How to Train your Dragon: เริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิ่ง – PromptCloud

ปัญญาประดิษฐ์ได้ค้นพบหนทางสู่เทคโนโลยีในชีวิตประจำวันที่เราใช้มาระยะหนึ่งแล้ว หากคุณเคยสงสัยว่าคำแนะนำผลิตภัณฑ์ของ Amazon เกี่ยวข้องกับคุณอย่างไร คำตอบคือ AI ระบบปัญญาประดิษฐ์ทำงานเหมือนเวทมนตร์ แต่เพื่อสร้างระบบ AI ที่ดี คุณต้องมีชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีขนาดใหญ่ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องควรได้รับข้อมูล และยิ่งคุณให้ข้อมูลมากเท่าไร ก็ยิ่งทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น มาดูกันว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไรโดยสังเขป

ส่วนประกอบของระบบ Machine Learning

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องทุกระบบมีสามองค์ประกอบหลัก:

Model: องค์ประกอบที่ดูแลการระบุและการทำนาย

พารามิเตอร์: ปัจจัยหรือสัญญาณที่ใช้ในการตัดสินใจ

ผู้เรียน: ระบบที่ทำการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ซึ่งจะส่งผลให้เกิดการปรับเปลี่ยนแบบจำลอง โดยรับเอาความแตกต่างในการคาดคะเนและผลลัพธ์

มาดูตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อทำความเข้าใจแนวคิดให้ดีขึ้น พิจารณาว่าคุณเป็นครูที่พยายามระบุระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดที่นักเรียนควรใช้ในการศึกษาเพื่อสอบได้คะแนนสูงสุด มาดูกันว่าจะแก้ปัญหานี้ได้อย่างไรโดยรับความช่วยเหลือจากการเรียนรู้ของเครื่อง

การสร้างแบบจำลอง

ตามที่เราคุยกัน ทุกอย่างเริ่มต้นที่โมเดล ในขั้นต้น มนุษย์ที่สร้างระบบ ML จะต้องสร้างแบบจำลองเพื่อเริ่มต้น ในกรณีของเรา ครูสามารถสรุปได้ว่าการเรียนเป็นเวลาห้าชั่วโมงควรให้คะแนนการทดสอบที่ดีที่สุด

โมเดลจะขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่ให้มาเพื่อทำการคำนวณและปรับเปลี่ยนตัวเอง ในที่นี้ พารามิเตอร์จะเป็นคะแนนการทดสอบที่ได้รับและชั่วโมงที่ใช้ในการศึกษา บางอย่างเช่นนี้:

0 ชั่วโมง = คะแนน 50%
1 ชั่วโมง = คะแนน 60%
2 ชั่วโมง = คะแนน 70%
3 ชั่วโมง = คะแนน 80%
4 ชั่วโมง = คะแนน 90%
5 ชั่วโมง = คะแนน 100%

ระบบ ML จะแสดงสิ่งข้างต้นในสมการทางคณิตศาสตร์เพื่อพัฒนาเส้นแนวโน้มของผลลัพธ์ที่คาดหวัง

เรียนรู้จากความขัดแย้ง

ตอนนี้เรามีโมเดลเริ่มต้นแล้ว ก็ถึงเวลาป้อนพารามิเตอร์ คุณต้องป้อนแบบจำลองด้วยข้อมูล ซึ่งจะเป็น 'คะแนนการทดสอบและชั่วโมงเรียน' สำหรับนักเรียนแต่ละคน ตามที่คาดไว้ คะแนนอินพุตไม่ตรงกับแบบจำลองที่ตั้งโปรแกรมด้วยตนเองทุกประการ ผลลัพธ์ที่แท้จริงจะสูงหรือต่ำกว่าเส้นแนวโน้มที่คาดการณ์ไว้

สถานการณ์ความขัดแย้งนี้คือสิ่งที่ก่อให้เกิดกิจกรรมการเรียนรู้ในระบบการเรียนรู้ของเครื่อง

กระบวนการเรียนรู้

ข้อมูลที่ป้อนไปยังระบบการเรียนรู้ของเครื่องคือสิ่งที่เราเรียกว่า 'ชุดข้อมูลการฝึกอบรม' และถูกใช้โดยองค์ประกอบผู้เรียนในระบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกฝนและปรับแต่งโมเดลให้ดีขึ้น
ในกรณีของเรา ผู้เรียนจะเปรียบเทียบคะแนนอินพุตและตรวจสอบว่าอยู่ห่างจากแบบจำลองเริ่มต้นเท่าใด จากนั้นผู้เรียนใช้คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อแก้ไขแบบจำลองเพื่อให้สอดคล้องกับข้อมูลจริงมากขึ้น โมเดลอาจมีการเปลี่ยนแปลงดังนี้:

0 ชั่วโมง = คะแนน 45%
1 ชั่วโมง = คะแนน 55%
2 ชั่วโมง = คะแนน 65%
3 ชั่วโมง = คะแนน 75%
4 ชั่วโมง = คะแนน 85%
5 ชั่วโมง = คะแนน 95%
6 ชั่วโมง = คะแนน 100%

