โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง: คืออะไร ประเภท + แอปพลิเคชัน

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจน โมเดล ML เป็นแรงบันดาลใจเบื้องหลังการพัฒนาที่ก้าวล้ําในโลกของเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เมื่อการเขียนโปรแกรมทั่วไปล้มเหลวมันทําให้เราแก้ปัญหาที่ซับซ้อนแบบไดนามิก

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นหัวใจและจิตวิญญาณของปัญญาประดิษฐ์ ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับโมเดล ML ประเภทต่างๆ แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง และวิธีเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสําหรับความต้องการเฉพาะของคุณ

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นโปรแกรมที่คอมพิวเตอร์ใช้ในการตัดสินใจหรือคาดการณ์ เรียนรู้จากตัวอย่างและข้อมูลในอดีตเพื่อค้นหาสิ่งต่าง ๆ อย่างอิสระ

ลองนึกภาพว่าคุณกําลังสอนคอมพิวเตอร์ให้จดจําภาพแมวและสุนัข คุณจะแสดงรูปถ่ายแมวและสุนัขจํานวนมากและบอกว่ารูปไหนเป็นแมวและรูปไหนเป็นสุนัข คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากตัวอย่างเหล่านี้และเริ่มรับรู้ความแตกต่างระหว่างแมวและสุนัข

เมื่อมันได้เรียนรู้เพียงพอแล้ว คุณอาจแสดงภาพถ่ายใหม่ และมันจะบอกคุณว่าเป็นแมวหรือสุนัข ทําได้โดยใช้สิ่งที่ได้เรียนรู้จากภาพการฝึกอบรม

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทําหน้าที่เป็นสมองของคอมพิวเตอร์ เป็นกรอบทางคณิตศาสตร์หรืออัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เดาจัดเรียงสิ่งต่าง ๆ หรือตัดสินใจสิ่งต่าง ๆ เมื่อได้รับข้อมูล โมเดลจะฉลาดขึ้นโดยการดูข้อมูลเก่าแล้วสามารถใช้ความรู้นั้นเพื่อคาดเดาสิ่งใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง (ML) คือชุดของกฎและขั้นตอนทางคณิตศาสตร์และสถิติที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใช้เพื่อทําความเข้าใจรูปแบบและคาดการณ์หรือตัดสินตามข้อมูล

อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้สิ่งต่าง ๆ จากข้อมูลค้นหารูปแบบและคาดเดาหรือเลือก อัลกอริทึมเหล่านี้ทําหน้าที่เป็นรากฐานสําหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โมเดลเหล่านี้ถูกนําไปใช้ในงานประเภทต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อเปิดเผยข้อมูลที่สําคัญและทํางานโดยอัตโนมัติตามสิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้จากข้อมูล

ความแตกต่างระหว่างอัลกอริทึม ML และโมเดล ML

การทําความเข้าใจความแตกต่างระหว่างอัลกอริทึม ML และโมเดล ML เป็นสิ่งสําคัญเมื่อคุณเริ่มต้นเส้นทางแมชชีนเลิร์นนิง

อัลกอริทึม ML คล้ายกับหลักการชี้นําและขั้นตอนทางคณิตศาสตร์ของระบบแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ มันทําหน้าที่เป็นเครื่องมือคํานวณประมวลผลข้อมูลอินพุตของคุณแปลงและที่สําคัญที่สุดคือการเรียนรู้จากมัน

ในทางกลับกัน โมเดล ML คือผลลัพธ์หรือการเป็นตัวแทนที่เกิดขึ้นจริงหลังจากใช้อัลกอริทึม ML กับชุดข้อมูลเฉพาะ ประกอบด้วยความรู้หรือรูปแบบที่รวบรวมโดยอัลกอริทึมจากชุดข้อมูลนั้น กล่าวอีกนัยหนึ่งคือผลลัพธ์สุดท้ายของกระบวนการเรียนรู้

ลองนึกภาพอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเป็นตําราอาหารหรือชุดคําสั่งที่นําไปสู่กระบวนการเรียนรู้ คล้ายกับการมีตําราอาหารที่แนะนําวิธีเตรียมอาหาร ในทางกลับกัน แบบจําลอง ML เป็นผลมาจากการปฏิบัติตามสูตรนั้น มันคล้ายกับจานสําเร็จรูป

ประเภทของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

แมชชีนเลิร์นนิงประกอบด้วยโมเดลและอัลกอริทึมที่หลากหลายซึ่งแบ่งออกเป็นสามประเภท: การเรียนรู้ภายใต้การดูแล มีหมวดหมู่ย่อยและโมเดลพิเศษต่างๆ ในแต่ละหมวดหมู่เหล่านี้ ต่อไปนี้คือภาพรวมโดยย่อของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงยอดนิยมประเภทต่างๆ

01. โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล

โมเดลการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นหมวดหมู่เฉพาะของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ ที่ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกํากับเพื่อฝึก อัลกอริทึมเรียนรู้ที่จะสร้างการคาดการณ์หรือการตัดสินในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลโดยการจับคู่ข้อมูลอินพุตกับป้ายกํากับเป้าหมายที่รู้จัก โมเดลเหล่านี้ใช้สําหรับงานที่ต้องคาดการณ์ผลลัพธ์ตามคุณสมบัติอินพุต ต่อไปนี้คือโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลยอดนิยมบางส่วน:

• การถดถอยเชิงเส้น: แบบจําลองการถดถอยเชิงเส้นคาดการณ์ผลลัพธ์เชิงตัวเลขอย่างต่อเนื่องในงานถดถอย เมื่อคุณต้องการคาดการณ์เอาต์พุตตัวเลขต่อเนื่องคุณสามารถใช้แบบจําลองการถดถอยเชิงเส้นได้ ระบุการเชื่อมต่อเชิงเส้นที่เหมาะสมที่สุดระหว่างตัวแปรอินพุตของคุณและตัวแปรเป้าหมาย
• การถดถอยโลจิสติก: การถดถอยโลจิสติกใช้สําหรับงานการจําแนกประเภทไบนารีโดยมีตัวเลือกไบนารี (ใช่/ไม่ใช่) เป็นเอาต์พุต ตามแอตทริบิวต์อินพุตของคุณ จะคํานวณความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ไบนารี
• ต้นไม้การตัดสินใจ: แผนผังการตัดสินใจใช้สําหรับทั้งแบบจําลองการจําแนกประเภทและการถดถอย พวกเขาสร้างโครงสร้างคล้ายต้นไม้ซึ่งแต่ละโหนดสะท้อนการตัดสินใจตามคุณลักษณะ โดยใบไม้แสดงถึงป้ายกํากับคลาสสุดท้ายหรือค่าตัวเลข
• ป่าสุ่ม: ป่าสุ่มเป็นกลยุทธ์การเรียนรู้ทั้งมวลที่ผสมผสานแผนผังการตัดสินใจจํานวนมากเพื่อเพิ่มความแม่นยําในการคาดการณ์ในขณะที่ลดการโอเวอร์ฟิตติ้ง เป็นวิธีการเรียนรู้ทั้งมวลที่รวมแผนผังการตัดสินใจจํานวนมาก
• รองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM): SVM เป็นอัลกอริธึมที่ซับซ้อนสําหรับการจําแนกประเภทที่ค้นหาไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดในการแบ่งคลาสพื้นที่คุณลักษณะ สามารถจําแนกข้อมูลไบนารีและหลายคลาส
• K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (K-NN): K-NN เป็นอัลกอริธึมการจําแนกประเภทและการถดถอยขั้นพื้นฐาน แต่ยอดเยี่ยม กําหนดคลาสหรือค่าของจุดข้อมูลของคุณตามคลาสส่วนใหญ่หรือค่าเฉลี่ยของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในข้อมูลการฝึกอบรม
• อ่าวไร้เดียงสา: Naive Bayes เป็นอัลกอริธึมการจําแนกความน่าจะเป็นตามทฤษฎีบทของเบย์ส มันทํางานจัดหมวดหมู่ข้อความเช่นการตรวจจับสแปมและการวิเคราะห์ความรู้สึก
• โครงข่ายประสาทเทียม: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบ convolutional (CNN) และโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ํา (RNN) เป็นโมเดลภายใต้การดูแลที่ปรับเปลี่ยนได้สูง คุณสามารถใช้โมเดล ML เหล่านี้สําหรับงานการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่หลากหลาย เช่น การจัดประเภทรูปภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

02. โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลเป็นแมชชีนเลิร์นนิงประเภทหนึ่งที่อัลกอริทึมตรวจสอบรูปแบบและโครงสร้างในข้อมูลโดยไม่สร้างเอาต์พุตที่มีป้ายกํากับ วิธีการเหล่านี้พยายามค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์โดยธรรมชาติในข้อมูลแทนที่จะคาดการณ์ป้ายกํากับเฉพาะ ต่อไปนี้คือโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไปที่ไม่มีผู้ดูแลจํานวนหนึ่ง:

