ในปีที่ผ่านมา เราได้เห็นการเติบโตของโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึมในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ได้รับความนิยมมากขึ้นในหลากหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นการตลาด การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ต่างๆ หนึ่งในอัลกอริธึมที่ได้รับความนิยมในการตัดสินใจคือ "Decision Tree" ซึ่งในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับอัลกอริธึมนี้ในภาษาที่ไม่ค่อยเป็นที่รู้จักในด้านนี้อย่าง COBOL
Decision Tree
คือ โมเดลที่ช่วยในการตัดสินใจ โดยการจัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบของต้นไม้ (tree) ซึ่งจะแบ่งกลุ่มข้อมูลตามเงื่อนไขต่างๆ ที่กำหนดไว้ เมื่อเราต้องการตัดสินใจ สามารถเดินทางจากราก (root) ลงไปยังใบต้นไม้ (leaf) ตามเงื่อนไขที่เราตั้งไว้ตัวอย่างการทำงานของ Decision Tree
ในทางทฤษฎี Decision Tree จะทำการเลือกคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดซึ่งจะช่วยในการแยกกลุ่มข้อมูลได้ดีที่สุด ซึ่งกระบวนการนี้เรียกว่า "การแบ่งข้อมูล" โดยปกติจะใช้สูตรคำนวณ เช่น Gini impurity หรือ Information Gain ในการตรวจสอบว่าคุณสมบัตินั้นๆ จะช่วยแยกข้อมูลได้ดีแค่ไหน
การใช้ Decision Tree สามารถนำไปใช้ได้ในหลายสถานการณ์ เช่น:
1. การวิเคราะห์ลูกค้า: เราสามารถใช้การตัดสินใจเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ เพื่อทำการตลาดเฉพาะกลุ่ม 2. การคัดเลือกผู้สมัครงาน: ใช้อัลกอริธึมนี้ในการวิเคราะห์คุณสมบัติของผู้สมัครงานโดยพิจารณาจากประสบการณ์การทำงานและการศึกษา 3. การวินิจฉัยทางการแพทย์: เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ว่าอาการของผู้ป่วยมีโอกาสเป็นโรคใดบ้าง
แม้ว่า COBOL จะเป็นภาษาที่เก่าและไม่ค่อยมีการนำไปใช้ในงานที่เกี่ยวกับ AI และ Machine Learning แต่เรายังคงสามารถนำแนวคิดของ Decision Tree มาประยุกต์ใช้ในการเขียนโปรแกรมได้ โดยในตัวอย่างนี้เราจะสร้างโมเดลจากข้อมูลง่ายๆ ซึ่งเราจะมีข้อมูลแบบง่ายในการคัดเลือกการออกไปเที่ยวตามสภาพอากาศ
การทำงานของโปรแกรม
โค้ดข้างต้นเริ่มต้นด้วยการขอให้ผู้ใช้กรอกข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศ (Sunny หรือ Rainy) และเป็นวันหยุดหรือไม่ จากนั้นระบบจะทำการตัดสินใจได้ว่าจะออกไปทำกิจกรรมอะไรตามเงื่อนไขที่กำหนด:
- หากสภาพอากาศ "Sunny" และเป็นวันหยุด -> "Go to the park"
- หากสภาพอากาศ "Sunny" และไม่ใช่วันหยุด -> "Have a picnic"
- หากสภาพอากาศ "Rainy" และเป็นวันหยุด -> "Go to the museum"
- หากสภาพอากาศ "Rainy" และไม่ใช่วันหยุด -> "Stay at home"
การใช้ Decision Tree ในโลกความเป็นจริงนั้นแทบจะไม่มีขีดจำกัดเลย แต่ให้ยกตัวอย่างจากอุตสาหกรรมการเกษตร ในการคัดเลือกพืชปลูกที่เหมาะสมสำหรับแต่ละฤดู โดยเกษตรกรสามารถตัดสินใจได้จากข้อมูลสภาพอากาศและคุณสมบัติของดิน ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มผลผลิตและลดต้นทุน
การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึม Decision Tree มีประโยชน์มากมายในการทำงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถช่วยในการตัดสินใจ แต่อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้งานจริงนั้นจำเป็นต้องมีการศึกษาที่ลึกซึ้ง เพื่อให้สามารถประยุกต์ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หากคุณมีความสนใจในการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาทักษะในด้าน Data Science, Machine Learning, หรือแม้แต่การเรียนรู้ภาษา COBOL ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีคอร์สที่ออกแบบมาอย่างเฉพาะเจาะจงเพื่อเตรียมความพร้อมให้กับนักเรียนในยุคดิจิตอลนี้ จองเรียนเลย! ความรู้รอคุณอยู่!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM