เข้าใจเหตุผลเบื้องหลังของการ Machine Learning

คืออะไรที่เรียกว่า Machine Learning?

Machine Learning คือการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อทำงานได้เองโดยไม่ต้องโปรแกรมล่วงหน้าเสมือนที่เรากำหนดให้เกิดเป็นระบบอัตโนมัติหรือแบบกำหนดเอง

Machine Learning เกิดจากอะไร?

Machine learning ก่อตั้งขึ้นมาจากการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอาณัติสูงและต้องการหาวิธีในการปรับปรุงการทำงานเพื่อทำให้เกิดความถูกต้องและแม่นยำยิ่งขึ้น

ส่วนประกอบ ของ Machine Learning

Machine Learning ประกอบด้วย:

1. คอมพิวเตอร์
2. ข้อมูลที่ใช้เป็นตัวอย่างในการเรียนรู้
3. โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหรือโลจิก
4. อัลกอริทึมที่ใช้ในการเรียนรู้

การทำงานของ Machine Learning

1. การเก็บข้อมูล: ต้องเริ่มต้นด้วยการเก็บข้อมูลและเตรียมข้อมูลให้พร้อมใช้งาน
2. การสุ่มตัวอย่าง: เลือกตัวอย่างที่เราจะใช้ในการสร้างชุดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้
3. การสร้างโมเดล: ใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหรือโลจิก
4. การทดสอบและปรับแต่ง: ใช้ชุดข้อมูลสำหรับการทดสอบและปรับแต่งโมเดลเพื่อให้มีความถูกต้องและแม่นยำ

Machine Learning ใช้ประโยชน์อย่างไร?

1. Data Mining: ใช้ Machine Learning เพื่อสกัดข้อมูลจากฐานข้อมูลใหญ่และการวิเคราะห์
2. การจัดกลุ่มข้อมูล: จัดกลุ่มข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการประเมินผลผลิตภัณฑ์หรือบริการ
3. การคาดการณ์ผลการดำเนินงาน: ใช้ Machine Learning เพื่ออำนวยความสะดวกในการคาดการณ์ผลการดำเนินงานในอนาคต
4. การสิ้นเปลืองและการจัดการการผลิต: ใช้ Machine Learning เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิต ลดการสิ้นเปลืองและเพิ่มผลิตภัณฑ์สูงสุด

พัฒนาการของ Machine Learning

1. การสร้างเครือข่ายเทียมเชิงลึก: Highway Network, ResNet, DenseNet, MobileNet
2. คอมพิวเตอร์ความง่าย ที่มีการปรับปรุงโอกาสของเครื่อง
3. การสร้างเทคนิคทางวิทยาศาสตร์และ Noise-adding

คำถามที่พบบ่อย

Q1: Machine Learning คืออะไร?

A1: Machine Learning คือการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อทำงานได้เองโดยไม่ต้องโปรแกรมล่วงหน้า

Q2: Machine Learning ใช้เทคโนโลยีอะไร?

A2: Machine Learning ใช้เทคโนโลยีโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหรือโลจิก

Q3: Machine Learning ใช้ประโยชน์อย่างไร?

A3: Machine Learning ใช้ประโยชน์ในการสกัดข้อมูลจากฐานข้อมูลใหญ่ การจัดกลุ่มข้อมูล การคาดการณ์ผลการดำเนินงาน และการสิ้นเปลืองและการจัดการการผลิต

Q4: Machine Learning พัฒนาการอย่างไร?

A4: Machine Learning พัฒนาการโดยการสร้างเครือข่ายเทียมเชิงลึก, คอมพิวเตอร์ความง่าย, การสร้างเทคนิคทางวิทยาศาสตร์และ Noise-adding

Q5: ใครสามารถใช้ Machine Learning ได้บ้าง?

A5: Machine Learning เป็นเทคโนโลยีที่คนทั่วไปสามารถเรียนรู้ได้ ไม่จำกัดกับผู้ที่มีความรู้หรือปริศนาของการเขียนโปรแกรม

Q6: Machine Learning มีปัญหาใดบ้าง?

A6: Machine Learning มีปัญหาในการเก็บข้อมูลที่สะสมอยู่ในฐานข้อมูล เพื่อเฉลี่ยงานการวิเคขาะห์และการเรียนรู้ อีกทั้งการดูแลรักษาและปรับปรุงโมเดล

Q7: Machine Learning จะมีผลกระทบต่อการทำงานของงานในอนาคตอย่างไร?

A7: Machine Learning จะมีผลกระทบต่อการทำงานของงานในอนาคตโดยเฉพาะกระบวนการผลิตและพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีปริมาณเยอะและการรวบรวมข้อมูลที่มากขึ้น

Reference

1. Alpaydin, E. (2010). Introduction to machine learning. The MIT Press.
2. Bengio, Y., Courville, A., & Vincent, P. (2013). Representation learning: A review and new perspectives. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35(8), 1798-1828.
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Vol. 1). MIT Press.