[x] ปิดหน้าต่างนี้
ยินดีต้อนรับคุณ บุคคลทั่วไป   
English Chinese (Simplified) Chinese (Traditional) French German Italian Japanese Korean Portuguese Russian Spanish Vietnamese Thai     
ค้นหา   
เมนูหลัก
ติดต่อสอบถาม
blog สมาชิก
สถิติผู้เขียน blog 10 อันดับ
wave
[ มือใหม่ ]
2
admin
[ มือใหม่ ]
2
orean
[ มือใหม่ ]
2
KAT
[ มือใหม่ ]
1
yuy
[ มือใหม่ ]
1
aTon
[ มือใหม่ ]
1
fang
[ มือใหม่ ]
1
film
[ มือใหม่ ]
1
mild
[ มือใหม่ ]
1
Donus
[ มือใหม่ ]
1
บทความ blog ล่าสุดโดย
เพลงคริสต์มาสtortae
การดูแลรักษาสุภาพ ให้แข็งแรงaTon
ประเพณีวันเข้าพรรษาmild
พบจุดที่หนาวที่สุดในโลกเเห่งใหม่ !!orean
พบจุดที่หนาวที่สุดในโลกเเห่งใหม่ !!orean
อาเซียนDonus
การวาดภาพสีนำ้lovepop-123456
อาเซียนmikekung02
ลดความอ้วนสูตรนางเอก 5 กิโลกรัมใน 1 สัปดาห์yuy
ปรากฏการณ์ธรรมชาติMin-Mintra
ไลน์ โรงเรียนศรัทธาฯ

ติดต่อ สอบถาม

poll

   คุณคิดว่าเวปนี้เป็นอย่างไร


  1. ดีมาก
  2. ดี
  3. ปานกลาง
  4. แย่
  5. แย่มาก

  

   เว็บบอร์ด >> >>
machine learning กับ AI สุดฉลาด ตอนที่ 3  VIEW : 1023    
โดย งง

UID : ไม่มีข้อมูล
โพสแล้ว : 368
ตอบแล้ว : 3
เพศ :
ระดับ : 15
Exp : 60%
เข้าระบบ :
ออฟไลน์ :
IP : 178.128.104.xxx

 
เมื่อ : พุธ ที่ 21 เดือน สิงหาคม พ.ศ.2562 เวลา 21:31:27   

เพราะมันเริ่มต้นตั้งแต่สมัยปี 1959 ไม่ใช่เรื่องใหม่เลย หากใครเคยดู The Imitation game เป็นเรื่องราวการถอดรหัสลับของนาซี ในสงครามโลกที่พลิกให้ฝั่งพันธมิตรเป็นฝ่ายชนะ จะเห็นเครื่อง ENIGMA ที่สร้าง ที่ทำเรื่อง machine learning มาตอบคำถามในตอนแรกกันระบบ AI ที่มีความสามารถเหมือนกับสมองของมนุษย์ที่มีประสิทธิภาพอย่าง

ไม่มีที่สิ้นสุดในอนคต ซึ่งจะช่วยให้งานวิจัย หรือการพัฒนาเทคโนโลยีต่าง ๆ ก้าวหน้า ไปได้อย่างรวดเร็ว Machine Learning อยู่กับเรามานานแล้ว นานตั้งแต่เกิดสำหรับหลายๆคนดีกว่า ว่าเรื่องวิเศษๆเหล่านั้นได้ทำอย่างไร ที่ทำให้เราได้เรียนรู้ว่าเราควรให้ความสำคัญกับเทคโนโลยี Machine learning (ML) ซึ่งเครื่องมือสำคัญของการสร้างคำ

ตอบคือ “เขาใช้ Machine Learning” Machine Learning คือ การทำให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง Input แบบนี้ Output จะเป็นอะไร คอมพิวเตอร์ ออนไลน์ สำหรับผู้เล่นทุกระดับ ตามกลไกที่ตั้งและการจูนค่าต่างๆด้วยการหมุน ก้อนกลมๆ ที่อยู่หน้าเครื่องมากมาย เพื่อหาความสัมพันธ์ของรหัสลับ ที่ ได้จากคลื่น บ้างก็กล่าวว่านี่คือ super

computer เครื่องแรก ก็ทำได้เช่นกัน แต่คอมพิวเตอร์ไม่มีตา !! Data Scientist จึงต้องสร้าง Model โดย Alan Turing บิดาแห่ง Computer Science ในปัจจุบันเจ้า แทงบอล เครื่องนี้มันก็คำนวนมั่วๆไปเรื่อยๆ ที่จะทำให้คอมพิวเตอร์รู้จักหมาแมวเข้าไป โดยเอาข้อมูลหมาแมวใส่เข้าไปเช่น ใส่สี ใส่ลักษณะ เชื่อว่าหลายคนคงเคยได้ยิน

และรู้จักคำว่า AI หรือProgramming เราจะใส่ ข้อมูล (Data) และ Program เข้าไปเพื่อให้ได้ Output แต่ Machine Learning เราไม่ได้ Program คำตอบ เราใส่ Data และ Output (ผลลัพธ์) เข้าไป เพื่อให้หา Program ที่จะนำไปตอบในอนาคตได้ว่า ปัญญาประดิษฐ์กันมามาสักพักหนึ่งแล้ว AI โดยใช้ ข้อมูล ย้ำ ดังๆ ตรงคำว่า โดยใช้ “ข้อมูล” ซึ่ง

