เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
36 ความสัมพันธ์: กฎความสัมพันธ์การกลายพันธุ์การรู้จำแบบการวินิจฉัยทางการแพทย์การทำเหมืองข้อมูลการคัดเลือกโดยธรรมชาติการคำนวณเชิงอารมณ์การฉ้อโกงบัตรเครดิตการประมวลภาษาธรรมชาติการแบ่งกลุ่มข้อมูลการแบ่งประเภทข้อมูลการแทนความรู้การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยการเรียนรู้แบบมีผู้สอนการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนการเรียนรู้เชิงลึกระบบผู้เชี่ยวชาญลำดับดีเอ็นเอวิทยาการคอมพิวเตอร์สถิติศาสตร์หุ่นยนต์อาเธอร์ ซามูเอลขั้นตอนวิธีขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการความน่าจะเป็นคอมพิวเตอร์วิทัศน์ตรรกศาสตร์ต้นไม้ตัดสินใจปัญญาประดิษฐ์แอลัน ทัวริงโครงข่ายประสาทเทียมโปรแกรมคอมพิวเตอร์เกมกลยุทธ์เสิร์ชเอนจินเจฟฟรีย์ ฮินตัน
กฎความสัมพันธ์
กฎความสัมพันธ์ (Association Rules) เป็นกระบวนการหนึ่งในการทำ Data Mining ที่ได้รับความนิยมมาก โดยจะใช้ Association Rules ในการหาความสัมพันธ์ของข้อมูลสองชุดหรือมากกว่าสองชุดขึ้นไปภายในกลุ่มข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ในการหากฎความสัมพันธ์นั้นจะมีขั้นตอนวิธีการหาหลายวิธีด้วยกัน แต่ขั้นตอนวิธีที่เป็นที่รู้จักและใช้อย่างแพร่หลายคือ ขั้นตอนวิธี Apriori ตัวอย่างหนึ่งของ Association Rules ที่ใช้กันก็คือ Market Basket Analysis ที่ใช้ในการหาความสัมพันธ์ของสินค้าที่ลูกค้ามักจะซื้อพร้อมกัน เพื่อใช้ในการจัดรายการส่งเสริมการ.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและกฎความสัมพันธ์ · ดูเพิ่มเติม »
การกลายพันธุ์
การกลายพันธุ์ (mutation) หมายถึงการเปลี่ยนแปลงสภาพของสิ่งมีชีวิต โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเปลี่ยนแปลงของยีน ทำให้สิ่งมีชีวิตเกิดขึ้นมาใหม่มีลักษณะแตกต่างจากกลุ่มปกติ, วันที่สืบค้น 25 พฤษภาคม 2559 จาก www.thaibiotech.info.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการกลายพันธุ์ · ดูเพิ่มเติม »
การรู้จำแบบ
การรู้จำแบบ (pattern recognition) เป็นสาขาย่อยหนึ่งของ วิทยาการคอมพิวเตอร์ เป็นศาสตร์ที่มีจุดประสงค์ในเพื่อการจำแนก วัตถุ (objects) ออกเป็นประเภท (classes) ตาม รูปแบบของวัตถุ โดยในการคำนวณจะมีการใช้เทคนิคจากสาขาอื่น ๆ มากมาย เช่น การประมวลผลสัญญาณ ปัญญาประดิษฐ์ และสถิติ รูปแบบ (pattern) ในที่นี้หมายถึง รูปร่าง หรือ คุณลักษณะ ของวัตถุ ที่เราสนใจ โดยวัตถุนั้นอาจเป็น รูปธรรม หรือ นามธรรม ก็ได้ หรือจะเป็นรูปแบบ ที่กระจายบนพื้นที่ หรือ เปลี่ยนแปลงตามเวลา ก็ได้.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการรู้จำแบบ · ดูเพิ่มเติม »
การวินิจฉัยทางการแพทย์
การวินิจฉัยทางการแพทย์เป็นวิธีการเพื่อให้ได้มาซึ่งสาเหตุซึ่งเป็นโรคหรือความผิดปกติ รวมถึงความเห็นอันได้มาจากกระบวนการนั้น เกณฑ์การวินิจฉัยหมายถึงผลรวมระหว่างอาการ อาการแสดง และผลตรวจทางห้องปฏิบัติการที่แพทย์ใช้เพื่อให้ได้มาซึ่งคำวินิจฉัยที่ถูกต้อง.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการวินิจฉัยทางการแพทย์ · ดูเพิ่มเติม »
การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูล (data mining) หรืออาจจะเรียกว่า การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล (Knowledge Discovery in Databases - KDD) เป็นเทคนิคเพื่อค้นหารูปแบบ (pattern) ของจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติ โดยใช้ขั้นตอนวิธีจากวิชาสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การรู้จำแบบ หรือในอีกนิยามหนึ่ง การทำเหมืองข้อมูล คือ กระบวนการที่กระทำกับข้อมูล(โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมาก) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จำ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศาสตร์ ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อมูลมีหลายรูปแบบ ได้แก่; กฎความสัมพันธ์ (Association rule): แสดงความสัมพันธ์ของเหตุการณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้กฎเชื่อมโยง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้า โดยเก็บข้อมูลจากระบบ ณ จุดขาย (POS) หรือร้านค้าออนไลน์ แล้วพิจารณาสินค้าที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน เช่น ถ้าพบว่าคนที่ซื้อเทปวิดีโอมักจะซื้อเทปกาวด้วย ร้านค้าก็อาจจะจัดร้านให้สินค้าสองอย่างอยู่ใกล้กัน เพื่อเพิ่มยอดขาย หรืออาจจะพบว่าหลังจากคนซื้อหนังสือ ก แล้ว มักจะซื้อหนังสือ ข ด้วย ก็สามารถนำความรู้นี้ไปแนะนำผู้ที่กำลังจะซื้อหนังสือ ก ได้; การจำแนกประเภทข้อมูล (Data classification): หากฎเพื่อระบุประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติของวัตถุ เช่น หาความสัมพันธ์ระหว่างผลการตรวจร่างกายต่าง ๆ กับการเกิดโรค โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยและการวินิจฉัยของแพทย์ที่เก็บไว้ เพื่อนำมาช่วยวินิจฉัยโรคของผู้ป่วย หรือการวิจัยทางการแพทย์ ในทางธุรกิจจะใช้เพื่อดูคุณสมบัติของผู้ที่จะก่อหนี้ดีหรือหนี้เสีย เพื่อประกอบการพิจารณาการอนุมัติเงินกู้; การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data clustering): แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันออกเป็นกลุ่ม แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็นโรคเดียวกันตามลักษณะอาการ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์หาสาเหตุของโรค โดยพิจารณาจากผู้ป่วยที่มีอาการคล้ายคลึงกัน; การสร้างมโนภาพ (Visualization): สร้างภาพคอมพิวเตอร์กราฟิกที่สามารถนำเสนอข้อมูลมากมายอย่างครบถ้วนแทนการใช้ขัอความนำเสนอข้อมูลที่มากมาย เราอาจพบข้อมูลที่ซ้อนเร้นเมื่อดูข้อมูลชุดนั้นด้วยจินตทัศน.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการทำเหมืองข้อมูล · ดูเพิ่มเติม »
การคัดเลือกโดยธรรมชาติ
Modern biology began in the nineteenth century with Charles Darwin's work on natural selection. การคัดเลือกโดยธรรมชาติ (natural selection) เป็นขบวนการแบบค่อยเป็นค่อยไปและไม่สุ่ม ซึ่งลักษณะทางชีววิทยาจะพบมากขึ้นหรือน้อยลงในประชากรเป็นหน้าที่ของการสืบพันธุ์แตกต่างกันของผู้ให้กำเนิด มันเป็นกลไกสำคัญของวิวัฒนาการ คำว่า "การคัดเลือกโดยธรรมชาติ" นั้น ถูกทำให้แพร่หลายโดย ชาลส์ ดาร์วิน ผู้ตั้งใจให้เทียบได้กับการคัดเลือกโดยมนุษย์ (artificial selection) หรือที่ปัจจุบันเรียกว่า การคัดเลือกพันธุ์ (selective breeding) การแปรผันเกิดขึ้นในประชากรสิ่งมีชีวิตทุกชนิด ซึ่งบางส่วนเกิดขึ้นเพราะการกลายพันธุ์สุ่มในจีโนมของสิ่งมีชีวิตหนึ่ง และการกลายพันธุ์นั้นถูกส่งต่อไปยังลูกหลาน ตลอดชีวิตของสิ่งมีชีวิตหนึ่ง ๆ จีโนมของสิ่งมีชีวิตนั้นจะมีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมซึ่งทำให้ลักษณะมีการแปรผัน (varient) สิ่งแวดล้อมของจีโนม ได้แก่ ชีววิทยาโมเลกุลในเซลล์ เซลล์อื่น สิ่งมีชีวิตอื่น ประชากร สปีชีส์ เช่นเดียวกับสิ่งแวดล้อมอชีวนะ สิ่งมี่ชีวิตที่มีลักษณะแปรผันบางอย่างอาจมีชีวิตรอดและสืบพันธุ์ได้มากกว่าสิ่งมีชีวิตที่มีการแปรผันแบบอื่น ฉะนั้น ประชากรจึงเกิดวิวัฒนาการ ตัวอย่างเช่น ปัจจัยที่มีผลต่อความสำเร็จของการสืบพันธุ์เองก็สำคัญเช่นกัน และเป็นประเด็นที่ชาลส์ ดาร์วินบุกเบิกในความคิดการคัดเลือกทางเพศของเขา การคัดเลือกโดยธรรมชาติมีผลต่อฟีโนไทป์ หรือคุณลักษณะของสิ่งมีชีวิตที่สังเกตได้ แต่พื้นฐานทางพันธุกรรมซึ่งสืบทอดได้ของฟีโนไทป์ใด ๆ ที่ให้ข้อได้เปรียบในการสืบพันธุ์จะกลายมาปรากฏมากขึ้นในประชากร (ดูที่ ความถี่แอลลีล) เมื่อเวลาผ่านไป ขบวนการนี้สามารถส่งผลให้ประชากรมีความพิเศษในระบบนิเวศ และอาจลงเอยด้วยการถือกำเนิดขึ้นของสปีชีส์ใหม่ หรือกล่าวได้อีกอย่างหนึ่งว่า การคัดเลือกโดยธรรมชาติเป็นขบวนการที่สำคัญ แม้จะมิใช่ขบวนการเดียว ซึ่งทำให้วิวัฒนาการเกิดขึ้นในประชากรสิ่งมีชีวิต ในการคัดเลือกโดยธรรมชาติ สิ่งแวดล้อมเสมือนเป็นตะแกรงที่การแปรผันบางอย่างเท่านั้นที่ผ่านไปได้.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการคัดเลือกโดยธรรมชาติ · ดูเพิ่มเติม »
การคำนวณเชิงอารมณ์
การคำนวณเชิงอารมณ์ (Affective computing) เป็นการศึกษาว่าด้วยการพัฒนาระบบและอุปกรณ์ที่สามารถรู้จำ แปรผล ประมวลผล และจำลองอารมณ์ของมนุษย์ได้ เป็นสหสาขาที่ผสมผสานกันระหว่างวิทยาการคอมพิวเตอร์ จิตวิทยา และประชานศาสตร์ สาขาการคำนวณเชิงอารมณ์สมัยใหม่นี้เริ่มจากคำนิยามของ โรซาไลนด์ พิการ์ด นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ที่เริ่มใช้คำนี้ในผลงานวิจัยปี..
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการคำนวณเชิงอารมณ์ · ดูเพิ่มเติม »
การฉ้อโกงบัตรเครดิต
การฉ้อโกงบัตรอิเล็กทรอนิกส์ (electronic card fraud) เป็นคำที่กินความหมายกว้าง โดยหมายถึงการลักทรัพย์และการฉ้อโกงที่กระทำโดยใช้บัตรอิเล็กทรอนิกส์ บัตรเครดิต หรือสิ่งอื่นใดซึ่งใช้ชำระหนี้ในทำนองเดียวกัน เป็นเครื่องมือให้ได้มาซึ่งเงินจากธุรกรรมหรือบัญชีของผู้อื่น หรือซึ่งสินค้าและบริการโดยไม่ต้องชำระค่าใช้จ่าย การฉ้อโกงบัตรอิเล็กทรอนิกส์นี้เป็นส่วนหนึ่งของอาชญากรรมที่เรียกว่า "การขโมยเอกลักษณ์" (identity theft) สมาคมการชำระหนี้แห่งสหราชอาณาจักร (UK Payments Association) รายงานว่า การฉ้อโกงบัตรอิเล็กทรอนิกส์มีมูลค่าต่อปีสูงหลายพันล้านดอลลาร์ และใน พ.ศ. 2549 การฉ้อโกงทำนองนี้ในสหราชอาณาจักรแต่แห่งเดียวกินมูลค่าสี่ร้อยยี่สิบแปดล้านยูโร.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการฉ้อโกงบัตรเครดิต · ดูเพิ่มเติม »
การประมวลภาษาธรรมชาติ
การประมวลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing ย่อว่า NLP) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์และภาษาศาสตร์ที่ศึกษาปัญหาในการประมวลผลและใช้งานภาษาธรรมชาติ รวมทั้งการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ทั้งนี้เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ได้.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลภาษาธรรมชาติ · ดูเพิ่มเติม »
การแบ่งกลุ่มข้อมูล
การแบ่งกลุ่มข้อมูล (data clustering) เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง การทำเหมืองข้อมูล โดยจะแบ่งชุดข้อมูล (มักจะเป็นเวกเตอร์) ออกเป็นกลุ่ม (cluster) นำข้อมูลที่มีคุณลักษณะเหมือนกัน หรือคล้ายกันจัดไว้ในกลุ่มเดียวกัน ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการแบ่งกลุ่มจะอาศัยความเหมือน (similarity) หรือ ความใกล้ชิด (proximity) โดยคำนวณจากการวัดระยะระหว่างเวกเตอร์ของข้อมูลเข้า โดยใช้การวัดระยะแบบต่าง ๆ เช่น การวัดระยะแบบยูคลิด (Euclidean distance) การวัดระยะแบบแมนฮัตตัน (Manhattan distance) การวัดระยะแบบเชบิเชฟ (Chebychev distance) การแบ่งกลุ่มข้อมูลจะแตกต่างจากการแบ่งประเภทข้อมูล (classification) โดยจะแบ่งกลุ่มข้อมูลจากความคล้าย โดยไม่มีการกำหนดประเภทของข้อมูลไว้ก่อน จึงกล่าวได้ว่าการแบ่งกลุ่มข้อมูล เป็นการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ขั้นตอนวิธีการแบ่งกลุ่ม ได้แก่ k-means clustering, hierarchical clustering, self-organizing map (som) การแบ่งกลุ่มข้อมูลอาจใช้เป็นข้อตอนเบื้องต้นของการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยในการลดขนาดข้อมูล (แยกเป็นหลาย ๆ กลุ่มและคัดเฉพาะบางกลุ่มเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป หรือแยกการวิเคราะห์ออกเป็นสำหรับแต่ละกลุ่ม) ก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ด้วยวิธีการอื่นต่อไป ขั้นตอนวิธีในการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยทั่วไปแบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ๆ คือ การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น (hierarchical) และ การแบ่งแบบตัดเป็นส่วน (partitional) การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้นนั้น จะมีทำการแบ่งกลุ่มจากกลุ่มย่อยที่ถูกแบ่งไว้ก่อนหน้านั้นซ้ำหลายครั้ง ส่วนการแบ่งแบบตัดเป็นส่วนนั้น การแบ่งจะทำเพียงครั้งเดียว การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น จะมี 2 ลักษณะคือ แบบล่างขึ้นบน (bottom-up) หรือ เป็นการแบ่งแบบรวมกลุ่มจากกลุ่มย่อยให้ใหญ่ขึ้นไปเรื่อยๆ โดยเริ่มจากกลุ่มเล็กสุดคือในแต่ละกลุ่มมีข้อมูลเพียงตัวเดียว และ แบบบนลงล่าง (top-down) หรือ เป็นการแบ่งแบบกลุ่มจากกลุ่มใหญ่ให้ย่อยไปเรื่อยๆ โดยเริ่มจากกลุ่มใหญ่ที่สุด คือกลุ่มเดียวมีข้อมูลทุกตัวอยู่ในกลุ่ม หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง หมวดหมู่:การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการแบ่งกลุ่มข้อมูล · ดูเพิ่มเติม »
การแบ่งประเภทข้อมูล
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การแบ่งประเภทข้อมูล (data classification) เป็นปัญหาพื้นฐานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยปัญหาคือการทำนายประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติต่าง ๆ ของวัตถุ ซึ่งการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะสร้างฟังก์ชันเชื่อมโยง ระหว่างคุณสมบัติของวัตถุ กับประเภทของวัตถุจากตัวอย่างสอน แล้วจึงใช้ฟังก์ชันนี้ทำนายประเภทของวัตถุที่ไม่เคยพบ เครื่องมือหรือขั้นตอนวิธีที่ใช้สำหรับการแบ่งประเภทข้อมูลเช่น โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไมตัดสินใ.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการแบ่งประเภทข้อมูล · ดูเพิ่มเติม »
การแทนความรู้
การแทนความรู้ (Knowledge representation) เป็นสาขาหลักที่สำคัญที่สุด สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษ.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการแทนความรู้ · ดูเพิ่มเติม »
การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย
การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย (Inductive Logic Programming) เป็นการนำวิธีการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ร่วมกับวิธีการโปรแกรมเชิงตรรกะ ในการเรียนรู้ประเภทการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยมีแนวคิดหลักคือ พยายามสร้างทฤษฎีที่ครอบคลุมตัวอย่างบวกแต่ไม่ครอบคลุมตัวอย่างลบ การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยมีความแตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องแบบอื่นในส่วนที่ได้มีการนำเอาโปรแกรมเชิงตรรกะมาใช้ในการอธิบายตัวอย่างและสามารถสร้างความรู้ภูมิหลังในรูปของตรรกะอันดับที่หนึ่งได้ ระบบจะทำการเรียนรู้เพื่อสร้างทฤษฎีในรูปแบบของโปรแกรมเชิงตรรกะจากตัวอย่างและความรู้ภูมิหลังที่ได้รับ โดยทฤษฎีที่ได้นี้สามารถนำไปใช้ในการจำแนกตัวอย่างใหม่ที่ระบบยังไม่เคยเห็นหรือไม่ได้ใช้ในการสอนได้ ซึ่งการใช้โปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยในการอธิบายสมมติฐานและตัวอย่าง ทำให้มีข้อดีที่เหนือกว่าวิธีอื่นๆ คือ.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย · ดูเพิ่มเติม »
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสร้างฟังก์ชันจากข้อมูลสอน (training data) ข้อมูลสอนประกอบด้วยวัตถุเข้า (มักจะเป็น เวกเตอร์) และผลที่ต้องการ ผลจากการเรียนรู้จะเป็นฟังก์ชันที่อาจจะให้ค่าต่อเนื่อง (จะเรียกวิธีการว่า การถดถอย -- regression) หรือ ใช้ทำนายประเภทของวัตถุ (เรียกว่า การแบ่งประเภท -- classification) ภารกิจของเครื่องเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการทำนายค่าของฟังก์ชันจากวัตถุเข้าที่ถูกต้องโดยใช้ตัวอย่างสอนจำนวนน้อย (training examples -- คู่ของข้อมูลเข้าและผลที่เป็นเป้าหมาย) โดยเครื่องเรียนรู้จะต้องวางนัยทั่วไป (generalize) จากข้อมูลที่มีอยู่ไปยังกรณีที่ไม่เคยพบอย่างมีเหตุผล (ดู inductive bias) การแก้ปัญหาการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (เช่น การเรียนรู้เพื่อรู้จำลายมือ) มีขั้นตอนต่าง ๆ ที่ต้องพิจารณา ได้แก.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้แบบมีผู้สอน · ดูเพิ่มเติม »
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน การเรียนรู้แบบนี้จะพิจารณาวัตถุเป็นเซตของตัวแปรสุ่ม แล้วจึงสร้างโมเดลความหนาแน่นร่วมของชุดข้อมูล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนสามารถนำไปใช้ร่วมกับการอนุมานแบบเบย์ เพื่อหาความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของตัวแปรสุ่มโดยกำหนดตัวแปรที่เกี่ยวข้องให้ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในการบีบอัดข้อมูล ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว ขั้นตอนวิธีการบีบอัดข้อมูลจะขึ้นอยู่กับ การแจกแจงความน่าจะเป็นของข้อมูลไม่อย่างชัดแจ้งก็โดยปริยาย การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนในอีกรูปแบบหนึ่งคือการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยจะไม่เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็น นอกจากนี้อาจจะดูได้จาก formal concept analysis หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน · ดูเพิ่มเติม »
การเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning) เป็นสาขาของการเรียนรู้ของเครื่อง พื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกคือ อัลกอริทึมที่พยายามจะสร้างแบบจำลองเพื่อแทนความหมายของข้อมูลในระดับสูงโดยการสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูลขึ้นมาที่ประกอบไปด้วยโครงสร้างย่อยๆหลายอัน และแต่ละอันนั้นได้มาจากการแปลงที่ไม่เป็นเชิงเส้นL.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก · ดูเพิ่มเติม »
ระบบผู้เชี่ยวชาญ
ระบบผู้เชี่ยวชาญ หรือ ระบบผู้ชำนาญการ (expert system) เป็นซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ที่ช่วยในการหาคำตอบ อธิบายความไม่ชัดเจน ซึ่งปกตินั้นจะใช้ผู้เชี่ยวชาญในแต่ละสาขาตอบคำถามนั้น ระบบผู้เชี่ยวชาญเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์โดยอาศัยระบบฐานความรู้ (knowledge-based system) และกลไกการอนุมาน (inference engine) เป็นองค์ประกอบหลักในการทำงาน.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและระบบผู้เชี่ยวชาญ · ดูเพิ่มเติม »
ลำดับดีเอ็นเอ
้อมูลพิมพ์จากอิเล็กโทรฟีโรแกรม (Electropherogram) จากเครื่องลำดับดีเอ็นเออัตโนมัติ แสดงส่วนของลำดับดีเอ็นเอ ลำดับดีเอ็นเอ หรือ ลำดับพันธุกรรม (DNA sequence or genetic sequence) เป็นชุดของอักษรที่แทนโครงสร้างปฐมภูมิ (primary structure) ของโมเลกุลหรือสายดีเอ็นเอซึ่งมีความสามารถที่จะขนส่งข้อมูลทางพันธุกรรม อักษรที่ใช้ในลำดับดีเอ็นเอได้แก่ A, C, G, และ T ซึ่งแทนหน่วยย่อยนิวคลีโอไทด์ (nucleotide) ของสายดีเอ็นเอได้แก่เบสอะดีนีน (adenine), ไซโตซีน (cytosine), กัวนีน (guanine) และ ไทมีน (thymine) ตามลำดับซึ่งต่อกันด้วยพันธะโคเวเลนท์กับแกนหลักฟอสเฟต (phospho-backbone) โดยทั่วไปแล้วลำดับจะถูกพิมพ์ชิดกับอักษรตัวต่อไปโดยไม่มีช่องวรรคจากด้าน 5' ไป 3' จากซ้ายไปขวา เช่นในลำดับ AAAGTCTGAC ชุดของนิวคลีโอไทด์ที่มีลำดับเบสมากกว่า 4 ตัวจะเรียกว่า ลำดับดีเอ็นเอ การทำงานทางชีวภาพของลำดับดีเอ็นเอจะขึ้นกับข้อมูลที่อยู่ในลำดับดีเอ็นเอ ลำดับนี้อาจ sense (มีนัย) หรือ anti-sense (ไม่มีนัย) หรืออาจเป็นส่วนที่ถอดรหัสพันธุกรรม (coding) หรือไม่ถอดเป็นรหัสพันธุกรรม (noncoding) ลำดับดีเอ็นเอนั้นอาจบรรจุข้อมูล ดีเอ็นเอขยะ (junk DNA) ลำดับดีเอ็นเออาจถอดมาได้จากวัตถุดิบทางชีวภาพผ่านกระบวนการที่เรียกว่า การลำดับดีเอ็นเอ (DNA sequencing) ในบางครั้ง อาจมีอักษรอื่นๆ นอกเหนือจาก A, T, C, และ G ปรากฏในลำดับดีเอ็นเอ ซึ่งแสดงถึงความกำกวม (ambiguity) ในโมเลกุลดีเอ็นเอตัวอย่างทั้งหมดอาจมีนิวคลีโอไทด์มากกว่า 1 ชนิดที่อยู่ในตำแหน่งนั้น ระบบการเรียกชื่อสารเคมีของ IUPACได้กำหนดกฎมาเป็นดังนี้.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและลำดับดีเอ็นเอ · ดูเพิ่มเติม »
วิทยาการคอมพิวเตอร์
วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computer science) เป็นศาสตร์เกี่ยวกับการศึกษาค้นคว้าทฤษฎีการคำนวณสำหรับคอมพิวเตอร์ และทฤษฎีการประมวลผลสารสนเทศ ทั้งด้านซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และ เครือข่าย ซึ่งวิทยาการคอมพิวเตอร์นั้นประกอบด้วยหลายหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ ตั้งแต่ระดับนามธรรม หรือความคิดเชิงทฤษฎี เช่น การวิเคราะห์และสังเคราะห์ขั้นตอนวิธี ไปจนถึงระดับรูปธรรม เช่น ทฤษฎีภาษาโปรแกรม ทฤษฎีการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทฤษฎีฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ และ ทฤษฎีเครือข่าย ในแง่ของศาสตร์เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์นั้น วิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นหนึ่งในห้าสาขาวิชาคอมพิวเตอร์ ซึ่งประกอบด้วย สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือวิทยาศาสตรคอมพิวเตอร์ สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ สาขาวิศวกรรมซอฟต์แวร์ สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ หรือเทคโนโลยีสารสนเทศและการสือสาร และ สาขาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ หรือ ระบบสารสนเทศทางธุรก.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาการคอมพิวเตอร์ · ดูเพิ่มเติม »
สถิติศาสตร์
ติศาสตร์ (Statistic Science) เป็นการศึกษาการเก็บ การวิเคราะห์ การตีความ การนำเสนอและการจัดระเบียบข้อมูล ในการประยุกต์สถิติศาสตร์กับปัญหาทางวิทยาศาสตร์ อุตสาหกรรมหรือสังคม ฯลฯ จำเป็นต้องเริ่มด้วยประชากรหรือกระบวนการที่จะศึกษา ประชากรเป็นได้หลากหลาย เช่น "ทุกคนที่อาศัยอยู่ในประเทศหนึ่ง" หรือ "ทุกอะตอมซึ่งประกอบเป็นผลึก" สถิติศาสตร์ว่าด้วยทุกแง่มุมของข้อมูลซึ่งรวมการวางแผนการเก็บข้อมูลในแง่การออกแบบการสำรวจและการทดลอง ในกรณีไม่สามารถเก็บข้อมูลสำมะโนได้ นักสถิติศาสตร์เก็บข้อมูลโดยการพัฒนาการออกแบบการทดลองจำเพาะและตัวอย่างสำรวจ การชักตัวอย่างเพื่อเป็นตัวแทนประกันว่าการอนุมานและการสรุปสามารถขยายจากตัวอย่างไปยังประชากรโดยรวมได้โดยปลอดภัย การศึกษาทดลองเกี่ยวข้องกับการวัดระบบที่กำลังศึกษา จัดดำเนินการระบบ แล้ววัดเพิ่มโดยใช้วิธีดำเนินการเดียวกันเพื่อตัดสินว่าการจัดดำเนินการดัดแปรค่าของการวัดหรือไม่ ในทางกลับกัน การศึกษาสังเกตไม่เกี่ยวข้องกับการจัดดำเนินการทดลอง มีการใช้ระเบียบวิธีสถิติศาสตร์สองอย่างหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติศาสตร์พรรณนา ซึ่งสรุปข้อมูลจากตัวอย่างโดยใช้ดัชนีอย่างค่าเฉลี่ยหรือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และสถิติศาสตร์อนุมาน ซึ่งดึงข้อสรุปจากข้อมูลซึ่งมีการกระจายสุ่ม (เช่น ข้อผิดพลาดสังเกต การกระจายการชักตัวอย่าง) สถิติศาสตร์พรรณนาส่วนใหญ่ว่าด้วยชุดคุณสมบัติของการกระจายสองชุด ได้แก่ แนวโน้มสู่ส่วนกลางซึ่งมุ่งให้ลักษระค่ากลางหรือตรงแบบของการกระจาย ขณะที่การกระจายให้ลักษณะขอบเขตซึ่งสมาชิกของการกระจายอยู่ห่างจากส่วนกลางและสมาชิกอื่น การอนุมานสถิติศาสตร์คณิตศาสตร์กระทำภายใต้กรอบทฤษฎีความน่าจะเป็น ซึ่งว่าด้วยการวิเคราะห์ปรากฏการณ์สุ่ม ในการอนุมานปริมาณไม่ทราบค่า มีการประเมินค่าตัวประมาณค่าตั้งแต่หนึ่งตัวโดยใช้ตัวอย่าง 1.สถิติ (Statistics) 2.เซตและการให้เหตุผล (Set and reasoning) 3.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและสถิติศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »
หุ่นยนต์
อาซีโม คือ android หุ่นยนต์เลียนแบบมนุษย์ของบริษัทฮอนด้า ชนิดหนึ่งที่มีลักษณะโครงสร้างและรูปร่างแตกต่างกันและคล้ายคลึงกับมนุษย์ หุ่นยนต์ในแต่ละประเภทจะมีหน้าที่การทำงานในด้านต่าง ๆ ตามการควบคุมโดยตรงของมนุษย์ การควบคุมระบบต่าง ๆ ในการสั่งงานระหว่างหุ่นยนต์และมนุษย์ สามารถทำได้โดยทางอ้อมและอัตโนมัติ โดยทั่วไปหุ่นยนต์ถูกสร้างขึ้นเพื่อสำหรับงานที่มีความยากลำบากเช่น งานสำรวจในพื้นที่บริเวณแคบหรืองานสำรวจดวงจันทร์ดาวเคราะห์ที่ไม่มีสิ่งมีชีวิต ปัจจุบันเทคโนโลยีของหุ่นยนต์เจริญก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว เริ่มเข้ามามีบทบาทกับชีวิตของมนุษย์ในด้านต่าง ๆ เช่น ด้านอุตสาหกรรมการผลิต แตกต่างจากเมื่อก่อนที่หุ่นยนต์มักถูกนำไปใช้ ในงานอุตสาหกรรมเป็นส่วนใหญ่ ปัจจุบันมีการนำหุ่นยนต์มาใช้งานมากขึ้น เช่น หุ่นยนต์ที่ใช้ในทางการแพทย์ หุ่นยนต์สำหรับงานสำรวจ หุ่นยนต์ที่ใช้งานในอวกาศ หรือแม้แต่หุ่นยนต์ที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นเครื่องเล่นของมนุษย์ จนกระทั่งในปัจจุบันนี้ได้มีการพัฒนาให้หุ่นยนต์นั้นมีลักษณะที่คล้ายมนุษย์ เพื่อให้อาศัยอยู่ร่วมกันกับมนุษย์ ให้ได้ในชีวิตประจำวันได้ หุ่นยนต์ถูกแบ่งออกเป็น 2 ประเภทตามลักษณะการใช้งาน คือ 1.หุ่นยนต์ชนิดที่ติดตั้งอยู่กับที่ (fixed robot) เป็นหุ่นยนต์ที่ไม่สามารถเคลื่อนที่ไปไหนได้ด้วยตัวเอง มีลักษณะเป็นแขนกล สามารถขยับและเคลื่อนไหวได้เฉพาะแต่ละข้อต่อ ภายในตัวเองเท่านั้น มักนำไปใช้ในโรงงานอุตสาหกรรม เช่นโรงงานประกอบรถยนต์ 2.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและหุ่นยนต์ · ดูเพิ่มเติม »
อาเธอร์ ซามูเอล
