Machine learning

Beerass

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML), ຫຼືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໄດ້ກາຍເປັນຄໍາທີ່ມີຊື່ສຽງໃນໂລກຂອງເຕັກໂນໂລຢີແລະປັນຍາປະດິດ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານແລະທ່າແຮງທີ່ມີຢູ່ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະວິທີການເຕັກໂນໂລຢີນີ້ໄດ້ປ່ຽນແປງລັກສະນະຕ່າງໆຂອງຊີວິດຂອງພວກເຮົາ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສາຂາຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພັດທະນາລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະປະສົບການເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີໂຄງການຢ່າງຊັດເຈນ. ໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະ ແລະສຶກສາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນ, ເພື່ອໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດທຳນາຍ ແລະຕັດສິນໃຈອັດສະລິຍະ.

ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ: ໃນການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ, ຮູບແບບ ML ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມໂດຍໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່ທີ່ຮູ້ຈັກ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການຈັດປະເພດຮູບພາບ, ຮູບແບບໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມໂດຍການໃຫ້ຕົວຢ່າງຂອງຮູບພາບພ້ອມກັບປ້າຍປະເພດຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຕົວແບບສາມາດຮັບຮູ້ແລະຄາດຄະເນປ້າຍຊື່ທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບຂໍ້ມູນໃຫມ່.