ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ການສຳຫຼວດຫຼັກການ, ແອັບພລິເຄຊັນ ແລະນອກເໜືອໄປຈາກນີ້

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນການປ່ຽນແປງວິທີທີ່ພວກເຮົາຈັດການກິດຈະກໍາປະຈໍາວັນແລະຄວາມທ້າທາຍທີ່ສັບສົນ, ປັບປຸງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກການກໍານົດເວລາສ່ວນບຸກຄົນໄປສູ່ຍຸດທະສາດທຸລະກິດ. ຄູ່​ມື​ນີ້​ຄົ້ນ​ຫາ​ພື້ນ​ຖານ​ຂອງ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເຄື່ອງ​ຈັກ​, ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຂອງ​ຕົນ​ໃນ​ທົ່ວ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກໍາ​ຕ່າງໆ​, ແລະ​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ການ​ຫັນ​ປ່ຽນ​ຂອງ​ຕົນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ ການເຮັດວຽກ ພູມສັນຖານ.

ໃນພູມສັນຖານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ຄວາມເຂົ້າໃຈການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສໍາຄັນ. ພາກສະຫນາມແບບເຄື່ອນໄຫວນີ້ເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຮັດໃຫ້ວຽກງານປະຈໍາວັນອັດຕະໂນມັດ, ແລະເປີດໂອກາດການເຮັດວຽກໃຫມ່. ຄົ້ນພົບຫຼັກການພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະເບິ່ງວ່າມັນຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງມີຫົວຄິດປະດິດສ້າງໃນທົ່ວຂະແໜງການແນວໃດ.

ເຂົ້າຮ່ວມກັບພວກເຮົາຍ້ອນວ່າພວກເຮົາເຮັດໃຫ້ຄວາມສັບສົນຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວຫນ້ານີ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ແລະມີສ່ວນຮ່ວມສໍາລັບທຸກຄົນ, ຈາກນັກຮຽນເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງທາງວິຊາການຂອງພວກເຂົາໄປສູ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ເພີ່ມທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເປັນພາກສະຫນາມທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວພາຍໃນປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ລະບົບຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະການຕັດສິນໃຈດ້ວຍການແຊກແຊງຫນ້ອຍທີ່ສຸດຂອງມະນຸດ. ມັນໄດ້ຖືກສະຫຼອງສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການປັບປຸງອັດຕະໂນມັດໂດຍຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການນໍາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ແບບພິເສດ.

ເປົ້າໝາຍ ແລະການນຳໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມີຈຸດປະສົງເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງ:

• ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ. ການກໍານົດຮູບແບບແລະການຈັດຕັ້ງຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ເຊັ່ນ: ການຈັດລຽງອີເມວເຂົ້າໄປໃນປະເພດທີ່ແທ້ຈິງແລະ spam.
• ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນ. ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອຄາດຄະເນເຫດການໃນອະນາຄົດ, ເຊັ່ນ: ການຄາດເດົາລາຄາເຮືອນໃນເມືອງຕ່າງໆ.

ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຖືກໃຊ້ໃນພື້ນທີ່ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍລວມທັງການແປພາສາພາສາ, ການວິເຄາະຄວາມມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ແລະການວິນິດໄສທາງການແພດ.

ພື້ນຖານທິດສະດີຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການເຈາະເລິກທິດສະດີພື້ນຖານທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການປະຕິບັດງານຂອງມັນ:

• ທິດສະດີການຮຽນຮູ້ສະຖິຕິ. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຫຼາຍອັນແມ່ນອີງໃສ່ການສ້າງຕົວແບບສະຖິຕິເພື່ອຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ. ທິດສະດີນີ້ຊ່ວຍໃນການເຂົ້າໃຈການປັບຕົວທີ່ algorithms ເຮັດ.
• ທິດສະດີການຮຽນຮູ້ການຄິດໄລ່. ຂົງເຂດວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີນີ້ສຶກສາກ່ຽວກັບຄະນິດສາດພື້ນຖານທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການຮຽນຮູ້ສູດການຄິດໄລ່, ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊັດເຈນກວ່າກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກມັນເຮັດວຽກແລະວິທີການສະລັບສັບຊ້ອນ.
• ເຄືອຂ່າຍ Neural. ສ້າງແບບຈໍາລອງຈາກສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແລະມີຄວາມສໍາຄັນໃນການກວດສອບຮູບແບບທີ່ສັບສົນແລະຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນຂໍ້ມູນ.

ວິວັດທະນາການ ແລະຜົນກະທົບ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງການພັດທະນາຂອງເຕັກໂນໂລຢີແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງສັງຄົມ:

• ສະພາບປະຫວັດສາດ. ຕັ້ງແຕ່ຍຸກເລີ່ມຕົ້ນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ກ້າວໄປຈາກຂັ້ນຕອນຂັ້ນຕົ້ນໄປສູ່ລະບົບໂລກທີ່ສາມາດປະຕິບັດການຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ ແລະອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ການວິນິດໄສທາງການແພດ.
• ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ. ໃນປັດຈຸບັນ, ພາກສະຫນາມກໍາລັງປະສົບກັບຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນ ຈັນຍາບັນ AI, ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຄອມພິວເຕີ້ quantum, ແລະການຄົ້ນພົບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຕະຫຼາດໃຫມ່. ການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້ມີທ່າແຮງທີ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ຂະຫຍາຍທັດສະນະ

ການກວດສອບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຈາກມຸມຕ່າງໆສະແດງໃຫ້ເຫັນຄຸນຄ່າທີ່ກວ້າງກວ່າ:

• ການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງວິຊາ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຮ່ວມມືກັບສາຂາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຈິດຕະວິທະຍາ, ເພື່ອປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຂະບວນການມັນສະຫມອງ, ແລະປັດຊະຍາ, ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ. ຄວາມພະຍາຍາມຂອງ interdisciplinary ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນໃນການປັບປຸງການພັດທະນາລະບົບ AI.
• ຜົນກະທົບທົ່ວໂລກ. ໃນທົ່ວໂລກ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍໃນການຊ່ວຍສ້າງເສດຖະກິດ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາໃຫຍ່. ຕົວຢ່າງ, ໃນປະເທດທີ່ກໍາລັງພັດທະນາ, ກໍາລັງປ່ຽນແປງຂະແຫນງການດູແລສຸຂະພາບແລະກະສິກໍາ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆເຊັ່ນຄວາມທຸກຍາກແລະປັບປຸງສຸຂະພາບ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການສຶກສາທິດສະດີຈໍາກັດຢູ່ໃນຫ້ອງຮຽນ; ມັນ​ເປັນ​ເຄື່ອງ​ມື​ທີ່​ມີ​ອໍາ​ນາດ​ການ​ປະ​ຕິ​ວັດ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກໍາ​ແລະ​ສະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ທາງ​ວິ​ຊາ​ການ​ຢ່າງ​ດຽວ​ກັນ​ໂດຍ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ບັນ​ຫາ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ແລະ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​. ພາກນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງບ່ອນທີ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ໃຫ້ຕົວຢ່າງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງມັນ:

ຮັກ​ສາ​ສຸ​ຂະ​ພາບ

ໃນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບ, ສູດການຄິດໄລ່ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການວິນິດໄສຄາດຄະເນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຫມໍປ້ອງກັນບັນຫາສຸຂະພາບທີ່ຮ້າຍແຮງໂດຍການວິເຄາະຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນຂອງຄົນເຈັບເພື່ອຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການວິນິດໄສເບື້ອງຕົ້ນແລະຊ່ວຍຕິດຕາມຄວາມສໍາຄັນຂອງຄົນເຈັບແລະແຜນການປິ່ນປົວແບບຕັດຫຍິບ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບທີ່ດີກວ່າແລະການຈັດສົ່ງການດູແລສຸຂະພາບທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ອຸດສາຫະ ກຳ ລົດຍົນ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກນໍາພາທາງໃນນະວັດຕະກໍາລົດຍົນ, ໂດຍສະເພາະໃນການສ້າງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ລະບົບ AI ເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອຕັດສິນໃຈທັນທີທີ່ປັບປຸງຄວາມປອດໄພແລະຊ່ວຍໃນການນໍາທາງ. ການທໍາງານທີ່ສໍາຄັນລວມມີການຊອກຄົ້ນຫາອຸປະສັກ, ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ, ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອຄົນຂັບ, ທັງຫມົດປະກອບສ່ວນໃຫ້ປະສົບການຂັບລົດທີ່ປອດໄພແລະປະສິດທິພາບຫຼາຍ.

ການ​ບໍ​ລິ​ການ​ທາງ​ດ້ານ​ການ​ເງິນ

ໃນດ້ານການເງິນ, ສູດການຄິດໄລ່ແບບພິເສດຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ບໍລິສັດເຂົ້າຫາການກວດພົບການສໍ້ໂກງ, ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງ, ແລະການຊື້ຂາຍ. ໂດຍການກວດສອບຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກໍາຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອກໍານົດຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກວດພົບການສໍ້ໂກງທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນ, ປະເມີນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການລົງທຶນ, ແລະອັດຕະໂນມັດການຊື້ຂາຍເພື່ອປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບທາງດ້ານການເງິນ, ເຖິງແມ່ນວ່າເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດຈະປ່ຽນແປງ.

ບັນເທີງແລະສື່ມວນຊົນ

ອຸດສາຫະກໍາການບັນເທີງ ແລະສື່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອປັບແຕ່ງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້. ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ວິເຄາະນິໄສການເບິ່ງແນະນຳຮູບເງົາ ແລະລາຍການໂທລະພາບໃນເວທີເຊັ່ນ Netflix, ປັບແຕ່ງຕາມຄວາມມັກຂອງບຸກຄົນ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໃຊ້ໂດຍຜູ້ເຜີຍແຜ່ເພື່ອປັບການຈັດສົ່ງເນື້ອຫາ, ປັບປຸງການມີສ່ວນຮ່ວມແລະຄວາມພໍໃຈຂອງຜູ້ອ່ານ.

ການສຶກສາແລະການຄົ້ນຄວ້າທາງວິຊາການ

ໃນການຕັ້ງຄ່າທາງວິຊາການ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດ ແລະປັບແຕ່ງປະສົບການການຮຽນຮູ້ເປັນສ່ວນຕົວ. ມັນ​ສາ​ມາດ​ປັບ​ແຕ່ງ​ເນື້ອ​ໃນ​ການ​ສຶກ​ສາ​ໃຫ້​ເຫມາະ​ສົມ​ກັບ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ຂອງ​ນັກ​ຮຽນ​ແຕ່​ລະ​ຄົນ​ໂດຍ​ອີງ​ໃສ່​ການ​ຂະ​ບວນ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ແລະ​ຮູບ​ແບບ​, ການ​ປັບ​ປຸງ​ການ​ມີ​ສ່ວນ​ພົວ​ພັນ​ແລະ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຍັງຊ່ວຍໃນການຄົ້ນຄວ້າໂດຍການວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ມີປະສິດທິພາບກວ່າວິທີການແບບດັ້ງເດີມ, ຊ່ວຍໃຫ້ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານໄວຂຶ້ນ ແລະ ນະວັດຕະກໍາໃນການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ.

