วิกิพีเดีย

การเรียนรู้ของเครื่อง

การจำ ประสิทธิภาพ สูงสุด ดีสุด ด้วย คุณสมบัติทางกายภาพ
(เปลี่ยนทางจาก การเรียนรู้ของเครื่องจักร)

การเรียนรู้ของเครื่อง (อังกฤษ: machine learning - ML) เป็นการศึกษาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ที่มีการพัฒนา[1] การเรียนรู้ของเครื่องถูกมองว่าเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ โดยอัลกอริทึมสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จากข้อมูลตัวอย่าง (เรียกว่า ข้อมูลสอน) เพื่อที่จะคาดการณ์หรือตัดสินใจได้อย่างชัดเจน

การเรียนรู้ของเครื่องพัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ อัลกอริทึมนั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ การเรียนรู้ของเครื่องมีเกี่ยวข้องอย่างมากกับสถิติศาสตร์ เนื่องจากทั้งสองสาขาศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการทำนายเช่นกัน นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับสาขาการหาค่าเหมาะที่สุดในทางคณิตศาสตร์ที่แงของวิธีการ ทฤษฎี และการประยุกต์ใช้ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหมาย ไม่ว่าจะเป็นการกรองอีเมล์ขยะ การรู้จำตัวอักษร เครื่องมือค้นหา และคอมพิวเตอร์วิทัศน์

ประวัติ

แก้
 
ภาพที่ 1 เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร

อาเธอร์ ซามูเอล นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกัน ลูกจ้างไอบีเอ็ม และผู้บุกเบิกสาขาเกมคอมพิวเตอร์กับปัญญาประดิษฐ์ บัญญัติคำว่า machine learning ไว้ใน ค.ศ. 1959[2][3] และให้นิยามของการเรียนรู้ของเครื่องไว้ ว่า "เป็นสาขาที่ให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้โดยไม่ต้องโปรแกรมให้ชัดเจน"[4] ในช่วงเวลาเดียวกันนั้น มีการใช้คำว่า self-teaching computers (คอมพิวเตอร์สอนตัวเอง)[5][6]

หนึ่งในตัวแบบเรียนรู้ของเครื่องตัวแรก ๆ ในคริสต์ทศวรรษ 1950 เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เขียนขึ้นโดยอาเธอร์ ซามูเอล ซึ่งคำนวณโอกาสชนะของแต่ละฝั่งในตาหมากรุก แต่ประวัติศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่องมีรากเหง้าจากความพยายามและความปรารถนาที่จะศึกษากระบวนการรู้คิดของมนุษย์เป็นเวลานานนับสิบปี[7] ใน ค.ศ. 1949 นักจิตวิทยาชาวแคนาดา ดอนัลด์ โอ. เฮบบ์ (Donald O. Hebb) เผยแพร่หนังสือ Organization of Behavior ซึ่งเสนอโครงข่ายประสาททางทฤษฎี (Hebbian theory) ที่ประกอบด้วยปฏิสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ประสาท[8] ตัวแบบปฏิสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ประสาทของเฮบบ์วางรากฐานให้กับการทำงานของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องด้วยโหนด หรือเซลล์ประสาทเทียม (artificial neuron) ที่คอมพิวเตอร์ใช้สื่อสารข้อมูล[7] นอกจากนี้ ยังมีนักตรรกวิทยา วอลเตอร์ พิตส์ (Walter Pitts) และวอร์เรน แมคคัลลอค (Warren Sturgis McCulloch) ผู้เสนอตัวแบบทางคณิตศาสตร์ของโครงข่ายประสาทเป็นอัลกอริทึมที่จำลองกระบวนการคิดของมนุษย์[7]