อาเธอร์ ลี ซามูเอล (Arthur Lee Samuel) เป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกันผู้เชี่ยวชาญด้านเกมคอมพิวเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง โปรแกรมเล่นหมากฮอสของซามูเอลจัดได้ว่าเป็นโปรแกรมที่สามารถเรียนรู้ได้เองโปรแกรมแรกของโลก และถือเป็นจุดกำเนิดยุคแรกๆของปัญญาประดิษฐ์ (AI) นอกจากนี้ยังเป็นหนึ่งในสมาชิกผู้พัฒนา TeX ที่เป็นโปรแกรมสำหรับการเขียนบทความวิชาการอีกด้ว.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและอาเธอร์ ซามูเอล · ดูเพิ่มเติม »
ขั้นตอนวิธี
ั้นตอนวิธี หรือ อัลกอริทึม (algorithm) หมายถึงกระบวนการแก้ปัญหาที่สามารถเข้าใจได้ มีลำดับหรือวิธีการในการแก้ไขปัญหาใดปัญหาหนึ่งอย่างเป็นขั้นเป็นตอนและชัดเจน เมื่อนำเข้าอะไร แล้วจะต้องได้ผลลัพธ์เช่นไร ซึ่งแตกต่างจากการแก้ปัญหาแบบสามัญสำนึก หรือฮิวริสติก (heuristic) โดยทั่วไป ขั้นตอนวิธี จะประกอบด้วย วิธีการเป็นขั้นๆ และมีส่วนที่ต้องทำแบบวนซ้ำ (iterate) หรือ เวียนเกิด (recursive) โดยใช้ตรรกะ (logic) และ/หรือ ในการเปรียบเทียบ (comparison) ในขั้นตอนต่างๆ จนกระทั่งเสร็จสิ้นการทำงาน ในการทำงานอย่างเดียวกัน เราอาจจะเลือกขั้นตอนวิธีที่ต่างกันเพื่อแก้ปัญหาได้ โดยที่ผลลัพธ์ที่ได้ในขั้นสุดท้ายจะออกมาเหมือนกันหรือไม่ก็ได้ และจะมีความแตกต่าง ที่จำนวนและชุดคำสั่งที่ใช้ต่างกันซึ่งส่งผลให้ เวลา (time), และขนาดหน่วยความจำ (space) ที่ต้องการต่างกัน หรือเรียกได้อีกอย่างว่ามีความซับซ้อน (complexity) ต่างกัน การนำขั้นตอนวิธีไปใช้ ไม่จำกัดเฉพาะการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ แต่สามารถใช้กับปัญหาอื่น ๆ ได้เช่น การออกแบบวงจรไฟฟ้า, การทำงานเครื่องจักรกล, หรือแม้กระทั่งปัญหาในธรรมชาติ เช่น วิธีของสมองมนุษย์ในการคิดเลข หรือวิธีการขนอาหารของแมลง หนึ่งในขั้นตอนวิธีอย่างง่าย คือ ขั้นตอนวิธีที่ใช้หาจำนวนที่มีค่ามากที่สุดในรายการ (ซึ่งไม่ได้เรียงลำดับไว้) ในการแก้ปัญหานี้ เราจะต้องดูจำนวนทุกจำนวนในรายการ ซึ่งมีขั้นตอนวิธีดังนี้.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและขั้นตอนวิธี · ดูเพิ่มเติม »
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม
ั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (genetic algorithm) เป็นเทคนิคสำหรับค้นหาผลเฉลย (solutions) หรือคำตอบโดยประมาณของปัญหา โดยอาศัยหลักการจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยา และ การคัดเลือกตามธรรมชาติ (natural selection) นั่นคือ สิ่งมีชีวิตที่เหมาะสมที่สุดจึงจะอยู่รอด กระบวนการคัดเลือกได้เปลี่ยนแปลงสิ่งมีชีวิตให้เหมาะสมยิ่งขึ้น ด้วยตัวปฏิบัติการทางพันธุกรรม (genetic operator) เช่น การสืบพันธุ์ (inheritance หรือ reproduction), การกลายพันธุ์ (mutation), การแลกเปลี่ยนยีน (recombination) ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมเป็นการจำลองทางคอมพิวเตอร์ เพื่อแก้ปัญหาหาค่าเหมาะที่สุด (optimal solution) โดยการแทนคำตอบที่มีอยู่ให้อยู่ในลักษณะ โครโมโซม (chromosomes) แล้วปรับปรุงคำตอบแต่ละชุด (เรียกว่า individual) ด้วยวิธีการต่าง ๆ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิวัฒนาการ (evolutionary operation) การเปลี่ยนแปลงยีนแบบสุ่ม ด้วยตัวปฏิบัติการทางพันธุกรรม (evolutionary operator) เพื่อให้ได้คำตอบที่ดีขึ้น โดยทั่วไปจะแทนคำตอบด้วยเลขฐานสอง (สายอักขระของเลข 0 และ 1) การวิวัฒน์ (evolution) เพื่อหาคำตอบที่เหมาะสมที่สุด (the fitness solution) จะเริ่มจากประชากรที่ได้จากการสุ่มทั้งหมดและจะทำเป็นรุ่น ๆ ในแต่ละรุ่นคำตอบหลายชุดจะถูกสุ่มเลือกขึ้นมาเปลี่ยนแปลง ซึ่งอาจจะทำให้เกิดการกลายพันธุ์ หรือสับเปลี่ยนยีนระหว่างกัน จนได้ประชากรรุ่นใหม่ ที่มีค่าความเหมาะสม (fitness) มากขึ้น การวิวัฒน์นี้จะทำไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งพบคำตอบที่มีค่าความเหมาะสมตามต้องการ.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม · ดูเพิ่มเติม »
ขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการ
ในศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์ นั้น ขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการ (evolutionary algorithm) เป็นหนึ่งในเรื่องของการคำนวณเชิงวิวัฒนาการ (evolutionary computation) ที่ใช้ฐานประชากรโดยทั่วไปของขั้นตอนวิธีแบบเมตาฮิวริสติกที่เหมาะสมที่สุด (metaheuristic optimization algorithm) โดยขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการนั้น ใช้กระบวนการที่ได้รับแรงบันดาลใจมาจากการวิวัฒนาการทางชีววิทยา อันได้แก่ การสืบพันธุ์ (reproduction) การกลายพันธุ์ (mutation) การแลกเปลี่ยนยีน (recombination) และการคัดเลือก (selection) โดยจะมีผลเฉลยที่สามารถเลือกได้ (candidate solution) แทนประชากร และฟังก์ชันคุณภาพ (quality function) ในการคัดเลือกประชากรที่เหมาะสมตามสภาพแวดล้อมที่กำหนดไว้ ขึ้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการนี้มักจะใช้ได้ดีสำหรับการหาผลเฉลยของปัญหาในทุกๆ ด้าน เนื่องจากสามารถพัฒนาผลเฉลยที่มีไปยังผลเฉลยที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว ทำให้มันประสบความสำเร็จในหลายๆ ด้านของปัญหา เช่น วิศวกรรม ศิลปกรรม ชีวภาพ เศรษฐศาสตร์ การตลาด พันธุศาสตร์ การค้นคว้าวิจัย การออกแบบหุ่นยนต์ วิทยาศาสตร์ด้านสังคม ฟิสิกส์ รัฐศาสตร์ และ เคมี นอกจากการใช้งานด้านคณิตศาสตร์แล้ว ขั้นตอนวิธีและการคำนวณเชิงวิวัฒนาการยังถูกใช้เป็นข่ายงานในการทดลองในเรื่องการตรวจสอบความสมเหตุสมผลในทฤษฎีที่เกี่ยวกับการวิวัฒนาการและการคัดเลือกทางธรรมชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในข่ายของงานที่เกี่ยวข้องกับชีวประดิษฐ์ (artificial life).