ການສຳຫຼວດເບິ່ງວິທີການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກຜ່ານຂັ້ນຕອນທີ່ຊັດເຈນ, ແຕ່ລະອັນສໍາຄັນສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດ:

• ການເກັບ ກຳ ຂໍ້ມູນ. ຂັ້ນຕອນທໍາອິດປະກອບມີການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ຈາກບັນທຶກດົນຕີແລະບັນທຶກທາງການແພດຈົນເຖິງຮູບພາບກ້ອງຖ່າຍຮູບ. ຕົວຢ່າງ, Spotify ວິເຄາະການບັນທຶກເພງເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມມັກຂອງຜູ້ຟັງ ແລະແນະນຳເພງໃໝ່. ຂໍ້ມູນດິບ ແລະບໍ່ໄດ້ປຸງແຕ່ງນີ້ເປັນພື້ນຖານສໍາລັບຂະບວນການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນພາຍຫຼັງທັງໝົດ.
• ການກະກຽມຂໍ້ມູນ. ຫຼັງຈາກການເກັບກໍາ, ຂໍ້ມູນຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນາໄມແລະໂຄງສ້າງເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໂດຍຄອມພິວເຕີ. ຂັ້ນຕອນນີ້ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດແລະຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ວິສະວະກໍາຄຸນສົມບັດ, ສະກັດຄຸນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນທີ່ຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາສະເພາະ, ຄ້າຍຄືກັບວິທີທີ່ Google ຮູບພາບກໍານົດແລະຈັດລະບຽບວັດຖຸແລະໃບຫນ້າ.
• ການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ. ການເລືອກຕົວແບບທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນສໍາຄັນ, ແລະການຝຶກອົບຮົມເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອຕົວແບບຖືກເລືອກ. ທີ່ນີ້, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ອັດຕະໂນມັດຈາກຂໍ້ມູນໂດຍການຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະການປັບຕົວກໍານົດການຂອງມັນ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນສໍາລັບຕົວແບບເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼືການຄາດເດົາຢ່າງເປັນເອກະລາດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ Netflix ໃຊ້ຕົວແບບເພື່ອແນະນໍາການສະແດງໂດຍອີງໃສ່ປະຫວັດການເບິ່ງຂອງຜູ້ໃຊ້.
• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບຈໍາລອງ. ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​, ຕົວ​ແບບ​ໄດ້​ຖືກ​ປັບ​ປຸງ​ເພື່ອ​ເພີ່ມ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ແລະ​ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​ຂອງ​ຕົນ​. ມັນຖືກປັບຫຼືທົດສອບໃນວິທີຕ່າງໆເພື່ອເຮັດວຽກທີ່ດີກວ່າໃນສະຖານະການຊີວິດຈິງ. ຕົວຢ່າງ, Tesla ປັບປຸງຊອບແວ Autopilot ຂອງຕົນເປັນປະຈໍາເພື່ອເພີ່ມຄວາມປອດໄພ ແລະປະສິດທິພາບ.
• ການ​ປະ​ເມີນ​ຕົວ​ແບບ​. ການທົດສອບຕົວແບບທີ່ມີຂໍ້ມູນໃຫມ່ທີ່ມັນບໍ່ເຄີຍມີປະສົບການໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມແມ່ນສໍາຄັນເພື່ອປະເມີນການປະຕິບັດຂອງມັນ. ການປະເມີນຜົນນີ້ຊ່ວຍຕັດສິນໃຈວ່າຕົວແບບສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບສະຖານະການໃໝ່ໆ ແລະສິ່ງທ້າທາຍແນວໃດ. ຕົວຢ່າງ, ຄວາມສາມາດຂອງ IBM Watson ໄດ້ຖືກທົດສອບເປັນປົກກະຕິໃນສະຖານະການວິນິດໄສການດູແລສຸຂະພາບທີ່ຫຼາກຫຼາຍເພື່ອກວດສອບຄວາມສາມາດຂອງມັນກັບຂໍ້ມູນຄົນເຈັບປະເພດຕ່າງໆ.
• ການນຳໃຊ້ຕົວແບບ. ຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ຕົວແບບເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານສະເພາະ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບຫຼືການຄາດເດົາແນວໂນ້ມ. Amazon ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດຄະເນຮູບແບບການຊື້ເຄື່ອງ ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງ. ຫຼັງຈາກການປະຕິບັດ, ຮູບແບບຍັງສືບຕໍ່ຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວໃຫ້ມີປະສິດທິພາບໃນໄລຍະເວລາ.
• ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຮອບວຽນ, ໂດຍແຕ່ລະຮອບຂອງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ການກະກຽມ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະການນໍາໄປໃຊ້ປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ, ຊອກຫາການປະຕິບັດທີ່ສອດຄ່ອງເຖິງແມ່ນວ່າມີຂໍ້ມູນໃຫມ່.
• ພາລະບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນແລະສູດການຄິດໄລ່. ໂດຍຫຼັກຂອງມັນ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ ແລະ ສູດການຄິດໄລ່: ຂໍ້ມູນແມ່ນການປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼັກ, ແລະ algorithms ໃຊ້ອັນນີ້ເພື່ອສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ຕົວຢ່າງ, Google ປັບປຸງລະບົບການຊອກຫາຂອງຕົນຢ່າງເປັນປົກກະຕິເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຜົນການຄົ້ນຫາມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້.

ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ແຕ່ລະແບບສະເພາະເພື່ອຮຽນຮູ້ ແລະແກ້ໄຂບັນຫາໂດຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ຄວາມເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງພວກມັນແມ່ນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຂອງພວກເຂົາໃນໂຄງການ AI. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນການສຳຫຼວດຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂັ້ນຕົ້ນ ແລະ ການດຳເນີນງານຂອງພວກມັນ:

ການຄວບຄຸມການຮຽນຮູ້

ປະເພດທົ່ວໄປທີ່ສຸດ, ການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການເບິ່ງແຍງ, ໃຊ້ຕົວແບບທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີເຄື່ອງຫມາຍຢ່າງຊັດເຈນ. ພວກເຂົາໃຊ້ປ້າຍເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ວິທີຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບຫຼືຈັດປະເພດຂໍ້ມູນໃຫມ່, ບໍ່ເຫັນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

• ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທົ່ວໄປ. ການບໍລິການອີເມລ໌ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການເບິ່ງແຍງເພື່ອຈັດຮຽງຂໍ້ຄວາມທີ່ເຂົ້າມາເປັນ “ສະແປມ” ຫຼື “ບໍ່ແມ່ນສະແປມ”.
• ຍົກຕົວຢ່າງ. ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ໃບໜ້າຈັດຮຽງຮູບຄົນໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກຊຸດຮູບທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ.

ການຮຽນທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມຈະເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ. ພວກເຂົາກໍານົດຮູບແບບແລະການພົວພັນດ້ວຍຕົນເອງ, ຈັດຕັ້ງຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນກຸ່ມທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນ.

• ຕົວຢ່າງໜ້າວຽກ. ໃນການວິເຄາະທາງທຸລະກິດ, ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການເບິ່ງແຍງອາດຈະແບ່ງລູກຄ້າອອກເປັນກຸ່ມທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງໃສ່ພຶດຕິກໍາການຊື້ຂອງພວກເຂົາໂດຍບໍ່ມີການຕິດສະຫຼາກກ່ອນ.

ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງ

ຮູບແບບນີ້ຮຽນຮູ້ໂດຍຜ່ານການທົດລອງແລະຄວາມຜິດພາດ, ການນໍາໃຊ້ຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນຈາກການກະທໍາຂອງຕົນເອງເພື່ອຕັດສິນໃຈທີ່ຈະເພີ່ມລາງວັນສູງສຸດຫຼືຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້.

• ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເສີມເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈນໍາທາງໃນເວລາຈິງ, ເຊັ່ນວ່າເວລາທີ່ຈະລ້ຽວຫຼືເບກເພື່ອຫຼີກເວັ້ນສິ່ງກີດຂວາງ.

ຊອກຫາວິທີທີ່ຖືກຕ້ອງ

ການເລືອກສູດການຄິດໄລ່ທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນສໍາຄັນແລະຂຶ້ນກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງໂຄງການ, ລວມທັງປະເພດຂອງຂໍ້ມູນແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕ້ອງການ.

• ຕົວແບບຄາດຄະເນ. ສູດການຄິດໄລ່ເຊັ່ນ: ການຖົດຖອຍແບບເສັ້ນແມ່ນໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບໃນປະລິມານ, ເຊັ່ນ: ການຄາດຄະເນແນວໂນ້ມຕະຫຼາດຫຼັກຊັບໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ.

ການເຊື່ອມໂຍງແລະການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ເມື່ອເທກໂນໂລຍີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີຄວາມຄືບໜ້າ, ການລວມຕົວແບບຕ່າງໆ ແລະ ການອັບເດດພວກມັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກັບຂໍ້ມູນໃໝ່ໆ ກາຍເປັນສິ່ງສຳຄັນເພື່ອເພີ່ມຄວາມຊັດເຈນ ແລະ ປະສິດທິຜົນ.

• ຕົວຢ່າງການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ແພລະຕະຟອມອີຄອມເມີຊປັບຕົວແບບເຄື່ອນໄຫວຕາມຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ໂດຍການວິເຄາະພຶດຕິກໍາແລະຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ແຕ່ລະຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ເປັນເອກະລັກ ແລະສາມາດປັບແຕ່ງເປັນພິເສດສໍາລັບວຽກງານ ແລະສະຖານະການສະເພາະ. ໂດຍການເຂົ້າໃຈແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ແລະເລືອກສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຖືກຕ້ອງ, ນັກພັດທະນາສາມາດສ້າງລະບົບ AI ທີ່ມີປະສິດຕິພາບ, ປັບຕົວທີ່ພັດທະນາກັບສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຂົາ.

ໂອກາດອາຊີບໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຍັງສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍອິດທິພົນຂອງມັນໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ມັນເປີດໂອກາດການເຮັດວຽກທີ່ອຸດົມສົມບູນສໍາລັບຜູ້ທີ່ກຽມພ້ອມດ້ວຍທັກສະທີ່ຈໍາເປັນ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຕາຕະລາງລາຍລະອຽດທີ່ອະທິບາຍເຖິງບົດບາດສໍາຄັນໃນພາກສະຫນາມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ທັກສະທີ່ຈໍາເປັນທີ່ຈໍາເປັນ, ນາຍຈ້າງທີ່ມີທ່າແຮງ, ແລະເສັ້ນທາງອາຊີບປົກກະຕິທີ່ທ່ານອາດຈະປະຕິບັດ:

ພາລະບົດບາດ	ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຮັດ	ທັກສະທີ່ຈໍາເປັນ	ບ່ອນທີ່ພວກເຂົາເຮັດວຽກ	ເສັ້ນທາງອາຊີບ
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ	ວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດເຮັດການຕັດສິນໃຈ; ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອເປີດເຜີຍຄວາມເຂົ້າໃຈ.	• ຊໍານິຊໍານານໃນການຂຽນໂປລແກລມ (Python / R) • ທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນສະຖິຕິ • ມີປະສົບການກັບວິທີການ ML	• ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ • ທະນາຄານ • ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບ • ບໍລິສັດການຕະຫຼາດ	ເລີ່ມຕົ້ນເປັນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ກ້າວໄປສູ່ການອອກແບບໂຄງການແລະການນໍາພາຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນ.
ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ	ສ້າງ​ແລະ​ຈັດ​ການ​ແບບ​ຈໍາ​ລອງ ML ຈາກ​ການ​ອອກ​ແບບ​ເພື່ອ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​.	• ທັກສະການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ດີເລີດ • ຄວາມຮູ້ເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ ML algorithms • ທັກສະການພັດທະນາຊອບແວ	• ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ • ອຸດສາຫະກຳລົດຍົນ • ການເງິນ • ຄວາມປອດໄພຂອງສາທາລະນະ	ເລີ່ມຕົ້ນໃນບົດບາດລະດັບເລີ່ມຕົ້ນ, ແນໃສ່ຕໍາແຫນ່ງເຊັ່ນ AI Architect ຫຼື CTO ໃນການເລີ່ມຕົ້ນ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ AI	ພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີ AI ແລະວິທີການໃຫມ່.	• PhD ໃນ CS ຫຼືສາຂາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ • ຄວາມຮູ້ AI ແລະ ML ຢ່າງກວ້າງຂວາງ • ປະສົບການຄົ້ນຄ້ວາ	• ວິທະຍາໄລ • ຫ້ອງທົດລອງຄົ້ນຄວ້າ • ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີໃຫຍ່	ເລີ່ມຕົ້ນໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ກ້າວໄປສູ່ໂຄງການຊັ້ນນໍາ, ຫຼືຫົວຫນ້າພະແນກຄົ້ນຄ້ວາ.

ຊັບພະຍາກອນການຮຽນຮູ້ ແລະເຄື່ອງມື

ຫຼັງຈາກສຳຫຼວດແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຈົ້າອາດຈະຢາກຮູ້ຢາກເຫັນໃນການເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງຂອງເຈົ້າເອງໃນຂະແໜງທີ່ເຄື່ອນໄຫວນີ້. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ສົມບູນແບບຂອງຊັບພະຍາກອນແລະເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດຊ່ວຍທ່ານໃນການເຈາະເລິກ, ຈາກຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ແລະປື້ມແບບຮຽນໄປຫາຊອບແວ open-source ແລະກອງປະຊຸມຊຸມຊົນທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ. ຊັບພະຍາກອນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ ເໝາະ ສົມເພື່ອສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ຜູ້ຮຽນໃນທຸກລະດັບ, ບໍ່ວ່າເຈົ້າພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນຫຼືຊອກຫາການຂະຫຍາຍຄວາມຮູ້ທີ່ມີຢູ່ຂອງເຈົ້າ.

ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌

• Coursera – ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍ Andrew Ng. ຫຼັກສູດເລີ່ມຕົ້ນຍອດນິຍົມທີ່ກວມເອົາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
• edX – Artificial Intelligence MicroMasters ໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລ Columbia. ຊຸດຂອງຫຼັກສູດລະດັບຈົບການສຶກສາທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອກ້າວໄປສູ່ອາຊີບຂອງທ່ານໃນ AI.
• Udacity – AI ແລະ Machine Learning Nanodegrees. ການຮຽນຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ໂຄງການເພື່ອສ້າງ ແລະປັບປຸງທັກສະຂອງທ່ານໃນພື້ນທີ່ພິເສດຂອງ AI.

ປື້ມຕໍາລາ

• “ການຮັບຮູ້ແບບແຜນ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ” ໂດຍ Christopher M. Bishop. ສະຫນອງການແນະນໍາທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບນັກສຶກສາລະດັບປະລິນຍາຕີຂັ້ນສູງແລະນັກສຶກສາຈົບການສຶກສາ.
• “ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ທັດສະນະທີ່ອາດເປັນໄປໄດ້” ໂດຍ Kevin P. Murphy. ປຶ້ມຫົວນີ້ສະເໜີການແນະນຳລະອຽດກ່ຽວກັບຂະແໜງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈາກທັດສະນະທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້.

ຊອບແວ open-source

• TensorFlow. ພັດທະນາໂດຍ Google, ນີ້ແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການຄິດໄລ່ຕົວເລກແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
• Scikit- ຮຽນຮູ້. ເຄື່ອງມືທີ່ງ່າຍດາຍແລະມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ NumPy, SciPy, ແລະ matplotlib. matplotlib ເປັນຫ້ອງສະໝຸດທີ່ໃຊ້ໃນ Python ເພື່ອສ້າງພາບສະຖິດ, ໂຕ້ຕອບ, ແລະພາບເຄື່ອນໄຫວ.
• PyTorch. ຫ້ອງສະໝຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບເປີດຈາກເຟສບຸກ, ນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ ເຊັ່ນ: ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ.

Community forums

• Stack Overflow. ຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບນັກພັດທະນາແລະວິສະວະກອນທີ່ຈະຖາມຄໍາຖາມແລະແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈ.
• Reddit r/MachineLearning. ຊຸມຊົນທີ່ຫ້າວຫັນເພື່ອສົນທະນາກ່ຽວກັບເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຂ່າວ ແລະການຄົ້ນຄວ້າຫຼ້າສຸດ.
• GitHub. ສະໜອງພື້ນທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຂອງບັນດາໂຄງການທີ່ທ່ານສາມາດຮ່ວມມື ແລະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການໃຊ້ງານໃນໂລກຕົວຈິງ.

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ

ໂດຍໄດ້ຄົ້ນຫາເຄື່ອງມືແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ຫລາກຫລາຍສໍາລັບການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງພາຍໃນພາກສະຫນາມຂອງມັນເອງ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນຄວາມສັບສົນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການໃຊ້ງານຂອງມັນໃນທົ່ວໂດເມນຕ່າງໆ, ມັນຈະກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະແຍກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໄປແລະຊຸດຍ່ອຍພິເສດຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກ. ທັງສອງແມ່ນພື້ນຖານໃນການພັດທະນາລະບົບອັດສະລິຍະແຕ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນວິທີການເຮັດວຽກແລະບັນຫາທີ່ພວກເຂົາແກ້ໄຂ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໄປ (ML) ໃຊ້ລະບົບສູດການຄິດໄລ່ອັນກວ້າງໃຫຍ່ທີ່ດໍາເນີນການພາຍໃຕ້ການຊີ້ນໍາຂອງມະນຸດໂດຍກົງ. ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກັບຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຖືກລະບຸໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງມະນຸດເພື່ອກໍານົດປ້າຍຊື່ແລະລັກສະນະຕ່າງໆ. ລະບົບໃຊ້ເງື່ອນໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຫຼືເຮັດການຄາດເດົາ.

ສໍາລັບການ ຍົກຕົວຢ່າງ:

• ລະບົບການກັ່ນຕອງອີເມລ໌ຈັດລຽງຂໍ້ຄວາມເຂົ້າໄປໃນປະເພດ "spam" ຫຼື "ບໍ່ແມ່ນ spam" ໂດຍໃຊ້ຄຸນສົມບັດທີ່ຜູ້ໃຊ້ກໍານົດເຊັ່ນຄໍາສໍາຄັນຫຼືຊື່ສຽງຂອງຜູ້ສົ່ງ.

ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ (DL), ຊຸດຍ່ອຍທີ່ສຸມໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ສັບສົນເພື່ອວິເຄາະຊັ້ນຂໍ້ມູນແບບອັດຕະໂນມັດ. ວິທີນີ້ດີເລີດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ: ຮູບພາບ ແລະສຽງ, ການກໍານົດລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄໍາແນະນໍາທີ່ມີລະຫັດມະນຸດ ຫຼືປະເພດທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ.

ສໍາລັບການ ຍົກຕົວຢ່າງ:

• ເທັກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ສຽງໃນອຸປະກອນຕ່າງໆເຊັ່ນ Siri ແລະຜູ້ຊ່ວຍ Google ປະມວນຜົນພາສາທີ່ເວົ້າຕາມທຳມະຊາດ, ໂດຍບໍ່ມີການຂຽນໂປຣແກຣມດ້ວຍຕົນເອງສຳລັບແຕ່ລະປະໂຫຍກ ຫຼື ຄຳສັບ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພາກປະຕິບັດແລະທິດທາງໃນອະນາຄົດ

ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງພິສູດໄດ້ວ່າມີປະສິດທິພາບສູງໃນສະຖານະການທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບດັ້ງເດີມອາດຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ:

• ພາຫະນະທີ່ເປັນເອກະລາດ. ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຕ່າງໆເພື່ອຕັດສິນໃຈນຳທາງທັນທີ ເຊັ່ນ: ການລະບຸອຸປະສັກ ຫຼືເສັ້ນທາງການວາງແຜນ.
• ຮັກ​ສາ​ສຸ​ຂະ​ພາບ. DL ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມໄວຂອງການຕີຄວາມຫມາຍຮູບພາບທາງການແພດເຊັ່ນ: MRI, ປັບປຸງຄວາມແມ່ນຍໍາໃນການວິນິດໄສນອກເຫນືອຈາກວິທີການພື້ນເມືອງ.

ການເຊື່ອມໂຍງແລະຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ AI

ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງແມ່ນການປະຕິວັດອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆໂດຍການລວມການຮຽນຮູ້ແບບມີໂຄງສ້າງ, ອີງໃສ່ກົດລະບຽບກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບອັດສະລິຍະ, ອັດຕະໂນມັດ. ການປະສົມປະສານນີ້ຄາດວ່າຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນ AI, ເຮັດໃຫ້ລະບົບ smarter ແລະຕອບສະຫນອງກັບສະຖານະການທີ່ແທ້ຈິງ.

ການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະພິຈາລະນາລັກສະນະດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ມາພ້ອມກັບເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້. ການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການພັດທະນາ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ວິທີການນໍາໃຊ້ແລະເບິ່ງເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ທົ່ວໂລກ. ໃນພາກນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ສໍາຄັນທີ່ເປັນກຸນແຈໃນການສ້າງລະບົບ AI ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະຍຸຕິທໍາ:

ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອປັບປຸງ ແລະໃຫ້ມີຄວາມຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນ. ເລື້ອຍໆ, ຂໍ້ມູນນີ້ປະກອບມີຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຂອງ Facebook ສໍາລັບການໂຄສະນາເປົ້າຫມາຍ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການສົນທະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບສິດທິຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບຂອງການໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວແລະການພັດທະນາມາດຕະການທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງບຸກຄົນ.

