ວິທີການເຮັດວຽກຂອງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

ວິທີການເຮັດວຽກຂອງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼື ML ແມ່ນສາຂາໜຶ່ງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ຕັດສິນໃຈ ຫຼື ຄາດຄະເນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນັ້ນ. ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກໂດຍການລະບຸຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນ ແລະ ນຳໃຊ້ພວກມັນເພື່ອຕັດສິນໃຈ ຫຼື ຄາດຄະເນໂດຍບໍ່ໄດ້ຖືກຂຽນໂປຣແກຣມໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນສຳລັບແຕ່ລະໜ້າວຽກ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍວິທີການເຮັດວຽກຂອງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຢ່າງລະອຽດ, ລວມທັງຂັ້ນຕອນຫຼັກ ແລະ ປະເພດຕ່າງໆຂອງອັລກໍຣິທຶມທີ່ໃຊ້.

1. ການແນະນຳກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງພວກມັນໃນໄລຍະເວລາ, ແລະເຮັດການຄາດຄະເນເອກະລາດ. ບໍ່ເຫມືອນກັບການຂຽນໂປຣແກຣມແບບດັ້ງເດີມ, ບ່ອນທີ່ຄໍາແນະນໍາຖືກລະຫັດຢ່າງຊັດເຈນໂດຍໂປຣແກຣມເມີ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃຊ້ຂໍ້ມູນ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດການຄາດຄະເນ ຫຼື ຕັດສິນໃຈ.

2. ຂັ້ນຕອນຫຼັກໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

ເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກແນວໃດ, ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຮັບຮູ້ຂັ້ນຕອນຫຼັກໆໃນຂະບວນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ:

ກ. ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ

ຂັ້ນຕອນທຳອິດໃນໂຄງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນການເກັບກຳຂໍ້ມູນ. ຂໍ້ມູນແມ່ນເຊື້ອເພີງຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະຄຸນນະພາບ ແລະ ປະລິມານຂອງມັນຈະສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍ. ຂໍ້ມູນສາມາດເກັບກຳໄດ້ຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ເຊັ່ນ: ຊຸດຂໍ້ມູນສາທາລະນະ, ເຊັນເຊີ, ຖານຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດ, ຫຼື ການຂູດຂໍ້ມູນຈາກເວັບ.

ຂ. ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ

ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກຳມາບໍ່ຄ່ອຍຈະພ້ອມໃຊ້ທັນທີສຳລັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ມັນອາດຈະມີຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຄ່າຜິດປົກກະຕິ, ຫຼື ຄຸນສົມບັດທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າປະກອບມີການທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ການຫັນປ່ຽນຄຸນສົມບັດ, ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນມິຕິ, ເຊິ່ງເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໃຫ້ເປັນຮູບແບບທີ່ເໝາະສົມສຳລັບອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.

ຄ. ການເລືອກຮູບແບບ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມ

ເມື່ອຂໍ້ມູນພ້ອມແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການເລືອກຮູບແບບ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ເໝາະສົມ. ມີອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ແຕ່ລະອັນເໝາະສົມກັບໜ້າວຽກສະເພາະ. ຕົວຢ່າງ, ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່ແມ່ນເໝາະສົມສຳລັບການຄາດຄະເນຄ່າຕໍ່ເນື່ອງ, ໃນຂະນະທີ່ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ ຫຼື ປ່າແບບສຸ່ມແມ່ນເໝາະສົມກວ່າສຳລັບການຈັດປະເພດ.

ງ. ການຝຶກອົບຮົມແບບຢ່າງ

ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ຂໍ້ມູນທີ່ປະມວນຜົນແລ້ວຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ. ຮູບແບບຮຽນຮູ້ໂດຍການປັບຕົວກໍານົດການພາຍໃນຂອງມັນເພື່ອເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ (ຄຸນສົມບັດ) ກັບຜົນຜະລິດ (ປ້າຍຊື່) ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມນີ້ມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການແບ່ງຊຸດຂໍ້ມູນອອກເປັນສອງສ່ວນຄື: ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຂໍ້ມູນການທົດສອບ. ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ, ໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ມູນການທົດສອບຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບ.

