สรุป Machine Learning แบบสั้นๆ ง่ายๆ

April 22, 2019

 

 

 Machine Learning (ML) คือสาขาย่อยของ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ เป็นการใช้อัลกอริทึมในวิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลมหาศาล เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เราต้องการ โดยอาศัยการเทรนด์ หรือการสอนให้คอมพิวเตอร์คิดเองเป็น

 

ML เริ่มเข้ามามีบทบาทในชีวิตเรามากขึ้น ถ้าหันมองรอบๆ ตัวก็มีตั้งแต่ Facebook, Twitter, Netflix, YouTube, Google, Siri และอีกมากมาย เช่น YouTube เก็บข้อมูลจากการเข้าชมของเรา แล้วประมวลผลเพื่อแนะนำเพลงที่เราน่าจะชื่นชอบ

 

 

การพัฒนา ML

 

- Neural Networks

คือเทคนิคที่ใช้พัฒนา ML โดยเทียบเคียงกับการทำงานของสมองของมนุษย์ ที่มีเซลล์ประสาท และโครงข่ายที่เชื่อมโยงกันเพื่อรับส่งข้อมูล

 

- Deep Learning

คือเทคนิคที่ล้ำไปอีกหน่อย ด้วยการเพิ่ม Neural Networks เข้ามาหลายๆ ชั้น ทำให้ ML ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

 

 

รูปแบบการเทรนด์

 

- Supervised Learning

เป็นการสอนโดยการระบุข้อมูล และแจ้งว่าเราต้องการรูปแบบผลลัพธ์ใด เช่น เวลาเรากดฟังเพลงบน Youtube ก็จะเป็นการระบุแนวเพลงที่เราชื่อชอบ หลังจากนั้นอัลกอริทึมของระแบบก็จะประมวลผลเพื่อแนะนำเพลงที่เราน่าจะชอบ

 

- Unsupervised Learning

เป็นการสอนโดยไม่มีการระบุข้อมูลใดๆ และให้ระบบค้นหารูปแบบหรือผลลัพธ์ที่เป็นไปได้เอง ไม่ค่อยเป็นที่นิยม เพราะไม่สามารถระบุการนำไปใช้ที่ชัดเจนได้ แต่ในแง่ของ Cybersecurity นำไปใช้ได้ดี

 

- Reinforcement learning

เป็นการสอนโดยอาศัยวิธีลองผิดลองถูก (Trial and Error) เหมือนการฝึกน้องหมา ถ้าทำได้ให้รางวัล ถ้าทำผิดโดนลงโทษ มักนำไปใช้กับเกม เช่น Alphago ที่เอาชนะแชมป์หมากรุกโลกได้

 

 

 

 

 

 

ที่มา: What is machine learning? We drew you another flowchart

เรียบเรียงโดย ศตวรรษ คีรีวัน

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Featured Posts

งาน Hackathon เพื่อแก้ไขปัญหาชุมชนเมือง

November 22, 2018

1/1
Please reload

Recent Posts
Please reload

Archive