[Shoper Gamer] Supervised Learning คืออะไร โดย

สำรวจ
ลงทุน
คำถาม

มีบัญชีอยู่แล้ว?หรือ

Shoper Gamer

•

8 พ.ย. เวลา 06:46 • การศึกษา

Ai By Shoper Gamer

Supervised Learning คืออะไร

โดย

ในโลกของ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างรวดเร็ว Supervised Learning (การเรียนรู้ภายใต้การดูแล) ถือเป็นแนวทางพื้นฐาน และสำคัญที่สุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ ผู้สนใจใน AI ต้องทำความเข้าใจ บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกแนวคิดหลัก และ วิธีการทำงานของ Supervised Learning เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ

★
Supervised Learning คืออะไร

Supervised Learning คือ ประเภทของ Machine Learning ที่โมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลฝึกสอนที่มี "คำตอบ" หรือ "ป้ายกำกับ (Label)" กำกับไว้อย่างชัดเจน เปรียบเสมือนการมีครูคอยกำกับดูแลและให้เฉลยระหว่างการเรียนรู้ โดยมีลักษณะสำคัญคือ

✅️ มี Input และ Output ข้อมูลฝึกสอนจะต้องมีทั้ง Input (ปัจจัยนำเข้า) และ Output (คำตอบที่ถูกต้อง)

✅️ เป้าหมายการเรียนรู้ โมเดลมีเป้าหมายเพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ (Mapping) ระหว่าง Input กับ Output

✅️ ความสามารถในการทำนาย เมื่อโมเดลถูกฝึกฝนอย่างดีแล้ว จะสามารถนำไปทำนายผลลัพธ์สำหรับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้

✅️ การประเมินผล ต้องมีการวัดประสิทธิภาพของโมเดลด้วยข้อมูลชุดทดสอบเพื่อยืนยันความแม่นยำ

★
Supervised Learning ทำงานอย่างไร

1) การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) รวบรวมข้อมูล Input พร้อมป้ายกำกับ (Label) และ แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกสอน และ ชุดทดสอบ

2) การเลือกอัลกอริทึม (Algorithm Selection) เลือกใช้อัลกอริทึมที่เหมาะสมกับประเภทของปัญหา (เช่น Linear Regression สำหรับทำนายราคา หรือ Decision Trees สำหรับจำแนกประเภท)

3) การฝึกโมเดล (Model Training) ป้อนข้อมูลฝึกสอนเข้าสู่โมเดล โมเดลจะปรับพารามิเตอร์ภายในตัวเองซ้ำๆ เพื่อลดข้อผิดพลาดระหว่างผลทำนายกับคำตอบจริง

4) การประเมินผล (Model Evaluation) ทดสอบโมเดลด้วยข้อมูลทดสอบเพื่อวัดประสิทธิภาพ และ ตรวจสอบว่าโมเดลทำงานได้ดีจริง หรือ ไม่

5) การทำนาย (Prediction) นำโมเดลที่ผ่านการประเมินแล้วไปใช้งานจริงเพื่อทำนายผลลัพธ์สำหรับข้อมูลใหม่

★
ประเภทของ Supervised Learning

1) Classification (การจัดประเภท)

○ ลักษณะ ทำนายว่าข้อมูล Input จัดอยู่ในคลาส (Class) หรือ หมวดหมู่ (Category) ใด

○ ตัวอย่าง

- Binary Classification การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปม หรือ ไม่สแปม

- Multi-class Classification การจำแนกภาพว่าเป็น แมว, สุนัข หรือ นก

2) Regression (การถดถอย)

○ ลักษณะ ทำนายค่าต่อเนื่อง (Continuous Value) ที่เป็นตัวเลข

○ ตัวอย่าง

- การทำนายราคาบ้าน ในอีก 6 เดือนข้างหน้า

- การทำนายยอดขาย สินค้าในไตรมาสถัดไป

★
ประโยชน์

✅️ ทำนายผลได้แม่นยำ

ให้ผลทำนายที่น่าเชื่อถือเมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลที่มีคุณภาพ และ เพียงพอ

✅️ ความสามารถในการตีความ

อัลกอริทึมบางตัว (เช่น Linear Models, Decision Trees) สามารถอธิบายได้ว่าปัจจัยใดมีผลต่อการทำนายมากที่สุด

✅️ การประยุกต์ใช้กว้างขวาง ถูกใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ (วินิจฉัยโรคจากภาพ), การเงิน (อนุมัติสินเชื่อ) หรือ การตลาด (แนะนำสินค้า)

★
อัลกอริทึมยอดนิยม

○ Linear Models ได้แก่ Linear Regression (สำหรับการทำนายค่าต่อเนื่อง) และ Logistic Regression (สำหรับการจัดประเภทแบบสองคลาส)

○ Tree-Based Models ได้แก่ Decision Trees ที่เข้าใจง่าย, Random Forest ที่ใช้หลาย Decision Trees เพื่อเพิ่มความแม่นยำ และ Gradient Boosting ที่มีความแม่นยำสูงมาก

○ Support Vector Machines (SVM) ทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีมิติสูง และ ซับซ้อน โดยการหาเส้นแบ่งที่ดีที่สุดในพื้นที่หลายมิติ

○ Neural Networks

เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีความซับซ้อนมาก เช่น ภาพ และ เสียง มีความสามารถในการเรียนรู้ Feature ที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง

✏️ Shoper Gamer

>> https://shopergamer.vercel.app/