แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ
เผยแพร่แล้ว: 2018-06-12ปัญญาประดิษฐ์, แมชชีนเลิร์นนิง, การเรียนรู้เชิงลึกเป็นคำศัพท์ยอดนิยมสามคำในอุตสาหกรรมปัจจุบัน และบ่อยครั้ง เรามักจะใช้คำว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มีความหมายเหมือนกัน อย่างไรก็ตาม คำศัพท์สองคำนี้แตกต่างกันมาก – การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหนึ่งในส่วนสำคัญของ AI ที่กว้างขึ้น
Nidhi Chappell หัวหน้า ML ของ Intel กล่าวไว้อย่างเหมาะสม :
“โดยพื้นฐานแล้ว AI เป็นหน่วยสืบราชการลับ – วิธีที่เราทำให้เครื่องจักรมีความชาญฉลาด ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องคือการนำวิธีการคำนวณที่รองรับมาใช้ วิธีที่ฉันคิดคือ: AI เป็นวิทยาศาสตร์ และการเรียนรู้ของเครื่องคืออัลกอริทึมที่ทำให้เครื่องจักรฉลาดขึ้น”
ดังนั้นถ้าจะพูดง่ายๆ ก็คือ AI เป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกับการสร้างเครื่องจักรให้เป็นหน่วย “อัจฉริยะและฉลาด” ในขณะที่ ML เป็นสาขาภายใต้ปัญญาประดิษฐ์ที่สอนคอมพิวเตอร์ให้ “เรียนรู้” เพื่อทำงานด้วยตนเอง .
ความแตกต่างระหว่าง Data Science, Machine Learning และ Big Data!
ตอนนี้ มาเจาะลึกกันว่าการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
สารบัญ
แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?
จากข้อมูลของ SAS “ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดที่ว่าระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูล ระบุรูปแบบ และตัดสินใจได้โดยแทบไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์”
แม้ว่าคำว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับความสนใจเมื่อไม่นานมานี้ แต่แนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงมีมาช้านานแล้ว ตัวอย่างแรกสุดของคำว่าแมชชีนเลิร์นนิงคือ เครื่อง Enigma ของ Alan Turing ที่เขาพัฒนาขึ้นในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง ทุกวันนี้ แมชชีนเลิร์นนิงมีอยู่แทบทุกหนทุกแห่งรอบตัวเรา ตั้งแต่เรื่องธรรมดาในชีวิตไปจนถึงการคำนวณที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับบิ๊กดาต้า ตัวอย่างเช่น รถยนต์ไร้คนขับของ Google และคำแนะนำส่วนบุคคลในเว็บไซต์ เช่น Netflix, Amazon และ Spotify ล้วนเป็นผลพวงมาจากการเรียนรู้ของเครื่อง
เครื่องจักรเรียนรู้ได้อย่างไร?
เพื่อให้เข้าใจคำถามได้ดีขึ้นว่า "แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร" เราต้องรู้เทคนิคที่เครื่องจักรสามารถ 'เรียนรู้' ได้ด้วยตัวเอง มีสามวิธีหลักที่อุปกรณ์สามารถเรียนรู้ที่จะทำสิ่งต่างๆ ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ในขณะที่เกือบ 70% ของ ML ได้รับการดูแล แต่เพียง 10-20% ของ ML เท่านั้นที่เป็นการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
ข้อตกลงการเรียนรู้ภายใต้การดูแลในอินพุตและเอาต์พุตที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนและระบุไว้ และอัลกอริธึมที่นี่ได้รับการฝึกอบรมผ่านแท็กที่มีป้ายกำกับ ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล อัลกอริธึมการเรียนรู้จะได้รับทั้งชุดอินพุตที่กำหนดไว้พร้อมกับชุดเอาต์พุตที่ถูกต้อง ดังนั้นอัลกอริทึมจะแก้ไขโครงสร้างตามรูปแบบที่รับรู้ในอินพุตและเอาต์พุตที่ได้รับ นี่เป็นแบบจำลองการรู้จำรูปแบบของการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับวิธีการต่างๆ เช่น การจัดประเภท การถดถอย การทำนาย และการเพิ่มระดับความชัน
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลมักใช้ในกรณีที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลในอดีต ตัวอย่างเช่น การใช้ข้อมูลประวัติการทำธุรกรรมบัตรเครดิต การเรียนรู้ภายใต้การดูแลสามารถทำนายความเป็นไปได้ในอนาคตของการทำธุรกรรมบัตรที่ผิดพลาดหรือฉ้อโกง
Neural Networks: แอปพลิเคชั่นในโลกแห่งความจริง
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
ตรงกันข้ามกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ใช้ชุดข้อมูลในอดีต การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือแอปที่ไม่มีข้อมูลในอดีตใดๆ ในวิธีนี้ อัลกอริธึมการเรียนรู้มีมากกว่าข้อมูลเพื่อสร้างโครงสร้าง apt แม้ว่าข้อมูลจะไม่มีแท็ก แต่อัลกอริธึมจะแบ่งข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ ตามลักษณะเฉพาะ ส่วนใหญ่มักใช้โครงสร้างการตัดสินใจ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลธุรกรรม เช่น การระบุกลุ่มลูกค้าและคลัสเตอร์ที่มีแอตทริบิวต์เฉพาะ
อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลส่วนใหญ่จะใช้ในการสร้างเนื้อหาส่วนบุคคลสำหรับกลุ่มผู้ใช้แต่ละกลุ่ม คำแนะนำออนไลน์เกี่ยวกับแพลตฟอร์มการช็อปปิ้งและการระบุข้อผิดพลาดของข้อมูลคือสองตัวอย่างที่ดีของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
การเรียนรู้การเสริมแรง
