Unsupervised Learning คืออะไร
โดย
ในโลกของข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล และ ซับซ้อน Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล) เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถค้นพบรูปแบบ, โครงสร้าง และ ความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ โดยไม่จำเป็นต้องมี "คำตอบ" หรือ "ป้ายกำกับ" มาก่อน บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกแนวคิดพื้นฐานไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในธุรกิจจริง
- ★Unsupervised Learning คืออะไร
Unsupervised Learning คือ ประเภทของ Machine Learning ที่โมเดลเรียนรู้จากชุดข้อมูลดิบที่ไม่มี "ป้ายกำกับ" (Label) ใดๆ กำกับไว้เปรียบเสมือนการเรียนรู้ด้วยตนเองโดยไม่มีครู หรือ เฉลยให้ โดยมีลักษณะสำคัญคือ
✅️ เรียนรู้จาก Input เท่านั้น โมเดลจะรับข้อมูล Input เข้าไป และ พยายามค้นหารูปแบบที่เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ
✅️ ค้นพบโครงสร้าง
เป้าหมายหลักคือการค้นพบโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ เช่น การจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกัน หรือการลดความซับซ้อนของข้อมูล
✅️ จัดกลุ่มอัตโนมัติ
สามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกันเข้าด้วยกันโดยไม่รู้ล่วงหน้าว่ามีกี่กลุ่ม
- ★Unsupervised Learning ทำงานอย่างไร
1) การเตรียมข้อมูล (Data Preprocessing) ข้อมูลจะถูกทำความสะอาด และ ปรับสเกล เพื่อให้ง่ายต่อการประมวลผลของอัลกอริทึม
2) การเลือกอัลกอริทึม (Algorithm Selection) เลือกใช้อัลกอริทึมที่เหมาะสมกับเป้าหมาย (เช่น K-Means สำหรับจัดกลุ่ม หรือ PCA สำหรับลดมิติ)
3) การค้นหารูปแบบ (Pattern Discovery) อัลกอริทึมจะประมวลผลข้อมูลเพื่อจัดกลุ่มข้อมูล หรือ ค้นหากฎความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นบ่อย
4) การตีความผลลัพธ์ (Result Interpretation) ผลลัพธ์ที่ได้ออกมาจะต้องถูกนำไปตีความโดยผู้เชี่ยวชาญในโดเมนนั้นๆ เนื่องจากโมเดลไม่ได้ให้คำตอบสำเร็จรูป
- ★ประเภทของ Unsupervised Learning
1) Clustering (การจัดกลุ่ม)
○ ลักษณะ: จัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกันให้มาอยู่ในกลุ่มเดียวกัน (Cluster)
ตัวอย่าง: การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) ตามพฤติกรรมการซื้อ เพื่อใช้ในการทำการตลาดแบบเจาะกลุ่ม
○ อัลกอริทึมยอดนิยม K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN
2) Association (การค้นหากฎความสัมพันธ์)
○ ลักษณะ: ค้นหากฎ "ถ้า...แล้ว..." หรือ ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นบ่อยระหว่างรายการในชุดข้อมูล
ตัวอย่าง: Market Basket Analysis เพื่อค้นพบว่าลูกค้าที่ซื้อ "นม" มักจะซื้อ "ขนมปัง" ตามไปด้วย
○ อัลกอริทึมยอดนิยม Apriori, FP-Growth
3) Dimensionality Reduction (การลดมิติ)
○ ลักษณะ: ลดจำนวน Features หรือ ตัวแปรในชุดข้อมูลลง ในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลสำคัญไว้
ตัวอย่าง: ลด Features จาก 100 เหลือ 5 เพื่อให้วิเคราะห์และ Visualization ข้อมูลได้ง่ายขึ้น
○ อัลกอริทึมยอดนิยม PCA (Principal Component Analysis), t-SNE, Autoencoders
- ★ประโยชน์
💡 ค้นพบความรู้ใหม่
ช่วยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึก และ ความสัมพันธ์ที่ไม่เคยมีใครคาดคิดมาก่อน
💰 ลดต้นทุน
ไม่ต้องเสียค่าใช้จ่าย และ เวลาในการสร้างข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labeled Data)
🛠️ เตรียมข้อมูล
ผลลัพธ์จากการจัดกลุ่มสามารถนำไปใช้เป็น "ป้ายกำกับ" เพื่อฝึกโมเดล Supervised Learning ในขั้นตอนถัดไปได้
🕵 ตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection) สามารถจัดกลุ่มข้อมูลปกติ และ ระบุรายการที่แตกต่างอย่างมากว่าเป็นความผิดปกติหรือ การทุจริต (Fraud)
✏️ Shoper Gamer
- ✓Machine Learning คืออะไร 👇
- ✓Algorithm คืออะไร 👇
- ✓Overfitting คืออะไร 👇
Credit :
👇
- ●https://www.blockdit.com/posts/5ffc06548f95ea0cdc8139ec
- ●https://www.blockdit.com/posts/5ff80bb8a6ee950e8eb96f7b
- ●https://cloud.google.com/discover/what-is-unsupervised-learning
- ●https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/unsupervised-learning
- ●https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/unsupervised-learning/
- 2
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
