ฝาก - ถอน

machine learning

machine learning

machine learning

machine learning เป็นการศึกษาอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่พัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ การเรียนรู้ของเครื่องถูกมองว่าเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ อัลกอริทึมสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จากข้อมูลตัวอย่าง เพื่อทำการคาดการณ์หรือตัดสินใจอย่างชัดเจน

machine learning is the study of computer algorithms that are evolving, machine learning is seen as part of artificial intelligence. The algorithm generates mathematical models from the sample data. To make clear predictions or decisions

machine learning

การเรียนรู้ของเครื่องพัฒนามาจากการศึกษาเกี่ยวกับการจดจำรูปแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูล อัลกอริทึมทำงานตามแบบจำลองที่สร้างขึ้นจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการคาดการณ์หรือการตัดสินใจเพิ่มเติม แทนที่จะรันโปรแกรมคอมพิวเตอร์ตามลำดับMachine Learning มีส่วนเกี่ยวข้องกับสถิติมากมาย เนื่องจากทั้งสองสาขายังศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการทำนาย

Machinelearning evolved from the study of pattern recognition. It involves studying and creating algorithms that can learn data and predict information. The algorithm works on a model built on the incoming sample dataset for further forecasting or decision-making. Instead of running computer programs sequentially, MachineLearning has a lot to do with statistics. Because both fields also study data analysis for prediction.

นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับสาขาวิธีการทฤษฎีและการประยุกต์ใช้ทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสม แมชชีนเลิร์นนิงสามารถประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการกรองอีเมลขยะการจดจำจดหมายโปรแกรมค้นหาและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

It also correlates with the appropriate fields of method, theory and mathematical applications. Machinelearning can be used in a variety of applications. Whether it’s spam filtering, mail recognition, search engines, and computer vision.

พรรณนา: เกิดอะไรขึ้น?

การวิเคราะห์ประเภทนี้มักเกี่ยวข้องกับรายงานที่บอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้นตัวอย่าง เช่นการเปรียบเทียบยอดขายในสัปดาห์นี้เทียบกับยอดขายในสัปดาห์ที่แล้ว หรือสัปดาห์เดียวกันของปีที่แล้ว

การวินิจฉัย: ทำไมมันถึงเกิดขึ้น?

ด้วยการวิเคราะห์การวิเคราะห์โดยทั่วไปแล้วรายงานหรือแดชบอร์ดจะใช้ร่วมกับ OLAP คิวบ์ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถหั่นลูกเต๋าเจาะลึก และตรวจสอบข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบแนวโน้มและความสัมพันธ์เป็นต้น

Predictive: อาจเกิดอะไรขึ้น?

Predictive Analytics เป็นวิธีการใช้ข้อมูลเพื่อให้ธุรกิจสามารถระบุโอกาสหรือความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับชุดเงื่อนไขที่ช่วยให้สามารถตัดสินใจเชิงรุกได้ซึ่งต่างจากการตั้งสมมติฐาน ตัวอย่างเช่นการส่งแคมเปญการตลาดไปยังลูกค้าที่มีโอกาสซื้อสูงสุด

Prescriptive: ฉันจะทำให้มันเกิดขึ้นได้อย่างไร?

Prescriptive analytics เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ที่ค่อนข้างใหม่ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกการดำเนินการต่างๆที่เป็นไปได้ตามการคาดการณ์และเสนอคำแนะนำเพื่อใช้ประโยชน์จากการคาดการณ์เหล่านี้เพื่อเป็นแนวทางในการแก้ปัญหา ในกรณีที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถเน้นแนวโน้มในอนาคตในด้านการขายหรือการตลาดการกำหนดล่วงหน้าสามารถให้ความสามารถในการบรรลุเป้าหมายดังกล่าวได้จริง

การเรียนรู้ของเครื่องโดยย่อ Machine Learning เป็นปัญญาประดิษฐ์ส่วนย่อย และเป้าหมายของมันคือการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง อัลกอริทึมการเรียนรู้ใช้เพื่อให้เครื่องสามารถระบุรูปแบบในข้อมูลสร้างแบบจำลองที่อธิบายรูปแบบเหล่านี้จากนั้นคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่ต้องกำหนดกฎเกณฑ์ล่วงหน้า

