การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่อง () เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ อัลกอริทึมนั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์
การเรียนรู้ของเครื่องมีเกี่ยวข้องอย่างมากกับสถิติศาสตร์ เนื่องจากทั้งสองสาขาศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการทำนายเช่นกัน นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับสาขาการหาค่าเหมาะที่สุดในทางคณิตศาสตร์ที่แงของวิธีการ ทฤษฎี และการประยุกต์ใช้ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหมาย ไม่ว่าจะเป็นการกรองอีเมล์ขยะ การรู้จำตัวอักษร เครื่องมือค้นหา และคอมพิวเตอร์วิทัศน์
อาเธอร์ ซามูเอล นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกันได้ให้นิยามของการเรียนรู้ของเครื่องจักรไว้ในปี ค.ศ. 1959 ว่า "เป็นสาขาที่ให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้โดยไม่ต้องโปรแกรมให้ชัดเจน"
ทอม เอ็ม. มิตเชลล์ ได้ขยายนิยามอย่างเป็นทางการกว้างๆไว้ว่า "เราจะเรียกคอมพิวเตอร์โปรแกรมว่าได้เรียนรู้จากประสบการณ์ E เพื่อทำงาน T ได้โดยมีประสิทธิผล P เมื่อโปรแกรมนั้นสามารถทำงาน T ที่วัดผลด้วย P แล้วพัฒนาขึ้นจากประสบการณ์ E" คำนิยามนี้เป็นข้อจำกัดความที่มีชื่อเสียงเพราะเป็นการนิยามการเรียนรู้ของเครื่องจักรในแง่ของการดำเนินการมากกว่าในแง่ของความรู้สึกนึกคิด เปรียบเทียบคือ เป็นการเปลี่ยนคำถามของแอลัน ทัวริงที่เคยถามว่า "เครื่องจักรคิดได้หรือไม่" เป็นคำถามที่ว่า "เครื่องจักรจะทำงานที่พวกเราทำได้หรือไม่"
ลักษณะการเรียนรู้ของเครื่องจักรแสดงได้ดังภาพที่ 1 เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร
การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถแบ่งโดยกว้างๆได้เป็น 3 ประเภท ตามประเภทของ"ข้อมูลฝึก" หรือ "ข้อมูลขาเข้า" ได้ดังนี้
นอกจากนี้ การเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถแบ่งประเภทของ"งาน"ได้ตาม "ข้อมูลขาออก" จากระบบที่เครื่องจักรได้เรียนรู้แล้ว เป็นหลายประเภทดังนี้
ศาสตร์ด้านการเรียนรู้ของเครื่องเติบโตไปพร้อมๆกับปัญญาประดิษฐ์ ในความจริงนั้น การเรียนรู้ของเครื่องมีมาตั้งแต่ยุคแรกๆของปัญญาประดิษฐ์ นักวิทยาศาสตร์หลายคนสนใจการสร้างเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ จึงเริ่มทดลองวิธีการหลายๆอย่าง ที่เด่นชัดสุดคือ โครงข่ายประสาทเทียม และในเวลาต่อมา ได้มีการคิดค้นโมเดลเชิงเส้นทั่วไปจากหลักการทางสถิติศาสตร์ ไปจนถึงการพัฒนาวิธีการให้เหตุผลตามหลักความน่าจะเป็น โดยเฉพาะในการประยุกต์ด้านการวินิจฉัยโรคอัตโนมัติ
