่อนข้างแตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องประเภทอื่น (มีการควบคุมดูแลและไม่ได้รับการดูแล)

ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลกับแมชชีนค่อนข้างแตกต่างจากแมชชีนเลิร์นนิงประเภทอื่นๆ เช่นกัน

ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เครื่องจะเรียนรู้จากความผิดพลาด คุณกำหนดสภาพแวดล้อมเฉพาะให้เครื่องซึ่งสามารถดำเนินการตามชุดการทำงานที่กำหนดได้ ตอนนี้ มันจะเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก

ในตัวอย่างที่เราพูดถึงข้างต้น สมมติว่าคุณเอาแอปเปิ้ลกับกล้วยให้เด็กดู แล้วถามเขาว่าอันไหนสีแดง

หากเด็กตอบถูก คุณให้ลูกอม (หรือช็อกโกแลต) แก่เขา และหากเด็กตอบผิด คุณจะไม่ให้แบบเดียวกัน

ในการเรียนรู้การเสริมแรง เครื่องจะเรียนรู้ในทำนองเดียวกัน

ตัวอย่างการเรียนรู้การเสริมแรง

คุณให้เครื่องเขาวงกตเพื่อแก้ปัญหา เครื่องจะพยายามถอดรหัสเขาวงกตและทำผิดพลาด เมื่อใดก็ตามที่มันล้มเหลวในการแก้เขาวงกต มันจะลองอีกครั้ง และในแต่ละข้อผิดพลาด เครื่องจะเรียนรู้สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง

เมื่อทำกิจกรรมนี้ซ้ำ เครื่องจะเรียนรู้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเขาวงกตต่อไป โดยใช้ข้อมูลนั้นก็จะแก้เขาวงกตในบางครั้งเช่นกัน

แม้ว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลังจะค่อนข้างท้าทายในการนำไปใช้ แต่ก็พบการใช้งานในหลายอุตสาหกรรม

การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงประเภทต่างๆ

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าการเรียนรู้ของเครื่องมีสามประเภท แต่จะนำไปใช้ที่ไหน ประเด็นต่อไปนี้ชี้แจงเช่นเดียวกัน:

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

• การจดจำใบหน้า - การจดจำใบหน้าในรูปภาพ (Facebook และ Google Photos)
• ตัวกรองสแปม – ระบุอีเมลขยะโดยการตรวจสอบเนื้อหาของพวกเขา

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

• ระบบการแนะนำ – แนะนำผลิตภัณฑ์ให้กับผู้ซื้อ (เช่น Amazon)
• การจัดหมวดหมู่ข้อมูล – จัดหมวดหมู่ข้อมูลเพื่อการจัดระเบียบที่ดีขึ้น
• การแบ่งส่วนลูกค้า – จำแนกลูกค้าเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ตามคุณสมบัติที่แตกต่างกัน

การเรียนรู้การเสริมแรง

• อุตสาหกรรมการผลิต – ปรับปรุงกระบวนการผลิตอัตโนมัติ
• วิทยาการหุ่นยนต์ – สอนเครื่องจักรเกี่ยวกับวิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด
• วิดีโอเกม – AI ที่ดีกว่าสำหรับตัวละครในวิดีโอเกมและ NPC

ต้องการใช้การเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ทรงอิทธิพลที่สุดในโลก นั่นเป็นเหตุผลใหญ่ว่าทำไมจึงเป็นที่นิยมในปัจจุบัน

อุตสาหกรรมจำนวนมากใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน ดังนั้นความต้องการจึงเพิ่มขึ้นทุกวัน หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอาชีพในแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ โปรดดูที่ IIIT-B และประกาศนียบัตร PG ของ upGrad ด้านแมชชีนเลิร์นนิงและโปรแกรม AI