สิ่งหนึ่งที่ฉันชอบทำในหลักสูตรของฉันคือการเข้าใจเหตุผลของทุกสิ่งอย่างแท้จริง
ทุกสิ่งที่เราเรียนรู้ควรมีเหตุผลที่เราเรียนรู้อย่างถูกต้อง
และคุณอาจถามตัวเองว่า ทำไมเราถึงสนใจแมชชีนเลิร์นนิง?
มีประโยชน์อย่างไรและเราจะมาที่นี่ได้อย่างไร
ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับธุรกิจ เพราะเทคโนโลยีส่วนใหญ่วิวัฒนาการมาจากความต้องการทางธุรกิจ
เรามีคอมพิวเตอร์ถือกำเนิดขึ้นและความสามารถสำหรับธุรกิจต่างๆ ในการใช้คอมพิวเตอร์ทำสิ่งต่างๆ ได้อย่างแท้จริง รวดเร็วและมีประสิทธิภาพจริงๆ
เพื่อให้พวกเขาได้เปรียบ
แล้วเราก็ได้สเปรดชีต สเปรดชีต เช่น ไฟล์ Excel และไฟล์ CSV ที่ยอดเยี่ยม เพราะเราสามารถจัดเก็บข้อมูลที่ธุรกิจสร้างขึ้น
เช่น ข้อมูลลูกค้าของลูกค้า ลงในไฟล์ Excel
แล้วผู้คนก็เก่งมากในการวิเคราะห์ไฟล์ CSV เหล่านี้ สเปรดชีตเหล่านี้เพื่อตัดสินใจทางธุรกิจ บางทีคาดการณ์ว่ายอดขายในเดือนธันวาคมจะสูงขึ้น
เพราะในช่วงสองปีที่ผ่านมา เรามียอดขายเดือนธันวาคมที่สูงมากในเดือนธันวาคมเนื่องจากเทศกาลคริสต์มาส
และเมื่อบริษัทต่างๆ ได้รับข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ เราก็เริ่มมีแนวคิดเกี่ยวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
สเปรดชีตนั้นยอดเยี่ยม
ไฟล์ CSV นั้นยอดเยี่ยม
แต่เราเริ่มได้รับข้อมูลและข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ และเราต้องการวิธีที่ดีกว่าในการจัดระเบียบสิ่งต่างๆ
เพื่อทำความเข้าใจสิ่งต่าง ๆ จากข้อมูลของเรา
นั่นคือเวลาที่เราได้รับสิ่งต่างๆ เช่น MySQL
ซึ่งทำให้เราใช้ภาษาที่เรียกว่า SQL แทนการใช้สเปรดชีตเพื่ออ่านข้อมูลจากฐานข้อมูลของเรา
เขียนข้อมูลลงในฐานข้อมูลของเรา แต่คล้ายกับสเปรดชีต ใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากธุรกิจมาประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจเพื่อให้เรา
ธุรกิจมีกำไรมากขึ้น
จากนั้นในปี 2000 เรามีคำศัพท์ขนาดใหญ่ของข้อมูลขนาดใหญ่
เรามีบริษัทใหญ่ๆ เช่น Facebook, Amazon, Twitter
Google ที่เริ่มสะสมข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ
ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่คุณไม่สามารถมีได้ในสเปรดชีต
การดำเนินการของผู้ใช้
ผู้ใช้ชอบประวัติการซื้อของผู้ใช้
แนวคิดเรื่องบิ๊กดาต้านี้หมายความว่าเรามีข้อมูลมากมาย บริษัทเหล่านี้มีข้อมูลมากมาย และบางครั้งก็ไม่เหมือนกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
ซึ่งจะต้องเป็นรูปแบบของข้อมูลที่มีโครงสร้าง บางครั้งเราก็มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและยุ่งเหยิงจริงๆ
และนั่นคือตอนที่เราเริ่มได้รับแนวคิดของ NoSQL ที่มีสิ่งต่างๆ เช่น MongoDB เกิดขึ้น ซึ่งคุณสามารถจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
และหวังว่าจะสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้
บางทีถ้าคุณเป็น Amazon คุณสามารถใช้ประวัติการซื้อของลูกค้าเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ต่างๆ ได้
และตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา แนวคิดเรื่องการรับข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ได้เปลี่ยนให้เราเป็นการใช้แมชชีนเลิร์นนิง
เพราะในบางจุด เรามีข้อมูลมากมายจนในฐานะมนุษย์ เราไม่สามารถดูเหมือนเราทำในสเปรดชีตและดูคอลัมน์และแถวและตัดสินใจทางธุรกิจได้
ฉันหมายความว่า เรายังทำได้ แต่แล้วเราจะสูญเสียข้อมูลทั้งหมดที่เราได้รับตลอดหลายปีที่ผ่านมา
ดังนั้น บริษัทต่างๆ เช่น Facebook และ Google ที่รวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลทุกวันจึงหันไปใช้สิ่งต่างๆ
เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง แทนที่จะให้มนุษย์ดูข้อมูลและพยายามคิดออก เราให้ข้อมูลนี้กับเครื่องเพื่อให้ดีขึ้น
สามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีกว่ามนุษย์
และแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงก็เกิดขึ้นเพราะการเติบโตของข้อมูลที่เราได้รับจากธุรกิจต่างๆ
ตลอดจนการปรับปรุง CPU, GPU นั่นคือ หน่วยประมวลผลกราฟิกและความก้าวหน้าของคอมพิวเตอร์
ด้วยการใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลและการปรับปรุงการคำนวณครั้งใหญ่ เราจึงสามารถใช้เครื่องเหล่านี้เพื่อให้ข้อมูลขนาดใหญ่นี้แก่พวกเขาและตัดสินใจแทนเราได้
เช่นเดียวกับที่เราเคยทำกับสเปรดชีต
นี่เป็นรูปแบบที่เรียบง่ายของวิธีที่เรามาที่นี่ แต่ฉันหวังว่านี่จะทำให้คุณมีเหตุผลว่าทำไมธุรกิจต่างๆ ถึงชอบแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องนี้
แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ
ลาก่อน.