การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก

ยินดีต้อนรับสู่บทที่ 6 ของหลักสูตรแนวคิดปัญญาประดิษฐ์ (COMP5511) บทนี้ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างพื้นฐานทางทฤษฎีกับการประยุกต์ใช้งานจริงในเชิงอัลกอริธึม แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่จะเน้นเรื่องการเรียนรู้ลึก (Deep Learning) มากกว่า แต่ การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก ยังคงเป็นหัวใจสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งอัลกอริธึมนี้ให้ความได้เปรียบด้าน ความเข้าใจง่าย และ ประสิทธิภาพในการประมวลผล จึงกลายเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและงานวิเคราะห์ตามมาตรฐานอุตสาหกรรม

1. การเรียนรู้แบบมีผู้สอน

แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลที่มี ข้อมูลที่มีฉลาก (ลากข้อมูล) โดยที่อัลกอริธึมจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์นำเข้ากับผลลัพธ์เป้าหมายเฉพาะเจาะจง ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถ ทำนายผลลัพธ์ ได้อย่างถูกต้องสำหรับข้อมูลใหม่ที่ยังไม่เคยเห็นมาก่อน

• ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Trees): โมเดลที่แบ่งข้อมูลออกเป็นสาขาเพื่อไปสู่การจำแนกประเภทหรือการตัดสินใจเชิงตัวเลข
• เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (Support Vector Machines - SVMs): อัลกอริธึมที่ค้นหา ไฮเปอร์แพลนที่เหมาะสมที่สุด เพื่อเพิ่มระยะห่างสูงสุดระหว่างกลุ่มข้อมูลที่แตกต่างกัน

2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

อัลกอริธึมนี้วิเคราะห์ ข้อมูลที่ไม่มีฉลาก เพื่อค้นพบรูปแบบ โครงสร้าง หรือการจัดกลุ่มที่ซ่อนอยู่ โดยไม่ต้องมีคำแนะนำล่วงหน้าเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่ควรจะเป็น วิธีสำคัญรวมถึง:

• การจัดกลุ่มแบบ K-means: การจัดจุดข้อมูลเป็นกลุ่มที่แยกจากกันจำนวน K กลุ่ม ตามความคล้ายคลึงกันของฟีเจอร์
• การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal Component Analysis - PCA): เป็นเทคนิคด้าน การลดมิติ ที่ใช้ลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยคงความแปรปรวนที่สำคัญไว้