เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML)

ตอบกลับโพส
siri
โพสต์: 1609
ลงทะเบียนเมื่อ: จันทร์ พ.ค. 25, 2020 9:57 am

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML)

โพสต์ โดย siri » เสาร์ ม.ค. 08, 2022 11:02 pm

จากเพจ Data Cube

ในหนังสือเรื่อง Artificial Intelligence (HBR Insights Series) ได้อธิบายไว้ว่าเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) คือ การหาความสัมพันธ์ (mapping) ของข้อมูลที่เป็น input (เรีบกว่าตัวแปร X) และข้อมูลที่เป็น output (เรีบกว่าตัวแปร Y) และจะได้แบบจำลองหรือโมเดล (model) เพื่อใช้ในการพยากรณ์ข้อมูลใหม่ในอนาคตต่อไป
.
ในหนังสือยังยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานต่างๆ ได้แก่
.
1. Speech Recognition เป็นการจดจำเสียงพูด โดยอาจจะมีข้อมูล input คือ ไฟล์ video ที่อัดไว้และมี output คือ การออกมาเป็นข้อความ transcript ของสิ่งที่อยู่ใน video นั้นๆ
.
2. Trading bots เป็นการใช้ Machine Learning ช่วยในการซื้อขายหุ้น (stocks) ในตลาดหุ้น (market) โดยมีข้อมูลในอดีตเป็น input และข้อมูลปัจจุบันเป็นตัว output เพื่อให้ ML สามารถเรียนรู้และสร้างโมเดลได่้
.
3. Image tagging เป็นการสร้างคำอธิบายให้กับรูปภาพต่างๆ โดยมีข้อมูล input คือรูปภาพแบบต่างๆ และมี output คือคำอธิบายภาพนั้นๆ
.
4. Pharma R&D เป็นการใช้เทคนิค ML มาช่วยคาดการณ์ประสิทธิภาพการรักษาโดยการใช้ยาต่างๆ ดังนั้น ข้อมูล input คือคุณสมบัติทางเคมีของยาประเภทต่างๆ และ output คือ ผลการทดสอบประสิทธิภาพของยาประเภทนั้นๆ
.
5. Fruad Detection เป็นการใช้ ML มาพิจารณาว่าการซื้อสินค้าครั้งนั้นเป็นการใช้งานแบบผิดปกติ (fraud) หรือไม่ โดยข้อมูล input คือ พฤติกรรมการซื้อสินค้าต่าง และ output คือ เป็นการใช้งานที่ผิดปกติหรือไม่
.
6. Food Recommendation เป็นการแนะนำอาหารที่ลูกค้าน่าจะสนใจให้ โดยข้อมูล input คือ ส่วนผสมต่างๆ ของอาหารและ output คือ ข้อความรีวิวจะได้ทราบว่าชอบหรือไม่ชอบ
.
7. Customer Retention เป็นการคาดการณ์ว่าลูกค้าคนใดบ้างที่ม๊โอกาสยกเลิกการใช้บริการ (retention) โดยข้อมูล input คือ ประวัติการใช้งานและ output คือ ประวัติการใช้งานในอนาคต
.
8. Traffic Lights เป็นการจัดการสัญญาณไฟจราจร โดยพิจารณาจากความหนาแน่นของรถยนต์ในถนน
.
9. Face Recognition เป็นการจดจำใบหน้าของบุคคลต่างๆ โดยมีข้อมูล input คือ รูปภาพใบหน้าคนต่างๆ และ output คือ ชื่อของแต่ละรูปภาพใบหน้าคนในหนังสือเรื่อง Artificial Intelligence (HBR Insights Series) ได้อธิบายไว้ว่าเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) คือ การหาความสัมพันธ์ (mapping) ของข้อมูลที่เป็น input (เรีบกว่าตัวแปร X) และข้อมูลที่เป็น output (เรีบกว่าตัวแปร Y) และจะได้แบบจำลองหรือโมเดล (model) เพื่อใช้ในการพยากรณ์ข้อมูลใหม่ในอนาคตต่อไป
.
ในหนังสือยังยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานต่างๆ ได้แก่
.
1. Speech Recognition เป็นการจดจำเสียงพูด โดยอาจจะมีข้อมูล input คือ ไฟล์ video ที่อัดไว้และมี output คือ การออกมาเป็นข้อความ transcript ของสิ่งที่อยู่ใน video นั้นๆ
.
2. Trading bots เป็นการใช้ Machine Learning ช่วยในการซื้อขายหุ้น (stocks) ในตลาดหุ้น (market) โดยมีข้อมูลในอดีตเป็น input และข้อมูลปัจจุบันเป็นตัว output เพื่อให้ ML สามารถเรียนรู้และสร้างโมเดลได่้
.
3. Image tagging เป็นการสร้างคำอธิบายให้กับรูปภาพต่างๆ โดยมีข้อมูล input คือรูปภาพแบบต่างๆ และมี output คือคำอธิบายภาพนั้นๆ
.
4. Pharma R&D เป็นการใช้เทคนิค ML มาช่วยคาดการณ์ประสิทธิภาพการรักษาโดยการใช้ยาต่างๆ ดังนั้น ข้อมูล input คือคุณสมบัติทางเคมีของยาประเภทต่างๆ และ output คือ ผลการทดสอบประสิทธิภาพของยาประเภทนั้นๆ
.
5. Fruad Detection เป็นการใช้ ML มาพิจารณาว่าการซื้อสินค้าครั้งนั้นเป็นการใช้งานแบบผิดปกติ (fraud) หรือไม่ โดยข้อมูล input คือ พฤติกรรมการซื้อสินค้าต่าง และ output คือ เป็นการใช้งานที่ผิดปกติหรือไม่
.
6. Food Recommendation เป็นการแนะนำอาหารที่ลูกค้าน่าจะสนใจให้ โดยข้อมูล input คือ ส่วนผสมต่างๆ ของอาหารและ output คือ ข้อความรีวิวจะได้ทราบว่าชอบหรือไม่ชอบ
.
7. Customer Retention เป็นการคาดการณ์ว่าลูกค้าคนใดบ้างที่ม๊โอกาสยกเลิกการใช้บริการ (retention) โดยข้อมูล input คือ ประวัติการใช้งานและ output คือ ประวัติการใช้งานในอนาคต
.
8. Traffic Lights เป็นการจัดการสัญญาณไฟจราจร โดยพิจารณาจากความหนาแน่นของรถยนต์ในถนน
.
9. Face Recognition เป็นการจดจำใบหน้าของบุคคลต่างๆ โดยมีข้อมูล input คือ รูปภาพใบหน้าคนต่างๆ และ output คือ ชื่อของแต่ละรูปภาพใบหน้าคน
.
reference: Artificial Intelligence (HBR Insights Series)
.
ท่านใดสนใจดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Science และ Machine Learning ดูได้จาก https://datacubeth.ai/data-science-training/

ตอบกลับโพส

ย้อนกลับไปยัง “ไอที คอมพิวเตอร์ โปรแกรมมิ่ง โค้ดดิ่ง แอพพลิเคชั่น ML, AI, IOT, Microcontroller, Robot”

ผู้ใช้งานขณะนี้

สมาชิกกำลังดูบอร์ดนี้: ไม่มีสมาชิกใหม่ และบุคลทั่วไป 4