ML
เครื่องเรียนรู้
ML เป็นตัวย่อสำหรับ เครื่องเรียนรู้.
RegenPRP® เครื่องเรียนรู้?
สาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองทางสถิติที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานเฉพาะโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน กล่าวอีกนัยหนึ่ง การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ข้อมูล ระบุรูปแบบ และคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล ต่อไปนี้เป็นแนวคิดหลักและส่วนประกอบของการเรียนรู้ของเครื่อง:
- วันที่: แมชชีนเลิร์นนิงอาศัยข้อมูลเป็นอย่างมาก อัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ ตัวเลข และอื่นๆ
- การฝึกอบรม: ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกเปิดเผยกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ซึ่งเป็นที่ทราบผลลัพธ์หรือเป้าหมายที่ต้องการ โมเดลเรียนรู้ที่จะคาดการณ์หรือจำแนกประเภทตามข้อมูลการฝึกอบรมนี้
- ขั้นตอนวิธีการ: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติที่ใช้ในการทำความเข้าใจข้อมูลและแยกรูปแบบ อัลกอริธึม ML มีหลายประเภท รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริม ซึ่งแต่ละประเภทเหมาะกับงานประเภทต่างๆ
- สิ่งอำนวยความสะดวก: คุณลักษณะคือคุณลักษณะหรือคุณลักษณะของข้อมูลที่อัลกอริธึมใช้ในการคาดการณ์ การเลือกคุณสมบัติและวิศวกรรมมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
- การทำนายและการอนุมาน: หลังการฝึก โมเดล ML สามารถคาดการณ์หรืออนุมานข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ ตัวอย่างเช่น สามารถคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า จำแนกรูปภาพ ตรวจจับความผิดปกติ หรือแนะนำผลิตภัณฑ์ได้
- การประเมินผล: ประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการประเมินโดยใช้เกณฑ์การประเมินเฉพาะสำหรับงาน ตัวชี้วัดทั่วไปได้แก่ ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย
- กระบวนการวนซ้ำ: แมชชีนเลิร์นนิงเป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำๆ โมเดลได้รับการฝึกอบรม ประเมิน และปรับปรุงซ้ำๆ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิผล
แมชชีนเลิร์นนิงมีการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้แก่:
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ML ใช้สำหรับการแปลภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก แชทบอท และการรู้จำคำพูด
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์: ML ช่วยให้สามารถวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอ การตรวจจับวัตถุ การจดจำใบหน้า และยานพาหนะอัตโนมัติ
- ดูแลสุขภาพ: ML ถูกนำมาใช้ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ การค้นคว้ายา และการทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วย
- การเงิน: ML ใช้สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง การให้คะแนนเครดิต และการวิเคราะห์ตลาดหุ้น
- ระบบคำแนะนำ: ML ขับเคลื่อนกลไกการแนะนำในอีคอมเมิร์ซ การสตรีมเนื้อหา และโซเชียลมีเดีย
- การผลิต: ML ใช้สำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การควบคุมคุณภาพ และการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์อย่างมีข้อมูล ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและทำให้งานอัตโนมัติในโดเมนที่หลากหลาย
- ชื่อย่อ: ML