ทำความเข้าใจกับปัญญาประดิษฐ์
ปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วยกระบวนการจำลองสติปัญญาของมนุษย์โดยเครื่องจักรและระบบคอมพิวเตอร์พิเศษ ตัวอย่างของปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ การเรียนรู้การใช้เหตุผลและการแก้ไขตนเอง การประยุกต์ใช้ AI ได้แก่ การรู้จำเสียงระบบผู้เชี่ยวชาญและการจดจำภาพและการมองเห็นของเครื่องจักร
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเกี่ยวข้องกับระบบและอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและรูปแบบข้อมูลใหม่ ๆ
ให้เรามุ่งเน้นไปที่แผนภาพเวนน์ที่กล่าวถึงด้านล่างเพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้ของเครื่องประกอบด้วยส่วนของการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ความสามารถของโปรแกรมที่เป็นไปตามแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องคือการปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูลที่สังเกตได้ แรงจูงใจหลักของการแปลงข้อมูลคือการปรับปรุงความรู้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในอนาคตให้ผลผลิตใกล้เคียงกับผลลัพธ์ที่ต้องการสำหรับระบบนั้น ๆ แมชชีนเลิร์นนิงประกอบด้วย“ การจดจำรูปแบบ” ซึ่งรวมถึงความสามารถในการจดจำรูปแบบในข้อมูล
รูปแบบควรได้รับการฝึกฝนเพื่อแสดงผลลัพธ์ในลักษณะที่พึงปรารถนา
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถฝึกได้สองวิธี -
- การฝึกอบรมภายใต้การดูแล
- การฝึกอบรมที่ไม่มีผู้ดูแล
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลหรือการฝึกอบรมภายใต้การดูแลรวมถึงขั้นตอนที่กำหนดให้ชุดการฝึกเป็นข้อมูลเข้าสู่ระบบซึ่งแต่ละตัวอย่างจะมีป้ายกำกับด้วยค่าผลลัพธ์ที่ต้องการ การฝึกอบรมในประเภทนี้ดำเนินการโดยใช้การลดฟังก์ชันการสูญเสียเฉพาะซึ่งแสดงถึงข้อผิดพลาดของเอาต์พุตที่เกี่ยวข้องกับระบบเอาต์พุตที่ต้องการ
หลังจากเสร็จสิ้นการฝึกอบรมความแม่นยำของแต่ละแบบจะถูกวัดตามตัวอย่างที่ไม่ปะติดปะต่อจากชุดฝึกหรือที่เรียกว่าชุดการตรวจสอบความถูกต้อง
ตัวอย่างที่ดีที่สุดในการแสดงให้เห็นถึง "การเรียนรู้ภายใต้การดูแล" คือรูปภาพจำนวนมากที่ให้ข้อมูลที่รวมอยู่ในนั้น ผู้ใช้สามารถฝึกนางแบบให้จดจำรูปภาพใหม่ได้ที่นี่
การเรียนรู้ที่ไม่มีการดูแล
ในการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลหรือการฝึกอบรมที่ไม่มีผู้ดูแลให้รวมตัวอย่างการฝึกอบรมซึ่งไม่มีป้ายกำกับตามระบบที่พวกเขาอยู่ ระบบจะค้นหาข้อมูลซึ่งมีลักษณะร่วมกันและเปลี่ยนแปลงตามคุณสมบัติความรู้ภายในโดยทั่วไปแล้วอัลกอริทึมการเรียนรู้ประเภทนี้จะใช้ในปัญหาการจัดกลุ่ม
ตัวอย่างที่ดีที่สุดในการแสดง“ การเรียนรู้โดยไม่มีผู้ดูแล” คือภาพถ่ายจำนวนมากที่ไม่มีข้อมูลรวมอยู่ด้วยและผู้ใช้จะฝึกโมเดลด้วยการจัดหมวดหมู่และการจัดกลุ่ม อัลกอริทึมการฝึกอบรมประเภทนี้ทำงานโดยใช้สมมติฐานเนื่องจากไม่มีการให้ข้อมูล