อย่างไรก็ตาม นักวิจัยในสายปัญญาประดิษฐ์ยุคต่อมาเริ่มหันมาให้ความสำคัญกับตรรกศาสตร์และใช้วิธีการทางการแทนความรู้มากขึ้น จนทำให้ปัญญาประดิษฐ์เริ่มแยกตัวออกจากกับศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่อง หลังจากนั้นเริ่มมีการใช้หลักการความน่าจะเป็นมากขึ้นในการดึงและการแทนข้อมูล ต่อมาในปี 1980 ระบบผู้เชี่ยวชาญเริ่มโดดเด่นในสายของปัญญาประดิษฐ์จนหมดยุคของการใช้หลักสถิติ มีงานวิจัยด้านการเรียนรู้เชิงสัญลักษณ์และบนพื้นฐานของฐานความรู้ออกมาเรื่อยๆ จนกลายศาสตร์ด้านการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยได้ถือกำเนิดขึ้นมา แต่งานด้านสถิติก็ยังถือว่ามีบทบาทมากนอกสาขาของปัญญาประดิษฐ์ เช่น การรู้จำแบบและการค้นคืนสารสนเทศ นักวิจัยสายปัญญาประดิษฐ์และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้ทิ้งงานวิจัยด้านโครงข่ายประสาทเทียมไปในเวลาเดียวกัน แต่ก็ยังมีนักคณิตศาสตร์บางคน เช่น จอห์น ฮอปฟิลด์ เดวิด โรเมลฮาร์ต และเจฟฟรีย์ ฮินตันที่ยังพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมต่อไป จนกระทั่งได้ค้นพบหลักการการแพร่คืนย้อนกลับของโครงข่ายประสาทเทียม ที่ประสบความสำเร็จมากมายในเวลาต่อมา
ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องกับการทำเหมืองข้อมูลมักจะใช้วิธีการเหมือนๆกันและมีส่วนคาบเกี่ยวกันอย่างเห็นได้ชัด สิ่งที่แตกต่างระหว่างสองศาสตร์นี้คือ
สองศาสตร์นี้มีส่วนคาบเกี่ยวกันไม่น้อย คือ การทำเหมืองข้อมูลใช้วิธีการทางการเรียนรู้ของเครื่อง แต่มักจะมีเป้าหมายในใจที่แตกต่างออกไปเล็กน้อย ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องก็ใช้วิธีการของการทำเหมืองข้อมูลบางอย่าง เช่น การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน หรือขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการเรียนรู้ บ่อยครั้งที่นักวิทยาศาสตร์ผสมสองสาขานี้เข้าด้วยกันด้วยเหตุผลที่ว่า ประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องมักจะดีขึ้นหากมีความสามารถในการรู้ความรู้บางอย่าง ในขณะที่การค้นหาความรู้และการทำเหมืองข้อมูลนั้น กุญแจสำคัญคือการค้นหาความรู้ที่ไม่รู้มาก่อน หากมีการวัดประสิทธิภาพจากสิ่งที่ไม่รู้มาก่อน วิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอนของการเรียนรู้ของเครื่อง ก็มักจะให้ผลได้ดีกว่าการใช้วิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนอย่างเดียว นั่นคือ
การเรียนรู้ของเครื่องยังมีความคล้ายคลึงกับการหาค่าเหมาะที่สุด (optimization) นั่นคือ การเรียนรู้หลายอย่างมักจะถูกจัดให้อยู่ในรูปแบบของการหาค่าที่น้อยที่สุดของ"ฟังก์ชันการสูญเสีย"บางอย่างจากข้อมูลชุดสอน ฟังก์ชันการสูญเสียหมายถึงความแตกต่างระหว่างสิ่งที่พยากรณ์ไว้กับสิ่งที่เป็นจริง
การเรียนรู้ของเครื่องมีความสัมพันธ์กับสถิติศาสตร์อย่างใกล้ชิด ไมเคิล ไอ. จอร์แดน นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชาวอเมริกันชี้ว่าแนวคิดของการเรียนรู้ของเครื่องก็มาจากหลักการของทฤษฎีที่มีมาอย่างยาวนานของสถิติศาสตร์ ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์บางคนมองว่า สถิติให้ความสำคัญกับข้อมูล ขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องให้ความสำคัญกับอัลกอริทึมมากกว่า
นักสถิติศาสตร์บางคนก็ยังปรับเอาหลักการของการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ นำไปสู่กับผสมผสานกันระหว่างสองศาสตร์ กลายเป็นศาสตร์ที่ชื่อ การเรียนรู้ทางสถิติ
หัวใจสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องคือ การทำให้โมเดลมีความ"ทั่วไป" (general) มากขึ้นจากประสบกาณ์ที่ได้มา การทำให้ทั่วไปมากขึ้นนี้จะทำให้เครื่องสามารถพยากรณ์หรือทำงานกับตัวอย่างข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างแม่นยำมากขึ้น บางครั้ง ข้อมูลชุดสอนก็มาจากการสุ่มและผู้เรียนรู้จะต้องทำให้โมเดลมีความั่วไปมากขึ้นเพื่อจะได้ทำการพยากรณ์ข้อมูลใหม่ๆได้อย่างถูกต้องเพียงพอ
การวิเคราะห์เชิงคำนวณของการเรียนรู้ของเครื่อง และการวัดประสิทธิภาพการเรียนรู้ เป็นอีกสาขาหนึ่งทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์สายทฤษฎีที่รู้จักกันในชื่อ ทฤษฎีการเรียนรู้เชิงคำนวณ อย่างไรก็ตาม ทฤษฎีก็ไม่สามารถรับประกันประสิทธิภาพของอัลกอริทึมได้เพราะข้อมูลนั้นมีจำกัดและอนาคตมีความไม่แน่นอน แต่ทฤษฎีก็สามารถบอกขอบเขตบนความน่าจะเป็นได้ว่า ประสิทธิภาพน่าจะอยู่ในช่วงใด นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านนี้ยังได้ศึกษาดูต้นทุนทางเวลาและความเป็นไปได้ของการเรียนรู้ของเครื่องด้วย โดยการคำนวณที่ถือว่าเป็นไปได้ในการเรียนรู้นั้นจะต้องสามารถเรียนรู้ได้ในเวลาโพลิโนเมียล
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง
กฎความสัมพันธ์ เป็นวิธีการหาความสัมพันธ์ที่น่าสนใจจากตัวแปรในฐานข้อมูลขนาดใหญ่
โครงข่ายประสาทเทียม เป็นอัลกอริทึมที่ได้แรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างและการทำงานของเซลล์ประสาทในสมอง การคำนวณของโครงข่ายประสาทเทียมถูกสร้างเป็นโครงสร้างของการเชื่อมต่อของประสาทเทียมแต่ละตัว ประมวลผลข้อมูลโดยหลักการการเชื่อมต่อ โครงข่ายประสาทเทียมสมัยใหม่เป็นเครื่องวิเคราะห์ทางสถิติที่ไม่เป็นเชิงเส้น มักใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูลขาเข้าและขาออก เพื่อหารูปแบบจากข้อมูล หรือเพื่อหาโครงสร้างทางสถิติระหว่างตัวแปรที่สำรวจ
การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย เป็นวิธีการเรียนรู้จากกฎโดยใช้การโปรแกรมตรรกะ เมื่อมีข้อมูลเบื้องหลังและกลุ่มของตัวอย่างที่เป็นฐานข้อมูลตรรกะแล้ว โปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัยจะหาโปรแกรมตรรกะที่ครอบคลุมตัวอย่างบวกแต่ไม่รอบคลุมตัวอย่างลบ
ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน เป็นหนึ่งในวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ใช้เพื่อการการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถอดถอย เมื่อมีข้อมูลฝึกมาให้และแต่ละข้อมูลถูกจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งจากสองประเภท ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนจะสร้างแบบจำลองที่สามารถพยากรณ์ได้ว่าตัวอย่างใหม่นี้จะตกอยู่ในกลุ่มใด
