เรื่อง Machine Learning

Machine Learning หรือ ML เป็นส่วนหนึ่งของ AI ซึ่งเป็นส่วนที่สำคัญและมีการพูดถึงมากในปัจจุบัน เนื่องจากหลักการของ ML นั้นเป็นการทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ หรือฉลาดขึ้นได้จากการนำเอาข้อมูลที่มีอยู่ ไปให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ ผลของการเรียนรู้จะทำให้คอมพิวเตอร์สามารถที่จะให้คำตอบ จัดกลุ่มข้อมูล หรือพยากรณ์ ค่าต่าง ๆ จากข้อมูลใหม่ ๆ ที่เข้ามาได้ การเรียนรู้แบบ ML แบ่งออกเป็น 2 แบบ

1. Supervised Learning เป็นข้อมูลที่เราทราบผลลัพธ์แล้ว เช่น เราทราบแล้วว่าผู้เป็นไขหวัดจะต้องมีอุณหภูมิ ความดัน อย่างไร และเราให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ข้อมูลจากข้อมูลนั้น จากนั้นก็นำข้อมูลสำหรับทดสอบมาให้คอมพิวเตอร์ลองประเมินผล หากพบว่าไม่มีความผิดพลาดมาก็สามารถนำมาใช้งานได้

2. Unsupervised Learning เป็นข้อมูลที่เราไม่ทราบคำตอบ หรือไม่ทราบเนื้อหา นำให้คอมพิวเตอร์ทำการเรียนรู้และจัดแยกประเภทของข้อมูลออกมาเป็นกลุ่ม ๆ เช่น มีข้อมูลการซื้อขายสินค้าของลูกค้า และเราต้องการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และแยกกลุ่มของลูกค้าว่ามีกลุ่มอะไรบ้าง

ในการเรียนรู้ชอง ML นั้นจะมี Algorithm ต่าง ๆ ซึ่งแบ่งตามประเภทของข้อมูลดังภาพด้านล่าง เช่น SVR, Decision Tree ซึ่ง Algorithm แต่ละตัวนั้นก็จะเหมาะกับข้อมูลแต่ละแบบ และให้ค่าความแม่นยำที่แตกต่างกันออกไป

ภาพจาก https://www.mathworks.com/discovery/machine-learning.html

ดร. สุรพรรษ์ เพ็ญจำรัส
อังคารที่ 22 พฤษภาคม 2561

“ขอสงวนสิทธิ์ ข้อมูล เนื้อหา บทความ และรูปภาพ (ในส่วนที่ทำขึ้นเอง) ทั้งหมดที่ปรากฎอยู่ในเว็บไซต์ ห้ามมิให้บุคคลใด คัดลอก หรือ ทำสำเนา หรือ ดัดแปลง ข้อความหรือบทความใดๆ ของเว็บไซต์ หากผู้ใดละเมิด ไม่ว่าการลอกเลียน หรือนำส่วนหนึ่งส่วนใดของบทความนี้ไปใช้ ดัดแปลง เพื่อการพาณิชย์โดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษร จะถูกดำเนินคดี ตามที่กฎหมายบัญญัติไว้สูงสุด ในกรณีต้องการอ้างอิงเพื่อการศึกษา กรุณาให้เครดิตโดยอ้างอิงถึงผู้เรียบเรียงและบริษัทเจ้าของเว็บไซด์ด้วย”