แชร์

การเรียนรู้ภายใต้การควบคุม (Supervised Learning)

อัพเดทล่าสุด: 7 ต.ค. 2024
235 ผู้เข้าชม

               เป็นหนึ่งในประเภทของ Machine Learning ที่มีการใช้งานอย่างแพร่หลาย โดยมีหลักการทำงานที่สำคัญคือ การฝึกโมเดลด้วยข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ (labeled data) ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่มีคำตอบหรือผลลัพธ์ที่ชัดเจนอยู่แล้ว

ขั้นตอนการทำงานของ Supervised Learning

การรวบรวมข้อมูล : ข้อมูลจะถูกเก็บรวบรวมพร้อมกับป้ายกำกับ เช่น ข้อมูลภาพพร้อมคำบรรยายว่าเป็น "แมว" หรือ "สุนัข"

การฝึกโมเดล : ใช้ข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดล โดยโมเดลจะเรียนรู้ลักษณะและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลกับผลลัพธ์

การทดสอบโมเดล : หลังจากฝึกเสร็จ โมเดลจะถูกทดสอบด้วยชุดข้อมูลใหม่ที่ไม่มีการติดป้ายกำกับ เพื่อประเมินความสามารถในการทำนาย

การปรับแต่ง : ถ้าผลลัพธ์ไม่เป็นที่น่าพอใจ อาจต้องปรับแต่งโมเดลหรือใช้เทคนิคเพิ่มเติมในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

ประเภทของ Supervised Learning

การจำแนกประเภท (Classification) : ใช้เพื่อทำนายหมวดหมู่ของข้อมูล เช่น การจำแนกอีเมลว่าเป็น "สแปม" หรือ "ไม่สแปม"

การพยากรณ์ (Regression) : ใช้เพื่อทำนายค่าต่อเนื่อง เช่น การคาดการณ์ราคาบ้านหรือยอดขายในอนาคต

การประยุกต์ใช้งาน

Supervised Learning ถูกนำไปใช้ในหลายแอปพลิเคชัน เช่น

1.การจำแนกภาพ : เช่น การระบุวัตถุในภาพ

2.การวิเคราะห์ความรู้สึก : เช่น การตรวจสอบความคิดเห็นในโซเชียลมีเดีย

3.การคาดการณ์ทางการเงิน : เช่น การวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดหุ้น

ข้อดี - ข้อเสีย Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) เป็นเทคนิคใน Machine Learning ที่เน้นการเรียนรู้ผ่านการทดลองและข้อผิดพลาด โดยมีการให้รางวัลหรือโทษจากการกระทำในสภาพแวดล้อมต่าง ๆ

ข้อดี

- สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้ : RL เหมาะสำหรับปัญหาที่มีการตัดสินใจหลายขั้นตอน เช่น การเล่นเกมหรือการควบคุมระบบที่มีความซับซ้อน

- การเรียนรู้จากประสบการณ์ : โมเดล RL สามารถปรับปรุงตัวเองได้ตลอดเวลาโดยเรียนรู้จากการทดลอง ทำให้สามารถพัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

- การทำงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอน : RL สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีความไม่แน่นอนสูง และสามารถปรับตัวได้เมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง

- ไม่มีความต้องการข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ : RL ไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับล่วงหน้า ทำให้สามารถทำงานกับข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบหรือไม่ได้จัดเตรียมไว้

ข้อเสีย

- ต้องการเวลาและทรัพยากรสูง : การฝึก RL ต้องใช้เวลาและทรัพยากรมาก เนื่องจากต้องทดลองและทำการเรียนรู้จากประสบการณ์จำนวนมาก

- ความไม่แน่นอนในผลลัพธ์ : ผลลัพธ์ของ RL อาจไม่เสถียร เนื่องจากขึ้นอยู่กับการทดลองที่ทำ ซึ่งอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่เหมาะสมในบางช่วงเวลา

- ความยากในการปรับแต่งและวิเคราะห์ : การปรับแต่งโมเดล RL อาจเป็นเรื่องที่ซับซ้อน และการวิเคราะห์ผลลัพธ์ก็อาจทำได้ยาก

- ปัญหาของการสำรวจ (Exploration vs. Exploitation) : RL ต้องจัดการกับความสมดุลระหว่างการสำรวจทางเลือกใหม่ (exploration) และการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ (exploitation) ซึ่งอาจทำให้ยากต่อการค้นพบกลยุทธ์ที่ดีที่สุด


BY: Patch

ที่มา: CHAT GPT



บทความที่เกี่ยวข้อง
Dead Stock คืออะไร? ทำไมธุรกิจคลังถึงควรกลัว
ในโลกของการบริหารคลังสินค้า มีคำหนึ่งที่เจ้าของธุรกิจไม่อยากได้ยิน นั่นคือ "Dead Stock" หรือ สินค้าคงคลังตาย เพราะมันคือสิ่งที่กินพื้นที่ กินต้นทุน และกินกำไรของคุณแบบเงียบ ๆ โดยไม่ทันรู้ตัว
S__2711596.jpg BS&DC SAI5
18 ก.ค. 2025
การยกระดับประสิทธิภาพด้านองค์กร ด้วยแนวทางพัฒนางานอย่างยั่งยืน
ในโลกธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการพัฒนาและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานขององค์กรจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ไม่อาจมองข้าม การเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานไม่ใช่เพียงแค่การทำงานให้เร็วขึ้น แต่ต้องครอบคลุมถึงการทำงานที่ มีคุณภาพ ลดความผิดพลาด ใช้ทรัพยากรให้คุ้มค่า และสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
ปาล์ม นักศึกษาฝึกงาน
16 ก.ค. 2025
Backorder กับคลังสินค้า: สาเหตุ การป้องกัน และวิธีบริหาร
ในโลกของธุรกิจและการจัดการคลังสินค้า คำว่า "Backorder" หรือ การสั่งซื้อค้างส่ง แต่ถ้าบริหารไม่ดี อาจส่งผลกระทบต่อความพึงพอใจของลูกค้า รายได้ และภาพลักษณ์ของธุรกิจ
S__2711596.jpg BS&DC SAI5
17 ก.ค. 2025
icon-messenger
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และ นโยบายคุกกี้
เปรียบเทียบสินค้า
0/4
ลบทั้งหมด
เปรียบเทียบ