การคาดการณ์มีการเปลี่ยนแปลงและแสดงให้เห็นว่าต้องใช้เวลาศึกษา 6 ชั่วโมงเพื่อให้ได้คะแนนที่ดีที่สุดในการทดสอบนี้ ด้วยวิธีนี้ ผู้เรียนจะทำการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ และเกี่ยวข้องกับโมเดลต่อไปเมื่อมีข้อมูลมากขึ้น เนื่องจากกระบวนการนี้ซ้ำหลายครั้ง การคาดคะเนจึงได้คะแนนความเชื่อมั่นที่ค่อนข้างดี และนี่หมายความว่าระบบ ML ประสบความสำเร็จ ความแม่นยำของการทำนายส่วนใหญ่ได้รับอิทธิพลจากปริมาณข้อมูลที่ได้รับ นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ และกรณีการใช้งานจริงอาจซับซ้อนกว่านี้มาก คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับด้านเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิงได้จากบล็อกล่าสุดของเราเกี่ยวกับ เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิง 10 อันดับ แรก

การประยุกต์ใช้ ML ในอุตสาหกรรมหลัก

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับอุตสาหกรรมเกือบทุกประเภทเพื่อนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงและการเติบโตที่รุนแรง มาดูแอปพลิเคชั่นยอดนิยมบางตัวจากโดเมนหลักกัน

สร้างการค้นหาที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง: คงจะดีไม่น้อยหากเครื่องมือค้นหาอีคอมเมิร์ซสามารถคิดเหมือนมนุษย์ได้อย่างแน่นอน ปัญหาทั่วไปประการหนึ่งของการค้นหาอีคอมเมิร์ซคือผู้ใช้ที่ละทิ้งพอร์ทัลอีคอมเมิร์ซ เนื่องจากผลลัพธ์ของผลิตภัณฑ์ที่ส่งคืนโดยไซต์สำหรับการค้นหาเฉพาะไม่เกี่ยวข้อง ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้โดยใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อกำหนดบริบทและจำกัดความหมายของข้อความค้นหาให้แคบลง ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาอีคอมเมิร์ซ

กำหนดเป้าหมายผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าใหม่: การกำหนดเป้าหมายใหม่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการนำลูกค้าที่ละทิ้งรถเข็นสินค้าโดยไม่ต้องตรวจสอบหรือเข้าชมหน้าผลิตภัณฑ์บางหน้าหลายครั้งโดยไม่ต้องดำเนินการใดๆ ด้วยการระบุเจตนาของนักช้อปอีคอมเมิร์ซอย่างชาญฉลาด คุณสามารถส่งข้อเสนอที่พวกเขาไม่สามารถปฏิเสธได้ นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการคูณอัตราการแปลงของคุณโดยไม่ต้องใช้ความพยายามมากนัก

ระบุผู้มุ่งหวังเป้าหมายพิเศษ: การระบุผู้มีแนวโน้มสูงของคุณเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างรายได้มากขึ้น ด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์รูปแบบการซื้อของลูกค้าของคุณ คุณสามารถระบุผู้มีแนวโน้มพิเศษและกำหนดเป้าหมายพวกเขาได้อย่างง่ายดายด้วยความแม่นยำที่ดีขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการสร้างโอกาสในการขายของคุณ

ปรับปรุงคำแนะนำสำหรับลูกค้า: เครื่องมือแนะนำถูกสร้างขึ้นเพื่อบันทึกรูปแบบการซื้อของลูกค้าเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มว่าจะต้องใช้ต่อไป ตัวอย่างง่ายๆ คือการแนะนำเคสโทรศัพท์ให้กับคนที่เพิ่งซื้อสมาร์ทโฟนเครื่องใหม่ ความเกี่ยวข้องของคำแนะนำจะสูงมาก เนื่องจากมีข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับรูปแบบการซื้อของลูกค้าอยู่แล้ว

จัดการกับรีวิวปลอม: บทวิจารณ์ ของลูกค้าทั้งด้านบวกและด้านลบจะส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อของนักช็อปอีคอมเมิร์ซ เป็นที่ทราบกันดีว่าแบรนด์ต่างๆ มีส่วนร่วมในการเผยแพร่ความคิดเห็นเชิงลบเพื่อโค่นล้มคู่แข่ง ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซหลายรายเริ่มใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อต่อสู้กับรีวิวปลอมโดยเน้นรีวิวที่ผ่านการตรวจสอบแล้วและมีประโยชน์

ดึงดูดผู้มีความสามารถ: การระบุและดึงดูดผู้มีความสามารถที่เกี่ยวข้องด้วยความช่วยเหลือของ AI ได้เห็นการขาขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่น Linkedin ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแนะนำงานโดยจับคู่กับทักษะและคุณสมบัติของผู้สมัคร ไซต์งานยอดนิยมอื่นๆ เช่น Glassdoor, Seek และ Indeed ยังใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่คล้ายกันเพื่อสร้างแผนที่โต้ตอบจากการค้นหา โพสต์ การคลิก และการเชื่อมต่อก่อนหน้าของผู้ใช้ คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การจับคู่งานและวิธีการทำงานได้ ที่นี่

