การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ครอบคลุมการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองการคำนวณเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เป็นโดเมนที่เปลี่ยนแปลงและพัฒนาอย่างรวดเร็วซึ่งใช้เทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อฝึกอบรมระบบคอมพิวเตอร์ให้วิเคราะห์และเรียนรู้จากข้อมูลปริมาณมาก วัตถุประสงค์หลักของ ML คือการทำให้เครื่องจักรสามารถปรับพฤติกรรมได้โดยอัตโนมัติตามรูปแบบ แนวโน้ม หรือความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ภายในข้อมูลอินพุต และเป็นผลให้ปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป
หัวใจสำคัญของ ML คือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นการนำเสนอทางคณิตศาสตร์ของกระบวนการในโลกแห่งความเป็นจริง โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการฝึกอบรม ซึ่งโมเดลเหล่านี้จะสัมผัสกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะอินพุต (ตัวทำนาย) และตัวแปรเอาต์พุต (การตอบสนอง) ความสำเร็จของโมเดล ML ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึก ความเหมาะสมของอัลกอริทึมที่เลือก และความคงทนของเทคนิคการปรับให้เหมาะสมและการตรวจสอบความถูกต้องที่ใช้
ML สามารถแบ่งได้เป็นสามประเภทหลักตามวิธีการเรียนรู้ที่ใช้: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ใน การเรียนรู้แบบมีผู้ สอน อัลกอริธึมจะได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่มีตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ ซึ่งมีทั้งคุณลักษณะอินพุตและป้ายกำกับเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน แนวทางนี้ช่วยให้โมเดล ML เรียนรู้รูปแบบและแมปความสัมพันธ์อินพุต-เอาท์พุต ทำให้สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์สำหรับอินสแตนซ์ที่มองไม่เห็นได้ เทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้สอนถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในโดเมนต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพและคำพูด การตรวจจับการฉ้อโกง และการวินิจฉัยโรค และอื่นๆ อีกมากมาย
ในทางตรงกันข้าม เทคนิค การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล จะทำงานร่วมกับชุดข้อมูลที่มีเฉพาะคุณลักษณะอินพุตโดยไม่มีป้ายกำกับเอาต์พุตที่เกี่ยวข้อง วัตถุประสงค์หลักของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการค้นหาโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ และรูปแบบภายในข้อมูล เช่น กลุ่ม ความสัมพันธ์ และตัวแปรแฝง เทคนิคภายในหมวดหมู่นี้ ได้แก่ การจัดกลุ่ม การลดขนาด และการตรวจจับความผิดปกติ ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การแบ่งส่วนลูกค้า การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด และการตรวจจับความปลอดภัยตามความผิดปกติ
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เป็นแนวทางเฉพาะภายใน ML ที่มุ่งเน้นไปที่โมเดลการฝึกอบรมเพื่อการตัดสินใจโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเรียนรู้จากการลองผิดลองถูกโดยการตรวจจับสภาพแวดล้อม การดำเนินการ และรับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ไม่ทราบกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด หรือเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา เช่น ในการซื้อขายหุ้น ระบบแนะนำ และการนำทางยานพาหนะอัตโนมัติ
ประสิทธิผลของโมเดล ML ส่วนใหญ่วัดจากความสามารถในการสรุปความรู้จากข้อมูลที่สังเกตได้ เพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ เพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความทนทานของโมเดล ML จึงมีการใช้ตัววัดประสิทธิภาพและเทคนิคการตรวจสอบความถูกต้องต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และการตรวจสอบข้าม และอื่นๆ อีกมากมาย
ด้วยความก้าวหน้าในพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์และความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การเรียนรู้ของเครื่องจึงกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของภูมิทัศน์ดิจิทัลในปัจจุบัน โดยขับเคลื่อนแอปพลิเคชันและบริการ AI มากมายในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย กรณีการใช้งานที่โดดเด่นบางประการของ ML ได้แก่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ความรู้สึก ระบบผู้แนะนำ การตรวจจับการฉ้อโกง และการสร้างภาพทางการแพทย์
ตัวอย่างที่โดดเด่นประการหนึ่งของ ML สามารถสังเกตได้ภายในแพลตฟอร์ม AppMaster ซึ่งใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้ ด้วยการใช้อัลกอริธึม ML เพื่อเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากรูปแบบภายในข้อมูลอินพุตที่ผู้ใช้สร้างขึ้นและบันทึกทั้งระบบ AppMaster จะปรับและปรับแต่งโค้ดพื้นฐานโดยอัตโนมัติ สร้างแอปพลิเคชันที่ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ตรงตามข้อกำหนดและเงื่อนไขที่ดียิ่งขึ้น ของผู้ใช้ ซึ่งส่งผลให้มีการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เชื่อถือได้ ปลอดภัย และคุ้มต้นทุนมากขึ้น ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
โดยสรุป การเรียนรู้ของเครื่องเป็นพื้นที่การศึกษาที่หลากหลายและมีไดนามิกภายในโดเมน AI มีศักยภาพมหาศาลในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยช่วยให้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอัจฉริยะและการทำงานที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ ด้วยความสามารถในการประมวลผลและเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิงจึงกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในการสร้างโซลูชันซอฟต์แวร์อัจฉริยะและปรับขนาดได้ เช่น ที่นำเสนอโดยแพลตฟอร์ม no-code AppMaster ในขณะที่องค์กรต่างๆ นำเทคนิค ML ขั้นสูงมาใช้มากขึ้น คุณค่าของการเรียนรู้ของเครื่องในการกำหนดอนาคตของนวัตกรรมทางเทคโนโลยีจะยังคงขยายตัวต่อไป
