DA 003 การสร้างแบบจำลอง (Model Building)

• การสร้างแบบจำลอง (Model Building)

การสร้างแบบจำลอง (Model Building) 

หลังจากที่เราได้ทำความเข้าใจข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างแบบจำลอง (Model Building) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล โดยแบบจำลองจะช่วยให้เราสามารถทำนายผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต หรือจำแนกประเภทของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ

การสร้างแบบจำลอง เป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อทำการจำแนกประเภท (Classification) และการทำนาย (Prediction) บทนี้จะครอบคลุมถึงพื้นฐานการสร้างแบบจำลอง การเรียนรู้ของเครื่อง การจำแนกประเภท และการทำนาย พร้อมด้วยกรณีศึกษาที่เกี่ยวข้อง

1. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติ ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน เน้นการพัฒนาระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานโดยไม่ต้องโปรแกรมอย่างชัดเจน การเรียนรู้ของเครื่องแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก ๆ ได้แก่

- การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) เป็นกระบวนการที่ระบบเรียนรู้จากข้อมูลที่มีการระบุผลลัพธ์ (Label) โดยมีวัตถุประสงค์ เพื่อทำนายผลลัพธ์ของข้อมูลใหม่ที่ยังไม่รู้ค่าเป้าหมาย การเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก ได้แก่ การจำแนกประเภท (Classification) และการทำนาย (Regression) เป็นการเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labeled Data) เพื่อฝึกฝนแบบจำลอง ให้สามารถทำนายหรือจำแนกประเภทของข้อมูลใหม่ได้ ตัวอย่างเช่น การทำนายราคาบ้านจากข้อมูลขนาดพื้นที่และจำนวนห้องนอน หรือการจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่

- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) เป็นการเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (Unlabeled Data) การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเป็นกระบวนการที่ระบบเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีการระบุผลลัพธ์ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาความสัมพันธ์หรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนที่เป็นที่รู้จักดี ได้แก่ การจัดกลุ่ม (Clustering) และการลดมิติ (Dimensionality Reduction) เพื่อค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ตัวอย่างเช่น การจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ หรือการลดมิติข้อมูลเพื่อให้สามารถแสดงผลข้อมูลได้ง่ายขึ้น

- การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) เป็นกระบวนการที่ระบบเรียนรู้โดยการทำการกระทำและรับผลตอบรับ (Feedback) จากสภาพแวดล้อม โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มผลรวมของค่าตอบแทน (Reward) ในระยะยาวเป็นการเรียนรู้ที่ตัวแทน (Agent) เรียนรู้จากการมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อม โดยได้รับรางวัลหรือการลงโทษตามการกระทำของตนเอง ตัวอย่างเช่น การฝึกหุ่นยนต์ให้เล่นเกม หรือการพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับรถยนต์ไร้คนขับ

ขั้นตอนในการสร้างแบบจำลองด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

- การกำหนดปัญหา  คือ การกำหนดปัญหาที่ต้องการแก้ไข เช่น ต้องการทำนายยอดขาย ต้องการจำแนกประเภทของลูกค้า หรือต้องการจัดกลุ่มลูกค้า

- การรวบรวมและเตรียมข้อมูล คือ การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหา และทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการสร้างแบบจำลอง

- การเลือกอัลกอริทึม คือ การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมกับปัญหาและประเภทของข้อมูล เช่น การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) สำหรับการทำนาย การจำแนกประเภท (Classification) สำหรับการจำแนกประเภท หรือการจัดกลุ่ม (Clustering) สำหรับการจัดกลุ่ม

- การฝึกฝนแบบจำลอง คือ การฝึกฝนแบบจำลองด้วยข้อมูลที่เตรียมไว้ เพื่อให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงาน

- การประเมินผลแบบจำลอง คือ การประเมินผลแบบจำลองด้วยข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการฝึกฝน เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองมีความแม่นยำและสามารถนำไปใช้ได้จริง

- การปรับปรุงแบบจำลอง หากแบบจำลองยังไม่ดีพอ สามารถปรับปรุงแบบจำลองได้โดยการปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ของอัลกอริทึม หรือใช้เทคนิคอื่นๆ เช่น การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ (Hyperparameter Tuning) หรือการเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection)

2. การจำแนกประเภท (Classification)

การจำแนกประเภท (Classification) เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามลักษณะหรือคุณสมบัติของข้อมูล ตัวอย่างเช่น การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่ การจำแนกภาพว่าเป็นแมวหรือสุนัข หรือการจำแนกประเภทของลูกค้า เป็นการทำนายค่าผลลัพธ์ที่เป็นประเภท (Categorical Outcome) หรือกลุ่ม (Class) ของข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ ตัวอย่างของการจำแนกประเภทได้แก่ การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่เป็นสแปม การจำแนกประเภทของลูกค้าว่าเป็นลูกค้าที่มีกำไรสูงหรือต่ำ เป็นต้น

