5 ລັກສະນະຫຼັກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມີລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງການນໍາໃຊ້ໃນການເງິນ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ການຕະຫຼາດແລະອຸດສາຫະກໍາການຂົນສົ່ງ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ, ຄາດຄະເນ, ແລະອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຕັດສິນໃຈ, ໃນບັນດາວຽກງານອື່ນໆ.

ໃນບົດຄວາມນີ້, ຮຽນຮູ້ຫ້າລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ກວ້າງຂວາງ, ຕັ້ງແຕ່ການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະການເວົ້າກັບລະບົບຄໍາແນະນໍາແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນ ສາຂາຍ່ອຍຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ ການພັດທະນາຂອງສູດການຄິດໄລ່ແລະຕົວແບບສະຖິຕິ, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີການດໍາເນີນໂຄງການຢ່າງຊັດເຈນ. ການກໍ່ສ້າງລະບົບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນຫນ້າວຽກໃດຫນຶ່ງໂດຍອີງໃສ່ປະສົບການທີ່ໄດ້ຮັບຈາກຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າເປີດເຜີຍແມ່ນຈຸດປະສົງຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ນີ້ແມ່ນສໍາເລັດໂດຍການໃຫ້ algorithms ການຝຶກອົບຮົມຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ algorithms ເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບແລະການເຊື່ອມຕໍ່ໃນຂໍ້ມູນ.

ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ: ນີ້ປະກອບມີການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່, ບ່ອນທີ່ຜົນຜະລິດທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ແຕ່ລະວັດສະດຸປ້ອນ. algorithm ໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງວັດສະດຸປ້ອນແລະຜົນໄດ້ຮັບແລະຫຼັງຈາກນັ້ນສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່, ບໍ່ເຫັນໄດ້.
ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ: ນີ້ປະກອບມີການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍຊື່ບ່ອນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ່ໄດ້ຖືກສະຫນອງໃຫ້. ສູດການຄິດໄລ່ຕ້ອງຊອກຫາໂຄງສ້າງໃນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົວມັນເອງ ແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການຈັດກຸ່ມ, ການຫຼຸດຜ່ອນຂະໜາດ ແລະການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ.
ການຮຽນຮູ້ເສີມ: ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຝຶກອົບຮົມຕົວແທນເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມັນໄດ້ຮັບຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນໂດຍຜ່ານລາງວັນຫຼືການລົງໂທດ. ສູດການຄິດໄລ່ໃຊ້ຄໍາຕິຊົມນີ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ກົນລະຍຸດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການເພີ່ມລາງວັນສູງສຸດໃນໄລຍະເວລາ.

ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ: ຮາກຂອງ DeFi: ປັນຍາປະດິດ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຄອມພິວເຕີຄລາວ ແລະເທັກໂນໂລຍີບັນຊີລາຍການທີ່ແຈກຢາຍ

5 ລັກສະນະຫຼັກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ກາຍເປັນໜຶ່ງໃນຄວາມກ້າວໜ້າທາງດ້ານເທັກໂນໂລຍີທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ ແລະໄດ້ສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ບັນດາອຸດສາຫະກຳ ແລະ ການນຳໃຊ້. ຄຸນນະສົມບັດຕົ້ນຕໍຂອງຕົນແມ່ນ:

ການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ: ຂໍ້ມູນຖືກໃຊ້ໂດຍລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສ້າງຕົວແບບທີ່ຄາດຄະເນເຫດການໃນອະນາຄົດ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດຄວາມສ່ຽງຂອງການເລີ່ມຕົ້ນການກູ້ຢືມເງິນຫຼືຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກຈະເຮັດການຊື້, ໃນບັນດາສິ່ງອື່ນໆ.
ອັດຕະໂນມັດ: ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງມະນຸດຫນ້ອຍລົງ ແລະເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະທີ່ຊັດເຈນ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
Scalability: ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນເຫມາະສົມດີສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພາະວ່າພວກມັນຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ທຸລະກິດສາມາດຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບມາຈາກຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວ.
Generalization: ສູດການຄິດໄລ່ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນສາມາດຄົ້ນພົບຮູບແບບກວ້າງໆໃນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ສົດໆແລະບໍ່ໄດ້ສໍາຫຼວດ. ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງອາດຈະບໍ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນທັນທີທັນໃດກັບວຽກງານທີ່ມີຢູ່ໃນມື, ພວກມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຄາດຄະເນເຫດການໃນອະນາຄົດ.
ການປັບຕົວໄດ້: ເມື່ອມີຂໍ້ມູນໃໝ່, ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຮຽນຮູ້ ແລະປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງພວກເຂົາໃນໄລຍະເວລາ, ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນຍ້ອນວ່າຂໍ້ມູນຫຼາຍຂື້ນກັບພວກເຂົາ.

ການເຊື່ອມໂຍງຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເທກໂນໂລຍີ blockchain

ການເຊື່ອມໂຍງຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເທກໂນໂລຍີ blockchain ຖືສັນຍາທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບອະນາຄົດ. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອປະເມີນຂໍ້ມູນ ແລະສ້າງການຄາດເດົາໂດຍອີງໃສ່ມັນໂດຍໃຊ້ແພລະຕະຟອມການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ ແລະປອດໄພເຊັ່ນ: blockchain ໄດ້.

ພື້ນທີ່ຫນຶ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງການນໍາໃຊ້ສໍາລັບການລວມຕົວນີ້ແມ່ນຢູ່ໃນຂະແຫນງການທະນາຄານ, ບ່ອນທີ່ລັກສະນະການກະຈາຍຂອງເຕັກໂນໂລຊີ blockchain ແລະຄວາມສາມາດທີ່ຈະ. ຫ້າມການເຂົ້າເຖິງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ ຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກວດຫາການສໍ້ໂກງ ແລະການຟອກເງິນໄດ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ: ທ່າແຮງຂອງ Blockchain: AI ສາມາດປ່ຽນບັນຊີລາຍການແບບກະຈາຍຕົວໄດ້ແນວໃດ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເທກໂນໂລຍີ blockchain ຍັງສາມາດສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນ ການຄຸ້ມຄອງລະບົບການຄຸ້ມຄອງ. ໃນຂະນະທີ່ເທກໂນໂລຍີ blockchain ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະຫນອງການເປີດແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ, ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງແລະການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ.

ເທກໂນໂລຍີ Blockchain ສາມາດເຮັດໃຫ້ການແບ່ງປັນບັນທຶກທາງການແພດທີ່ປອດໄພແລະເອກະຊົນ, ໃນຂະນະທີ່ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນການລະບາດຂອງພະຍາດແລະເສີມຂະຫຍາຍຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ.

ອະນາຄົດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ອະນາຄົດຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຄາດວ່າຈະມີຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນລະບົບສູດການຄິດໄລ່, ພະລັງງານຂອງຄອມພິວເຕີ້ ແລະຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ. ເນື່ອງຈາກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ກາຍເປັນການຮັບຮອງເອົາຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະປະສົມປະສານເຂົ້າໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ມັນມີທ່າແຮງທີ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ສັງຄົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຫຼາຍໆດ້ານ.

ບາງແນວໂນ້ມ ແລະການພັດທະນາທີ່ສຳຄັນໃນອະນາຄົດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກລວມມີ:

ອັດຕະໂນມັດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ: ເມື່ອລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີຄວາມຄືບໜ້າ, ເຂົາເຈົ້າຈະສາມາດເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດໃນຂອບເຂດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປ້ອນຂໍ້ມູນຈາກມະນຸດໜ້ອຍລົງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດ.
ປະສົບການທີ່ເປັນສ່ວນບຸກຄົນຫຼາຍຂຶ້ນ: ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຈະມີຄວາມສາມາດປະເມີນ ແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອສະໜອງປະສົບການທີ່ເປັນສ່ວນບຸກຄົນສູງ ເຊັ່ນ: ຄໍາແນະນໍາສ່ວນບຸກຄົນ ແລະການໂຄສະນາ.
ການຕັດສິນທີ່ປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນ: ເມື່ອລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກດີຂຶ້ນໃນການຕັດສິນໃຈ ແລະການຄາດຄະເນທີ່ສັບສົນ, ທຸລະກິດຈໍານວນຫລາຍຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການຕັດສິນໃຈທີ່ຊັດເຈນ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI: ເມື່ອການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກາຍເປັນເລື່ອງທົ່ວໄປຫຼາຍຂຶ້ນ, ຈະມີການເນັ້ນຫນັກໃສ່ການຮັບປະກັນວ່າມັນຖືກພັດທະນາແລະນໍາໃຊ້ຢ່າງມີຈັນຍາບັນແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ໂດຍເນັ້ນໃສ່ການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະລົບລ້າງຄວາມລໍາອຽງໃນການຕັດສິນໃຈ.
ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງວິຊາການ: ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະເພີ່ມຂຶ້ນໃນການຮ່ວມມືກັບສາຂາອື່ນໆ, ເຊັ່ນ: ວິທະຍາສາດລະບົບປະສາດແລະຊີວະສາດ, ເພື່ອຊຸກຍູ້ການຄົ້ນພົບໃຫມ່ແລະຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຂົງເຂດເຫຼົ່ານັ້ນ.

ໂດຍລວມແລ້ວ, ອະນາຄົດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຖືຄໍາສັນຍາອັນໃຫຍ່ຫຼວງແລະຄາດວ່າຈະສືບຕໍ່ຫັນປ່ຽນອຸດສາຫະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ, ຈາກການເງິນໄປສູ່ການດູແລສຸຂະພາບ, ໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າ.