ອ. ການປະເມີນຜົນແບບຈຳລອງ

ການປະເມີນຮູບແບບແມ່ນປະຕິບັດເພື່ອປະເມີນວ່າຮູບແບບປະຕິບັດໄດ້ດີປານໃດກັບຂໍ້ມູນການທົດສອບ. ວິທີການປະເມີນທົ່ວໄປປະກອບມີຕົວຊີ້ວັດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມແມ່ນຍໍາ, ການຈື່ຈໍາ, ແລະ ພື້ນທີ່ພາຍໃຕ້ເສັ້ນໂຄ້ງລັກສະນະການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງຮັບ (AUC-ROC). ອີງຕາມຜົນການປະເມີນ, ຮູບແບບສາມາດໄດ້ຮັບການປັບປຸງ ຫຼື ປັບປຸງ.

F. ການຄາດຄະເນ ຫຼື ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ

ເມື່ອຮູບແບບໄດ້ຮັບການປະເມີນ ແລະ ປັບປຸງແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍແມ່ນການນໍາໃຊ້ຮູບແບບເພື່ອເຮັດການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃໝ່ ຫຼື ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດມັນໃນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ.

3. ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດຈັດປະເພດໄດ້ຕາມປະເພດໜ້າວຽກທີ່ພວກມັນແກ້ໄຂ. ມີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຫຼັກສາມປະເພດຄື:

ກ. ການຮຽນຮູ້ແບບຊີ້ນຳ

ໃນການຮຽນຮູ້ແບບມີການຄວບຄຸມ, ຮູບແບບຈະຖືກຝຶກອົບຮົມໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ປະກອບດ້ວຍຄູ່ອິນພຸດ-ອິນພຸດ (ຄຸນສົມບັດ-ປ້າຍ). ເປົ້າໝາຍຂອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ແບບມີການຄວບຄຸມແມ່ນເພື່ອຮຽນຮູ້ແຜນທີ່ລະຫວ່າງອິນພຸດ ແລະ ອໍດິຊັນ. ອັລກໍຣິທຶມທົ່ວໄປທີ່ໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ແບບມີການຄວບຄຸມປະກອບມີ ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່, ການຖົດຖອຍໂລຈິດສະຕິກ, ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ, ແລະ ເຄື່ອງຈັກເວັກເຕີສະໜັບສະໜູນ (SVMs).

ຂ. ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີຜູ້ຊີ້ນຳ

ບໍ່ເຫມືອນກັບການຮຽນຮູ້ແບບມີຜູ້ຄວບຄຸມ, ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີຜູ້ຄວບຄຸມບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບຜົນຜະລິດ. ຮູບແບບຕ້ອງຄົ້ນພົບໂຄງສ້າງ ຫຼື ຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ. ອັລກໍຣິທຶມທີ່ສຳຄັນໃນການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີຜູ້ຄວບຄຸມປະກອບມີການຈັດກຸ່ມ (ເຊັ່ນ: K-Means) ແລະ ການວິເຄາະອົງປະກອບຫຼັກ (PCA).

ຄ. ການຮຽນຮູ້ແບບເຄິ່ງຊີ້ນຳ

ການຮຽນຮູ້ແບບມີການຄວບຄຸມບາງສ່ວນແມ່ນຢູ່ລະຫວ່າງການຮຽນຮູ້ແບບມີການຄວບຄຸມ ແລະ ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ. ໃນການຮຽນຮູ້ປະເພດນີ້, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່ບາງສ່ວນ. ສິ່ງນີ້ມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະເມື່ອການສ້າງປ້າຍຊື່ສຳລັບຂໍ້ມູນທັງໝົດມີລາຄາແພງ ຫຼື ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ.

ງ. ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ

ໃນການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ, ຕົວແທນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຕັດສິນໃຈໂດຍການຮັບຄໍາຕິຊົມໃນຮູບແບບຂອງລາງວັນ ຫຼື ການລົງໂທດຈາກສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຕົວແທນພະຍາຍາມເພີ່ມຜົນກຳໄລໄລຍະຍາວໃຫ້ສູງສຸດໂດຍຜ່ານການລອງຜິດລອງຖືກ. ອັລກໍຣິທຶມທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີໃນໝວດໝູ່ນີ້ແມ່ນ Q-Learning ແລະ Deep Q-Networks (DQN).