อัลกอริทึมการจำแนกประเภท 

มีอัลกอริทึมการจำแนกประเภทมากมายที่สามารถใช้ได้ เช่น

- Logistic Regression เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่ข้อมูลจะอยู่ในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง

- Decision Trees เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการสร้างแผนผังการตัดสินใจเพื่อจำแนกประเภทของข้อมูล

- Support Vector Machines เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการหาเส้นแบ่งที่ดีที่สุดระหว่างกลุ่มข้อมูลต่างๆ

- Naive Bayes เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นที่ข้อมูลจะอยู่ในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งโดยใช้ทฤษฎีบท Bayes

- Random Forest เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการสร้างกลุ่มของ Decision Trees และใช้ผลการทำนายจาก Decision Trees เหล่านี้ในการตัดสินใจ

ขั้นตอนการจำแนกประเภท

- รวบรวมและเตรียมข้อมูล รวบรวมข้อมูลที่มีการระบุค่าผลลัพธ์และเตรียมข้อมูล ให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองได้

- แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ แบ่งข้อมูลเป็นสองส่วน คือ ชุดฝึก (Training Set) สำหรับสร้างแบบจำลอง และชุดทดสอบ (Test Set) สำหรับประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง

- เลือกอัลกอริทึมการจำแนกประเภท เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมสำหรับการจำแนกประเภท เช่น Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Neural Networks เป็นต้น

- ฝึกแบบจำลอง ใช้ชุดฝึกในการฝึกอัลกอริทึมเพื่อสร้างแบบจำลอง

- ประเมินแบบจำลอง ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ชุดทดสอบและตัวชี้วัดต่างๆ เช่น ความแม่นยำ (Accuracy), ความไว (Recall), ความเฉพาะเจาะจง (Precision), ค่า F1-score เป็นต้น

- ปรับปรุงแบบจำลอง ปรับปรุงแบบจำลองโดยการปรับแต่งพารามิเตอร์หรือเลือกคุณสมบัติใหม่ ๆ

กรณีศึกษา:

การจำแนกประเภทอีเมลเราจะใช้กรณีศึกษาการจำแนกประเภทอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่เป็นสแปม โดยใช้ขั้นตอนการจำแนกประเภท ดังนี้

- รวบรวมและเตรียมข้อมูล รวบรวมข้อมูลอีเมลที่มีการระบุว่าเป็นสแปมหรือไม่เป็นสแปม และแปลงข้อมูลอีเมลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองได้

- แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ แบ่งข้อมูลอีเมลเป็นสองส่วน คือ ชุดฝึก 70% และชุดทดสอบ 30%

- เลือกอัลกอริทึมการจำแนกประเภท เลือกอัลกอริทึม Naive Bayes สำหรับการจำแนกประเภทอีเมล

- ฝึกแบบจำลอง ใช้ชุดฝึกในการฝึกอัลกอริทึม Naive Bayes เพื่อสร้างแบบจำลอง

- ประเมินแบบจำลอง ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง โดยใช้ชุดทดสอบและคำนวณค่า Accuracy, Recall, Precision และ F1-score

- ปรับปรุงแบบจำลอง โดยการเลือกคุณสมบัติที่สำคัญเพิ่มเติมหรือปรับแต่งพารามิเตอร์ของอัลกอริทึม

ตัวอย่างการจำแนกประเภท

สมมติว่าเรามีข้อมูลลูกค้าของธนาคาร ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลต่างๆ เช่น อายุ รายได้ ระดับการศึกษา และประวัติการชำระหนี้ เราสามารถใช้เทคนิคการจำแนกประเภทเพื่อจำแนกประเภทของลูกค้าว่าเป็นลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงในการผิดนัดชำระหนี้หรือไม่

3. การทำนาย (Prediction)

การทำนาย (Prediction) เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการทำนายค่าของตัวแปรหนึ่งจากค่าของตัวแปรอื่นๆ เป็นการทำนายค่าผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลข (Numerical Outcome) ของข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ ตัวอย่างของการทำนาย ได้แก่ การทำนายราคาบ้านจากลักษณะของบ้าน การทำนายยอดขายจากปัจจัยต่างๆ การทำนายราคาบ้านจากข้อมูลขนาดพื้นที่และจำนวนห้องนอน การทำนายยอดขายจากข้อมูลการตลาด หรือการทำนายผลการเลือกตั้ง 

ขั้นตอนการทำนาย

- รวบรวมและเตรียมข้อมูล รวบรวมข้อมูลที่มีค่าผลลัพธ์และปัจจัยที่เกี่ยวข้องและเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองได้

- แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ แบ่งข้อมูลเป็นสองส่วน คือ ชุดฝึก (Training Set) สำหรับสร้างแบบจำลอง และชุดทดสอบ (Test Set) สำหรับประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง

- เลือกอัลกอริทึมการทำนาย เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมสำหรับการทำนาย เช่น Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Regression (SVR), Neural Networks เป็นต้น

- ฝึกแบบจำลอง ใช้ชุดฝึกในการฝึกอัลกอริทึมเพื่อสร้างแบบจำลอง

- ประเมินแบบจำลอง ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ชุดทดสอบและตัวชี้วัดต่าง ๆ เช่น ค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย (Mean Absolute Error, MAE), ค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Mean Squared Error, MSE), ค่ารูทความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Squared Error, RMSE), ค่า R-squared เป็นต้น

- ปรับปรุงแบบจำลอง ปรับปรุงแบบจำลองโดยการปรับแต่งพารามิเตอร์หรือเลือกคุณสมบัติใหม่ ๆ

กรณีศึกษา:

การทำนายราคาบ้าน เราจะใช้กรณีศึกษาการทำนายราคาบ้านจากลักษณะของบ้าน โดยใช้ขั้นตอนการทำนายดังนี้

- รวบรวมและเตรียมข้อมูล รวบรวมข้อมูลราคาบ้านที่มีลักษณะต่าง ๆ เช่น ขนาด, จำนวนห้องนอน, จำนวนห้องน้ำ, ที่ตั้ง และแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองได้

- แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ แบ่งข้อมูลราคาบ้านเป็นสองส่วน คือ ชุดฝึก 70% และชุดทดสอบ 30%

- เลือกอัลกอริทึมการทำนาย เลือกอัลกอริทึม Linear Regression สำหรับการทำนายราคาบ้าน

- ฝึกแบบจำลอง ใช้ชุดฝึกในการฝึกอัลกอริทึม Linear Regression เพื่อสร้างแบบจำลอง

- ประเมินแบบจำลอง ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ชุดทดสอบและคำนวณค่า MAE, MSE, RMSE และ R-squared

- ปรับปรุงแบบจำลอง ปรับปรุงแบบจำลองโดยการเลือกคุณสมบัติที่สำคัญเพิ่มเติมหรือปรับแต่งพารามิเตอร์ของอัลกอริทึม

อัลกอริทึมการทำนาย 

มีอัลกอริทึมการทำนายมากมายที่สามารถใช้ได้ เช่น

- Linear Regression เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการทำนายค่าของตัวแปรตามที่เป็นตัวเลขจากค่าของตัวแปรอิสระที่เป็นตัวเลข

- Polynomial Regression เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการทำนายค่าของตัวแปรตามที่เป็นตัวเลขจากค่าของตัวแปรอิสระที่เป็นตัวเลข โดยใช้ฟังก์ชันพหุนาม

- Support Vector Regression เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการทำนายค่าของตัวแปรตามที่เป็นตัวเลขจากค่าของตัวแปรอิสระที่เป็นตัวเลข โดยใช้เทคนิค Support Vector Machines

- Decision Trees เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการสร้างแผนผังการตัดสินใจเพื่อทำนายค่าของตัวแปรตาม

- Random Forest เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการสร้างกลุ่มของ Decision Trees และใช้ผลการทำนายจาก Decision Trees เหล่านี้ในการตัดสินใจ

ตัวอย่างการทำนาย สมมติว่าเรามีข้อมูลยอดขายรายเดือนของบริษัทเป็นเวลาหลายปี เราสามารถใช้เทคนิคการทำนายเพื่อทำนายยอดขายในเดือนถัดไป

สรุป

การสร้างแบบจำลอง เป็นขั้นตอนสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต หรือจำแนกประเภทของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม การฝึกฝนแบบจำลอง และการประเมินผลแบบจำลอง เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ 

การสร้างแบบจำลอง เป็นกระบวนการที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำการจำแนกประเภทและการทำนาย การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เราสามารถสร้างแบบจำลองที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและการคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การประยุกต์ใช้การสร้างแบบจำลองในงานต่างๆ สามารถช่วยให้การตัดสินใจในองค์กรมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

. 

----------------------------------------------------------------

ที่มาข้อมูล

-

รวบรวมโดย

- www.iok2u.com