แนวคิด Machine Learning

Understanding Machine Learning

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Machine learning 3 ประเภท

$$

1) Reinforcement learning

2) Supervised learning

3) Unsupervised learning

ข้อมูลฝึก

• ข้อมูลฝึก (Training data): ข้อมูลที่มีอยู่สำหรับให้โมเดลเรียนรู้
• การฝึกโมเดล (Training a model): กระบวนการสร้างโมเดลจากข้อมูลฝึก
  • ใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่นาโนวินาทีจนถึงหลายสัปดาห์

ข้อมูลฝึกสำหรับ Supervised learning

ข้อมูลฝึกสำหรับ Supervised learning

ข้อมูลฝึกสำหรับ Supervised learning

ข้อมูลฝึกสำหรับ Supervised learning

ข้อมูลฝึกสำหรับ Supervised learning

หลังการฝึก (Supervised learning)

หลังการฝึก (Supervised learning)

หลังการฝึก (Supervised learning)

Supervised vs Unsupervised learning

• Supervised learning
  • ข้อมูลฝึกมี "label" กำกับ
• Unsupervised learning
  • ข้อมูลฝึกมีเฉพาะ feature
  • เหมาะสำหรับ:
    • การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly detection)
    • การจัดกลุ่ม (Clustering) เช่น การแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่ม

ข้อมูลฝึกสำหรับ Unsupervised learning

ข้อมูลฝึกสำหรับ Unsupervised learning

หลังการฝึก (Unsupervised learning)

Unsupervised Learning

• ในความเป็นจริง ข้อมูลมักไม่มี label มาให้
  • ต้องอาศัยแรงงานคนในการติด label
  • บางครั้งไม่ทราบ label
• เมื่อไม่มี label โมเดลจะเป็นแบบ Unsupervised และค้นหารูปแบบด้วยตัวเอง

มาฝึกกันเถอะ!

Understanding Machine Learning