การเรียนรู้การเสริมกำลังค่อนข้างคล้ายกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมที่อัลกอริทึมเรียนรู้ผ่านวิธีการลองผิดลองถูก หลังจากนั้นจะประกาศผลด้วยผลลัพธ์ที่ดีที่สุด การเรียนรู้การเสริมแรงประกอบด้วยสามองค์ประกอบพื้นฐาน – ตัวแทน สิ่งแวดล้อม และการกระทำ ตัวแทนในที่นี้หมายถึงผู้เรียน/ผู้มีอำนาจตัดสินใจ สภาพแวดล้อมประกอบด้วยทุกสิ่งที่ตัวแทนโต้ตอบด้วย และการกระทำหมายถึงสิ่งที่ตัวแทนสามารถดำเนินการได้
การเรียนรู้ประเภทนี้ช่วยปรับปรุงอัลกอริธึมเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากจะปรับอัลกอริทึมต่อไปเมื่อตรวจพบข้อผิดพลาดในนั้น เส้นทางของ Google Maps เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมที่สุดของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
เมื่อคุณทราบแล้วว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร รวมถึงประเภทที่คุณสามารถทำให้แมชชีนเรียนรู้ได้ ตอนนี้เรามาดูแอปพลิเคชันต่างๆ ของแมชชีนเลิร์นนิงในโลกปัจจุบันกัน
เทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่อง 6 อย่างนี้กำลังปรับปรุงการดูแลสุขภาพ
เหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงมีความสำคัญในโลกปัจจุบัน
หลังจากที่แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร คำถามสำคัญต่อไปคือ “แมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญอย่างไร”
จุดสนใจหลักของการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือการช่วยให้องค์กรปรับปรุงการทำงานโดยรวม ประสิทธิภาพการทำงาน และกระบวนการตัดสินใจโดยเจาะลึกข้อมูลสำรองจำนวนมหาศาล เมื่อเครื่องจักรเริ่มเรียนรู้ผ่านอัลกอริธึม มันจะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ คลี่คลายรูปแบบดังกล่าวภายในข้อมูลที่สามารถช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ นอกเหนือจากประโยชน์ล่วงหน้านี้แล้ว แมชชีนเลิร์นนิงยังมีข้อดีดังต่อไปนี้:
การวิเคราะห์และการประเมินอย่างทันท่วงที
โดยการกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น คำติชมและการโต้ตอบของลูกค้า อัลกอริธึม ML สามารถช่วยให้คุณดำเนินการวิเคราะห์และประเมินกลยุทธ์ขององค์กรได้ทันท่วงที เมื่อคุณสร้างรูปแบบธุรกิจโดยการเรียกดูแหล่งข้อมูลต่างๆ มากมาย คุณจะมีโอกาสเห็นตัวแปรที่เกี่ยวข้อง ด้วยวิธีนี้ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้คุณเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งจะช่วยให้คุณปรับปรุงการได้มาซึ่งลูกค้าและกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลตามนั้น
การคาดการณ์ตามเวลาจริงเกิดขึ้นได้ด้วยการประมวลผลที่รวดเร็ว
หนึ่งในคุณสมบัติที่น่าประทับใจที่สุดของอัลกอริธึม ML คือมันเร็วมาก อันเป็นผลมาจากการประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งในทางกลับกันก็ช่วยในการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจ ตัวอย่างเช่น
- การวิเคราะห์แบบ Churn – เกี่ยวข้องกับการระบุกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะออกจากแบรนด์ของคุณ
- โอกาสใน การขายและการแปลงลูกค้า – อัลกอริทึม ML ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการซื้อและการใช้จ่ายของกลุ่มลูกค้าที่หลากหลาย ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถคิดค้นกลยุทธ์ที่สามารถลดการสูญเสียและเพิ่มผลกำไรได้
- การรักษาลูกค้า – อัลกอริทึม ML สามารถช่วยระบุงานในมือในนโยบายการได้มาซึ่งลูกค้าและแคมเปญการตลาดของคุณ ด้วยข้อมูลเชิงลึกดังกล่าว คุณสามารถปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจและปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าโดยรวมเพื่อรักษาฐานลูกค้าของคุณ
อุตสาหกรรมการปฏิรูป
แมชชีนเลิร์นนิงได้เริ่มเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมด้วยความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในแบบเรียลไทม์ บริษัทการเงินและประกันภัยกำลังใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี ML เพื่อระบุรูปแบบที่มีความหมายภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อป้องกันการฉ้อโกง และเพื่อจัดทำแผนทางการเงินที่ปรับแต่งได้สำหรับกลุ่มลูกค้าที่หลากหลาย ในด้านการดูแลสุขภาพ อุปกรณ์สวมใส่และเซ็นเซอร์ฟิตเนสที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี ML ช่วยให้บุคคลดูแลสุขภาพของตนเองได้ ซึ่งจะช่วยลดแรงกดดันต่อผู้ประกอบวิชาชีพด้านสุขภาพได้ อุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหาแหล่งพลังงานใหม่ วิเคราะห์แร่ธาตุในพื้นดิน ทำนายความล้มเหลวของระบบ และอื่นๆ
เรียนรู้หลักสูตร ML จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง: ตำนานกับความเป็นจริง
แน่นอน ทั้งหมดนี้เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็งเท่านั้น หากคุณอยากรู้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องในเชิงลึกคืออะไร ให้มองลึกลงไปในเทคโนโลยีจะดีกว่า เราหวังว่าเราจะสามารถช่วยให้คุณเข้าใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร อย่างน้อยก็บนพื้นผิว มีอะไรให้ทำและเรียนรู้อีกมากเสมอ การถามว่า “แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร” จะช่วยได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้น ถึงเวลาที่คุณจะต้องลงลึกและลงมือกับเทคโนโลยี!