• K-หมายถึงการจัดกลุ่ม: K-means เป็นวิธีการจัดกลุ่มยอดนิยมที่แบ่งข้อมูลออกเป็นคลัสเตอร์ตามความคล้ายคลึงกัน พยายามลดความแปรปรวนภายในคลัสเตอร์โดยกําหนดจุดข้อมูลให้กับศูนย์คลัสเตอร์ที่ใกล้ที่สุดซ้ําๆ
• การจัดกลุ่มแบบลําดับชั้น: การจัดกลุ่มแบบลําดับชั้นจะสร้างเดนโดรแกรม ซึ่งเป็นโครงสร้างคลัสเตอร์คล้ายต้นไม้ สามารถแสดงความสัมพันธ์แบบลําดับชั้นระหว่างจุดข้อมูล
• แบบจําลองส่วนผสมของเกาส์เซียน (GMM): GMM รวมการแจกแจงแบบเกาส์เซียนที่แตกต่างกันเพื่อแสดงข้อมูล มักใช้ในการจัดกลุ่มและการประมาณความหนาแน่น

03. โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเสริมแรง

การเรียนรู้แบบเสริมแรงเป็นส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงที่ตัวแทนเรียนรู้ที่จะตัดสินใจโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ตัวแทนเรียนรู้นโยบายที่เพิ่มประสิทธิภาพรางวัลสะสมเมื่อเวลาผ่านไปโดยรับข้อมูลในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของโมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรงและอัลกอริธึมยอดนิยม:

• Q-การเรียนรู้: Q-Learning เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกําลังทั่วไปที่ช่วยให้ตัวแทนเรียนรู้นโยบายการเลือกการดําเนินการที่ดีที่สุด มันเก็บตาราง Q ที่เก็บรางวัลสะสมที่คาดหวังสําหรับแต่ละคู่การดําเนินการของรัฐ
• Deep Q-เครือข่าย (DQN): DQN เป็นส่วนขยาย Q-learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเพื่อประมาณค่า Q ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
• SARSA (รัฐ-การกระทํา-รางวัล-รัฐ-การกระทํา): SARSA เช่น Q-learning เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่ไม่มีแบบจําลอง กําหนดนโยบายที่ดีที่สุดโดยการประมาณค่า Q สําหรับคู่การดําเนินการของรัฐและใช้การปรับเปลี่ยนนโยบาย

การประยุกต์ใช้โมเดล ML

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) มีแอปพลิเคชันมากมายในธุรกิจและพื้นที่ที่หลากหลาย เนื่องจากความสามารถในการประเมินข้อมูล ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของวิธีการใช้โมเดล ML:

01. การจดจําภาพและคอมพิวเตอร์วิทัศน์

• การตรวจจับวัตถุ: โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจดจําและระบุตําแหน่งวัตถุในรูปภาพหรือวิดีโอ ซึ่งมีประโยชน์ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง
• การจดจําใบหน้า: จดจําและยืนยันใบหน้าของบุคคล ซึ่งมักใช้ในระบบรักษาความปลอดภัยและอุปกรณ์มือถือ

02. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

• การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น: การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการหาโทนเสียง (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) ของข้อมูลข้อความ มักใช้สําหรับการตรวจสอบโซเชียลมีเดียและวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า
• การแปลภาษา: การแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งดังที่เห็นในเครื่องมือเช่น Google แปลภาษา
• การสร้างข้อความ: การสร้างข้อความที่ฟังดูเหมือนคนเขียน สิ่งนี้มีประโยชน์สําหรับแชทบอทการสร้างเนื้อหาและผู้ช่วยเสมือน

03. ระบบคําแนะนํา

• คําแนะนําเนื้อหา: แนะนําผลิตภัณฑ์ ภาพยนตร์ เพลง หรือบทความให้กับลูกค้าตามพฤติกรรมและความชอบก่อนหน้านี้ (เช่น Netflix, Amazon)
• การตลาดส่วนบุคคล: ให้บริการโฆษณาและเนื้อหาที่ตรงเป้าหมายแก่ผู้ใช้ตามความสนใจของพวกเขา

04. การดูแลสุขภาพ

• การวินิจฉัยโรค: ช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ในการวินิจฉัยโรคโดยใช้รูปภาพทางการแพทย์ (เช่น รังสีเอกซ์ MRI) และข้อมูลผู้ป่วย
• การค้นพบยา: การทํานายผู้สมัครยาที่เป็นไปได้และประโยชน์ในการรักษาโรคบางอย่างเรียกว่าการค้นพบยา