มันแตกต่างกับการเขียนโปรแกรมทั่วไป เพราะหรือซอฟต์แวร์ที่มีลักษณะการทำงานคล้ายสมองของสิ่งมีชีวิต แต่มันคือสมองของสิ่งไม่มีชีวิต โดยสามารถคิด เรียนรู้ และทำงานงานได้คล้ายมนุษย์ได้ในบางอย่างที่เป็นการทำงานแบบการ ใช้การคิดและตัดสินใจอย่างมีเหตุมีผล แต่ยังไม่ใช่เรื่องของความรู้สึก วันนี้ขอขอนำเสนอและยกตัวอย่างรูปแบบ

การทดลองต่าง ๆ ซึ่งเป็นสื่อการสอนอีกรูปแบบหนึ่งที่สามารถเรียนรู้การทำงานของ AI ง่าย ๆ ได้ด้วยตนเองผ่านเทคโนโลยีที่เรียกว่า machine learning (ML) จริง ๆ แล้ว การเรียนรู้ด้วยตนเองในรูป แบบของ Machine learning (ML) ซึ่งเป็นรูปแบบที่เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ พัฒนามาจากการศึกษาด้านการรู้จำ โดยใช้อัลกอลิธึมสร้าง

แบบหรือซอฟต์แวร์เพื่อเรียนรู้และจดจำข้อมูล และสร้างเป็นแบบจำลอง เพื่อการประมวลผลหรือทำนายข้อมูลออกมา เราอาจเรียก machine learning ว่าเป็นเครื่อง มือหรือวิธีการหนึ่งที่ช่วยเพิ่มความฉลาดของ AI ก็ว่าได้ Arthur Lee Samuel (อาเธอร์ ซามูเอล) นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ยุคแรก ๆ ของ ได้เคยนิยามความหมายของ ML ไว้ว่า

“ศาสตร์ที่จะทำให้คอมพิวเตอร์สามารถที่จะเรียนรู้ได้ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมกำกับชัดเจน”“Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” ศาสตร์ดังกล่าวคืออัลกอริทึมที่อาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างนำเข้า (Input Data) เพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะ

ทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ จะเห็นได้ว่าพระเอกของงานนี้เลย คือ ข้อมูล (Data) นั่นเอง อาจกล่าวง่าย ๆ โดยสรุปว่า เราจะสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากการป้อนข้อมูล Input เข้าไป เพื่อให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และจดจำสร้างรูปแบบ เพื่อการทำนายข้อมูลในอนาคต ยกตัวอย่างง่าย ๆ เช่น การสอนให้คอมพิวเตอร์ แยกแยะภาพ

ว่าภาพที่ทดสอบเป็นภาพสุนัขหรือแมว โดย การนำภาพสุนัขและแมวจำนวนหนึ่งซึ่งถือเป็น Input Data เข้าไปในระบบที่ทดสอบ คอมพิวเตอร์จะมีสร้างอัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้และจดจำภาพในระดับ Pixel จากนั้นสร้างเป็นต้นแบบ (Pattern) หากทำการทดสอบด้วยภาพใหม่ ๆ คอมพิวเตอร์ก็จะสามารถแยกแยะได้ว่าภาพที่ทดสอบเป็นภาพของสุนัข

หรือแมว ได้นั่นเอง เพื่อให้เราได้เรียนรู้ AI ผ่าน machine learning (ML) ได้ด้วยตนเอง เราสามารถทดสอบจากระบบทดสอบออนไลน์ที่มีอยู่ในอินเทอร์เน็ตมากมายเช่น Thing Translator Thing Translator ตัวอย่างการวิเคราะห์วัตถุจากภาพ และอ่านออกเสียงวัตถุดังกล่าวเป็นภาษาต่าง ๆ เป็นแอพพลิเคชั่นที่สามารถ ตรวจจับวัตถุที่ผู้ใช้งาน

ต้องการตรวจสอบผ่านกล้องถ่ายรูปในสมาร์ทโฟน และแสดงผลเป็นภาษาต่าง ๆ Quick, Draw! Quick, Draw! คือตัวอย่างการฝึก ให้เราวาดรูปจากคำใบ้หรือภาพจากคนอื่นที่เคยวาดไว้ เราต้องวาดรูปตามโจทย์ที่ได้รับ ซึ่งระบบจะตรวจสอบและ วิเคราะห์รูปที่เราวาดนั้นคืออะไร นี่เป็นเพียง ตัวอย่างเพียงเล็กน้อย

 

Credit : เงินด่วนโอนเข้าบัญชี24ชั่วโมง2019

สนับสนุนบทความโดย UFABET เว็บอันดับ 1 ของไทย

  • มีเกมส์ให้เล่นมากที่สุด
  • ราคาน้ำดี ให้ค่าคอมสูงที่สุด
  • ฝากถอนโอนไว รวดเร็วทันใจ
  • เล่นตรงกับบริษัท ปลอดภัยมั่นใจได้
  • มีพนักงานพร้อมให้บริการ 24 ชั่วโมง