แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร? – สุดยอดคู่มือ

คุณรู้หรือไม่ว่า 82% ของผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดกำลังใช้ AI และ แมชชีนเลิร์ นนิงเพื่อปรับปรุงเทคนิคการปรับแต่งทุกด้านของพวกเขา ในบทความนี้ เราจะอธิบายทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ ML สนุก!

• คำจำกัดความของการเรียนรู้ของเครื่อง
• แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร
• ความสำคัญของML
• ทำไมต้องใช้แมชชีนเลิร์นนิง
• การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิง
• ประเภทการเรียนรู้ของเครื่อง
• เทคนิค ML
• ตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่อง
• ข้อดีและข้อเสียของการเรียนรู้ของเครื่อง
• การเรียนรู้ของเครื่องในอนาคต
• แนวโน้มในการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

แมชชีนเลิ ร์นนิงเป็นสาขาวิชาของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เพิ่มความแม่นยำและเรียนรู้จากประสบการณ์เมื่อเวลาผ่านไป โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมของมนุษย์ให้ทำเช่นนั้น แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์หรือการตัดสินใจเมื่อเวลาผ่านไป

ใน ML อัลกอริธึมได้รับการ 'สอน' ถึงวิธีการระบุคุณลักษณะและรูปแบบในข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อให้ได้มาซึ่งการคาดคะเนและการตัดสินใจตามข้อมูลใหม่ คุณภาพของอัลกอริทึมจะกำหนดว่าการคาดการณ์และการตัดสินใจจะแม่นยำมากขึ้นเพียงใดเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

โดยทั่วไปมี 4 ขั้นตอนในการพัฒนาโมเดล ML หรือแอปพลิเคชัน พวกเขาคือ:

ขั้นตอนที่ 1: เลือกและจัดเรียงชุดข้อมูลการฝึกของคุณ

ข้อมูลการสอนเป็นตัวแทนชุดข้อมูลของข้อมูลที่นำเข้าโดยแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหาที่สร้างขึ้นเพื่อแก้ไข ในบางสถานการณ์ ข้อมูลการสอนจะมีป้ายกำกับว่าข้อมูล – ออกแบบมาเพื่อเลือกการจำแนกประเภทและคุณลักษณะที่โมเดลจะต้องรับรู้ ชุดข้อมูลอื่นๆ ไม่มีป้ายกำกับ ดังนั้นตัวแบบจะลบคุณลักษณะเหล่านั้นและจัดหมวดหมู่ด้วยตัวมันเอง

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลการสอนต้องจัดเตรียมและสแกนหาสิ่งผิดปกติหรือความเท็จที่อาจส่งผลต่อการฝึกอบรมอย่างเพียงพอ ควรแบ่งออกเป็น 2 ชุดย่อย ได้แก่ ชุดย่อยการสอน ซึ่งจะใช้เพื่อสอนรูปแบบ และชุดย่อยการวิเคราะห์ ใช้ในการประเมินและปรับปรุง

ขั้นตอนที่ 2: เลือกอัลกอริทึมเพื่อดำเนินการกับชุดข้อมูลการสอน

ประเภทของอัลกอริธึมกำหนดโดยประเภท (ไม่ว่าจะติดฉลากหรือไม่ติดฉลาก) ปริมาณข้อมูลในข้อมูลการสอน และชนิดของปัญหาที่จะแก้ไข ด้านล่างนี้คือประเภททั่วไปของอัลกอริธึม ML ที่จะใช้เมื่อติดป้ายกำกับข้อมูล:

• อัลกอริธึมการถดถอย (เช่น การถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก ตลอดจนเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน)
• ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ
• อัลกอริทึมตามอินสแตนซ์
• ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับใช้อัลกอริทึมต่อไปนี้:
• อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม
• อัลกอริธึมสมาคม
• โครงข่ายประสาทเทียม

ขั้นตอนที่ 3: สอนอัลกอริทึมเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน

การสอนอัลกอริทึมเป็นกระบวนการที่สำคัญ ซึ่งเกี่ยวข้องกับตัวแปรปฏิบัติการผ่านอัลกอริทึม การเปรียบเทียบระหว่างผลลัพธ์กับผลลัพธ์ที่ควรได้รับ การปรับอคติและน้ำหนักภายในอัลกอริทึม ซึ่งอาจสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น และทดสอบตัวแปรอีกครั้งจนถึง อัลกอริธึมให้ผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นส่วนใหญ่ อัลกอริทึมที่แม่นยำและได้รับการฝึกฝนมาในที่สุดคือแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