05. การเงิน

• การให้คะแนนเครดิต: การประเมินความน่าเชื่อถือของบุคคลหรือองค์กรเพื่อตัดสินใจรับเงินกู้
• การซื้อขายอัลกอริทึม: จากข้อมูลตลาดเพื่อตัดสินเกี่ยวกับการซื้อขายแบบเรียลไทม์

06. การตรวจจับการฉ้อโกงด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

• การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต: การระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงโดยใช้ข้อมูลและรูปแบบการใช้จ่ายก่อนหน้า

07. ยานยนต์ไร้คนขับ

• รถยนต์ไร้คนขับ: โมเดล ML วิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อตัดสินใจว่าจะขับขี่อย่างไร ซึ่งรับประกันประสิทธิภาพและความปลอดภัย

08. การศึกษาด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

• การเรียนรู้ส่วนบุคคล: จัดทําเนื้อหาการสอนโดยเฉพาะสําหรับความต้องการและความสามารถของนักเรียนแต่ละคน

09. การตรวจสอบด้านสิ่งแวดล้อม

• การสร้างแบบจําลองสภาพภูมิอากาศ: การวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการคาดการณ์รูปแบบสภาพอากาศ

10. ความปลอดภัยด้วยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

• การตรวจจับการบุกรุก: ตรวจจับพฤติกรรมเครือข่ายที่ผิดปกติเพื่อตรวจจับและหยุดการโจมตีทางไซเบอร์

การปรับปรุงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้วย QuestionPro

QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์สํารวจที่ช่วยให้ธุรกิจออกแบบ แจกจ่าย และวิเคราะห์แบบสํารวจเพื่อรวบรวมข้อเสนอแนะ ข้อมูลเชิงลึก และข้อมูลสําคัญจากกลุ่มเป้าหมาย แพลตฟอร์มนี้สามารถช่วยสร้างและปรับปรุงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้หลายวิธี:

• การเก็บรวบรวมข้อมูล

คุณสามารถใช้ QuestionPro เพื่อสร้างและแจกจ่ายแบบสํารวจเพื่อรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างจากผู้ตอบแบบสอบถาม ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

ตัวอย่างเช่นคุณสามารถรวบรวมความคิดเห็นของลูกค้าการให้คะแนนผลิตภัณฑ์หรือความชอบของผู้ใช้เพื่อฝึกแบบจําลองสําหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกระบบคําแนะนําหรือการแบ่งกลุ่มลูกค้า

• คุณสมบัติการออกแบบ

โมเดล ML ต้องการคุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง (ตัวแปร) เพื่อสร้างการคาดการณ์หรือการจําแนกประเภท ข้อมูลแบบสํารวจมักมีข้อมูลสําคัญที่สามารถใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงได้ คุณสามารถใช้ QuestionPro เพื่อพัฒนาแบบสํารวจที่รวบรวมคุณสมบัติหรือลักษณะเฉพาะที่จําเป็นสําหรับงานสร้างแบบจําลองของคุณ

ตัวอย่างเช่น ในแบบสํารวจความพึงพอใจของลูกค้า คุณสามารถรวบรวมข้อมูล เช่น อายุ เพศ ภูมิศาสตร์ และประวัติการซื้อ และใช้เพื่อสร้างแบบจําลองการคาดการณ์

• การทดสอบ A / B

คุณสามารถใช้ QuestionPro เพื่อออกแบบและเรียกใช้การทดสอบ A/B เพื่อประเมินประสิทธิภาพของการปรับแบบจําลองหรือการแทรกแซงต่างๆ ข้อมูลนี้มีประโยชน์มากในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML

• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

องค์กรสามารถอัปเดตและปรับปรุงโมเดล ML ได้อย่างต่อเนื่องโดยทําแบบสํารวจและรวบรวมข้อมูลใหม่เป็นประจํา เมื่อมีข้อมูลใหม่โมเดลสามารถฝึกใหม่เพื่อให้เป็นปัจจุบันในขณะที่ยังคงความแม่นยําและความเกี่ยวข้อง

• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและการแบ่งส่วน

คุณสามารถใช้ข้อมูลแบบสํารวจเพื่อจัดหมวดหมู่ผู้ชมของคุณตามตัวเลือก การกระทํา หรือข้อมูลประชากรของพวกเขา ระบบคําแนะนําที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงและการโฆษณาที่ตรงเป้าหมายสามารถใช้กลุ่มเหล่านี้เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้หรือกิจกรรมทางการตลาดในแบบของคุณ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ

คุณพร้อมที่จะยกระดับการวิจัยของคุณและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลแล้วหรือยัง? เริ่มต้นตอนนี้เพื่อรวบรวม วิเคราะห์ และดําเนินการกับข้อมูลที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี