อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลคือกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่แบบจำลองการคำนวณ ซึ่งโดยทั่วไปคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ได้รับการฝึกฝนเพื่อคาดการณ์หรือจำแนกข้อมูลที่ป้อนเข้าโดยการเรียนรู้จากที่มีป้ายกำกับ ตัวอย่างหรือข้อมูลความจริงภาคพื้นดิน ข้อมูลความจริงจากการภาคพื้นดินแสดงถึงผลลัพธ์ที่แม่นยำและเป็นที่รู้จัก ซึ่งใช้ในการวัดประสิทธิภาพและความถูกต้องของโมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอนในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมและการทดสอบ

อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลทำงานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ และการเรียนรู้การแมปจากอินพุตไปยังเอาต์พุตตามตัวอย่างที่กำหนด วัตถุประสงค์โดยรวมของกระบวนการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการพัฒนาแบบจำลองที่มีการสรุปข้อมูลที่ดีพอที่จะคาดการณ์หรือจำแนกประเภทข้อมูลที่ถูกต้องซึ่งไม่เคยพบเห็นมาก่อนได้ ซึ่งทำได้โดยการลดข้อผิดพลาดหรือการสูญเสียระหว่างการคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองและป้ายกำกับที่แท้จริงของข้อมูลการฝึกอบรม

อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหลายประเภทมีอยู่สำหรับข้อมูลและงานประเภทต่างๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน แผนผังการตัดสินใจ และโครงข่ายประสาทเทียม การเลือกอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดและโครงสร้างของข้อมูลอินพุต ลักษณะของปัญหา (การจำแนกประเภทหรือการถดถอย) และประสิทธิภาพและความซับซ้อนของแบบจำลองที่ต้องการ

ตามตัวอย่าง ลองพิจารณากระบวนการทางธุรกิจที่สร้างขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์ม no-code AppMaster โดยมีเป้าหมายเพื่อคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้าตามข้อมูลลูกค้าที่รวบรวมไว้ ในกรณีนี้ สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เช่น การถดถอยโลจิสติก เพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างการเลิกใช้งานของลูกค้า (เอาต์พุต) และคุณลักษณะของลูกค้าต่างๆ (คุณลักษณะอินพุต) ในข้อมูลการฝึกอบรม ด้วยกระบวนการเรียนรู้นี้ อัลกอริธึมจะสามารถนำมาใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดการเปลี่ยนใจสำหรับลูกค้าใหม่ที่มองไม่เห็น

อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลสามารถนำไปใช้ได้โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมและไลบรารีที่หลากหลาย เช่น Python พร้อม scikit-learn หรือ TensorFlow หรือ R พร้อมแพ็คเกจ เช่น คาเร็ตและ xgboost เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชันโดยใช้ AppMaster ลูกค้าสามารถรวมอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเหล่านี้เข้ากับแบ็กเอนด์ เว็บแอปพลิเคชัน หรือแอปพลิเคชันมือถือ เพื่อทำการคาดการณ์หรือจำแนกประเภทโดยเป็นส่วนหนึ่งของตรรกะทางธุรกิจ

มีปัจจัยสำคัญหลายประการที่ต้องพิจารณาเมื่อปรับใช้และประเมินอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ปัจจัยหนึ่งดังกล่าวคือคุณภาพและความเป็นตัวแทนของข้อมูลการฝึกอบรม หากข้อมูลการฝึกอบรมไม่สมดุล เสียงรบกวน หรือเอนเอียง ประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอนมีแนวโน้มที่จะไม่มีประสิทธิภาพสูงสุด นอกจากนี้ จำเป็นต้องติดตามและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลตลอดวงจรการใช้งาน โดยใช้การวัดประสิทธิภาพ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 หรือพื้นที่ใต้เส้นโค้งลักษณะการทำงานของตัวรับ (ROC) ขึ้นอยู่กับลักษณะของ ปัญหา.

สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งของอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือการป้องกันการโอเวอร์ฟิต ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนกับข้อมูลการฝึกอย่างดีเกินไป โดยสามารถจับได้แม้กระทั่งสัญญาณรบกวนหรือความผันผวนแบบสุ่มในข้อมูลอินพุต โมเดลที่ได้รับการปรับแต่งมากเกินไปนั้นซับซ้อนเกินไป ไม่สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น และอาจให้การคาดการณ์ที่ไม่ดีกับตัวอย่างใหม่ๆ เทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน การตรวจสอบความถูกต้องข้าม หรือการหยุดก่อนมักถูกใช้เพื่อลดการติดตั้งมากเกินไป และปรับปรุงความสามารถในการวางนัยทั่วไปของแบบจำลอง

โดยสรุป อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนมอบแนวทางที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพในการคาดการณ์และจำแนกประเภทในแอปพลิเคชัน AI และ ML ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับและการเรียนรู้จากตัวอย่างความจริงภาคพื้นดิน อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยให้สามารถพัฒนาโซลูชันอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งสามารถจัดการกับปัญหาทางธุรกิจและการปฏิบัติที่หลากหลาย ด้วยแพลตฟอร์ม AppMaster no-code ลูกค้าสามารถรวมอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลเข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้อย่างง่ายดาย โดยใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และ ML เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้น และปรับปรุงผลลัพธ์ในโดเมนและอุตสาหกรรมต่างๆ