ขั้นตอนที่ 4: การใช้และปรับแต่งแอปพลิเคชัน

ขั้นตอนสุดท้ายคือการใช้แอปพลิเคชันที่มีข้อมูลใหม่เพื่อให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำได้เมื่อเวลาผ่านไป แหล่งที่มาของข้อมูลใหม่จะถูกกำหนดโดยปัญหาที่กำลังแก้ไข ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ที่สร้างขึ้นเพื่อตรวจจับสแปมจะนำเข้าข้อความอีเมล แต่แอปพลิเคชัน ML ที่เรียกใช้หุ่นยนต์ดูดฝุ่นจะใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นจากการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริงกับวัตถุใหม่หรือย้ายเฟอร์นิเจอร์ในห้อง

เหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงสำคัญ

เนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความหลากหลายและปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ที่เพิ่มขึ้น การจัดเก็บข้อมูลราคาไม่แพง และการประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพและราคาถูกลง จึงทำให้มีความสนใจในการเรียนรู้ของเครื่องเพิ่มขึ้น

ปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้ทำให้สามารถสร้างแอปพลิเคชันโดยอัตโนมัติและรวดเร็วที่สามารถประมวลผลข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น ซับซ้อนยิ่งขึ้น และให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น แม้กระทั่งในขนาดที่ใหญ่กว่ามาก และด้วยการพัฒนาแอปพลิเคชันที่แม่นยำ บริษัทอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการระบุโอกาสที่ร่ำรวยและ/หรือหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่

การใช้แมชชีนเลิร์นนิง

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ แมชชีนเลิร์นนิงมีอยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่ง ด้านล่างนี้คือกรณีการใช้งานที่คุณอาจพบในแต่ละวัน:

• บริการทางการเงิน
  ธุรกิจจำนวนมากในอุตสาหกรรมการเงินและการธนาคารใช้ ML เพื่อวัตถุประสงค์หลัก 2 ประการ: เพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญในข้อมูลและป้องกันการฉ้อโกง ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเหล่านี้ช่วยในการรับรู้ถึงโอกาสในการลงทุนที่ทำกำไร หรือช่วยให้นักลงทุนทราบเวลาที่ดีที่สุดในการเทรด การขุดข้อมูลยังช่วยในการใช้การเฝ้าระวังทางไซเบอร์เพื่อระบุสัญญาณเตือนของการฉ้อโกงทางไซเบอร์หรือระบุลูกค้าโปรไฟล์ที่มีความเสี่ยงสูง

• รัฐบาล
  สถาบันของรัฐ เช่น สาธารณูปโภคและความปลอดภัยสาธารณะมีความจำเป็นเฉพาะสำหรับ ML เนื่องจากมีแหล่งข้อมูลมากมายที่สามารถขุดเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์นำเสนอวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดเงิน รัฐบาลยังสามารถใช้ ML เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงและลดการโจรกรรมข้อมูลระบุตัวตน

• ดูแลสุขภาพ
  ภาคการดูแลสุขภาพไม่ทิ้งให้อยู่ในแนวโน้มการเติบโตอย่างรวดเร็วของ ML ปัจจุบันอุตสาหกรรมใช้เซ็นเซอร์และอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้ซึ่งสามารถใช้ข้อมูลเพื่อตรวจสอบสุขภาพของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ การเรียนรู้ด้วยเครื่อง ยังสามารถนำไปสู่การถือกำเนิดของเทคโนโลยีที่จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ประเมินข้อมูลเพื่อตรวจหาธงสีแดงหรือรูปแบบที่อาจนำไปสู่การรักษาหรือการวินิจฉัยที่ดีขึ้น

• น้ำมันและก๊าซ
  ปริมาณการใช้งาน ML ในภาคนี้มีมากมาย ตั้งแต่การค้นพบแหล่งพลังงานใหม่ การตรวจสอบแร่ธาตุใต้พื้นโลก การคาดการณ์เซ็นเซอร์โรงกลั่นทำงานผิดปกติ ไปจนถึงการกระจายน้ำมันที่เพรียวลมเพื่อให้มีความคุ้มค่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีกรณีการใช้งานมากมายและยังคงขยายตัวอยู่

แอปพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่อง

อัลกอริธึม การเรียนรู้ของเครื่อง ถูกนำมาใช้ในกรณีที่จำเป็นต้องใช้โซลูชันเพื่อส่งเสริมการปรับปรุงหลังการปรับใช้ การประยุกต์ใช้อัลกอริธึมและแบบจำลอง ML นั้นใช้งานได้หลากหลายและสามารถใช้เป็นทางเลือกแทนความพยายามของมนุษย์ที่มีทักษะโดยเฉลี่ยภายใต้สภาวะที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น ภาษาเครื่องประมวลผลภาษาธรรมชาติที่เรียกว่าแชทบอทได้เข้ามาแทนที่ผู้ดูแลระบบบริการลูกค้าในบริษัท B2C ขนาดใหญ่แล้ว แชทบอทเหล่านี้มีความสามารถในการประเมินคำถามของลูกค้าและให้การสนับสนุนสำหรับผู้ดูแลระบบช่วยเหลือลูกค้าที่เป็นมนุษย์หรือโต้ตอบกับลูกค้าโดยตรง

นอกจากนี้ อัลกอริทึม ML ยังใช้เพื่อช่วยปรับปรุงการปรับแต่งและประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับแพลตฟอร์มออนไลน์ Amazon, Google, Netflix และ Facebook ล้วนใช้ระบบแนะนำเพื่อขจัดเนื้อหาที่มากเกินไปและนำเสนอเนื้อหาส่วนบุคคลให้กับผู้ใช้แต่ละคนตามสิ่งที่พวกเขาชอบและไม่ชอบ

ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

1. อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

   ประเภทนี้สอนโดยใช้ตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลใช้เทคนิค ML เช่น การคาดคะเน การถดถอย และการจัดประเภท เพื่อระบุรูปแบบที่ทำนายค่าของป้ายกำกับบนข้อมูลพิเศษที่ไม่มีป้ายกำกับ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลมักใช้ในระบบที่ข้อมูลในอดีตคาดการณ์ถึงสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

2. อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

   ประเภทนี้ใช้กับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับในอดีต แอปพลิเคชันไม่ได้รับ "คำตอบที่ถูกต้อง" มันต้องกำหนดสิ่งที่จะแสดงด้วยตัวมันเอง จุดมุ่งหมายคือการสำรวจข้อมูลและระบุรูปแบบบางอย่างภายใน ประเภทนี้ใช้งานได้ดีกับข้อมูลธุรกรรม

3. อัลกอริทึมการเรียนรู้การเสริมแรง

   ประเภทนี้มักใช้สำหรับการนำทาง การเล่นเกม และหุ่นยนต์ ผ่านการลองผิดลองถูกทำให้อัลกอริทึมสามารถค้นหาการกระทำที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด การเรียนรู้การเสริมกำลังมีองค์ประกอบหลัก 3 ส่วน ได้แก่ ตัวแทน (มาเลย์เพื่อการตัดสินใจหรือผู้เรียน) สภาพแวดล้อม (ทุกสิ่งที่ตัวแทนสื่อสารด้วย) และการกระทำ (ความสามารถของตัวแทน - สิ่งที่สามารถทำได้)

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

มี เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงประมาณ 10 เทคนิค และให้ภาพรวม – และองค์ประกอบพื้นฐานที่คุณสามารถสร้างต่อไปเมื่อคุณนำทักษะและความรู้ ML ของคุณกลับมาใช้ พวกเขาคือ:

1. การถดถอย
2. การจำแนกประเภท
3. การจัดกลุ่ม
4. การลดมิติ
5. วิธีการทั้งมวล
6. โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก
7. ถ่ายทอดการเรียนรู้
8. การเรียนรู้การเสริมแรง
9. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
10. ฝังคำ

(อ่านเพิ่มเติม: รายการอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ผู้เชี่ยวชาญควรรู้ )

ตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่อง

ในโลกที่มีความทันสมัยสูงนี้ มีตัวอย่างมากมายของ ML อยู่รอบตัวเรา ตัวอย่างทั่วไปบางส่วน ได้แก่:

• ตัวตรวจจับสแปมเพื่อบล็อกอีเมลที่ไม่ต้องการจากการเข้าสู่กล่องจดหมายของเรา
• หุ่นยนต์ดูดฝุ่นบนพื้นในขณะที่เราใช้เวลากับสิ่งที่ดีกว่า
• เว็บไซต์แนะนำเพลง ภาพยนตร์ และผลิตภัณฑ์ตามสิ่งที่เราเคยฟัง ดู หรือซื้อมาก่อน
• ผู้ช่วยดิจิทัลค้นหาอินเทอร์เน็ต ตอบสนองต่อคำสั่งของเรา และเล่นเพลง
• ระบบการประเมินภาพทางการแพทย์ช่วยให้แพทย์ตรวจพบเนื้องอกที่พวกเขาไม่ได้สังเกต
• รถยนต์ไร้คนขับคันแรกกำลังพุ่งชนถนน

