DA 004 การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

• การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

ในยุคที่ข้อมูลมีปริมาณมากและหลากหลาย การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Machine Learning ใช้กระบวนการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ในการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายและตัดสินใจได้ โดยอาศัยข้อมูลเป็นพื้นฐาน การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) คือ ศาสตร์แขนงหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลอง ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน การเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เนื่องจากช่วยให้เราสามารถค้นหา รูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทนี้จะครอบคลุมถึง ความหมายและประเภทของ Machine Learning รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)

1. ความหมายและประเภทของ Machine Learning

ความหมายของ Machine Learning คือ กระบวนการที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานโดยอัตโนมัติ โดยการเรียนรู้นี้จะเกิดขึ้นผ่านการสร้างแบบจำลอง (Model) ที่สามารถทำนายผลลัพธ์หรือตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง เมื่อได้รับข้อมูลใหม่ๆ 

Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการทำนายหรือการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถแบ่งออกเป็นประเภทหลัก ๆ ดังนี้

ประเภทของ Machine Learning สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่ 

- การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) เป็นการเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labeled Data) เพื่อฝึกฝนแบบจำลองให้สามารถทำนายหรือจำแนกประเภทของข้อมูลใหม่ได้ ตัวอย่างเช่น การทำนายราคาบ้านจากข้อมูลขนาดพื้นที่และจำนวนห้องนอน หรือการจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่

- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) เป็นการเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (Unlabeled Data) เพื่อค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ตัวอย่างเช่น การจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ หรือการลดมิติข้อมูลเพื่อให้สามารถแสดงผลข้อมูลได้ง่ายขึ้น

- การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) เป็นการเรียนรู้ที่ตัวแทน (Agent) เรียนรู้จากการมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อม โดยได้รับรางวัลหรือการลงโทษตามการกระทำของตนเอง ตัวอย่างเช่น การฝึกหุ่นยนต์ให้เล่นเกม หรือการพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับรถยนต์ไร้คนขับ

โดยในบทนี้ เราจะเน้นที่การเรียนรู้แบบมีผู้สอนและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ซึ่งเป็นประเภทที่ใช้บ่อยที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูล

2. การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน เป็นประเภทของ Machine Learning ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย เช่น การทำนาย การจำแนกประเภท และการจัดอันดับ

ขั้นตอนในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน

- การรวบรวมข้อมูล (Data Collection) รวบรวมข้อมูลที่มีป้ายกำกับ การเตรียมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่มีป้ายกำกับ และแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกฝน (Training Set) และชุดทดสอบ (Test Set)

- การแบ่งข้อมูล (Data Splitting)**: แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกสอน (Training Set) และชุดทดสอบ (Test Set)

- การเลือกอัลกอริธึม (Algorithm Selection) คือ การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมกับปัญหาและประเภทของข้อมูล เลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมสำหรับปัญหาการเลือกอัลกอริทึม เช่น การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) สำหรับการทำนาย การจำแนกประเภท (Classification) สำหรับการจำแนกประเภท

- การฝึกสอนแบบจำลอง (Model Training) คือ การฝึกฝนแบบจำลองด้วยข้อมูลชุดฝึกฝน เพื่อให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงาน ใช้ชุดฝึกสอนในการสร้างแบบจำลอง

- การประเมินแบบจำลอง (Model Evaluation)  คือ การประเมินผลแบบจำลองด้วยข้อมูลชุดทดสอบ ใช้ชุดทดสอบในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองมีความแม่นยำและสามารถนำไปใช้ได้จริง

- การปรับปรุงแบบจำลอง (Model Improvement) เพื่อเพิ่มความแม่นยำการปรับปรุงแบบจำลองจะมีหากพบว่าแบบจำลองยังไม่ดีพอ สามารถปรับปรุงแบบจำลองได้ โดยการปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ของอัลกอริทึมหรือใช้เทคนิคอื่นๆ เช่น การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ (Hyperparameter Tuning) หรือการเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection)

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)

การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labeled Data) ซึ่งหมายความว่าแต่ละตัวอย่างข้อมูลจะมีการระบุค่าของตัวแปรผลลัพธ์ (Output Variable) ไว้แล้ว อัลกอริธึมจะเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านี้และสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายค่าของตัวแปรผลลัพธ์สำหรับข้อมูลใหม่ได้

ตัวอย่างอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน

- การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) ใช้ในการทำนายค่าตัวแปรเชิงต่อเนื่อง

- การจำแนกประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Trees) ใช้ในการทำนายค่าตัวแปรเชิงจัดประเภท

- การเรียนรู้แบบสนับสนุนเวกเตอร์ (Support Vector Machines - SVM) ใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูลที่มีความซับซ้อน

- การเรียนรู้แบบป่าไม้สุ่ม (Random Forests) ใช้ในการทำนายทั้งค่าตัวแปรเชิงต่อเนื่องและเชิงจัดประเภท

ตัวอย่างอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน

- การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) ใช้สำหรับทำนายค่าของตัวแปรตามที่เป็นตัวเลขจากค่าของตัวแปรอิสระที่เป็นตัวเลข

- การถดถอยโลจิสติก (Logistic Regression) ใช้สำหรับจำแนกประเภทของข้อมูลที่มีสองกลุ่ม

- ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Trees) ใช้สำหรับจำแนกประเภทของข้อมูลที่มีหลายกลุ่ม

- แรนดอมฟอเรส (Random Forest) หรือบางคนเรียก การสุ่มแบบป่าไม้ ใช้สำหรับจำแนกประเภทและทำนายค่าของตัวแปร

- เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (Support Vector Machines) ใช้สำหรับจำแนกประเภทของข้อมูล

3. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เป็นประเภทของ Machine Learning ที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ เพื่อค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (Unlabeled Data) อัลกอริธึมจะพยายามค้นหาความสัมพันธ์ภายในข้อมูล และสร้างกลุ่มหรือโครงสร้างที่ซับซ้อนจากข้อมูลนั้น

ขั้นตอนของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

- 

- 

- 

- 

ขั้นตอนในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

- การรวบรวมข้อมูล (Data Collection) รวบรวมข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ การเตรียมข้อมูล เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการสร้างแบบจำลอง

- การประมวลผลข้อมูล (Data Processing) เตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์

- การเลือกอัลกอริธึม (Algorithm Selection) เลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมกับปัญหาและประเภทของข้อมูล เช่น การจัดกลุ่ม (Clustering) สำหรับการจัดกลุ่มข้อมูล การลดมิติ (Dimensionality Reduction) สำหรับการลดจำนวนตัวแปร

- การเรียนรู้แบบจำลอง (Model Training) ใช้อัลกอริธึมในการค้นหาความสัมพันธ์ภายในข้อมูล การเป็นการฝึกฝนแบบจำลองด้วยข้อมูลที่เตรียมไว้ เพื่อให้แบบจำลองสามารถค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างในข้อมูลได้

- การประเมินแบบจำลอง (Model Evaluation) ประเมินความถูกต้องและประสิทธิภาพของแบบจำลอง เป็นการประเมินผลแบบจำลองด้วยวิธีการต่างๆ เช่น การวัดความคล้ายคลึงกันภายในกลุ่ม (Intra-cluster Similarity) และความแตกต่างระหว่างกลุ่ม (Inter-cluster Distance)

ตัวอย่างอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

- K-Means Clustering เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูลออกเป็น k กลุ่ม ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูลเป็นกลุ่ม ๆ โดยอิงตามความคล้ายคลึงของข้อมูล

- Hierarchical Clustering เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการสร้างแผนผังลำดับชั้นของกลุ่มข้อมูล การวิเคราะห์เชิงลำดับชั้น ใช้ในการสร้างโครงสร้างต้นไม้จากข้อมูลและจัดกลุ่มข้อมูลตามลำดับชั้น

- Principal Component Analysis (PCA) เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการลดมิติข้อมูล การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก  ใช้ในการลดมิติข้อมูลและค้นหาองค์ประกอบหลักที่สำคัญ

- Association Rule Learning การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ใช้ในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างรายการในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

สรุป

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย เช่น การทำนาย การจำแนกประเภท และการจัดกลุ่ม การเข้าใจประเภทของ Machine Learning และอัลกอริทึมต่างๆ จะช่วยให้คุณสามารถเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับปัญหาและข้อมูลของคุณได้

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและทำนายต่าง ๆ ในงาน Data Analytics โดยการใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐาน เราสามารถสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนาย จัดกลุ่ม หรือวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับในการสร้างแบบจำลอง ส่วนการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) ใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับในการสร้างโครงสร้างหรือกลุ่มข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำนายนั้นสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและวางแผนกลยุทธ์ต่าง ๆ ในองค์กร เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า เพื่อการตัดสินใจในการตลาด หรือการทำนายยอดขายสินค้าเพื่อวางแผนการผลิตและจัดส่งสินค้าได้อย่างเหมาะสม

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

ที่มาข้อมูล

-

รวบรวมโดย

- www.iok2u.com