ช่วงต้นคริสต์ทศวรรษ 1960 บริษัทเรย์เธียนได้พัฒนา "เครื่องเรียนรู้" (learning machine) ทดลองด้วยหน่วยความจำแถบกระดาษเจาะรู (punched tape) ชื่อว่า ไซเบอร์ตรอน (Cybertron) สำหรับใช้วิเคราะห์สัญญาณโซนาร์ คลื่นไฟฟ้าหัวใจ และแบบแผนคำพูด ด้วยวิธีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังระดับพื้นฐาน โดยมีมนุษย์ผู้ควบคุมคอยฝึกสอนซ้ำหลายครั้งให้รู้จำแบบแผน ผู้ควบคุมมีปุ่ม "goof" ที่ทำให้เครื่องประเมินค่าคำตัดสินที่ผิดพลาดใหม่อีกที[9] หนังสือตัวแทนของงานวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องในยุคคริสต์ทศวรรษ 1960 คือ Learning Machines ของนิลส์ จอห์น นิลสัน (Nils John Nilsson) เนื้อหาส่วนใหญ่เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรู้จำแบบ[10] ความสนใจต่อการรู้จำแบบดำรงมาจนถึงคริสต์ทศวรรษ 1970 เช่นในหนังสือของริชาร์ด โอ. ดูดา (Richard O. Duda) และปีเตอร์ อี. ฮาร์ต (Peter E. Hart) Pattern Recognition and Scene Analysis[11] ใน ค.ศ. 1981 มีการเผยแพร่รายงานเกี่ยวกับกลยุทธ์การสอนให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถรู้จำอักขระ 40 ตัว (ตัวอักษร 26 ตัว ตัวเลข 10 ตัว สัญลักษณ์พิเศษ 4 ตัว) จากคอมพิวเตอร์เทอร์มินัล[12]

ทอม เอ็ม. มิตเชลล์ (Tom M. Mitchell) ได้ให้นิยามแบบรูปนัยแก่อัลกอริทึมที่สาขาการเรียนรู้ของเครื่องศึกษาว่า "กล่าวได้ว่าโปรแกรมคอมพิวเตอร์เรียนรู้จากประสบการณ์ E เพื่อทำงานประเภทหนึ่ง T ได้โดยมีประสิทธิผล P เมื่อสามารถทำงาน T ที่วัดผลด้วย P แล้วพัฒนาขึ้นจากประสบการณ์ E"[13] คำนิยามนี้เป็นการจำกัดความการเรียนรู้ของเครื่องในแง่การดำเนินการมากกว่าในแง่ความรู้สึกนึกคิด คล้ายข้อเสนอของแอลัน ทัวริง ในงานเขียนทรงอิทธิพล Computing Machinery and Intelligence ที่เปลี่ยนคำถามว่า "เครื่องจักรคิดได้หรือไม่" เป็นคำถามว่า "เครื่องจักรจะทำงานที่พวกเรา (ในฐานะสิ่งที่มีความคิดความอ่าน) ทำได้หรือไม่"[14]

ความสัมพันธ์กับสาขาอื่น

แก้

ปัญญาประดิษฐ์

แก้
 
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์[15]

ศาสตร์ด้านการเรียนรู้ของเครื่องเติบโตจากความพยายามค้นหาปัญญาประดิษฐ์ ในยุคแรก ๆ ของปัญญาประดิษฐ์ในฐานะสาขาวิชา นักวิทยาศาสตร์สนใจการสร้างเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ จึงเริ่มทดลองด้วยวิธีการที่หลายหลาย ไม่ว่าจะด้วยวิธีการทางสัญลักษณ์ หรือด้วยโครงข่ายประสาทเทียม อันประกอบด้วยเพอร์เซปตรอนและตัวแบบอื่นเช่น ADALINE เป็นหลัก ซึ่งในเวลาต่อมาพบว่าเป็นเพียงการคิดค้นขึ้นซ้ำกับตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป (generalized linear model) จากวิชาสถิติ[16] และยังได้ใช้การให้เหตุผลเชิงน่าจะเป็น (probabilistic reasoning) โดยเฉพาะในการประยุกต์ด้านการวินิจฉัยโรคอัตโนมัติ (Computer-aided diagnosis)[17]: 488 

