Machine learning คืออะไร มีกี่ประเภท

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นกระบวนการที่คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงการทำงานของตนได้โดยไม่ต้องโปรแกรมแบบชัดเจน ประเภทของ Machine Learning ประกอบด้วย:

1. Supervised Learning (การเรียนรู้แบบมีการควบคุม):
   • การเรียนรู้แบบมีการควบคุมคือกระบวนการที่ระบบเรียนรู้จากข้อมูลที่มีคำตอบ (เฉลย) ที่ถูกต้องอยู่แล้ว เช่น การจำแนกป้ายชื่อเป็นคำศัพท์, การทำนายราคาของบ้าน ฯลฯ
2. Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุม):
   • การเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุมคือกระบวนการที่ระบบเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายชื่อหรือคำตอบเฉลย และเรียนรู้โครงสร้างหรือความหมายของข้อมูลเอง เช่น การจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกัน, การลดมิติของข้อมูล
3. Semi-Supervised Learning (การเรียนรู้แบบครึ่งหนึ่งครึ่งหนึ่ง):
   • การเรียนรู้แบบครึ่งหนึ่งครึ่งหนึ่งคือกระบวนการที่ระบบเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายชื่อและข้อมูลที่ไม่มีป้ายชื่อพร้อมกัน การใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายชื่อช่วยปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล
4. Reinforcement Learning (การเรียนรู้ด้วยการตอบรับ):
   • การเรียนรู้ด้วยการตอบรับคือกระบวนการที่ระบบเรียนรู้โดยทำสิ่งต่างๆในสิ่งแวดล้อมและรับคะแนนเพื่อปรับปรุงการกระทำในอนาคต เช่น การเรียนรู้การเล่นเกม
5. Deep Learning (การเรียนรู้ลึก):
   • การเรียนรู้ลึกคือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีขนาดใหญ่และมีจำนวนชั้นมากในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เช่น การจำแนกภาพ, การแปลภาษา
6. Transfer Learning (การเรียนรู้การโอนย้าย):
   • การเรียนรู้การโอนย้ายคือกระบวนการที่โมเดลที่ได้เรียนรู้แล้วในงานหนึ่งสามารถนำไปใช้ในงานอื่นๆได้ การโอนย้ายความรู้จากงานหนึ่งไปสู่งานอื่นเพื่อประหยัดเวลาและความมุ่งหมายในการเรียนรู้
7. Online Learning (การเรียนรู้ออนไลน์):
   • การเรียนรู้ออนไลน์คือกระบวนการที่ระบบเรียนรู้ก่อนที่จะเปลี่ยนแปลงจากการเรียนรู้ครั้งก่อน โดยระบบจะเรียนรู้แบบออนไลน์ในสถานการณ์ที่ข้อมูลเข้ามาเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา เช่น การทำนายการเคลื่อนไหวของราคาหุ้น