ADOBE REAL-TIME CDP
อัลกอริทึม machine learning คืออะไร
อัลกอริทึม machine learning คือวิธีการที่โซลูชันปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใช้ในการทำงานต่างๆ โดยปกติแล้ว อัลกอริทึม machine learning จะใช้ในการคาดการณ์ค่าเอาต์พุตโดยการวิเคราะห์ข้อมูลอินพุต โดยจะบรรลุเป้าหมายนี้ผ่านการถดถอยหรือการจำแนกประเภท ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่นำเข้าและเอาต์พุตที่พยายามคาดการณ์
เทคโนโลยี Machine Learning (ML) เป็นส่วนหนึ่งของ AI ซึ่งขยายตลาดจนมีมูลค่ามากกว่า 1.4 แสนล้านดอลลาร์ อัลกอริทึม machine learning สามารถช่วยให้ผู้คนตัดสินใจได้อย่างทันท่วงทีและแม่นยำเมื่อเทรดหุ้น วินิจฉัยสภาวะทางการแพทย์ คาดการณ์ความต้องการ และอื่นๆ
ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึม machine learning รวมถึงประเภทหลัก วิธีการทำงาน และประโยชน์ทางธุรกิจ
สำรวจส่วนต่างๆ ของหน้านี้
วิธีการทำงานของอัลกอริทึม machine learning
วิธีสร้างอัลกอริทึม machine learning ตั้งแต่เริ่มต้น
ข้อดีและข้อเสีย
อัลกอริทึม machine learning มีกี่ประเภท
อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการของ machine learning คืออะไร
มีอัลกอริทึม machine learning ยอดนิยม
วิธีการทำงานของอัลกอริทึม machine learning
แม้ว่าอัลกอริทึม machine learning จะมีหลายประเภท แต่อัลกอริทึมทั้งหมดมักจะปฏิบัติตามหลักการพื้นฐานเดียวกัน มีดังนี้
การเรียนรู้ฟังก์ชัน
อัลกอริทึม ML สามารถเรียนรู้ฟังก์ชันต่างๆ เพื่อเชื่อมโยงว่าข้อมูลอินพุตส่งผลหรือกำหนดเอาต์พุตอย่างไร กระบวนการนี้สามารถแสดงเป็นฟังก์ชัน y = f(x)
ในสมการ (x) แทนตัวแปรอินพุต และ (y) คือตัวแปรเอาต์พุตที่อัลกอริทึม ML จะคาดการณ์ ในระหว่างกระบวนการวิเคราะห์ อัลกอริทึม machine learning จะกำหนดว่า (f) คืออะไร
การเรียนรู้ที่จะคาดการณ์
แม้ว่าอัลกอริทึม ML สามารถเรียนรู้ว่าฟังก์ชันคืออะไร แต่วัตถุประสงค์หลักคือการคาดการณ์ว่าข้อมูลจะได้รับผลกระทบอย่างไรเมื่อมีการเพิ่มตัวแปรลงในสมการ การประเมินเหล่านี้จะมีข้อผิดพลาดเนื่องจากเครื่องสามารถใช้ข้อมูลที่มีให้เท่านั้น
ฟังก์ชัน machine learning ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อลดระดับความผิดพลาดในการคาดการณ์ อัลกอริทึมจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการลดข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
ความหลากหลายในการทำงาน
อัลกอริทึม machine learning ที่หลากหลายจะสร้างสมมติฐานที่แตกต่างกันเกี่ยวกับฟังก์ชันและวิธีการนำเสนอฟังก์ชันเหล่านั้น นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรใช้อัลกอริทึมที่แตกต่างกันกับปัญหา ML จนกว่าคุณจะพบอัลกอริทึมที่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
วิธีสร้างอัลกอริทึม machine learning ตั้งแต่เริ่มต้น
การสร้างอัลกอริทึม machine learning ที่ใช้งานได้ต้องใช้เวลาและความพยายาม แต่จะคุ้มค่าเมื่อคุณเข้าใจรายละเอียดในการเขียนอัลกอริทึมของคุณเอง
หากคุณต้องการสร้างอัลกอริทึม machine learning ตั้งแต่เริ่มต้น เราขอแนะนำให้ใช้ neural network ที่มีอยู่เป็นฐาน และทำตามขั้นตอนง่ายๆ เหล่านี้
ทำความเข้าใจอัลกอริทึม
ขั้นแรก คุณจะต้องตัดสินใจว่าคุณต้องการสร้าง อัลกอริทึม machine learning ประเภทใด เมื่อคุณเลือกประเภทอัลกอริทึม ML แล้ว ให้ทำความคุ้นเคยกับโครงสร้าง ความสามารถ และข้อจำกัดของอัลกอริทึม