อย่างไรก็ตาม นักวิจัยในสายปัญญาประดิษฐ์ยุคต่อมาเริ่มหันมาให้ความสำคัญกับแนวทางที่ใช้วิธีการทางตรรกศาสตร์และการแทนความรู้มากขึ้น จนทำให้ปัญญาประดิษฐ์เริ่มแยกตัวออกจากกับศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่อง ระบบที่ใช้ความน่าจะเป็นเต็มไปด้วยปัญหาทางทฤษฎีและปฏิบัติ ทั้งในการแทนและการได้มาซึ่งข้อมูล[17]: 488  ต่อมาในปี 1980 ระบบผู้เชี่ยวชาญเริ่มโดดเด่นในสายของปัญญาประดิษฐ์จนหมดยุคของการใช้หลักสถิติ[18] งานวิจัยด้านการเรียนรู้เชิงสัญลักษณ์และบนฐานความรู้ยังคงออกมาเรื่อย ๆ จนนำมาสู่การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย ส่วนงานวิจัยด้านสถิติไปมีบทบาทนอกสาขาเฉพาะของปัญญาประดิษฐ์ เช่นในการรู้จำแบบและการค้นคืนสารสนเทศ[17]: 708–710, 755  นักวิจัยสายปัญญาประดิษฐ์และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้ทิ้งงานวิจัยด้านโครงข่ายประสาทเทียมไปในเวลาเดียวกัน แต่ก็ยังมีนักวิจัยนอกสาขา เช่น จอห์น ฮอปฟิลด์ เดวิด โรเมลฮาร์ต และ เจฟฟรีย์ ฮินตัน ที่ยังพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมต่อไปในชื่อ "connectionism" โดยช่วงกลางคริสต์ทศวรรษ 1980 ได้คิดค้นหลักการการแพร่ย้อนกลับขึ้นใหม่ซ้ำ ที่ประสบความสำเร็จมากมายในเวลาต่อมา[17]: 25 

การเรียนรู้ของเครื่อง ที่จัดระเบียบใหม่และเป็นที่รู้จักในฐานะสาขาวิชาเฉพาะตัว เริ่มเฟื่องฟูอีกทีในคริสต์ทศวรรษ 1990 โดยเปลี่ยนเป้าหมายจากปัญญาประดิษฐ์เป็นการจัดการแก้ไขปัญหาเชิงปฏิบัติ และเริ่มหันหน้าจากแนวทางของปัญญาประดิษฐ์เชิงสัญลักษณ์ (symbolic artificial intelligence) ที่ตกทอดมาจากสาขาปัญญาประดิษฐ์ ไปหาวิธีการและตัวแบบที่หยิบยืมจากสาขาสถิติศาสตร์ ตรรกศาสตร์คลุมเครือ และทฤษฎีความน่าจะเป็น[18]

การทำเหมืองข้อมูล

แก้

ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องกับการทำเหมืองข้อมูลมักจะใช้วิธีการเหมือน ๆ กันและมีส่วนคาบเกี่ยวกันอย่างเห็นได้ชัด สิ่งที่แตกต่างระหว่างสองศาสตร์นี้คือ

  • การเรียนรู้ของเครื่อง เน้นเรื่องการพยากรณ์ข้อมูลจากคุณสมบัติที่ "รู้" แล้วที่ได้เรียนรู้มาจากข้อมูลชุดสอน
  • การทำเหมืองข้อมูล เน้นเรื่องการค้นหาคุณสมบัติที่ "ไม่รู้" มาก่อนจากข้อมูลที่ได้มา กล่าวได้ว่าเป็นขั้นตอนการวิเคราะห์เพื่อค้นหา "ความรู้" ในฐานข้อมูล

สองศาสตร์นี้มีส่วนคาบเกี่ยวกันไม่น้อย คือ การทำเหมืองข้อมูลใช้วิธีการทางการเรียนรู้ของเครื่อง แต่มักจะมีเป้าหมายที่แตกต่างออกไป ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องก็ใช้วิธีการของการทำเหมืองข้อมูลบางอย่าง เช่น การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน หรือขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการเรียนรู้ ความสับสนปนกันระหว่างสองสาขาวิชามีเหตุจากฐานคติพื้นฐานที่ทั้งสองยึดถือ ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง ว่าประสิทธิภาพจะประเมินจากความสามารถในการผลิตซ้ำความรู้ที่รู้อยู่แล้ว ส่วนในสาขาการทำเหมืองข้อมูลหรือการค้นหาความรู้ ว่าภารกิจสำคัญคือการค้นหาความรู้ซึ่งไม่รู้มาก่อน วิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนย่อมด้อยประสิทธิภาพกว่าวิธีการแบบมีผู้สอนหากใช้กับความรู้ที่รู้อยู่แล้ว แต่ในงานของการทำเหมืองข้อมูลส่วนใหญ่นั้นจะไม่สามารถใช้วิธีแบบมีผู้สอนได้ เนื่องจากไม่มีชุดข้อมูลฝึกสอนดังกล่าวให้ใช้

