การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไรในบริบทของข้อมูล?

ในยุคปัจจุบันข้อมูลได้กลายเป็นสัดส่วนของอุตสาหกรรมที่นับไม่ถ้วนการผลักดันนวัตกรรมการตัดสินใจและการวางแผนเชิงกลยุทธ์ ในฐานะผู้จัดหาข้อมูลฉันอยู่ในระดับแนวหน้าของข้อมูลนี้ - การปฏิวัติขับเคลื่อนการสำรวจวิธีการใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่องในการดึงมูลค่าจากข้อมูลจำนวนมหาศาลในการกำจัดของเรา หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในคลังแสงของเราคือการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นเขตข้อมูลที่เปลี่ยนวิธีที่เราเข้าใจและใช้ข้อมูล

ทำความเข้าใจกับการเรียนรู้ของเครื่องในบริบทของข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นแกนกลางของมันคือสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน แทนที่จะพึ่งพาอัลกอริทึมแบบคงที่เพื่อดำเนินงานเฉพาะอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อระบุรูปแบบและทำการคาดการณ์ตามข้อมูลที่พวกเขาได้รับการฝึกฝน

ในบริบทของข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างข้อมูลดิบและข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ พิจารณา บริษัท อี - พาณิชย์ขนาดใหญ่ที่รวบรวมข้อมูลลูกค้าจำนวนมากรวมถึงประวัติการเรียกดูพฤติกรรมการซื้อและข้อมูลทางประชากรศาสตร์ ด้วยการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลนี้ บริษัท สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็นกลุ่มต่าง ๆ ทำนายพฤติกรรมการจัดซื้อในอนาคตและปรับแต่งแคมเปญการตลาดแบบส่วนตัว สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า แต่ยังเพิ่มรายได้ของ บริษัท

ในฐานะผู้จัดหาข้อมูลเราจัดการกับข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่นเซ็นเซอร์แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและฐานข้อมูลธุรกรรม การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เราทำความสะอาดประมวลผลล่วงหน้าและวิเคราะห์ข้อมูลนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่นเราสามารถใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดในข้อมูลลดเสียงรบกวนและปรับปรุงคุณภาพ ยิ่งไปกว่านั้นการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยเราระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่และความสัมพันธ์ในข้อมูลที่อาจไม่ชัดเจนผ่านวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม

ประเภทของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมีสามประเภทหลัก: การเรียนรู้ภายใต้การดูแลการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลและการเรียนรู้การเสริมแรง

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลอาจเป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่พบได้บ่อยที่สุด ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลอัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลที่ติดฉลากซึ่งแต่ละจุดข้อมูลเกี่ยวข้องกับเอาต์พุตหรือตัวแปรเป้าหมายที่รู้จัก ตัวอย่างเช่นหากเราพยายามทำนายว่าลูกค้าจะปั่นป่วนหรือไม่เราสามารถฝึกอบรมอัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลของข้อมูลลูกค้าในอดีตซึ่งแต่ละบันทึกจะถูกระบุว่าเป็น "ปั่นป่วน" หรือ "ไม่ปั่นป่วน" อัลกอริทึมจะเรียนรู้การแมปคุณสมบัติการป้อนข้อมูล (เช่นอายุลูกค้าการครอบครองและความถี่การใช้งาน) ไปยังฉลากเอาต์พุต

อัลกอริทึมการเรียนรู้ที่มีภายใต้การดูแลร่วมกันรวมถึงการถดถอยเชิงเส้นการถดถอยโลจิสติกต้นไม้ตัดสินใจและเครือข่ายประสาท อัลกอริทึมเหล่านี้มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่นการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตการรับรู้ภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล

ในทางกลับกันการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลนั้นเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ เป้าหมายของการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลคือการค้นพบรูปแบบและโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ตัวอย่างเช่นเราสามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลเพื่อจัดกลุ่มลูกค้าที่คล้ายกันเข้าด้วยกันตามพฤติกรรมการซื้อของพวกเขาโดยไม่ต้องมีความรู้มาก่อนว่ากลุ่มเหล่านี้อาจเป็นอย่างไร

อัลกอริทึมการจัดกลุ่มเช่น K - หมายถึงการจัดกลุ่มและการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นเป็นเทคนิคการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับความนิยม วิธีการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลที่สำคัญอีกวิธีหนึ่งคือการลดมิติซึ่งใช้เพื่อลดจำนวนคุณสมบัติในข้อมูลในขณะที่เก็บข้อมูลให้มากที่สุด สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการแสดงข้อมูลขนาดสูงและปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ

การเรียนรู้เสริมแรง

การเรียนรู้การเสริมกำลังเป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ตัวแทนเรียนรู้ที่จะทำการตัดสินใจลำดับในสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มรางวัลสะสม ตัวแทนได้รับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษตามการกระทำ ตัวอย่างเช่นในเกม - สถานการณ์การเล่นตัวแทนสามารถเรียนรู้ที่จะทำให้การเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดเพื่อชนะเกมโดยได้รับรางวัลเชิงบวกสำหรับการชนะและผลตอบแทนเชิงลบสำหรับการแพ้