การแบ่งกลุ่มข้อมูล เป็นการจัดกลุ่มของข้อมูลสำรวจให้ตกอยู่ในเซ็ตย่อย (เรียกว่า กลุ่ม หรือ cluster) โดยที่ข้อมูลที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันจะมีความคล้ายคลึงกันตามเกณฑ์ที่ตั้งเอาไว้ ในข้อมูลที่อยู่คนละกลุ่มจะมีความแตกต่างกัน เทคนิคการแบ่งกลุ่มข้อมูลแต่ละเทคนิคก็มีสมมติฐานของโครงสร้างข้อมูลไม่เหมือนกัน โดยปกติแล้วมักจะมีการนิยาม "การวัดค่าความเหมือน" "การเกาะกลุ่มภายใน" และ "การแยกกันระหว่างกลุ่ม" ที่แตกต่างกัน การแบ่งกลุ่มข้อมูลจัดเป็นวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และเป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
เครือข่ายแบบเบย์ เป็นโมเดลความน่าจะเป็นเชิงกราฟที่แทนกลุ่มของตัวแปรสุ่มและความเป็นอิสระแบบมีเงื่อนไขด้วยกราฟอวัฏจักรระบุทิศทาง ตัวอย่างเช่น เครือข่ายแบบเบย์สามารถใช้แทนความสัมพันธ์เชิงความน่าจะเป็นระหว่างอาการแสดงกับโรคได้ เมื่อมีอาการแสดง เครือข่ายจะคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเป็นโรคแต่ละโรค มีหลายอัลกอริทึมที่สามารถอนุมานและเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง พิจารณาว่า "เอเยนต์" ควรจะมี "การกระทำ" ใดใน "สิ่งแวดล้อม" เพื่อที่จะได้ "รางวัล" สูงสุด อัลกอริทึมของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้พยายามจะหา "นโยบาย" ที่เชื่อมโยง "สถานะ" ของโลกเข้ากับการกระทำที่เอเยนต์ควรจะทำในสถานะนั้นๆ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังนี้มีความแตกต่างไปจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนตรงที่ว่า คอมพิวเตอร์จะไม่รู้เลยว่าอะไรถูกอะไรผิด กล่าวคือ ไม่มีการบอกอย่างชัดเจนว่าการกระทำใดยังไม่ดี
การเรียนรู้บางอย่างโดยเฉพาะการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนนั้นพยายามจะค้นหาการแทนข้อมูลขาเข้าที่ดีขึ้นเมื่อมีชุดข้อมูลฝึก ตัวอย่างของการเรียนรู้ด้วยการแทนนี้ได้แก่ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและการแบ่งกลุ่มข้อมูล อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยการแทนมักจะเปลี่ยนข้อมูลไปในรูปแบบที่มีประโยชน์แต่ยังคงรักษาสารสนเทศของข้อมูลเอาไว้ มักใช้ในกระบวนการเตรียมข้อมูลก่อนจะแบ่งประเภทข้อมูลหรือพยากรณ์ ตัวอย่างอื่นของการเรียนรู้ด้วยการแทนได้แก่ การเรียนรู้เชิงลึก
ในการเรียนรู้ด้วยความคล้ายนั้น เครื่องจะมีตัวอย่างของคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายมากและคู่ที่ถูกมองว่าคล้ายน้อย เครื่องจะต้องหาฟังก์ชันความคล้ายออกมาที่สามารถทำนายได้ว่าวัตถุใหม่นั้นมีความคล้ายมากน้อยเพียงใด มักใช้ในระบบแนะนำ (recommendation system)
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม เป็นการค้นหาแบบฮิวริสติกที่เลียนแบบกระบวนการคัดเลือกตามธรรมชาติในช่วงวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิต โดยใช้เทคนิคการกลายพันธุ์ของยีนและการไขว้เปลี่ยนของโครโมโซมในการหาประชากรที่น่าจะอยู่รอดเพื่อพาไปสู่คำตอบของปัญหาได้ อัลกอริทึมนี้ได้รับความสนใจมากในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 และเทคนิคทางการเรียนรู้ของเครื่องก็ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมและขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการเช่นกัน
การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย เช่น