การหาค่าเหมาะที่สุด

แก้

การเรียนรู้ของเครื่องยังมีความคล้ายคลึงกับการหาค่าเหมาะที่สุด (optimization) นั่นคือ หลาย ๆ ปัญหาเกี่ยวกับการเรียนรู้มักจะถูกจัดให้อยู่ในรูปแบบของการหาค่าที่น้อยที่สุดของฟังก์ชันการสูญเสีย (loss function) บางอย่างจากข้อมูลชุดสอน ฟังก์ชันการสูญเสียหมายถึงความแตกต่างระหว่างค่าพยากรณ์ของตัวแบบที่กำลังสอนกับตัวอย่างจริงในปัญหา (เช่นการจัดประเภท เมื่อต้องการกำหนดประเภทให้ข้อมูลตัวอย่าง จะเป็นการฝึกสอนตัวแบบให้สามารถพยากรณ์ประเภทของชุดตัวอย่างซึ่งถูกกำหนดไว้ก่อนแล้วได้อย่างถูกต้อง)[19]

สถิติศาสตร์

แก้

การเรียนรู้ของเครื่องมีความสัมพันธ์กับสถิติศาสตร์อย่างใกล้ชิดในแง่ของวิธีการ แต่เป้าหมายหลักต่างกัน สถิติศาสตร์หาข้ออนุมาน (statistical inference) เกี่ยวกับประชากรจากกลุ่มตัวอย่างกลุ่มหนึ่ง (sample (statistics) ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องหาแบบแผนพยากรณ์ที่สามารถวางนัยทั่วไปได้[20] ไมเคิล ไอ. จอร์แดน (Michael I. Jordan) นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกันชี้ว่าแนวคิดของการเรียนรู้ของเครื่อง ทั้งหลักวิธีวิทยาและเครื่องมือทางทฤษฎี มีที่มาจากสถิติศาสตร์[21] และเสนอให้ใช้คำว่าวิทยาการข้อมูลไว้เรียกแทนทั้งสาขาวิชา[21]

ในการวิเคราะห์ทางสถิติแบบธรรมดา จำเป็นต้องคัดเลือกหาตัวแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับชุดข้อมูลที่กำลังจะศึกษาไว้ก่อนล่วงหน้า ซึ่งคจะำนึงถึงตัวแปรที่สำคัญหรือเกี่ยวข้องทางทฤษฎีเท่านั้น โดยอิงกับประสบการณ์ในอดีต ตรงกันข้ามกับการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งไม่ได้สร้างขึ้นด้วยตัวแบบที่กำหนดโครงสร้างไว้ก่อน แต่ข้อมูลจะเป็นตัวก่อร่างใหัตัวแบบซึ่งจะตรวจหาแบบแผนที่แฝงอยู่ในนั้น ยิ่งตัวแปรเข้าที่ใช้ใช้ฝึกตัวแบบมีจำนวนมากเท่าใด ตัวแบบสุดท้ายจะยิ่งมีความแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น[22]

ลีโอ ไบรแมน (Leo Breiman) มองว่าสามารถแบ่งกรอบการสร้างแบบจำลองทางสถิติออกเป็นสองแนว แนวหนึ่งให้ความสำคัญกับข้อมูล ขณะที่อีกแนวให้ความสำคัญกับอัลกอริทึมมากกว่า[23] นักสถิติศาสตร์บางคนก็ยังปรับเอาหลักการของการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ นำไปสู่กับผสมผสานกันระหว่างสองศาสตร์ กลายเป็นศาสตร์ที่ชื่อการเรียนรู้ทางสถิติ[24]

ทฤษฎี

แก้

หัวใจสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องคือ การทำให้โมเดลมีความครอบคลุม "ทั่วไป" (general) มากขึ้นจากประสบกาณ์ที่ได้มา การทำให้ทั่วไปมากขึ้นนี้จะทำให้เครื่องสามารถพยากรณ์หรือทำงานกับตัวอย่างข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างแม่นยำมากขึ้น บางครั้ง ข้อมูลชุดสอนก็มาจากการสุ่มและผู้เรียนรู้จะต้องทำให้โมเดลมีความครอบคลุมทั่วไปมากขึ้นเพื่อจะได้ทำการพยากรณ์ข้อมูลใหม่ ๆ ได้อย่างถูกต้องเพียงพอ

