ในยุคของข้อมูลที่กว้างขวางและภาระงานที่ซับซ้อนเช่นปัจจุบันนี้ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้กลายมาเป็นทักษะที่มีความจำเป็นอย่างยิ่งในการทำความเข้าใจและนำไปประยุกต์ใช้ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ที่สนับสนุนให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลป้อนเข้าและสร้างความเข้าใจหรือทำนายผลโดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างเฉพาะเจาะจง
เพื่อให้เข้าใจอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจหลักการพื้นฐานที่มันใช้กระทำการเรียนรู้ ในบทความนี้ เราจะทำการสำรวจหัวข้อต่างๆ เช่น การเรียนรู้ภายใต้การกำกับ (Supervised Learning), การเรียนรู้แบบไม่มีการกำกับ (Unsupervised Learning), และการเรียนรู้เสริมแรง (Reinforcement Learning) พร้อมทั้งยกตัวอย่างอัลกอริทึมและโค้ดเพื่อประกอบการเรียนรู้
อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบนี้มีลักษณะโดยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลที่มี "คำตอบ" หรือแท็กประกอบอยู่แล้ว เพื่อที่เครื่องจะสามารถทำนายหรือจำแนกประเภทข้อมูลใหม่ที่ไม่มีคำตอบ ตัวอย่างอัลกอริทึมยอดนิยมได้แก่ Linear Regression, Logistic Regression, และ Neural Networks.
ตัวอย่างต่อไปนี้คือส่วนของโค้ดในภาษา Python ที่ใช้ `scikit-learn` สำหรับการทำ Linear Regression:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_regression
# สร้างข้อมูลเทียม
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
# แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกหัดและชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# สร้างและฝึกโมเดล
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# ทำการทดสอบและทำนายผลด้วยข้อมูลชุดทดสอบ
predictions = model.predict(X_test)
อัลกอริทึมประเภทนี้จะไม่มีข้อมูลคำตอบเฉพาะก่อนหน้า แต่เครื่องจะเรียนรู้ผ่านการค้นหาโครงสร้างหรือรูปแบบภายในข้อมูลเอง ตัวอย่างเช่น K-Means Clustering และ Principal Component Analysis (PCA).
ตัวอย่างการใช้ K-Means Clustering ใน Python ด้วย `scikit-learn`:
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
# สร้างข้อมูลเทียม
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
# สร้างโมเดล K-Means และทำการฝึก
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)
# คำนวณศูนย์กลางของคลัสเตอร์
centroids = kmeans.cluster_centers_
# ทำการจัดกลุ่มข้อมูล
labels = kmeans.predict(X)
การเรียนรู้แบบนี้จะเน้นไปที่การสร้างระบบที่สามารถดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายหรืองานที่กำหนด โดยอาศัยวิธีการ "ลองผิดลองถูก" และได้รับ "รางวัล" เมื่อทำสำเร็จ เช่นการฝึกหุ่นยนต์เพื่อเดินหรือ Q-Learning.
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือที่มีอานาจพลิกโฉมอุตสาหกรรม หากคุณสนใจที่จะขยายความสามารถของคุณในการวิเคราะห์ข้อมูลและพัฒนาโมเดลต่างๆ ที่สามารถช่วยให้งานของคุณและองค์กรของคุณมีคุณภาพมากขึ้น คุณไม่ควรพลาดศึกษาในสายการเรียนรู้นี้
ที่ EPT - Expert-Programming-Tutor เรามีหลักสูตรที่จะช่วยแนะนำและพัฒนาทักษะการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ และตอบโจทย์ด้านการใช้งานจริงในสถานการณ์ต่างๆ พร้อมด้วยชุดแบบฝึกหัดเพื่อให้คุณได้ลงมือปฏิบัติจริง เพียงแค่นี้ เส้นทางสู่การเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ก็ไม่ไกลเกินเอื้อมแล้ว!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
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