การเรียนรู้การเสริมแรงมีแอปพลิเคชันในหุ่นยนต์ยานพาหนะอัตโนมัติและการจัดการทรัพยากร ช่วยให้ระบบสามารถปรับและเรียนรู้ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

บทบาทของการเรียนรู้ของเครื่องในธุรกิจจัดหาข้อมูลของเรา

ในฐานะผู้จัดหาข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในหลาย ๆ ด้านของธุรกิจของเรา

การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

เรามักจะได้รับข้อมูลจากหลายแหล่งและมั่นใจว่าคุณภาพของมันมีความสำคัญสูงสุด อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ในการตรวจจับค่าผิดปกติค่าที่หายไปและข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่นเราสามารถใช้อัลกอริทึมการตรวจจับความผิดปกติเพื่อระบุจุดข้อมูลที่ผิดปกติซึ่งอาจระบุข้อผิดพลาดหรือการฉ้อโกง ด้วยการทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเราสามารถให้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงแก่ลูกค้าของเราซึ่งเชื่อถือได้มากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์

การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถใช้เพื่อเพิ่มข้อมูลที่เราจัดหา เราสามารถใช้อัลกอริทึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลเพิ่มเติมจากข้อมูลตามข้อความเช่นบทวิจารณ์ของลูกค้าหรือโพสต์โซเชียลมีเดีย ตัวอย่างเช่นเราสามารถทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อตรวจสอบว่าการตรวจสอบของลูกค้าเป็นบวกลบหรือเป็นกลาง ข้อมูลเพิ่มเติมนี้สามารถเพิ่มมูลค่าให้กับข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นแก่ลูกค้า

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

หนึ่งในแอพพลิเคชั่นที่มีค่าที่สุดของการเรียนรู้ของเครื่องในธุรกิจของเราคือการวิเคราะห์การทำนาย เราสามารถใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายที่สามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตเช่นปริมาณการขายความต้องการของลูกค้าหรือราคาตลาด แบบจำลองเหล่านี้สามารถช่วยให้ลูกค้าของเราตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและพัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ

เครื่องมือขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ในการแสวงหาของเราเพื่อให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดเรามักจะพึ่งพาเครื่องมือขั้นสูง ตัวอย่างเช่นไฟล์DSA72004 Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 gs/s, 4 Ch.เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์สัญญาณดิจิตอลความเร็วสูง มันให้การวัดที่แม่นยำและข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมของวงจรดิจิตอลซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับอุตสาหกรรมเช่นการสื่อสารโทรคมนาคมและการผลิตเซมิคอนดักเตอร์

เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมอีกอย่างคือDSA72004B Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 gs/s, 4 Ch.- เครื่องวิเคราะห์นี้นำเสนอคุณสมบัติและความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงช่วยให้สามารถวิเคราะห์ความลึกของข้อมูลอนุกรมดิจิตอลได้มากขึ้น มันสามารถช่วยลูกค้าของเราแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพระบบของพวกเขาเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

ที่DSA8300 Tektronix Digital Serial Analyzerยังเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าในชุดเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลของเรา มันให้การวัดความละเอียดสูงและความสามารถในการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลายตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาการทดสอบการทดสอบ

สรุปและเรียกร้องให้ดำเนินการ

การเรียนรู้ของเครื่องได้ปฏิวัติวิธีที่เราจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ในฐานะผู้จัดหาข้อมูลเราใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้ของเครื่องอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ลูกค้าของเรามีข้อมูลคุณภาพสูงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าและโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรม ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลการเพิ่มคุณค่าข้อมูลหรือการวิเคราะห์การทำนายการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจของเรา

หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการจัดหาข้อมูลของเราหรือวิธีการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเป็นประโยชน์ต่อองค์กรของคุณเราขอแนะนำให้คุณติดต่อเรา เราพร้อมที่จะมีส่วนร่วมในการอภิปรายที่มีประสิทธิผลและสำรวจว่าเราสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไรเพื่อตอบสนองความต้องการข้อมูลของคุณ ติดต่อเราเพื่อเริ่มกระบวนการจัดซื้อจัดจ้างและการเจรจาต่อรองและเริ่มดำเนินการกับข้อมูล - ขับเคลื่อนการเดินทางด้วยกัน

การอ้างอิง

1. บิชอป, CM (2006) การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่อง สปริงเกอร์
2. Murphy, KP (2012) การเรียนรู้ของเครื่อง: มุมมองที่น่าจะเป็น กด MIT
3. Géron, A. (2019) Hands - On Machine Learning with Scikit - เรียนรู้ Keras และ TensorFlow: แนวคิดเครื่องมือและเทคนิคในการสร้างระบบอัจฉริยะ O'Reilly Media