ການຍິນຍອມແລະຄວາມໂປ່ງໃສ

ການເຂົ້າໃຈວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການຮຽນຮູ້ ແລະວິທີທີ່ເຂົາເຈົ້າເຮັດການຕັດສິນໃຈແມ່ນກຸນແຈສຳຄັນໃນການສ້າງຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ ແລະຮັບປະກັນຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ຕົວຢ່າງ, ກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທົ່ວໄປຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ (GDPR) ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ບຸກຄົນມີສິດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈເຫດຜົນທາງຫລັງຂອງການຕັດສິນໃຈທີ່ເຮັດໂດຍລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ພວກມັນ. ອັນນີ້ເອີ້ນວ່າ 'ສິດທິໃນການອະທິບາຍ'. ມັນຍັງມີຄວາມສໍາຄັນສໍາລັບນັກພັດທະນາທີ່ຈະໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ຊັດເຈນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງໃຜຜູ້ຫນຶ່ງ, ໂດຍສະເພາະຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ. ນີ້ຮັບປະກັນວ່າຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມຮູ້ຢ່າງເຕັມທີ່ແລະຕົກລົງເຫັນດີກັບວິທີການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ຄວາມລຳອຽງ ແລະຄວາມຍຸດຕິທຳ

ຄວາມລຳອຽງໃນແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດນໍາໄປສູ່ການປະຕິບັດທີ່ບໍ່ຍຸຕິທໍາ ແລະການຈໍາແນກ. ຕົວຢ່າງ, ບາງລະບົບການຮັບຮູ້ຮູບພາບໄດ້ກໍານົດໃບຫນ້າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຈາກບາງຊົນເຜົ່າ. ນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນສໍາລັບນັກພັດທະນາເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມລໍາອຽງໃນລະບົບ AI. ພວກເຮົາຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າການຕັດສິນໃຈຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມີຄວາມຍຸຕິທໍາແລະບໍ່ຈໍາແນກເພື່ອສົ່ງເສີມຄວາມເປັນທໍາ.

ຜົນກະທົບຕໍ່ການຈ້າງງານ

ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ AI ແລະອັດຕະໂນມັດແມ່ນ reshaping ການຈ້າງງານໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫຼາຍ. ເຕັກໂນໂລຊີເຊັ່ນ: ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຫຸ່ນຍົນຄາດວ່າຈະມີການປ່ຽນແປງວຽກເຮັດງານທໍາແລະຂະແຫນງການຕ່າງໆ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ອັດຕະໂນມັດໃນການຜະລິດອາດຈະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການທັກສະທີ່ແນ່ນອນແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບແຮງງານຂອງມະນຸດໃນວຽກງານທີ່ຊ້ໍາກັນ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ໃນອະນາຄົດຄວນຄິດກ່ຽວກັບການປ່ຽນແປງທາງເສດຖະກິດເຫຼົ່ານີ້, ລວມທັງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງວຽກໃຫມ່ໃນສາຂາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກໂນໂລຢີແລະຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານທີ່ສູນເສຍວຽກຍ້ອນອັດຕະໂນມັດ.

ເພື່ອຄົ້ນຫາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນໃນການພັດທະນາ AI, ລວມທັງການສົນທະນາລະອຽດກ່ຽວກັບກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EU ແລະຜົນກະທົບຂອງມັນສໍາລັບການປະດິດສ້າງແລະຈັນຍາບັນ, ທ່ານສາມາດອ່ານເພີ່ມເຕີມໃນບົດຄວາມທີ່ສົມບູນແບບຂອງພວກເຮົາ. ທີ່ນີ້.

ໂດຍການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຈິງຈັງກັບຄວາມກັງວົນດ້ານຈັນຍາບັນເຫຼົ່ານີ້, ຊຸມຊົນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດສົ່ງເສີມການພັດທະນາແລະການປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີ AI ທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ສັງຄົມແລະມີຈັນຍາບັນ.

ຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາສະຫຼຸບການຂຸດຄົ້ນລາຍລະອຽດຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ - ຈາກແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງມັນໄປສູ່ການນໍາໃຊ້ທີ່ຫລາກຫລາຍແລະບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ມັນເກີດຂື້ນ - ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຄິດກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດທີ່ກວ້າງຂວາງແລະສິ່ງທ້າທາຍຕົ້ນຕໍຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຜົນກະທົບນີ້. ພາກສຸດທ້າຍນີ້ສະຫຼຸບການສົນທະນາຂອງພວກເຮົາໂດຍຊີ້ໃຫ້ເຫັນຈຸດແຂງທີ່ສໍາຄັນແລະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ມີຜົນກະທົບວິທີການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ.

