คุณสมบัติหลัก 5 ประการของแมชชีนเลิร์นนิง

แมชชีนเลิร์นนิงมีแอปพลิเคชันที่หลากหลายในอุตสาหกรรมการเงิน การดูแลสุขภาพ การตลาด และการขนส่ง ใช้เพื่อวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก คาดการณ์ และทำให้กระบวนการตัดสินใจเป็นไปโดยอัตโนมัติ รวมถึงงานอื่นๆ

ในบทความนี้ เรียนรู้คุณสมบัติหลัก XNUMX ประการของแมชชีนเลิร์นนิงที่ทำให้เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการแก้ปัญหาในวงกว้าง ตั้งแต่การรู้จำภาพและคำพูด ไปจนถึงระบบคำแนะนำและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

Machine Learning คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องคือ สาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับ การพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติซึ่งทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน การสร้างระบบที่มีความสามารถในการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องในงานที่กำหนดโดยอิงจากประสบการณ์ที่ได้รับจากข้อมูลที่เปิดเผยคือจุดมุ่งหมายของการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งนี้ทำได้โดยการฝึกอัลกอริทึมอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้อัลกอริทึมสามารถค้นหารูปแบบและการเชื่อมต่อในข้อมูลได้

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกแบบจำลองบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งมีการจัดเตรียมเอาต์พุตที่ถูกต้องสำหรับแต่ละอินพุต อัลกอริทึมใช้ข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต จากนั้นจึงสามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกแบบจำลองบนชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับซึ่งไม่มีเอาต์พุตที่ถูกต้อง อัลกอริทึมจะต้องค้นหาโครงสร้างในข้อมูลด้วยตัวเอง และโดยทั่วไปจะใช้สำหรับการจัดกลุ่ม การลดขนาด และการตรวจจับความผิดปกติ
• การเรียนรู้การเสริมแรง: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมตัวแทนเพื่อทำการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่ได้รับคำติชมผ่านรางวัลหรือการลงโทษ อัลกอริทึมใช้ความคิดเห็นนี้เพื่อเรียนรู้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการเพิ่มรางวัลสูงสุดเมื่อเวลาผ่านไป

ที่เกี่ยวข้อง รากฐานของ DeFi: ปัญญาประดิษฐ์, บิ๊กดาต้า, คลาวด์คอมพิวติ้งและเทคโนโลยีบัญชีแยกประเภท

คุณสมบัติหลัก 5 ประการของแมชชีนเลิร์นนิง

แมชชีนเลิร์นนิงกลายเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และส่งผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่างๆ ในวงกว้าง คุณสมบัติหลักคือ:

• การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย: ข้อมูลถูกใช้โดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต แบบจำลองเหล่านี้สามารถใช้เพื่อกำหนดความเสี่ยงของการผิดนัดเงินกู้หรือแนวโน้มที่ผู้บริโภคจะซื้อ เหนือสิ่งอื่นใด
• ระบบอัตโนมัติ: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทำให้กระบวนการค้นหารูปแบบในข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ โดยต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์น้อยลงและทำให้สามารถวิเคราะห์ได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ความสามารถในการปรับขนาด: เทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องเหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากสร้างขึ้นเพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ส่งผลให้ธุรกิจต่างๆ สามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่รวบรวมมาจากข้อมูลดังกล่าว
• ลักษณะทั่วไป: อัลกอริทึมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงสามารถค้นหารูปแบบกว้างๆ ในข้อมูลที่สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลใหม่ที่ยังไม่ได้สำรวจ แม้ว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลอาจไม่สามารถนำไปใช้กับงานได้ทันที แต่ก็มีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต
• ความสามารถในการปรับตัว: เมื่อมีข้อมูลใหม่ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกสร้างขึ้นเพื่อเรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อมีข้อมูลให้ใช้งานมากขึ้น

การรวมการเรียนรู้ของเครื่องและเทคโนโลยีบล็อกเชน

การรวมการเรียนรู้ของเครื่องและเทคโนโลยีบล็อกเชนถือเป็นคำมั่นสัญญาที่ยอดเยี่ยมสำหรับอนาคต สามารถใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินข้อมูลและสร้างการคาดการณ์โดยใช้แพลตฟอร์มที่มีการกระจายอำนาจและปลอดภัยเช่น blockchain.

การใช้งานที่เป็นไปได้อย่างหนึ่งสำหรับการผสานรวมนี้คือในภาคการธนาคาร ซึ่งลักษณะการกระจายอำนาจของเทคโนโลยีบล็อกเชนและความสามารถในการ ห้ามการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสามารถช่วยให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องตรวจจับการฉ้อโกงและการฟอกเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ที่เกี่ยวข้อง ศักยภาพของบล็อคเชน: AI จะเปลี่ยนบัญชีแยกประเภทได้อย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงและเทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างมาก การจัดการห่วงโซ่อุปทาน. แม้ว่าเทคโนโลยีบล็อกเชนจะสามารถนำมาใช้เพื่อให้ความเปิดกว้างและความรับผิดชอบในซัพพลายเชนได้ แต่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรก็สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของซัพพลายเชนและคาดการณ์ความต้องการได้

เทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถเปิดใช้งานการแบ่งปันเวชระเบียนที่ปลอดภัยและเป็นส่วนตัว ในขณะที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อคาดการณ์การระบาดของโรคและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย

อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิง

อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงคาดว่าจะโดดเด่นด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของอัลกอริธึม พลังการประมวลผล และความพร้อมใช้งานของข้อมูล เมื่อแมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้นและรวมเข้ากับอุตสาหกรรมต่างๆ ก็มีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อสังคมในหลายๆ ทาง

แนวโน้มและการพัฒนาที่สำคัญบางประการในอนาคตของแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่:

• ระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้น: เมื่ออัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงก้าวหน้าไป พวกเขาจะสามารถทำให้งานต่างๆ มีขนาดใหญ่ขึ้นโดยอัตโนมัติ โดยต้องการอินพุตจากมนุษย์น้อยลงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
• ประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น: อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะมีความสามารถในการประเมินและใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูง เช่น คำแนะนำและโฆษณาที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
• การตัดสินใจที่ดีขึ้น: เมื่ออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทำได้ดีขึ้นในการตัดสินและการคาดการณ์ที่ซับซ้อน ธุรกิจจำนวนมากจะได้รับประโยชน์จากการตัดสินใจที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ความก้าวหน้าทางจริยธรรมของ AI: เมื่อการเรียนรู้ของเครื่องกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น จะมีการให้ความสำคัญมากขึ้นในการทำให้มั่นใจว่าได้รับการพัฒนาและใช้งานอย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ โดยมุ่งเน้นที่การปกป้องความเป็นส่วนตัวและการขจัดอคติในการตัดสินใจ
• การทำงานร่วมกันแบบสหวิทยาการ: การเรียนรู้ของเครื่องจะถูกนำมาใช้มากขึ้นในการทำงานร่วมกันกับสาขาอื่นๆ เช่น ประสาทวิทยาและชีววิทยา เพื่อขับเคลื่อนการค้นพบใหม่และความก้าวหน้าในพื้นที่เหล่านั้น

โดยรวมแล้ว อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นคำมั่นสัญญาที่ยอดเยี่ยม และคาดว่าจะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่การเงินไปจนถึงการดูแลสุขภาพในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า