ค้นคว้าหาข้อมูลให้มากที่สุด
ต่อไปก็ถึงเวลาเปิดตำรา (หรือเปิด YouTube) คุณจะพบข้อมูลมากมายทั้งในช่องทางออนไลน์และออฟไลน์
แหล่งข้อมูลที่จับต้องได้ เช่น ตำราเรียน เหมาะอย่างยิ่งหากต้องการรายละเอียดทางคณิตศาสตร์เชิงลึกเกี่ยวกับอัลกอริทึม แต่ถ้าคุณต้องการเนื้อหาที่เข้าใจง่ายและตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง เราขอแนะนำให้ดูวิดีโอสอนหรือดูบล็อกโพสต์แบบนี้
ย่อยปัญหาใหญ่ให้เล็กลง
การสร้างอัลกอริทึม machine learning ของคุณเองอาจฟังดูยาก แต่คุณสามารถจัดการงานได้ง่ายขึ้นโดยแบ่งออกเป็นส่วนเล็กๆ ก่อน
ดังนั้น แทนที่จะพยายามสร้างอัลกอริทึมทั้งหมดในคราวเดียว ให้ลองประกอบไปทีละส่วน ตัวอย่างเช่น ก่อนที่คุณจะเทรนด้วยชุดข้อมูล ทำให้อัลกอริทึมสามารถอ่านข้อมูลนั้นได้ก่อน ซึ่งอาจหมายถึงการสอนวิธีจัดการกับค่า null หรือข้อมูลที่แบ่งเป็นหมวดหมู่ การใช้วิธีการแบบเพิ่มหน่วยทำให้กระบวนการจัดการได้ง่ายขึ้น และช่วยหลีกเลี่ยงการแก้ไขข้อบกพร่องที่ใช้เวลานานในภายหลัง
เริ่มต้นจากอะไรง่ายๆ
เลือกชุดข้อมูลขนาดเล็กที่เรียบง่ายเพื่อใช้งานสำหรับอัลกอริทึมของคุณ วิธีนี้จะทำให้ง่ายต่อการป้อนข้อมูลลงในโค้ดอัลกอริทึมของคุณด้วยตนเอง เราขอแนะนำให้ใช้เกต NAND ซึ่งเป็น logic gate ทั่วไปที่นักพัฒนาใช้เมื่อสร้างอุปกรณ์ดิจิทัล
อัลกอริทึม machine learning จะรับและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยในการสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์
ทดสอบอัลกอริทึม
หลังจากทำการทดสอบง่ายๆ กับอัลกอริทึมของคุณและปรับให้เหมาะสมแล้ว ให้ป้อนชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่มีขนาดใหญ่ขึ้น กลับไปปรับเปลี่ยนตามความจำเป็นเพื่อลดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด หากเป็นไปได้ ให้ใช้ข้อมูลที่ได้รับการวิเคราะห์โดยระบบ ML ที่สมบูรณ์แล้ว เพื่อให้คุณสามารถประเมินความแม่นยำของอัลกอริทึมใหม่ของคุณได้
จดบันทึก
สุดท้ายนี้ ให้จดบันทึกทุกสิ่งที่ได้เรียนรู้ระหว่างกระบวนการนี้ วิธีนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่าอะไรที่ได้ผลและคุณจะปรับปรุงกระบวนการในอนาคตได้อย่างไร
ข้อดีและข้อเสีย
อัลกอริทึม ML มีข้อดีและข้อเสียมากมาย มาสำรวจข้อดีและข้อเสียบางประการเพื่อที่คุณจะได้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าควรใช้ machine learning เมื่อใดและอย่างไร
ข้อดีหลัก
- จำเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่ต้องเลยเมื่อเขียนอัลกอริทึม หลังจากอัลกอริทึม machine learning ของคุณเริ่มทำงาน ก็จะสามารถปรับปรุงความสามารถในการวิเคราะห์และคาดการณ์โดยไม่ต้องคอยป้อนข้อมูลจากทีมของคุณอย่างต่อเนื่อง
- สังเกตแนวโน้มและรูปแบบได้ง่าย อัลกอริทึม ML สามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มของพฤติกรรมผู้บริโภค เช่น พฤติกรรมการซื้อของผ่านอีคอมเมิร์ซได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องให้คนทำเอง
- ยิ่งทำงานนานๆ อัลกอริทึมจะยิ่งมีประสิทธิภาพ เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึม machine learning จะมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้นโดยการอ้างอิงข้อมูลในอดีต
- สามารถจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนได้ อัลกอริทึม ML สามารถจัดการข้อมูลหลายมิติได้ จึงสามารถทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีตัวแปรหลากหลายได้
- สามารถนำไปใช้กับบริการต่างๆ ได้มากมาย อัลกอริทึม ML สามารถนำไปใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงอีคอมเมิร์ซ
ข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น
- จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการเทรนและเรียนรู้ อัลกอริทึม machine learning ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงและไม่ลำเอียงจำนวนมากเพื่อเรียนรู้และปรับปรุง
- ต้องทำงานเป็นระยะเวลานาน อัลกอริทึม ML ของคุณต้องใช้เวลาในการประมวลผล วิเคราะห์ และทำความเข้าใจข้อมูลของคุณ คุณจะต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากในการประมวลผล เทคโนโลยีนี้จึงจะมีประสิทธิภาพ
- อาจตีความผลลัพธ์ได้ยาก หากคุณต้องการให้อัลกอริทึม ML สร้างผลลัพธ์ที่เข้าใจได้ คุณต้องเลือกสูตรที่เหมาะสมสำหรับ use case ที่คุณต้องการ
- Machine learning อาจเกิดข้อผิดพลาดได้ แม้ว่าอัลกอริทึม ML จะทำงานโดยอัตโนมัติ แต่ก็มีความเสี่ยงสูงในการเกิดข้อผิดพลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณใช้อัลกอริทึมผิดประเภทหรือให้ข้อมูลคุณภาพต่ำ
เมื่อเข้าใจข้อบกพร่องของอัลกอริทึม machine learning แล้ว คุณจะรู้วิธีใช้เทคโนโลยีพลิกโลกนี้อย่างถูกต้องเพื่อทำการคาดการณ์ที่นำไปดำเนินการต่อได้จากข้อมูลธุรกิจของคุณ
อัลกอริทึม machine learning มีกี่ประเภท
Supervised learning
ด้วย supervised learning คุณจะให้ชุดข้อมูลแก่อัลกอริทึม machine learning โดยแต่ละชุดข้อมูลจะมีป้ายกำกับทั้งอินพุตและเอาต์พุต อัลกอริทึมมีหน้าที่ค้นหาฟังก์ชันหรือวิธีการใช้อินพุตที่ให้มาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
หลังจากการทดสอบแต่ละรอบ คุณจะสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดที่ทราบได้เพื่อให้อัลกอริทึมสามารถเรียนรู้จากข้อผิดพลาด
Semi-supervised learning
ในระหว่าง semi-supervised learning (การเรียนรู้กึ่งกำกับดูแล) คุณจะต้องให้ข้อมูลทั้งแบบมีป้ายกำกับและที่ไม่มีป้ายกำกับแก่อัลกอริทึม ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจะมีแท็กเพื่อช่วยให้อัลกอริทึมเข้าใจข้อมูลในขณะที่ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจะไม่มีแท็กใดๆ
ด้วยการผสมผสานข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและมีป้ายกำกับ คุณจะสอนอัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
Reinforcement learning
Reinforcement learning จะช่วยเร่งการเรียนรู้โดยใช้วิธีการที่มีโครงสร้าง คุณต้องจัดเตรียมชุดพารามิเตอร์ การดำเนินการ และค่าของ Extensible Data Motation (EDN) โดยละเอียดให้กับอัลกอริทึม machine learning
แนวทางนี้ต้องใช้ความพยายามของมนุษย์ในการป้อนข้อมูลอย่างมาก แต่มีประสิทธิภาพสูงในการสอนอัลกอริทึมให้ใช้กระบวนการวิเคราะห์แบบลองผิดลองถูกเพื่อลดข้อผิดพลาด
Unsupervised learning
สำหรับ unsupervised learning คุณจะป้อนข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับสำหรับอัลกอริทึมและอนุญาตให้พิจารณาความสัมพันธ์และความเกี่ยวพันหว่างชุดข้อมูลได้อย่างอิสระ อัลกอริทึม machine learning จะประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยตัวเอง
อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการของ machine learning คืออะไร
อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ (evolutionary algorithms) ของ machine learning คือแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบพฤติกรรมของสิ่งมีชีวิตในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน โดยอาศัยกลไกต่างๆ เช่น การกลายพันธุ์ (mutation), การรวมกันใหม่ (recombination) และการสืบพันธุ์ (reproduction)
ในขณะที่อัลกอริทึม ML แบบเดิมขึ้นอยู่กับการลองผิดลองถูก อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการจะใช้กระบวนการอย่างการคัดเลือกโดยธรรมชาติ (natural selection)
หลังจากการวิเคราะห์แต่ละรอบ อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการจะกำจัดโซลูชันที่ “อ่อนแอ” ออกจากรายการการคาดการณ์และรักษาโซลูชันที่ "แข็งแกร่ง” เอาไว้ กระบวนการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุว่าการดำเนินการใดที่น่าจะให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการมากที่สุด
อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการของ machine learningให้ประโยชน์ทางธุรกิจที่สำคัญ ได้แก่
- เพิ่มความยืดหยุ่นในการรับมือกับปัญหาต่างๆ
- ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเพื่อตรวจสอบทุกการดำเนินการที่เป็นไปได้
- โซลูชันที่ไม่จำกัดสำหรับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นมากมาย
อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดในการตรวจสอบชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งมีตัวแปรมากมาย ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ machine learning และความแตกต่างจาก AI
มีอัลกอริทึม machine learning ยอดนิยม
มีอัลกอริทึม machine learning ที่แตกต่างกันมากมาย แต่นี่คือบางส่วนที่ได้รับความนิยมมากที่สุด
- Linear regression. โมเดลทางสถิติของ linear regression ทำให้คุณสามารถคาดการณ์ความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระได้ ตัวอย่างเช่น คุณอาจใช้โมเดล linear regression เพื่อประเมินว่าการเพิ่มงบประมาณการตลาดแบบ pay-per-click จะส่งผลต่อลูกค้าเป้าหมาย การมีส่วนร่วมหรือ ROI (ผลตอบแทนจากการลงทุน) อย่างไร
- Logistic regression โมเดลทางสถิตินี้ใช้เพื่อประมาณค่าเลขฐานสอง เช่น 0 หรือ 1 Logistic regression ช่วยให้คุณคาดการณ์ความเป็นไปได้ที่เหตุการณ์ที่กำหนดจะเกิดขึ้น
- อัลกอริทึม K-nearest Neighbors (KNN) สามารถใช้อัลกอริทึม KNN เพื่อแก้ไขปัญหาการถดถอยหรือการจำแนกประเภทได้ เมื่อใช้สำหรับการจำแนกประเภทอัลกอริทึม KNN จะจำแนกจุดข้อมูลใหม่โดย “รับเสียงโหวต” จากจุดข้อมูลที่ใกล้ที่สุด จุดข้อมูลใหม่นี้จะได้รับการกำหนดให้อยู่ในกลุ่มที่เหมือนกันมากกว่า
- อัลกอริทึมแผนผังการตัดสินใจ เป็นหนึ่งในอัลกอริทึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดเนื่องจากสามารถช่วย data scientists จำแนกปัญหาได้ อัลกอริทึมจะแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่คล้ายกันหลายกลุ่มตามตัวแปรอิสระหรือแอตทริบิวต์หลัก อัลกอริทึมจะจัดกลุ่มเหล่านี้เป็นกราฟที่มีลักษณะคล้ายกับต้นไม้กลับหัว
หากต้องการดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึม machine learning และวิธีการใช้เทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพนี้ใน Adobe Real-Time Customer Data Platform ดูวิดีโอภาพรวม หรือการแนะนำผลิตภัณฑ์
ค้นหาคำตอบว่า Adobe Sensei ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นในผลิตภัณฑ์ Adobe Experience Cloud ทั้งหมดได้อย่างไร