การวิเคราะห์เชิงคำนวณของการเรียนรู้ของเครื่อง และการวัดประสิทธิภาพการเรียนรู้ เป็นอีกสาขาหนึ่งทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์สายทฤษฎีที่รู้จักกันในชื่อ ทฤษฎีการเรียนรู้เชิงคำนวณ อย่างไรก็ตาม ทฤษฎีก็ไม่สามารถรับประกันประสิทธิภาพของอัลกอริทึมได้เพราะข้อมูลนั้นมีจำกัดและอนาคตมีความไม่แน่นอน แต่ทฤษฎีก็สามารถบอกขอบเขตบนความน่าจะเป็นได้ว่า ประสิทธิภาพน่าจะอยู่ในช่วงใด นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านนี้ยังได้ศึกษาดูต้นทุนทางเวลาและความเป็นไปได้ของการเรียนรู้ของเครื่องด้วย โดยการคำนวณที่ถือว่าเป็นไปได้ในการเรียนรู้นั้นจะต้องสามารถเรียนรู้ได้ในเวลาโพลิโนเมียล

วิธีการเรียนรู้

แก้

ประเภทของการเรียนรู้

แก้

การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถแบ่งโดยกว้าง ๆ ได้เป็นหลายประเภท ตามประเภทของ "ข้อมูลฝึก" หรือ "ข้อมูลขาเข้า" และประเภทของงาน ได้ดังนี้

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) -

แก้

ข้อมูลตัวอย่างและผลลัพธ์ที่ "ผู้สอน" ต้องการถูกป้อนเข้าสู่คอมพิวเตอร์ เป้าหมายคือการสร้างกฎทั่วไปที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลขาเข้ากับขาออกได้

นอกจากนี้ยังมีการเรียนรู้ความคล้าย (similarity and metric learning) โดยเครื่องจะมีตัวอย่างของคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายมากและคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายน้อย เครื่องจะต้องหาฟังก์ชันความคล้ายออกมาที่สามารถทำนายได้ว่าวัตถุใหม่นั้นมีความคล้ายมากน้อยเพียงใด มักใช้ในระบบแนะนำ (recommendation system)

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning)

แก้

ไม่มีการทำฉลากใด ๆ และให้คอมพิวเตอร์หาโครงสร้างของข้อมูลขาเข้าเอง

วิธีการหลักที่นิยมใช้ได้แก่ การแบ่งกลุ่มข้อมูล อันเป็นการจัดกลุ่มของข้อมูลสำรวจให้ตกอยู่ในเซ็ตย่อย (เรียกว่า กลุ่ม หรือ cluster) โดยที่ข้อมูลที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันจะมีความคล้ายคลึงกันตามเกณฑ์ที่ตั้งเอาไว้ ในข้อมูลที่อยู่คนละกลุ่มจะมีความแตกต่างกัน เทคนิคการแบ่งกลุ่มข้อมูลแต่ละเทคนิคก็มีสมมติฐานของโครงสร้างข้อมูลไม่เหมือนกัน โดยปกติแล้วมักจะมีการนิยาม การวัดค่าความเหมือน การเกาะกลุ่มภายใน และ การแยกกันระหว่างกลุ่ม ที่แตกต่างกัน การแบ่งกลุ่มข้อมูลจัดเป็นวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และเป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning)

แก้

คอมพิวเตอร์มีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนไปตลอดเวลาโดยคอมพิวเตอร์จะต้องทำงานบางอย่าง (เช่น ขับรถ) โดยที่ไม่มี "ผู้สอน" คอยบอกอย่างจริงจังว่าวิธีการที่ทำอยู่นั้นเข้าใกล้เป้าหมายแล้วหรือไม่ ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เพื่อเล่นเกม การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง พิจารณาว่า เอเยนต์ ควรจะมี การกระทำ ใดใน สิ่งแวดล้อม เพื่อที่จะได้ รางวัล สูงสุด อัลกอริทึมของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้พยายามจะหา นโยบาย ที่เชื่อมโยง สถานะ ของโลกเข้ากับการกระทำที่เอเยนต์ควรจะทำในสถานะนั้น ๆ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้มีความแตกต่างไปจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนตรงที่ว่า คอมพิวเตอร์จะไม่รู้เลยว่าอะไรถูกอะไรผิด กล่าวคือ ไม่มีการบอกอย่างชัดเจนว่าการกระทำใดยังไม่ดี