ข้อดีของการเรียนรู้ของเครื่อง

1. ผู้ช่วยดิจิทัล: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri และผู้ช่วยดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย NLP อื่นๆ ช่วยขับเคลื่อนการรู้จำคำพูดและซอฟต์แวร์แปลงคำพูดเป็นข้อความ
2. คำแนะนำ: ML ขับเคลื่อนคำแนะนำส่วนบุคคลที่นำเสนอโดย Spotify, Netflix, Amazon และการหางาน ความบันเทิง การเดินทาง ข่าวสาร และบริการค้าปลีกอื่นๆ

ประโยชน์อื่นๆ ได้แก่

3. การตรวจจับการฉ้อโกง
4. แชทบอท
5. ความปลอดภัยทางไซเบอร์
6. การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
7. รถขับเอง
8. การโฆษณาออนไลน์ตามบริบท

(อ่านเพิ่มเติม: ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องในธุรกิจ CMO ที่ควรรู้ )

ความท้าทายของการเรียนรู้ของเครื่อง

ด้านล่างนี้คือความท้าทายที่ผู้เชี่ยวชาญเผชิญอยู่ในปัจจุบัน:

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล
2. ข้อมูลการฝึกไม่เพียงพอ
3. ข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่ใช่ตัวแทน
4. คุณภาพของข้อมูลไม่ดี
5. คุณสมบัติที่ไม่จำเป็นในรุ่น ML
6. การฝึกอบรมออฟไลน์และการใช้งานโมเดล
7. ราคาไม่แพง
8. การปรับใช้ที่ใช้เวลานาน
9. ความปลอดภัยของข้อมูลและข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้
10. ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการทดสอบและการทดลอง

อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง

อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงนั้นสดใสอย่างไม่ต้องสงสัย มีการคาดการณ์ว่าไบโอเมตริกซ์หลายตัวจะถูกรวมเข้ากับ ML เพื่อให้ได้โซลูชันการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม ต้องขอบคุณความก้าวหน้าในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ การจดจำไบโอเมตริกต่อเนื่องหลายรูปแบบจะประสบความสำเร็จในไม่ช้านี้ในอนาคตอันใกล้

เทรนด์การเรียนรู้ของเครื่อง

1. โซลูชั่นการรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

   การตรวจสอบไบโอเมตริกซ์ได้เห็นความก้าวหน้าที่สำคัญ เป็นเทรนด์แมชชีนเลิร์นนิงที่คุณควรระวัง ตัวอย่างของแอปพลิเคชันการเรียนรู้ด้วยเครื่องไบโอเมตริกซ์คือ Alexa ของ Amazon ซอฟต์แวร์สามารถแยกแยะเสียงของผู้พูดต่างๆ ได้โดยการเปรียบเทียบว่าใครกำลังพูดกับโปรไฟล์เสียงที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

2. AI สนทนา

   ตลอดปี 2019 และ 2020 AI ได้ก้าวไปสู่ระดับที่สามารถแข่งขันกับความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ในแง่ของกิจกรรมประจำวันเช่นการเขียน ตัวอย่างเช่น นักวิจัยที่ OpenAI รายงานว่าผู้สร้างข้อความที่ใช้ AI สามารถสร้างบทความ บทกวี และเรื่องราวที่เหมือนจริงได้

แนวโน้มอื่นๆ ของแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่:

3. AI อธิบายได้
4. AI ในการต่อสู้กับ COVID-19
5. การวิเคราะห์ AI ในการทำนายธุรกิจ
6. การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ

ความคิดสุดท้าย

โดยสรุป จำเป็นต้องเข้าใจวิธีการรวมอัลกอริธึมที่ดีที่สุดกับกระบวนการและเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อให้ได้มูลค่าสูงสุด ธุรกิจในหลายอุตสาหกรรมมีประโยชน์มากมายจากการปรับใช้ ML ในกระบวนการทางธุรกิจของตน

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

การเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้ของเครื่อง: ความแตกต่าง

Data Science กับ Machine Learning ต่างกันอย่างไร?

ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจได้อย่างไร