ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning)

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning) ແມ່ນສາຂາຍ່ອຍໜຶ່ງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ເນັ້ນໃສ່ການພັດທະນາອັນກໍລິທຶມທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບປຸງຕົນເອງໄດ້ຈາກຂໍ້ມູນ, ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຂຽນໂປຣແກຣມໃຫ້ເຮັດວຽກແບບມີຂັ້ນຕອນລະອຽດ. ເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກຝຶກດ້ວຍເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ແບບ Machine Learning ສາມາດຄົ້ນພົບຮູບແບບ ແລະ ຄວາມສໍາພັນໃນຂໍ້ມູນເພື່ອສ້າງການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຕັດສິນໃຈທີ່ເໝາະສົມ.

ມີສາມປະເພດຫຼັກຂອງການຮຽນຮູ້ແບບ Machine Learning:

ການຮຽນຮູ້ແບບມີຜູ້ຊີ້ນຳ (Supervised Learning): ປະເພດນີ້ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມອັນກໍລິທຶມໂດຍນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ (Label). ອັນກໍລິທຶມຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າ (Input) ພ້ອມກັບຜົນຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ (Annotation), ແລະ ມັນຈະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະແມັບຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າໃຫ້ກົງກັບຜົນຮັບທີ່ຕ້ອງການ (Output). ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປຂອງ Supervised Learning ລວມມີ ການຈຳແນກອີເມວ spam, ການຈົດຈໍາໃບໜ້າ ແລະ ການຄາດການລາຄາເຮືອນ ເປັນຕົ້ນ...
ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີຜູ້ຊີ້ນຳ (Unsupervised Learning): ໃນປະເພດນີ້, ຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າແມ່ນບໍ່ມີປ້າຍກໍາກັບ ແລະ ກຳນົດໃຫ້ອັນກໍລິທຶມຄົ້ນພົບໂຄງສ້າງທີ່ແອບແຝງຢູ່ໃນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົວເອງ. ເຊິ່ງມີຮູບແບບຫຼາກຫຼາຍ ເຊັ່ນຜ່ານການຈັດກຸ່ມ (clustering), ທີ່ຂໍ້ມູນຖືກຈັດເປັນກຸ່ມຕ່າງໆຕາມຄວາມຄ້າຍຄືກັນ. ການນຳໃຊ້ຂອງ Unsupervised Learning ລວມມີການຄົ້ນພົບການສໍ້ໂກງ, ການແບ່ງສ່ວນການຕະຫຼາດ ແລະ ການແນະນຳສິນຄ້າ.
ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມກຳລັງ (Reinforcement Learning): ໃນປະເພດນີ້, ອັນກໍລິທຶມຖືກເຝິກໂດຍຜ່ານການໂອ້ລົມກັບສະພາບແວດລ້ອມ, ການກະທຳ ແລະ ການຈ່າຍຜົນຕອບແທນ (reward) (ຫຼື ການລົງໂທດ) ຈະເປັນຕົວຊີ້ນຳ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອໃຫ້ອັນກໍລິທຶມຮຽນຮູ້ຂັ້ນຕອນທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດເພື່ອເພີ່ມຜົນຕອບແທນສູງສຸດ. ການນຳໃຊ້ທີ່ສຳຄັນຂອງ Reinforcement Learning ລວມມີ ຫຸ່ນຍົນອັດຕະໂນມັດ, ການຄວບຄຸມການຈາລະຈອນ ແລະ ການຫຼິ້ນເກມ.

Machine Learning ມີການນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຫຼາກຫຼາຍຂົງເຂດ, ລວມທັງ:

ການແປພາສາດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການຮັບຮູ້ສຽງ
ການປະມວນຜົນພາສາ
ການພະຍາກອນອາກາດ ແລະ ການຄາດການການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດ
ການບໍລິການລູກຄ້າອັດຕະໂນມັດ
ການຄົ້ນພົບການສໍ້ໂກງ ແລະ ການແຈ້ງເຕືອນຄວາມປອດໄພ

ເຖິງແມ່ນວ່າການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ສ້າງຄວາມກ້າວໜ້າຫຼາຍໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ແຕ່ກໍ່ມີຄວາມທ້າທາຍຫຼາຍປະການທີ່ຍັງຕ້ອງໄດ້ແກ້ໄຂ, ລວມທັງ ຄວາມໂປ່ງໃສຂອງອັນກໍລິທຶມ, ຄວາມລຳອຽງໃນຂໍ້ມູນ ແລະ ການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ຈະສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງແຜ່ຫຼາຍ ແລະ ປອດໄພຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.