ຄວາມເຂັ້ມແຂງ

• ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍການວິເຄາະ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກດີເລີດເມື່ອເຮັດວຽກກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ຍ້ອນວ່າມັນສາມາດກວດສອບຮູບແບບອັດຕະໂນມັດແລະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາວິທີການແບບດັ້ງເດີມ. ນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດເຊັ່ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ.
• ຄວາມສາມາດປັບຕົວໄດ້. ML algorithms ຖືກອອກແບບຕາມທໍາມະຊາດເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໃຫມ່, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນການຕັ້ງຄ່າແບບເຄື່ອນໄຫວເຊັ່ນການແນະນໍາເນື້ອຫາສ່ວນບຸກຄົນທີ່ຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ພັດທະນາໃນໄລຍະເວລາ.
• ອັດຕະໂນມັດ. ML ປັບປຸງຄວາມໄວໃນການຕັດສິນໃຈຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດ, ເຮັດໃຫ້ມັນຈໍາເປັນໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ການຄ້າທາງດ້ານການເງິນແລະການວິນິດໄສການດູແລສຸຂະພາບທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນ.
• ປະສິດທິພາບ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ML ຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບໂດຍລວມໃນວຽກງານຕ່າງໆ. ນີ້ປະກອບມີການຄຸ້ມຄອງພະລັງງານທີ່ດີກວ່າໃນລະບົບທີ່ຮູ້ຈັກເປັນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າອັດສະລິຍະ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຄາດຄະເນເວລາທີ່ຫຍຸ້ງທີ່ສຸດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ພະລັງງານແລະຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອໂດຍການປັບການສະຫນອງຕາມຄວາມເຫມາະສົມ.

ຂໍ້ຈໍາກັດ

• Overfitting. ນີ້ເກີດຂື້ນເມື່ອຕົວແບບມີຄວາມຊັບຊ້ອນເກີນໄປ, ຈັບສຽງລົບກວນແທນທີ່ຈະເປັນຮູບແບບຂໍ້ມູນພື້ນຖານ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດໃນຊຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່ຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ.
• ຄວາມ​ໂປ່ງ​ໃສ. ລັກສະນະ "ກ່ອງດໍາ" ຂອງຫຼາຍແບບ ML ສະເຫນີສິ່ງທ້າທາຍໃນຂະແຫນງການເຊັ່ນ: ການດູແລສຸຂະພາບແລະທະນາຄານທີ່ຕ້ອງມີເສັ້ນທາງການກວດສອບທີ່ຊັດເຈນ. ການຂາດຄວາມໂປ່ງໃສນີ້ສາມາດທໍາລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈ ແລະຂັດຂວາງຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
• ອະຄະຕິ. ຖ້າຄວາມລໍາອຽງໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ໄດ້ຖືກແກ້ໄຂ, ພວກເຂົາສາມາດນໍາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸຕິທໍາໃນການຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງໂດຍສະເພາະແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈ້າງງານແລະການອະນຸມັດການກູ້ຢືມ.
• ການຂະຫຍາຍການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ. ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໄດ້ດີ, ການຂະຫຍາຍແບບຈໍາລອງ ML ໄປສູ່ການປະຕິບັດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງເນື່ອງຈາກຄວາມຕ້ອງການແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄອມພິວເຕີ້ສູງ, ເຊິ່ງອາດຈະບໍ່ປະຕິບັດໄດ້ສໍາລັບທຸກອົງການຈັດຕັ້ງ.

ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຂໍ້ໄດ້ປຽບຫຼາຍຢ່າງທີ່ສາມາດຫັນປ່ຽນອຸດສາຫະກໍາ, ມັນຍັງພົບຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສາມາດຂັດຂວາງການນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງມັນ. ເບິ່ງໄປຂ້າງໜ້າ, ຊຸມຊົນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕ້ອງໃຊ້ທຶນຮອນຈາກຈຸດແຂງເຫຼົ່ານີ້ ໃນຂະນະທີ່ຍັງເອົາຊະນະຂໍ້ຈຳກັດດ້ວຍວິທີແກ້ໄຂທີ່ສ້າງສັນ ແລະ ການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນ. ໂດຍການຮັກສາຈຸດສຸມທີ່ສົມດູນນີ້, ພວກເຮົາສາມາດຮັບປະກັນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກບັນລຸທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງຕົນເປັນເຕັກໂນໂລຢີພື້ນຖານ, ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະລວມ.

ສະຫຼຸບ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຢູ່ແຖວໜ້າຂອງການປະຕິວັດເຕັກໂນໂລຢີ, ສະເໜີໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ນະວັດຕະກໍາໃໝ່ໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫລາຍ. ການເດີນທາງຄັ້ງນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສໍາຄັນອັນສໍາຄັນຂອງການດຸ່ນດ່ຽງທ່າແຮງປະດິດສ້າງທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບດ້ານຈັນຍາບັນເພື່ອຮັບປະກັນຜົນປະໂຫຍດສໍາລັບທຸກພາກສ່ວນຂອງສັງຄົມ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາຊອກຫາອະນາຄົດ, ສິ່ງທ້າທາຍລວມຂອງພວກເຮົາແມ່ນເພື່ອນໍາພາການພັດທະນານີ້ຢ່າງລະມັດລະວັງ, ຮັບປະກັນຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນບັນລຸໄດ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະລວມ. ທ່ານພ້ອມທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມການເດີນທາງນີ້ແລະຊ່ວຍປົດລັອກທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນວິທີການທີ່ຮັກສາຄໍາຫມັ້ນສັນຍາຂອງພວກເຮົາເພື່ອຄວາມຍຸດຕິທໍາແລະຄວາມກ້າວຫນ້າ? ໃຫ້ພວກເຮົາປະດິດສ້າງຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຮັບປະກັນວ່າທຸກໆບາດກ້າວທີ່ພວກເຮົາປະຕິບັດແມ່ນສະຫນັບສະຫນູນຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຍຸດຕິທໍາແລະຈັນຍາບັນ.