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการ · ดูเพิ่มเติม »
ความน่าจะเป็น
วามน่าจะเป็น คือการวัดหรือการประมาณความเป็นไปได้ว่า บางสิ่งบางอย่างจะเกิดขึ้นหรือถ้อยแถลงหนึ่ง ๆ จะเป็นจริงมากเท่าใด ความน่าจะเป็นมีค่าตั้งแต่ 0 (โอกาส 0% หรือ จะไม่เกิดขึ้น) ไปจนถึง 1 (โอกาส 100% หรือ จะเกิดขึ้น) ระดับของความน่าจะเป็นที่สูงขึ้น คือความเป็นไปได้มากขึ้นที่เหตุการณ์นั้นจะเกิด หรือถ้ามองจากเงื่อนเวลาของการสุ่มตัวอย่าง คือจำนวนครั้งมากขึ้นที่เหตุการณ์เช่นนั้นคาดหวังว่าจะเกิด มโนทัศน์เหล่านี้มาจากการแปลงคณิตศาสตร์เชิงสัจพจน์ในทฤษฎีความน่าจะเป็น ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในขอบเขตการศึกษาต่าง ๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติศาสตร์ การเงิน การพนัน วิทยาศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์/การเรียนรู้ของเครื่อง และปรัชญา เพื่อร่างข้อสรุปเกี่ยวกับความถี่ที่คาดหวังของเหตุการณ์ต่าง ๆ เป็นอาทิ ทฤษฎีความน่าจะเป็นก็ยังนำมาใช้เพื่ออธิบายกลไกรากฐานและความสม่ำเสมอของระบบซับซ้อน.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและความน่าจะเป็น · ดูเพิ่มเติม »
คอมพิวเตอร์วิทัศน์
อมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ว่าด้วยเรื่องเกี่ยวกับการดึงสารสนเทศจากรูปภาพหรือวีดิทัศน์ เครื่องมือที่ใช้ในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้แก่ คณิตศาสตร์โดยเฉพาะ เรขาคณิต พีชคณิตเชิงเส้น สถิติ และ การวิจัยดำเนินงาน (การหาค่าเหมาะที่สุด) และการวิเคราะห์เชิงฟังก์ชัน โดยเครื่องมือเหล่านี้ใช้ในการสร้างขั้นตอนวิธีหรือ ขั้นตอนวิธี ในการแยกส่วนภาพ และ การจัดกลุ่มภาพเพือให้คอมพิวเตอร์สามารถ "เข้าใจ" ทัศนียภาพ หรือคุณลักษณะต่าง ๆ ในภาพ เป้าหมายโดยทั่วไปของคอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้แก.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ · ดูเพิ่มเติม »
ตรรกศาสตร์
ตรรกศาสตร์ (logic - มีรากศัพท์จากภาษากรีกคือ λόγος, logos) โดยทั่วไปประกอบด้วยการศึกษารูปแบบของข้อโต้แย้งอย่างเป็นระบบ ข้อโต้แย้งที่สมเหตุสมผลคือข้อโต้แย้งที่มีความสัมพันธ์ของการสนับสนุนเชิงตรรกะที่เฉพาะเจาะจงระหว่างข้อสมมุติพื้นฐานของข้อโต้แย้งและข้อสรุป ตรรกศาสตร์เป็นการศึกษาเชิงปรัชญาว่าด้วยการให้เหตุผล โดยมักจะเป็นส่วนสำคัญของวิชาปรัชญา คณิตศาสตร์ คอมพิวเตอร์ รวมถึงภาษาศาสตร์ ตรรกศาสตร์เป็นการตรวจสอบข้อโต้แย้งที่สมเหตุสมผล (valid argument) หรือการให้เหตุผลแบบผิดๆ (fallacies) ตรรกศาสตร์ เป็นการศึกษาที่มีมานานโดยมนุษยชาติที่เจริญแล้ว เช่น กรีก จีน หรืออินเดีย และถูกยกขึ้นเป็นสาขาวิชาหนึ่งโดย อริสโตเติล.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและตรรกศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »
ต้นไม้ตัดสินใจ
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ (decision tree learning) ถูกคิดค้นโดย Dr.Dome และ Dr.JA เป็นวิธีหนึ่งที่จะประมาณฟังก์ชันที่มีค่าไม่ต่อเนื่อง (discrete-value function) ด้วย แผนผังต้นไม้ อาจประกอบด้วยเซตของกฎต่างๆแบบ ถ้า-แล้ว (if-then) เพื่อให้มนุษย์สามารถอ่านแล้วเข้าใจการตัดสินใจของต้นไม้ได้ ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ ต้นไม้การตัดสินใจในการบริหารธุรกิจ เป็นแผนผังต้นไม้ช่วยในการตัดสินใจ โดยแสดงถึงมูลค่าของทรัพยากรที่จะใช้ ความเสี่ยงในการลงทุนและและผลลัพธ์ที่มีโอกาสเกิดขึ้น ต้นไม้ตัดสินใจสร้างขึ้นเพื่อช่วยการตัดสินใจเพื่อใช้ในการสร้างแผนงาน นิยมใช้มากในการบริหารความเสี่ยง (risk management) ต้นไม้ตัดสินใจเป็นส่วนหนึ่งของทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) และ ทฤษฎีกราฟ ต้นไม้ตัดสินใจเป็นวิธีการพื้นฐานอย่างหนึ่งสำหรับการทำเหมืองข้อมูล.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและต้นไม้ตัดสินใจ · ดูเพิ่มเติม »
ปัญญาประดิษฐ์
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ เอไอ (AI) หมายถึงความฉลาดเทียมที่สร้างขึ้นให้กับสิ่งที่ไม่มีชีวิต ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิศวกรรมเป็นหลัก แต่ยังรวมถึงศาสตร์ในด้านอื่น ๆ อย่างจิตวิทยา ปรัชญา หรือชีววิทยา ซึ่งสาขาปัญญาประดิษฐ์เป็นการเรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการการคิด การกระทำ การให้เหตุผล การปรับตัว หรือการอนุมาน และการทำงานของสมอง แม้ว่าดังเดิมนั้นเป็นสาขาหลักในวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่แนวคิดหลาย ๆ อย่างในศาสตร์นี้ได้มาจากการปรับปรุงเพิ่มเติมจากศาสตร์อื่นๆ เช่น.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ · ดูเพิ่มเติม »
แอลัน ทัวริง
