Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy. 

Machine learning is an important component of the growing field of data science. The basic concept of machine learning in data science involves using statistical learning and optimization methods that let computers analyze datasets and identify patterns through the use of statistical methods. Algorithms are trained to make classifications or predictions, and to uncover insights in data mining. These insights subsequently drive decision making within applications and businesses. 

Machine learning algorithms are typically created using frameworks that accelerate solution development, such as TensorFlow and PyTorch.

The typical supervised machine learning algorithm consists of roughly three components:
1. A decision process: A recipe of calculations or other steps that takes in the data and “guesses” what kind of pattern your algorithm is looking to find.
2. An error function: A method of measuring how good the guess was by comparing it to known examples (when they are available). Did the decision process get it right? If not, how do you quantify “how bad” the miss was?
3. An updating or optimization process: A method in which the algorithm looks at the miss and then updates how the decision process comes to the final decision, so next time the miss won’t be as great.

I hope this answers your question.
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นไปที่การใช้ข้อมูลและอัลกอริธึมเพื่อเลียนแบบวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ และค่อยๆ ปรับปรุงความแม่นยำของมัน การเรียนรู้ของเครื่องเป็นองค์ประกอบสำคัญของสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังเติบโต แนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องในวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการใช้การเรียนรู้ทางสถิติและวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ชุดข้อมูลและระบุรูปแบบผ่านการใช้วิธีการทางสถิติ อัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนเพื่อจำแนกประเภทหรือคาดการณ์ และเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกในการทำเหมืองข้อมูล ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะขับเคลื่อนการตัดสินใจภายในแอปพลิเคชันและธุรกิจในเวลาต่อมา โดยทั่วไปอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกสร้างขึ้นโดยใช้เฟรมเวิร์กที่เร่งการพัฒนาโซลูชัน เช่น TensorFlow และ PyTorch อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลโดยทั่วไปประกอบด้วยองค์ประกอบประมาณสามส่วน: 1. กระบวนการตัดสินใจ: สูตรการคำนวณหรือขั้นตอนอื่น ๆ ที่ใช้ข้อมูลและ "คาดเดา" ว่าอัลกอริทึมของคุณต้องการค้นหารูปแบบใด 2. ฟังก์ชันข้อผิดพลาด: วิธีการวัดว่าการเดานั้นดีเพียงใดโดยเปรียบเทียบกับตัวอย่างที่ทราบ (เมื่อมี) กระบวนการตัดสินใจทำถูกต้องหรือไม่? ถ้าไม่ คุณจะวัดปริมาณการพลาดว่า “แย่แค่ไหน” ได้อย่างไร 3. กระบวนการอัปเดตหรือการเพิ่มประสิทธิภาพ: วิธีการที่อัลกอริธึมพิจารณาจุดพลาดแล้วอัปเดตกระบวนการตัดสินใจไปสู่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายอย่างไร ดังนั้นครั้งต่อไปการพลาดจะไม่มากเท่านี้ ฉันหวังว่านี้ตอบคำถามของคุณ.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence