ยินดีต้อนรับกลับ.
จนถึงตอนนี้ ฉันพูดพล่ามอยู่เสมอว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร และฉันหวังว่าคุณจะพอมีไอเดียบ้างว่าทำไมเราถึงมีมัน
และทำไมมันถึงมีประโยชน์
แต่สุดท้ายแล้ว เหตุผลเดียวที่เราสนใจเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงก็คือ เราสามารถใช้เครื่องในการทำนายผลลัพธ์โดยอิงจากข้อมูลที่เข้ามา
แค่นั้นแหละ.
ทีนี้ แนวคิดเรื่องแมชชีนเลิร์นนิงและไม่ต้องกังวล ฉันรู้ว่าเรากำลังพูดถึงทฤษฎีต่อไป แต่ฉันสัญญาว่าเราจะต้องฝึกเขียนโค้ดก่อน
แต่ฉันต้องการพูดอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับหมวดหมู่การเรียนรู้ของเครื่องบางประเภทที่คุณเห็นบ่อยๆ
และจำไว้ว่าสิ่งที่ฉันพูด นั่นคือแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงการทำนายผลลัพธ์โดยอิงจากข้อมูลที่เข้ามา
และหมวดหมู่ย่อยทั้งหมดเหล่านี้ก็ทำเช่นนั้น
ตัวอย่างเช่น เรามีแนวคิดเกี่ยวกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง
ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลนี้
ข้อมูลที่เราได้รับมีหมวดหมู่แล้ว
คิดว่าเป็นไฟล์ CSV ที่มีป้ายกำกับแถวและคอลัมน์
เราได้ติดป้ายกำกับข้อมูลและข้อมูลการทดสอบที่มีป้ายกำกับ
ดังนั้นเราจึงรู้ว่าหน้าที่ของเราถูกหรือผิด
ดังนั้นในสถานการณ์การเรียนรู้ภายใต้การดูแล เราสามารถทำสิ่งต่างๆ เช่น การจำแนกประเภทเพื่อตัดสินใจว่านี่คือแอปเปิ้ลหรือนี่คือคู่
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพียงแค่ลากเส้นเพื่อตัดสินใจว่านี่คือแอปเปิ้ลและนี่คือคู่
หรือเราอาจทำสิ่งที่เรียกว่าการถดถอยแทนการจัดประเภทตามปัจจัยการผลิต
เช่น การทำนายราคาหุ้น
อีกวิธีหนึ่งที่เราอาจใช้การเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือ ตัวอย่างเช่น การจ้างวิศวกรโดยพิจารณาจากข้อมูลเข้า
จากประสบการณ์หลายปี ขึ้นอยู่กับอายุ บางทีพวกเขาอาศัยอยู่ที่ไหน คอมพิวเตอร์ประเภทใดที่พวกเขามี
อินพุตทั้งหมดที่มีป้ายกำกับสามารถใช้ในระบบการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเพื่อตัดสินใจว่าควรจ้างวิศวกรคนนี้หรือไม่?
ตอนนี้ บางครั้งเรามีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และสิ่งนี้เรียกว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
อีกครั้ง ให้คิดว่าเป็นไฟล์ CSV ที่ไม่มีป้ายกำกับชื่อคอลัมน์
ในบางครั้ง เช่น การทำคลัสเตอร์ เราจำเป็นต้องสร้างกลุ่มเหล่านี้ หรืออย่างน้อยก็ให้เครื่องสร้างกลุ่มเหล่านี้
ตัวอย่างเช่น เราให้จุดข้อมูลเป็นพวง จากนั้นเครื่องก็ตัดสินใจว่า โอ้ นี่คือกลุ่ม
นี่คือกลุ่ม และนี่คือกลุ่ม
หรือเราสามารถมีบางอย่าง เช่น การเรียนรู้กฎการเชื่อมโยง ซึ่งเราเชื่อมโยงสิ่งต่าง
ๆ เพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้าอาจซื้ออะไรในอนาคตเมื่อไม่มีกลุ่ม
เราเรียกว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
เราสามารถบอกเครื่องจักรว่าถูกหรือผิด อย่างที่เราทำได้เมื่อเราทำแอปเปิ้ลกับลูกแพร์ เนื่องจากไม่มีหมวดหมู่ที่แท้จริง
แต่เราปล่อยให้เครื่องจักรสร้างหมวดหมู่เหล่านี้ให้เรา
สุดท้าย เรามีแนวคิดเรื่องการเรียนรู้แบบเสริมแรง และการเรียนรู้แบบเสริมกำลังนั้นน่าสนใจจริงๆ เพราะมันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการสอนเครื่องจักรผ่านการลองผิดลองถูก
ผ่านการให้รางวัลและการลงโทษ
ดังนั้นโปรแกรมจะเรียนรู้เกมโดยเล่นเป็นล้านครั้งจนกว่าจะได้คะแนนสูงสุด
ตอนแรกไม่รู้ว่ามันกำลังทำอะไรอยู่ แต่หลังจากนั้นก็พยายามทำคะแนนให้ได้มากที่สุดและในที่สุดก็พบว่า
เฮ้ บางทีฉันควรพยายามขยับไปที่ที่ลูกบอลกำลังจะมา
ดังนั้นสิ่งนี้จะเห็นได้จากการพัฒนาทักษะหรือการเรียนรู้ตามเวลาจริง และคุณเห็นสิ่งนี้บ่อยมากในโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องที่เล่น
เช่น วิดีโอเกม
ตอนนี้ฉันจะลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลเพื่อให้คุณสามารถเจาะลึกหัวข้อเหล่านี้ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
และเราจะพูดถึงเรื่องนี้ให้มากขึ้นอีกนิดและเข้าใจพวกเขามากขึ้นเมื่อเราทำแบบฝึกหัด
แต่แนวคิดในที่นี้คือแมชชีนเลิร์นนิงมีหมวดหมู่และวิธีต่างๆ ในการบรรลุเป้าหมายที่แตกต่างกัน
และหัวข้อต่างๆ เช่น โครงข่ายประสาทเทียม แผนผังการตัดสินใจ เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน k เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
เป็นเพียงอัลกอริธึมที่ใช้กับฟิลด์ย่อยเหล่านี้เพื่อคาดการณ์เหล่านี้
แต่อย่าลืมว่า สิ่งสำคัญ ทั้งหมดนี้ สิ่งที่พวกเขากำลังทำคือพยายามเรียนรู้จากข้อมูลที่อยู่ข้างหน้าและทำนายอะไรบางอย่าง
เจอกันใหม่ตอนหน้าค่ะ
บ๊าย บาย.