แอลัน แมธิสัน ทัวริง (Alan Mathison Turing; 23 มิถุนายน พ.ศ. 2455 (ค.ศ. 1912) – 7 มิถุนายน พ.ศ. 2497 (ค.ศ. 1954)) เป็นนักคณิตศาสตร์, นักตรรกศาสตร์, นักรหัสวิทยาและวีรบุรุษสงครามชาวอังกฤษ และเป็นที่ยอมรับว่าเป็นบิดาของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เขาได้สร้างรูปแบบที่เป็นทางการทางคณิตศาสตร์ของการระบุขั้นตอนวิธีและการคำนวณ โดยใช้เครื่องจักรทัวริง ซึ่งตามข้อปัญหาเชิร์ช-ทัวริงได้กล่าวว่าเป็นรูปแบบของเครื่องจักรคำนวณเชิงกลที่ครอบคลุมทุก ๆ รูปแบบที่เป็นไปได้ในทางปฏิบัติ ในระหว่างสงครามโลกครั้งที่สอง ทัวริงมีส่วนสำคัญในการแกะรหัสลับของฝ่ายเยอรมัน โดยเขาเป็นหัวหน้าของกลุ่ม Hut 8 ที่ทำหน้าที่ในการแกะรหัสของเครื่องอินิกมาที่ใช้ในฝ่ายทหารเรือ หลังจากสงครามเขาได้ออกแบบเครื่องคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์ที่สามารถโปรแกรมได้เครื่องแรกๆ ของโลกที่ห้องปฏิบัติการฟิสิกส์แห่งชาติ และได้สร้างเครื่องคอมพิวเตอร์ขึ้นจริง ๆ ที่มหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์ รางวัลทัวริงถูกก่อตั้งขึ้นเพื่อยกย่องเขาในเรื่องนี้ นอกจากนั้นแล้ว การทดสอบของทัวริงที่เขาได้เสนอนั้นมีผลอย่างสูงต่อการศึกษาเรื่องปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งในขณะมีถกเถียงที่สำคัญว่า เป็นไปได้หรือไม่ที่จะกล่าวว่าเครื่องจักรนั้นมีสำนึกและสามารถคิดได้.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและแอลัน ทัวริง · ดูเพิ่มเติม »
โครงข่ายประสาทเทียม
งานประสาทเทียมมีการเชื่อมต่อกันผ่านกลุ่มโนด โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network) คือ โมเดลทางคณิตศาสตร์หรือโมเดลทางคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผลสารสนเทศด้วยการคำนวณแบบคอนเนคชันนิสต์ (connectionist) แนวคิดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ได้มาจากการศึกษาโครงข่ายไฟฟ้าชีวภาพ (bioelectric network) ในสมอง ซึ่งประกอบด้วย เซลล์ประสาท (neurons) และ จุดประสานประสาท (synapses) ตามโมเดลนี้ ข่ายงานประสาทเกิดจากการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท จนเป็นเครือข่ายที่ทำงานร่วมกัน.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียม · ดูเพิ่มเติม »
โปรแกรมคอมพิวเตอร์
รหัสต้นฉบับ "Hello, World" ในภาษาซี สนิปเพตที่รู้จักกันครั้งแรกในหนังสือ ''เดอะซีโปรแกรมมิงแลงกวิจ'' เขียนโดยไบรอัน เคอร์เนแฮน และเดนนิส ริตชี ในปี ค.ศ. 1974 โปรแกรมคอมพิวเตอร์ (computer program) เป็นชุดคำสั่ง ที่ปฏิบัติงานเฉพาะเมื่อคอมพิวเตอร์สั่งกระทำการ (execute) คอมพิวเตอร์เครื่องหนึ่งต้องการใช้โปรแกรมในการสั่งงาน และกระทำตามชุดคำสั่งในหน่วยประมวลผลกลาง โปรแกรมคอมพิวเตอร์มักเขียนโดยนักเขียนโปรแกรมโดยใช้ภาษาโปรแกรม คอมไพเลอร์สามารถแปลงรหัสเครื่อง (machine code) ที่ประกอบด้วยชุดคำสั่งที่คอมพิวเตอร์สามารถกระทำการได้โดยตรงได้จากรหัสต้นฉบับ (source code) แบบมนุษย์อ่านได้ หรืออีกทางหนึ่ง โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถกระทำการได้ด้วยอินเทอร์พรีเตอร์ วนหนึ่งของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่กระทำงานงานหนึ่งที่นิยามไว้อย่างดี เรียกว่าขั้นตอนวิธี (algorithm) ชุดของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ คลัง (library) และข้อมูลที่เกี่ยวข้องเรียกว่าซอฟต์แวร์ โปรแกรมคอมพิวเตอร์อาจจัดประเภทได้จากฟังก์ชันยาวหลายบรรทัด เช่น โปรแกรมประยุกต์ หรือซอฟต์แวร์ร.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ · ดูเพิ่มเติม »
เกมกลยุทธ์
หมากรุกสากล หนึ่งในเกมกลยุทธ์ที่รู้จักกันมากที่สุดเป็นอย่างดี เกมกลยุทธ์ (strategy game) หรือ เกมเชิงกลยุทธ์ (strategic game) เป็นเกม (เช่น วิดีโอเกม หรือเกมกระดาน) ในการข่มขู่ของผู้เล่น และมักจะขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของตนเองที่มีความสำคัญสูงในการกำหนดผล เกือบทุกเกมกลยุทธ์ต้องตัดสินใจด้วยการคิดแบบต้นไม้ตัดสินใจ และมักจะใช้การรับรู้สถานการณ์ในระดับสูง คำว่า "strategy" มาจากภาษากรีก (στρατηγια หรือ strategia) ซึ่งหมายถึง ยุทธวิธี มันแตกต่างจาก "tactics" ที่หมายถึงรูปแบบทั่วไป แต่ทว่า "tactics" จะหมายถึงการจัดการและการกระทำ.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและเกมกลยุทธ์ · ดูเพิ่มเติม »
เสิร์ชเอนจิน
ร์ชเอนจิน (search engine) หรือ โปรแกรมค้นหา คือ โปรแกรมที่ช่วยในการสืบค้นหาข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต โดยครอบคลุมทั้งข้อความ รูปภาพ ภาพเคลื่อนไหว เพลง ซอฟต์แวร์ แผนที่ ข้อมูลบุคคล กลุ่มข่าว และอื่น ๆ ซึ่งแตกต่างกันไปแล้วแต่โปรแกรมหรือผู้ให้บริการแต่ละร.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและเสิร์ชเอนจิน · ดูเพิ่มเติม »
เจฟฟรีย์ ฮินตัน
ฟฟรีย์ เอเวอร์เรสต์ ฮินตัน (Geoffrey Everest Hinton) เป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และนักประสาทวิทยาการรับรู้ชาวอังกฤษ มีผลงานโดดเด่นด้านโครงข่ายประสาทเทียม ปัจจุบันทำงานให้กับกูเกิลและมหาวิทยาลัยโตรอนโต เป็นหนึ่งในผู้คิดค้นอัลกอริทึมการแพร่กระจายย้อนกลับและการลู่ออกเชิงเปรียบเทียบซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่สำคัญของการเรียนรู้เชิงลึกในสาขาปัญญาประดิษ.
ใหม่!!: การเรียนรู้ของเครื่องและเจฟฟรีย์ ฮินตัน · ดูเพิ่มเติม »
