El aprendizaje automático (Machine Learning) es una disciplina de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras aprender sin ser programadas explícitamente. Esto se logra mediante el uso de algoritmos para procesar datos y generar resultados. Los conceptos básicos del aprendizaje automático incluyen:

1. Modelos: Son la representación matemática que utiliza el algoritmo de aprendizaje automático para hacer predicciones o tomar decisiones.

2. Datos de entrenamiento: Son los datos que se utilizan para entrenar el modelo.

3. Función de pérdida: Es la función que se utiliza para medir el error entre las predicciones del modelo y los valores reales.

4. Optimización: Es el proceso de seleccionar los mejores valores de los parámetros del modelo para minimizar la función de pérdida.

5. Evaluación: Es el proceso de medir la precisión del modelo en datos que no se utilizaron durante el entrenamiento.

6. Overfitting: Es un problema que ocurre cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos.

7. Regularización: Es una técnica utilizada para evitar el overfitting, restringiendo la complejidad del modelo.

8. Aprendizaje supervisado: Es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo es entrenado con datos etiquetados para hacer predicciones sobre nuevos datos.

9. Aprendizaje no supervisado: Es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo es entrenado con datos no etiquetados para descubrir patrones y estructuras en los datos.

10. Aprendizaje por refuerzo: Es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo es entrenado a través de la retroalimentación positiva o negativa sobre sus acciones.
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาวิชาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน สามารถทำได้โดยใช้อัลกอริธึมในการประมวลผลข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ แนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องประกอบด้วย: 1. โมเดล: เป็นตัวแทนทางคณิตศาสตร์ที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใช้ในการทำนายหรือตัดสินใจ 2. ข้อมูลการฝึก: นี่คือข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล 3. ฟังก์ชันการสูญเสีย: เป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการวัดข้อผิดพลาดระหว่างการทำนายแบบจำลองกับค่าจริง 4. การเพิ่มประสิทธิภาพ: เป็นกระบวนการในการเลือกค่าที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์โมเดลเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด 5. การประเมิน : เป็นกระบวนการวัดความแม่นยำของแบบจำลองจากข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ระหว่างการฝึกอบรม 6. การติดตั้งมากเกินไป: มันเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลเรียนรู้ข้อมูลการฝึกได้ดีเกินไปและไม่สามารถสรุปข้อมูลใหม่ได้ดีนัก 7. การทำให้เป็นมาตรฐาน: เป็นเทคนิคที่ใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิต ซึ่งจำกัดความซับซ้อนของโมเดล 8. Supervised Learning: เป็นเทคนิค Machine Learning ซึ่งโมเดลจะได้รับการฝึกด้วยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ 9. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งโมเดลจะได้รับการฝึกด้วยข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อค้นหารูปแบบและโครงสร้างของข้อมูล 10. การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่โมเดลได้รับการฝึกฝนผ่านการตอบรับเชิงบวกหรือเชิงลบต่อการกระทำของมัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence