Blockdit Logo (Mobile)
Shoper Gamer
•
2 ธ.ค. 2023 เวลา 01:06 • การศึกษา
Ai By Shoper Gamer

Machine Learning คืออะไร

โดย
Machine Learning หรือ การเรียนรู้ของเครื่อง คือ สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องถูกเขียนโปรแกรมโดยตรง เปรียบเสมือนการสอนให้คอมพิวเตอร์คิดและตัดสินใจได้เองจากประสบการณ์ที่ได้รับ
  • ★
    ​Machine Learning ทำงานอย่างไร
1) การรวบรวมข้อมูล
ข้อมูลที่นำมาใช้ในการฝึกสอนโมเดลจะต้องมีความหลากหลายและครอบคลุม เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้รูปแบบและลักษณะของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ
2) การฝึกสอนโมเดล
ข้อมูลที่รวบรวมมาจะถูกนำไปป้อนให้กับโมเดล Machine Learning เพื่อให้โมเดลเรียนรู้หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้
3) การประเมินผล
หลังจากการฝึกสอนแล้ว โมเดลจะถูกนำไปทดสอบกับชุดข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยถูกนำมาฝึกสอนมาก่อน เพื่อประเมินความแม่นยำของโมเดล
  • ★
    ​ประเภทของ Machine Learning
1) Supervised Learning (การเรียนรู้ที่มีผู้สอน)
เป็นการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (label) ชัดเจน เช่น รูปภาพที่มีป้ายกำกับว่าเป็นแมวหรือหมา ตัวอย่างอัลกอริทึมที่นิยม ได้แก่
1
○ Linear Regression
ใช้สำหรับทำนายค่าตัวเลข เช่น ราคาบ้าน อุณหภูมิ
○ Logistic Regression
ใช้สำหรับการจำแนกประเภท เช่น การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่
○ Decision Tree
สร้างต้นไม้การตัดสินใจเพื่อทำนายผลลัพธ์
○ Random Forest
เป็นการรวมกันของ Decision Tree หลายๆ ต้น เพื่อเพิ่มความแม่นยำ
○ Support Vector Machine (SVM)
ใช้สำหรับการจำแนกข้อมูลที่ซับซ้อน
○ Neural Networks
เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่มีความซับซ้อน สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนได้ดี
2) Unsupervised Learning (การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้สอน)
เป็นการเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ โดยโมเดลจะต้องค้นหาโครงสร้างและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลด้วยตัวเอง ตัวอย่างอัลกอริทึมที่นิยม ได้แก่
1
○ Clustering
การแบ่งกลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้า
○ Dimensionality Reduction
การลดมิติของข้อมูล เพื่อให้มองเห็นภาพรวมของข้อมูลได้ง่ายขึ้น เช่น PCA (Principal Component Analysis)
○ Anomaly Detection
การตรวจจับข้อมูลที่ผิดปกติ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง
3) Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมแรง) เป็นการเรียนรู้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม โมเดลจะได้รับรางวัลหรือบทลงโทษจากการกระทำแต่ละครั้ง และเรียนรู้ที่จะเลือกการกระทำที่ทำให้ได้รางวัลมากที่สุด ตัวอย่างเช่น การฝึกหุ่นยนต์ให้เดิน
  • ★
    ​ประโยชน์
○ การวิเคราะห์ข้อมูล
ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วและแม่นยำ
○ การทำนายผลลัพธ์
สามารถทำนายผลลัพธ์ในอนาคตได้ เช่น การพยากรณ์อากาศ การคาดการณ์ยอดขาย
○ การจัดหมวดหมู่ข้อมูล
ช่วยในการจัดหมวดหมู่ข้อมูล เช่น การจัดเรียงเอกสาร การแยกแยะภาพ
○ การปรับปรุงประสิทธิภาพ ช่วยในการปรับปรุงกระบวนการทำงานต่างๆ ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การแนะนำผลิตภัณฑ์ การตรวจจับการฉ้อโกง
○ การพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ เป็นพื้นฐานในการพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ หุ่นยนต์
  • ★
    ​ตัวอย่างการนำไปใช้
○ อุตสาหกรรมการเงิน
ตรวจจับการฉ้อโกง, ประเมินความเสี่ยงเครดิต
○ อุตสาหกรรมการแพทย์ วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์, พัฒนาตัวยาใหม่
○ อุตสาหกรรมการตลาด
การทำนายพฤติกรรมผู้บริโภค, การแนะนำผลิตภัณฑ์
○ อุตสาหกรรมการผลิต
การควบคุมคุณภาพ, การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
Credit :
👇
  • ●
    ​https://www.etda.or.th/th/Useful-Resource/Knowledge-Sharing/Articles/AI-in-Government-Services.aspx
  • ●
    ​https://youtu.be/zzrp4j9sJ64?si=uovgx7DpljzVmjuK
  • ●
    ​https://youtu.be/L5mFH7K7gww?si=SDBoC4JG8xCSuwI7
  • ●
    ​https://youtu.be/anUNcXdnNCw?si=cPvPwt2U4rN-AV62
✏️ Shoper Gamer
>> https://linkbio.co/ShoperGamer

ดูเพิ่มเติมในซีรีส์

โฆษณา