Notes

การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นหนึ่งใน Artificial Intelligence ใช้ Clustering การวิเคราะห์ข้อมูล Modeling เพื่อการทำนาย หรือกฎการทำงานที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้งานในการทำงาน
การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นกระบวนการที่ให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยไม่ต้องระบุโครงสร้างของการเรียนรู้โดยตรง แต่อาศัยข้อมูลในการเรียนรู้แทน ที่ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงสมัยปัจจุบันนี้ เนื่องจากสามารถนำไปใช้งานได้ในหลายๆ ด้าน เช่น การจัดการข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย

การเรียนรู้ของเครื่องใช้วิธีการสกัดคุณลักษณะ (Feature Engineering) เพื่อแยกแยะข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด เพื่อให้เครื่องสามารถทำนายผลได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถปรับแต่งแบบจำลองได้เพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุดในการทำงาน นอกจากนี้ การเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถนำไปใช้งานได้หลากหลายในชีวิตประจำวัน เช่น การทำนายการเปลี่ยนแปลงของตลาดหุ้น ดังนั้น การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือที่สำคัญและมีความสำคัญอย่างมากในการพัฒนาเทคโนโลยีและการแก้ปัญหาในชีวิตประจำวันของเรา


การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล และสร้างแบบจำลองเพื่อใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูล โดยแต่ละแบบจำลองจะมีวิธีการเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองเองไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ดีพอสมควร


ในการสร้าง model มักใช้วิธีการ Feature Extraction เพื่อแยกแยะข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด เพื่อให้เครื่องสามารถทำนายผลได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถปรับแต่งแบบจำลองได้เพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุดในการทำงาน

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มีหลายรูปแบบ เช่น Supervised Learning และ Reinforcement Learning โดยในแต่ละรูปแบบจะมีการเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นใน Supervised Learning จะใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน โดย Semi-Supervised Learning จะใช้ชุดข้อมูลที่มีการตอบสนองหรือป้ายกำกับในการสร้างแบบจำลอง เช่น การจัดกลุ่ม (Classification) และการทำนายค่าต่อเนื่อง (Regression) ในขณะที่ Reinforcement Learning จะไม่มีการตอบสนองหรือป้ายกำกับในชุดข้อมูล เช่น การจัดกลุ่ม (Clustering) และการลดมิติ (Dimensionality Reduction) การเลือกใช้แบบจำลองที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลโดยรวม เช่น ถ้าเราต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูล การใช้ Unsupervised Learning เช่น Clustering อาจไม่เหมาะสม ในขณะที่ Unsupervised Learning เช่น Clustering อาจเหมาะสมกว่า

การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถจำแนกได้ หลายประเภท ได้แก่

- Supervised Learning : ใช้ข้อมูลที่มีการตอบสนองและผลลัพธ์เป็นที่รู้จักล่วงหน้า เช่น การจัดกลุ่ม (Classification) และการทำนายค่าต่อเนื่อง (Regression) เป็นต้น โดยในการจัดกลุ่ม อาจจะเป็นการแยกประเภทของข้อมูล เช่น การจัดกลุ่มของภาพถ่ายว่าเป็นภาพของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยน้ำนมหรือไม่ เป็นต้น

- การเรียนรู้แบบไม่มีความชัดเจน : ใช้ข้อมูลที่ไม่มีการตอบสนองและผลลัพธ์ที่รู้จักล่วงหน้า เช่น การจัดกลุ่ม ตามความคล้ายคลึง (Clustering) และการลดมิติ (Dimensionality Reduction) เพื่อลดจำนวนตัวแปรในข้อมูล

- Reinforcement Learning : เป็นเทคนิคการเรียนรู้ที่ใช้ระบบตัดสินใจเพื่อเรียนรู้จากประสบการณ์ในการติดต่อกับสิ่งแวดล้อม ระบบจะต้องเลือกทำการกระทำใดบางอย่างในสถานการณ์ที่ได้รับ โดยมีการกำกับด้วยการให้ระบบได้รับการตอบสนองเป็นบวกหรือลบ เพื่อให้ระบบเรียนรู้ว่าการกระทำใดบ้างจะส่งผลให้ได้รับรางวัลหรือโทษ


การเรียนรู้ของเครื่องมีหลายประเภทเช่น Supervised Learning การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และ การเรียนรู้แบบระบบกำกับ สำหรับ Supervised Learning เหมาะสำหรับงานที่ต้องการจำแนกว่าอะไรบ้าง หรือว่ามีความเป็นไปได้หรือไม่ เช่น การจำแนกภาพถ่ายว่าเป็นสัตว์ชนิดใด

การเลือกใช้Machine Learningที่เหมาะสมกับงานที่ต้องการจะทำนั้นเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจาก การเรียนรู้แบบมีผู้สอน และ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน จะเหมาะกับงานที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น การจัดกลุ่มของภาพถ่าย (Clustering) เหมาะกับการเรียนรู้แบบไม่มีความชัดเจน ในขณะที่การจำแนกภาพถ่ายว่าเป็นอะไร (Classification) เหมาะกับการเรียนรู้แบบมีความชัดเจน Machine Learning with Python



Here's my website: https://kittimasak.com/machine-learning-with-python/