เพื่อให้บริบทเล็กน้อยนี้มาดูตัวอย่างกระบวนการตัดสินใจในชีวิตจริง ก่อนที่เราจะพิจารณาซื้อผลิตภัณฑ์โดยปกติเราจะดูบทวิจารณ์ที่เขียนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์นั้นซึ่งอธิบายว่าผลิตภัณฑ์นั้นดีหรือไม่ดีเพียงใด หากบทวิจารณ์ส่วนใหญ่มีคำเช่น “คุณภาพไม่ดี” “ไม่ดี” เป็นต้นเราอาจมองหาผลิตภัณฑ์อื่น หรือถ้าพวกเขาพูดว่า“ เยี่ยม”“ คุณภาพดี” บางทีเราอาจจะซื้อผลิตภัณฑ์นั้นต่อไป บทวิจารณ์ช่วยให้เราตัดสินใจดำเนินการตามรูปแบบของคำที่ใช้ ในตัวอย่างนี้บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ที่เขียนโดยผู้ซื้อผลิตภัณฑ์นั้นมีอิทธิพลต่อการซื้อสินค้าของผู้อื่นในอนาคต

โดยพื้นฐานแล้วMachine Learning มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ให้เป็นอัลกอริทึมซึ่งพยายามเลียนแบบกระบวนการตัดสินใจนี้โดยอาศัยข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์ที่ถูกต้อง

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

นี่คือข้อมูลตัวอย่างที่ใช้ในการเรียนรู้และคล้ายกับการเรียนรู้ของมนุษย์ภายใต้การดูแลของครู ครูให้ตัวอย่างที่ดีเพื่อให้นักเรียนท่องจำจากนั้นนักเรียนก็เรียนรู้กฎทั่วไปจากตัวอย่างเหล่านี้

กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับMachine Learning ประเภทนี้จะเป็นที่ที่คุณต้องการตรวจสอบว่าอีเมลนั้นเป็นของแท้หรือสแปมหรือทีมฟุตบอลจะชนะหรือแพ้ อีกประการหนึ่งคือการระบุแนวโน้มของราคาในตลาดหุ้นหรือการพยากรณ์อากาศ

การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้ประเภทนี้พบรูปแบบตามการป้อนข้อมูลโดยไม่มีตัวอย่างหรือคำแนะนำว่าจะทำอย่างไรกับสิ่งนั้น จากนั้นเป้าหมายคือการค้นหาโครงสร้างหรือความคล้ายคลึงกันในข้อมูล ตัวอย่างคลาสสิกของการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลคือระบบการแนะนำตัวอย่างเช่นหลังจากที่คุณซื้อผลิตภัณฑ์คุณมักจะได้รับการแนะนำจากผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่คุณอาจสนใจ

การเสริมแรง

MarchingLearning รูปแบบนี้โดยพื้นฐานแล้วเป็นการเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก ตัวอย่างเช่นในกรณีที่หุ่นยนต์หยิบผลิตภัณฑ์จากกล่องจับภาพของวัตถุนั้นและใส่ลงในภาชนะ หากประสบความสำเร็จหรือล้มเหลวจะจัดเก็บภาพลักษณ์ของผลิตภัณฑ์และได้รับความรู้และฝึกฝนตัวเองให้ทำงานนี้ได้ดีขึ้นด้วยความเร็วและความแม่นยำมากขึ้น

สรุป

ส่วนประกอบที่สำคัญของแมชชีนเลิร์นนิงคือการมีเป้าหมายและข้อมูลที่ชัดเจนสิ่งเหล่านี้ทำให้เกิดสูตรสำเร็จในธุรกิจของคุณ หากคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data และการใช้Machine Learning ใน Microsoft Azure ติดต่อเราวันนี้!

โปรโมชั่น สุดพิเศษ

โปรโมชั่นสุดพิเศษ สำหรับ สมาชิกใหม่ หากท่าน สมัคร PG SLOT VIP
วันนี้ เพียงแค่ แอดไลน์ @PGVIP ( มี @ นำหน้า ) ฝากครั้งแรกขั้นต่ำ 100 บาท ท่านก็สามารถรับโบนัสเพิ่มทันที 50% ไปเลย สูงสุดถึง 500 บาท สล็อต

ติดต่อเรา

บทความต่อไป

Recent Posts

ฝาก - ถอน
เมนู