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (semi supervised Learning)

แก้

เป็นการเรียนรู้อีกแบบหนึ่งที่ระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน โดยที่ "ผู้สอน" จะไม่สอนอย่างสมบูรณ์ นั่นคือ บางข้อมูลในเซ็ตการสอนนั้นขาดข้อมูลขาออก

ทรานดักชัน (transduction)

แก้

เป็นกรณีพิเศษของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนคือใช้ชุดตัวอย่างที่มีทั้งฉลากและไม่มีฉลากในการเรียนรู้ แต่จุดประสงค์ไม่ใช่การสร้างแบบจำลอง แต่เป็นการใส่ฉลากให้กับตัวอย่างที่ไม่มีฉลากที่ใช้ในการฝึกสอน เนื่องจากการเรียนรู้แบบ ทรานดักชันไม่มีแบบจำลอง ผลการเรียนรู้จึงไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลชุดใหม่ได้โดยตรง

การเรียนวิธีการเรียน (learning to learn, meta-learning)

แก้

เป็นวิธีที่จะเรียนวิธีการเรียนรู้ของตนเอง โดยปรับปรุงอคติแบบอุปนัยที่เป็นข้อสมมติฐานที่อัลกอริทึมใช้ในการเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมา

การเรียนรู้ด้วยการแทน (representation learning)

แก้

การเรียนรู้บางอย่างโดยเฉพาะการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนนั้นพยายามจะค้นหาการแทนข้อมูลขาเข้าที่ดีขึ้นเมื่อมีชุดข้อมูลฝึก ตัวอย่างของการเรียนรู้ด้วยการแทนนี้ได้แก่ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและการแบ่งกลุ่มข้อมูล อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยการแทนมักจะเปลี่ยนข้อมูลไปในรูปแบบที่มีประโยชน์แต่ยังคงรักษาสารสนเทศของข้อมูลเอาไว้ มักใช้ในกระบวนการเตรียมข้อมูลก่อนจะแบ่งประเภทข้อมูลหรือพยากรณ์ ตัวอย่างอื่นของการเรียนรู้ด้วยการแทนได้แก่ การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้พจนานุกรมแบบห่าง (sparse dictionary learning)

แก้

กฎความสัมพันธ์ (association rule learning)

แก้

เป็นวิธีการหาความสัมพันธ์ที่น่าสนใจจากตัวแปรในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย เป็นวิธีการเรียนรู้จากกฎโดยใช้การโปรแกรมตรรกะ เมื่อมีข้อมูลเบื้องหลังและกลุ่มของตัวอย่างที่เป็นฐานข้อมูลตรรกะแล้ว โปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยจะหาโปรแกรมตรรกะที่ครอบคลุมตัวอย่างบวกแต่ไม่รอบคลุมตัวอย่างลบ

แบบจำลอง

แก้

การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบโมเดล (model) ซึ่งเกิดจากการสอนด้วยข้อมูลสอนและสามารถพยากรณ์ข้อมูลที่เข้ามาใหม่ได้ โมเดลมีหลากหลายรูปแบบ ได้แก่

โครงข่ายประสาทเทียม (artificial neural networks)

แก้

โครงข่ายประสาทเทียม เป็นอัลกอริทึมที่ได้แรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างและการทำงานของเซลล์ประสาทในสมอง การคำนวณของโครงข่ายประสาทเทียมถูกสร้างเป็นโครงสร้างของการเชื่อมต่อของประสาทเทียมแต่ละตัว ประมวลผลข้อมูลโดยหลักการการเชื่อมต่อ โครงข่ายประสาทเทียมสมัยใหม่เป็นเครื่องวิเคราะห์ทางสถิติที่ไม่เป็นเชิงเส้น มักใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูลขาเข้าและขาออก เพื่อหารูปแบบจากข้อมูล หรือเพื่อหาโครงสร้างทางสถิติระหว่างตัวแปรที่สำรวจ

การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ (decision tree learning)

แก้

การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง

ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (support vector machines)

แก้

ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน เป็นหนึ่งในวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ใช้เพื่อการการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถอดถอย เมื่อมีข้อมูลฝึกมาให้และแต่ละข้อมูลถูกจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งจากสองประเภท ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนจะสร้างแบบจำลองที่สามารถพยากรณ์ได้ว่าตัวอย่างใหม่นี้จะตกอยู่ในกลุ่มใด

การวิเคราะห์ความถดถอย (regression analysis)

แก้

เครือข่ายแบบเบย์ (Bayesian networks)

แก้

เครือข่ายแบบเบย์ เป็นโมเดลความน่าจะเป็นเชิงกราฟที่แทนกลุ่มของตัวแปรสุ่มและความเป็นอิสระแบบมีเงื่อนไขด้วยกราฟอวัฏจักรระบุทิศทาง ตัวอย่างเช่น เครือข่ายแบบเบย์สามารถใช้แทนความสัมพันธ์เชิงความน่าจะเป็นระหว่างอาการแสดงกับโรคได้ เมื่อมีอาการแสดง เครือข่ายจะคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเป็นโรคแต่ละโรค มีหลายอัลกอริทึมที่สามารถอนุมานและเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (genetic algorithms)

แก้

ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม เป็นการค้นหาแบบฮิวริสติกที่เลียนแบบกระบวนการคัดเลือกตามธรรมชาติในช่วงวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิต โดยใช้เทคนิคการกลายพันธุ์ของยีนและการไขว้เปลี่ยนของโครโมโซมในการหาประชากรที่น่าจะอยู่รอดเพื่อพาไปสู่คำตอบของปัญหาได้ อัลกอริทึมนี้ได้รับความสนใจมากในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 และเทคนิคทางการเรียนรู้ของเครื่องก็ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมและขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการเช่นกัน