4. ຕົວຢ່າງຂອງການນຳໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

ກ. ລະບົບການແນະນຳ

ລະບົບການແນະນຳແມ່ນໃຊ້ໂດຍຫຼາຍແພລດຟອມອອນໄລນ໌ເພື່ອໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ເນື້ອຫາແກ່ຜູ້ໃຊ້. ຕົວຢ່າງ, Netflix ໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອແນະນໍາຮູບເງົາ ແລະ ລາຍການໂທລະທັດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມມັກທີ່ຜ່ານມາຂອງຜູ້ໃຊ້.

ຂ. ການກວດຈັບການສໍ້ໂກງ

ທະນາຄານ ແລະ ບໍລິສັດບັດເຄຣດິດໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອກວດຫາກິດຈະກຳທີ່ໜ້າສົງໄສ ຫຼື ການສໍ້ໂກງ. ໂດຍການວິເຄາະຮູບແບບການເຮັດທຸລະກຳ, ຮູບແບບຕ່າງໆສາມາດລະບຸຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ຊີ້ບອກເຖິງການສໍ້ໂກງທີ່ເປັນໄປໄດ້.

ຄ. ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP)

ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດສໍາລັບວຽກງານຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການແປພາສາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະ chatbots. ຮູບແບບຕ່າງໆເຊັ່ນ BERT ແລະ GPT-3, ເຊິ່ງອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ໄດ້ປະຕິວັດຂົງເຂດຂອງ NLP.

5. ສິ່ງທ້າທາຍໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

ເຖິງແມ່ນວ່າການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງ, ແຕ່ກໍມີບາງສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຄື:

ກ. ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ

ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີ ຫຼື ບໍ່ເປັນຕົວແທນສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ຮູບແບບມີປະສິດທິພາບຕໍ່າ. ດັ່ງນັ້ນ, ການເກັບກຳ ແລະ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າຢ່າງຖືກຕ້ອງຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ.

ຂ. ການປັບຕົວຫຼາຍເກີນໄປ ແລະ ການປັບຕົວໜ້ອຍລົງ

ການ overfitting ເກີດຂຶ້ນເມື່ອຮູບແບບຈັບລາຍລະອຽດຫຼາຍເກີນໄປຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ລວມທັງສິ່ງລົບກວນ, ແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີປະສິດທິພາບບໍ່ດີໃນຂໍ້ມູນໃໝ່. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, underfitting ເກີດຂຶ້ນເມື່ອຮູບແບບງ່າຍເກີນໄປທີ່ຈະຈັບຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນ.

ຄ. ຈັນຍາບັນ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ

ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຈັນຍາບັນ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນໄດ້ຮັບ ແລະ ນໍາໃຊ້ຕາມລະບຽບການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ແລະ ພິຈາລະນາເຖິງຜົນສະທ້ອນດ້ານຈັນຍາບັນ.

6. ເຄ ສີມພູລານ

ການເຮັດວຽກຂອງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກ່ຽວຂ້ອງກັບຫຼາຍຂັ້ນຕອນ, ຕັ້ງແຕ່ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຈົນເຖິງການປະເມີນຮູບແບບ. ໂດຍການເລືອກອັລກໍຣິທຶມ ແລະ ວິທີການທີ່ຖືກຕ້ອງໂດຍອີງໃສ່ປະເພດໜ້າວຽກ ແລະ ຄຸນລັກສະນະຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ເປັນປະໂຫຍດ. ເຖິງວ່າຈະມີສິ່ງທ້າທາຍ, ແຕ່ທ່າແຮງຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການຫັນປ່ຽນຫຼາຍຂະແໜງການບໍ່ສາມາດເວົ້າເກີນຈິງໄດ້.

ໃນການພັດທະນາຢ່າງວ່ອງໄວນີ້, ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ໜັກແໜ້ນກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆທີ່ພວກມັນປະເຊີນຢູ່ນັ້ນຈະເປັນພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນສຳລັບນະວັດຕະກຳໃນອະນາຄົດ.