Machine learning type
There are many machine learning method
การเรียนรู้ของเครื่องจักร หรือ Machine learning (ML) นั้นคือการนำชุดข้อมูลต่างๆป้อนเข้าไปยังอัลกอริทึมส์ที่เรากำหนดไว้ เพื่อให้เครื่องนั้นเกิดการเรียนรู้ขึ้นโดยการเรียนรู้ที่จะเกิดขึ้นนั้น โดยการสอนให้เครื่องเราเรียนรู้ได้นั้นจะแบ่งออกเป็น 3 ประเภทคือ
- Supervised Machine Learning 
- Unsupervised Machine Learning 
- Reinforcement Learning 
Supervised Machine Learning
การสอนแบบมีการชี้นำ (Supervised) การสอน ML แบบนี้ชุดข้อมูลของเรานั้นจะประกอบไปด้วยคำตอบของโจทย์นั้นอยู่แล้ว เช่น การประเมินว่าผู้ป่วยเป็นเบาหวานหรือไม่ ข้อมูลประกอบด้วยตัวแปร น้ำหนัก ส่วนสูง อายุ ระดับน้ำตาลในเลือด และ BMI ข้อมูลนั้นจะต้องมีข้อมูลประกอบให้อีกด้วยว่าคนๆนี้เป็นเบาหวานหรือไม่ หรือเรียกได้ว่าแนบเฉลยมาด้วยนั่นเอง

โดยในส่วนของ Supervised Machine Learning นั้นจะมีส่วนย่อยออกมาอีกสองข้อคือ
- Classification 
- Regression 
classification
ในส่วนนี้จะเป็นการสอน ML ของเราให้รู้จักสิ่งต่างๆ โดยแบ่งให้เป็นประเภท(class) โดยใช้อัลกอริทึมส์ต่างๆ ช่วยแบ่งข้อมูลของเราออกเป็นส่วนๆเพื่อให้เครื่องของเราสามารถตอบกลับมาได้ว่า ถูก หรือ ผิด, ใช่ หรือ ไม่ใช่, กล้วย ส้ม หรือ แอปเปิ้ล ตัวอย่างที่เราเห็นการใช้งาน ML แบบนี้คือ Email ของเราที่สามารถแบ่งแยก spam ออกจากเมลปกติได้

อัลกอริทึมส์ที่นิยมใช้ในการทำ classification เช่น
- Random Forest Algorithm 
- Decision Tree Algorithm 
- Logistic Regression Algorithm 
- Support Vector Machine Algorithm 
Regression
ในส่วนนี้จะเป็นการสอน ML ของเราให้ทำนายสิ่งต่างๆ โดยการประมาณค่าด้วยอัลกอริทึมส์ แต่เช่นเดียวกับการทำ classification ข้อมูลที่เราจะนำมาให้เครื่องของเราทำนาย จำเป็นต้องแนบเฉลยออกมาให้ด้วย การทำ Regression ส่วนใหญ่นั้นจะเป็นการประมาณค่าต่างๆ เช่น ทำนายค่าไฟที่จะใช้ในเดือนหน้า ทำนายราคาตลาด ทำนายสภาพอากาศ โดยข้อมูลที่ทำนายจะมาจากข้อมูลที่เคยเรียนรู้แล้วมาอ้างอิงเท่านั้น

อัลกอริทึมส์ที่นิยมใช้ในการทำ Regression เช่น
- Simple Linear Regression Algorithm 
- Multivariate Regression Algorithm 
- Decision Tree Algorithm 
- Lasso Regression 
Last update: May 2023
Author: Thanaluk Pranekunakol (AIC-Researcher)
Last updated
Was this helpful?