การประยุกต์

แก้

การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย เช่น

ซอฟต์แวร์

แก้

ซอฟต์แวร์เสรีและซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซ

แก้

ซอฟต์แวร์จำกัดสิทธิ์ที่มีรุ่นฟรีและโอเพนซอร์ซ

แก้

ซอฟต์แวร์จำกัดสิทธิ์

แก้

ดูเพิ่ม

แก้

อ้างอิง

แก้
  1. ↑ "Machine Learning textbook". www.cs.cmu.edu. สืบค้นเมื่อ 2020-05-28.
  2. ↑ Samuel, Arthur (1959). "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers". IBM Journal of Research and Development. 3 (3): 210–229. CiteSeerX 10.1.1.368.2254. doi:10.1147/rd.33.0210. S2CID 2126705.
  3. ↑ Kohavi, R.; Provost, F. (1998). "Glossary of terms". Machine Learning. 30 (2–3): 271–274. doi:10.1023/A:1017181826899.
  4. ↑ Simon, Phil (18 มีนาคม 2013). Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data. Wiley. p. 89. ISBN 978-1118638170.
  5. ↑ Gerovitch, Slava (9 เมษายน 2015). "How the Computer Got Its Revenge on the Soviet Union". Nautilus. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 22 กันยายน 2021. สืบค้นเมื่อ 19 กันยายน 2021.
  6. ↑ Lindsay, Richard P. (1 กันยายน 1964). "The Impact of Automation On Public Administration". Western Political Quarterly (ภาษาอังกฤษ). 17 (3): 78–81. doi:10.1177/106591296401700364. ISSN 0043-4078. S2CID 154021253. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 6 ตุลาคม 2021. สืบค้นเมื่อ 6 ตุลาคม 2021.
  7. ↑ 7.0 7.1 7.2 "History and Evolution of Machine Learning: A Timeline". WhatIs (ภาษาอังกฤษ). สืบค้นเมื่อ 8 ธันวาคม 2023.
  8. ↑ Milner, Peter M. (1993). "The Mind and Donald O. Hebb". Scientific American. 268 (1): 124–129. Bibcode:1993SciAm.268a.124M. doi:10.1038/scientificamerican0193-124. ISSN 0036-8733. JSTOR 24941344. PMID 8418480.
  9. ↑ "Science: The Goof Button". ไทม์. 18 สิงหาคม 1961. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 7 พฤษภาคม 2021.
  10. ↑ Nilsson, N. (1965). Learning Machines. McGraw Hill – โดยทาง อินเทอร์เน็ตอาร์ไคฟ์.
  11. ↑ Duda, R.; Hart, P. (1973). Pattern Recognition and Scene Analysis. Wiley Interscience – โดยทาง อินเทอร์เน็ตอาร์ไคฟ์.
  12. ↑ Bozinovski, S. (1981). "Teaching space: A representation concept for adaptive pattern classification" (PDF). COINS Technical Report. Computer and Information Science Department, University of Massachusetts at Amherst, MA (81–28). คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 24 กันยายน 2020.
  13. ↑ Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. p. 2. ISBN 978-0-07-042807-2.
  14. ↑ Harnad, Stevan (2008), "The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery, and Intelligence", ใน Epstein, Robert; Peters, Grace (บ.ก.), The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, Kluwer, คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 9 มีนาคม 2012, สืบค้นเมื่อ 4 กรกฎาคม 2015
  15. ↑ Sindhu V, Nivedha S, Prakash M (กุมภาพันธ์ 2020). "An Empirical Science Research on Bioinformatics in Machine Learning". Journal of Mechanics of Continua and Mathematical Sciences (7). doi:10.26782/jmcms.spl.7/2020.02.00006.
  16. ↑ Sarle, Warren S. (1994). "Neural Networks and statistical models". SUGI 19: proceedings of the Nineteenth Annual SAS Users Group International Conference. SAS Institute. pp. 1538–50. ISBN 9781555446116. OCLC 35546178.
  17. ↑ 17.0 17.1 17.2 17.3 Russell & Norvig 2003
  18. ↑ 18.0 18.1 Langley, Pat (2011). "The changing science of machine learning". Machine Learning. 82 (3): 275–9. doi:10.1007/s10994-011-5242-y.
  19. ↑ Le Roux, Nicolas; Bengio, Yoshua; Fitzgibbon, Andrew (2012). "Improving First and Second-Order Methods by Modeling Uncertainty". ใน Sra, Suvrit; Nowozin, Sebastian; Wright, Stephen J. (บ.ก.). Optimization for Machine Learning. MIT Press. p. 404. ISBN 9780262016469. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 17 มกราคม 2023. สืบค้นเมื่อ 12 พฤศจิกายน 2020.
  20. ↑ Bzdok, Danilo; Altman, Naomi; Krzywinski, Martin (2018). "Statistics versus Machine Learning". Nature Methods. 15 (4): 233–234. doi:10.1038/nmeth.4642. PMC 6082636. PMID 30100822.
  21. ↑ 21.0 21.1 Michael I. Jordan (10 กันยายน 2014). "statistics and machine learning". reddit. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 18 ตุลาคม 2017. สืบค้นเมื่อ 1 ตุลาคม 2014.
  22. ↑ Hung, Andrew J.; Chen, Jian; Gill, Inderbir S. (2018). "Automated Performance Metrics and Machine Learning Algorithms to Measure Surgeon Performance and Anticipate Clinical Outcomes in Robotic Surgery". JAMA Surgery. 153 (8): 770–771. doi:10.1001/jamasurg.2018.1512. PMC 9084629. PMID 29926095.{{cite journal}}: CS1 maint: PMC format (ลิงก์)
  23. ↑ Cornell University Library (สิงหาคม 2001). "Breiman: Statistical Modeling: The Two Cultures (with comments and a rejoinder by the author)". Statistical Science. 16 (3). doi:10.1214/ss/1009213726. S2CID 62729017. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 26 มิถุนายน 2017. สืบค้นเมื่อ 8 สิงหาคม 2015.
  24. ↑ Gareth James; Daniela Witten; Trevor Hastie; Robert Tibshirani (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer. p. vii. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 23 มิถุนายน 2019. สืบค้นเมื่อ 25 ตุลาคม 2014.

บรรณานุกรม

แก้
เข้าถึงจาก "https://th.wikipedia.org/w/index.php?title=การเรียนรู้ของเครื่อง&oldid=11567769"