ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและมีศักยภาพในการปฏิวัติวิถีชีวิต การทำงาน และการสื่อสารของเรา หนึ่งในแนวคิดที่สำคัญที่สุดใน AI คือการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนย่อยของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลทางสถิติที่ช่วยให้แมชชีนสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้
แมชชีนเลิร์นนิงได้กลายเป็นหนึ่งในสาขาที่มีแนวโน้มมากที่สุดในโลกของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แมชชีนเลิร์นนิงได้กลายเป็นส่วนสำคัญของหลายอุตสาหกรรม เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการสร้างอัลกอริทึมและแบบจำลองที่ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน
หนึ่งในแนวคิดหลักในแมชชีนเลิร์นนิงคือการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) ในการเรียนรู้ประเภทนี้ เครื่องจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่มีคำตอบ ซึ่งทราบเอาต์พุตที่ถูกต้องสำหรับแต่ละอินพุตแล้ว จากนั้นเครื่องจะใช้ชุดข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้วิธีทำนายผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับอินพุตใหม่ การเรียนรู้ประเภทนี้มักใช้ในงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพและคำพูด
อีกแนวคิดที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องคือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) ชุดข้อมูลในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนนั้นแตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เครื่องได้รับการฝึกฝนให้ค้นหารูปแบบและโครงสร้างในข้อมูลด้วยตัวของมันเอง การเรียนรู้ประเภทนี้มีประโยชน์ในงานต่างๆ เช่น การทำคลัสเตอร์และการตรวจจับสิ่งผิดปกติ
การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement learning) เป็นอีกหนึ่งแนวคิดที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง ในการเรียนรู้ประเภทนี้ เครื่องจะไม่ได้รับชุดข้อมูลที่มีคำตอบ แต่จะเรียนรู้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับรางวัลหรือการลงโทษตามการกระทำ จากนั้นเครื่องจะใช้ความคิดเห็นนี้เพื่อเรียนรู้วิธีการตัดสินใจที่ดีขึ้นในอนาคต การเรียนรู้แบบเสริมแรงมักใช้ในงานต่างๆ เช่น การเล่นเกมและหุ่นยนต์
นอกจากประเภทการเรียนรู้เหล่านี้แล้ว ยังมีแนวคิดที่สำคัญอื่นๆ อีกหลายอย่างในการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) เป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้ neural networks เพื่อเรียนรู้จากข้อมูล การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural language processing) เป็นแนวคิดที่สำคัญอีกประการหนึ่ง ซึ่งมุ่งเน้นการสร้างแบบจำลองที่สามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้
โดยสรุป แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วและมีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ มีแนวคิดและเทคนิคต่างๆ มากมายในแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งแต่ละแบบก็มีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง เมื่อเข้าใจแนวคิดเหล่านี้ เราสามารถสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีขึ้นและปลดล็อกศักยภาพของสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้ได้อย่างเต็มที่
