การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไรและมีการนำมาใช้ในปัจจุบันอย่างไร

Paul Downey Flickr

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นวลีที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นบ่อยครั้ง แต่หลายคนยังไม่รู้ว่ามัน คือ อะไร แน่นอนว่ามีเหตุผลสำหรับเรื่องนั้น มันยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและหลายคนคิดว่ามันไม่ใช่สิ่งที่ส่งผลกระทบต่อประชากรทั่วไป ในความเป็นจริงมันอาจจะไม่จริงอย่างที่บางคนคิดเอาไว้

ดังนั้นการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? และวันนี้มีการใช้อะไรบ้าง นี่คือคำแนะนำของเราเกี่ยวกับทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรเป็นเพียงรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม กล่าวอีกนัยหนึ่งซอฟต์แวร์สามารถเรียนรู้สิ่งใหม่ด้วยตัวเองโดยไม่จำเป็นต้องมีโปรแกรมเมอร์หรือวิศวกรที่ต้องการ 'สอน' สิ่งใด การเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ข้อมูลและตรวจสอบรูปแบบและค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาจากนั้นนำวิธีแก้ปัญหาเหล่านั้นไปใช้กับปัญหาอื่น ๆ

รูปภาพ: K? rlis Dambr? ns | Flickr

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแนวคิดไม่ใช่เรื่องใหม่เลย - เป็นการยากที่จะติดตามต้นกำเนิดที่แม่นยำของแนวคิดเนื่องจากเป็นการรวมเข้ากับและจากเทคโนโลยีรูปแบบอื่น ๆ คุณสามารถโต้แย้งได้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักรนั้นย้อนกลับไปถึงการสร้าง Turing Test ซึ่งใช้เพื่อตรวจสอบว่าคอมพิวเตอร์มีสติปัญญาหรือไม่ อย่างไรก็ตามโปรแกรมคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่การเรียนรู้เป็นเกมหมากฮอสซึ่งพัฒนาขึ้นในปี 1952 โดย Arthur Samuel เกมนี้เล่นได้ดียิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตามเทคโนโลยีล่าสุดปรับปรุงการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมาก ตัวอย่างเช่นการเรียนรู้ของเครื่องจำเป็นต้องใช้พลังการประมวลผลจำนวนมากดังนั้นเราจึงเพิ่งเริ่มต้นที่จะสามารถพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องจักรพื้นฐานในประวัติศาสตร์ที่ผ่านมา

มีวิธีการหลักสองสามอย่างที่โปรแกรมเมอร์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ที่แรกเรียกว่า 'การเรียนรู้แบบมีผู้สอน' สิ่งที่โดยทั่วไปหมายถึงคือเครื่องที่ป้อนปัญหาที่แก้ปัญหาเป็นที่รู้จัก อัลกอริทึมการเรียนรู้สามารถรับปัญหาเหล่านั้นพร้อมกับผลลัพธ์ที่ต้องการระบุรูปแบบในปัญหาและดำเนินการตามนั้น การเรียนรู้ภายใต้การดูแลมักใช้เพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต - เช่นเมื่อธุรกรรมบัตรเครดิตอาจเป็นการฉ้อโกง

การดำเนินการที่สองของการเรียนรู้ของเครื่องเรียกว่า 'การเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล' ในตัวอย่างนี้ผลลัพธ์ของปัญหาไม่ได้ถูกมอบให้กับซอฟต์แวร์ แต่เป็นปัญหาที่เลี้ยงและต้องตรวจสอบรูปแบบในข้อมูล เป้าหมายที่นี่คือการหาโครงสร้างในข้อมูลที่ได้รับ

อันดับที่สามคือ 'การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม' วิธีการเรียนรู้ของเครื่องนี้มักจะใช้สำหรับสิ่งเดียวกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอน แต่ใช้ข้อมูลกับวิธีการแก้ปัญหา และ ข้อมูลโดยไม่ต้อง การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับมักใช้เมื่อเงินทุนมี จำกัด และ บริษัท ไม่สามารถให้ข้อมูลชุดเต็มสำหรับกระบวนการเรียนรู้

สุดท้าย แต่ไม่ท้ายสุดคือ 'การเรียนรู้เสริม' ซึ่งใช้สำหรับสิ่งต่าง ๆ เช่นเกมและหุ่นยนต์โดยเฉพาะ การเรียนรู้การเสริมแรงนั้นโดยทั่วไปจะสอนผ่านการลองผิดลองถูก - เครื่องจักรจะลองสิ่งต่าง ๆ และเรียนรู้จากความสำเร็จหรือความล้มเหลว เป้าหมายที่นี่มีไว้สำหรับให้เครื่องหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้

แน่นอนว่าวิธีการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ทั้งหมดเกี่ยวข้องกับการให้อาหารกับปัญหาหลายแสนเครื่องและข้อมูลจำนวนมหาศาล ยิ่งข้อมูลยิ่งดีก็ยิ่งดีเท่านั้น

การเรียนรู้ของเครื่องใช้วันนี้ที่ไหน

รูปภาพของเงิน Flickr

อันที่จริงมีสถานที่มากมายที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน หลายคนอยู่เบื้องหลัง แต่คุณอาจแปลกใจที่รู้ว่าหลายคนเป็นสิ่งที่คุณใช้ทุกวัน

บางทีสิ่งที่คุณใช้บ่อยที่สุดคือผู้ช่วยส่วนตัวของคุณ - ถูกต้อง Siri และ Google Now ชอบใช้การเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่เข้าใจรูปแบบการพูดได้ดีขึ้น ด้วยผู้คนหลายล้านคนที่ใช้ Siri ระบบจะสามารถพัฒนาอย่างจริงจังในการปฏิบัติต่อภาษาสำเนียงและอื่น ๆ

แน่นอนว่า Siri ไม่ใช่แอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคเพียงอย่างเดียวในการเรียนรู้ของเครื่อง การใช้งานอื่นอยู่ในธนาคารเช่นการตรวจจับการฉ้อโกง ตัวอย่างเช่นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถติดตามรูปแบบการใช้จ่ายได้กำหนดรูปแบบที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นการหลอกลวงโดยขึ้นอยู่กับกิจกรรมการฉ้อโกงที่ผ่านมา

ในความเป็นจริงแม้แต่อีเมลของคุณอาจใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่นอีเมลสแปมเป็นปัญหาและมีวิวัฒนาการอยู่ตลอดเวลา ระบบอีเมลใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อติดตามรูปแบบอีเมลขยะและวิธีการเปลี่ยนอีเมลขยะจากนั้นวางไว้ในโฟลเดอร์สแปมของคุณตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น

สรุปผลการวิจัย

การเรียนรู้ของเครื่องถูกกำหนดให้เป็นส่วนสำคัญของวิธีการที่เราใช้เทคโนโลยีในอนาคตและเทคโนโลยีสามารถช่วยเราได้อย่างไร จาก Siri ไปยัง US Bank การเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นและนั่นเป็นเพียงการดำเนินการต่อ