การตรวจจับการขัดสี: การ ทำความเข้าใจพนักงานและเหตุผลที่พวกเขาตัดสินใจลาออกหรืออยู่ในบริษัทเป็นหนึ่งในคำถามหลักในการวิเคราะห์ HR การระบุความเสี่ยงของการขัดสีจำเป็นต้องมีการจดจำรูปแบบขั้นสูงและตัวแปรต่างๆ ที่ควรกำหนดไว้สำหรับบริษัทที่เป็นปัญหา ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง จุดที่ดูเหมือนห่างไกลสามารถเชื่อมต่อได้ภายในไม่กี่วินาที ทำให้ตัวแทนฝ่ายทรัพยากรบุคคลมีเวลาเหลือเฟือที่จะมุ่งเน้นไปที่การลดความเสี่ยงให้น้อยที่สุดแทนที่จะระบุตัวตน

การติดตามและประเมินผู้สมัคร: ในบริษัทที่ได้รับผู้สมัครจำนวนมาก การติดตามและการประเมินเป็นภาระงานหนักที่สามารถลดได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเท่านั้น ในขณะที่การแสวงหาพรสวรรค์ที่ดีที่สุดกำลังเพิ่มสูงขึ้น ตัวแทนฝ่ายทรัพยากรบุคคลจำนวนมากได้เริ่มใช้การประเมินตามอัลกอริทึมเพื่อทำให้งานเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพอย่างมาก

การคาดคะเนราคาและค่าโดยสารแบบไดนามิก: ราคาโรงแรมและค่าโดยสารเที่ยวบินมีการเปลี่ยนแปลงในพริบตา และอาจแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ ไม่สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้ด้วยตนเอง ดังนั้น บริการขูดเว็บ จึงถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงราคา และข้อมูลนี้ใช้เพื่อคาดการณ์ค่าโดยสารในอนาคตและเพื่อปรับกลยุทธ์การกำหนดราคาอย่างละเอียด ด้วยข้อมูลราคาในอดีตที่มีอยู่ คุณสามารถสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงราคาในอนาคตได้ พารามิเตอร์อินพุตอาจรวมถึงแนวโน้มตามฤดูกาล ข้อเสนอพิเศษ การเติบโตของอุปสงค์ และคู่แข่งที่กระตือรือร้น

ดาวน์โหลดชุดข้อมูลการเดินทางจาก DataStock

ผู้ช่วยการเดินทางอัจฉริยะ: เนื่องจากความสะดวกสบายเป็นราชาในโลกที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน บริการอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดย AI จึงได้รับความนิยมในหลายอุตสาหกรรม การจองการเดินทางเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึมสามารถช่วยได้มาก บอทอัจฉริยะสามารถฝึกให้ฟังแผนการเดินทางของคุณและจองให้คุณได้ ผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังรวมเข้ากับแอพ IM ยอดนิยม เช่น Facebook Messenger, Telegram, Skype และ Slack ด้วยวิธีนี้ ผู้ใช้สามารถทำสิ่งต่างๆ มากมาย เช่น ค้นหาข้อเสนอที่ถูกที่สุด จองโรงแรม และจองเที่ยวบิน ผู้ช่วยอัจฉริยะดังกล่าวยังสามารถให้คำแนะนำที่มีค่าแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับจุดหมายปลายทางยอดนิยม ร้านอาหาร สถานที่ท่องเที่ยว และอื่นๆ

ข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

เมื่อแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงชัดเจนสำหรับคุณแล้ว ก็ถึงเวลานำไปใช้ในธุรกิจของคุณและเก็บเกี่ยวผลประโยชน์นับไม่ถ้วน ในแอปพลิเคชั่นที่เป็นนวัตกรรมใหม่ของ AI สิ่งหนึ่งที่เหมือนกันคือข้อมูลการฝึกอบรม คุณจะต้องจัดหาข้อมูลอย่างสม่ำเสมอเพื่อฝึกระบบการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของระบบการเรียนรู้ของเครื่องโดยทุกวิถีทาง

ชุดข้อมูลการฝึกอบรมควรมีความสดใหม่ มีความเกี่ยวข้อง และมีคุณภาพดีเพื่อให้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องของคุณมีประโยชน์ ในขณะที่คุณแสวงหา ชุดข้อมูลการฝึกอบรม คุณสามารถตรวจสอบ DataStock ซึ่งช่วยให้คุณดาวน์โหลดชุดข้อมูลที่ครอบคลุม สะอาด และพร้อมใช้งานจากหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น อีคอมเมิร์ซ การรับสมัคร การเดินทาง การดูแลสุขภาพ และการจัดประเภท