11 อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุดในปี 2565: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีกี่ประเภท?

ในโพสต์นี้ เราจะมาดูอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุดและอธิบายโดยสังเขป นี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่าพวกเขาทำงานอย่างไรและเมื่อใดควรใช้

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงใช้กันอย่างแพร่หลายในธุรกิจและวิทยาศาสตร์เพื่อคาดการณ์หรือแนะนำ

หากคุณกำลังทำงานกับข้อมูลหรือวางแผนที่จะทำงานกับข้อมูลในอนาคต คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ไม่ต้องกังวล คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักคณิตศาสตร์อัจฉริยะเพื่อทำความเข้าใจพวกเขา!

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะแจกแจงอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่พบบ่อยที่สุด 11 แบบและอธิบายโดยสังเขป ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือคุณเป็นวิศวกรที่มีประสบการณ์ ให้อ่านหลักสูตรความผิดพลาดในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

หากคุณเป็นเหมือนผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ คุณมักจะมองหาวิธีใหม่ๆ ที่สร้างสรรค์ในการปรับปรุงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอยู่เสมอ แต่ด้วยอัลกอริธึมที่แตกต่างกันมากมายให้เลือก จึงเป็นเรื่องยากที่จะทราบว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะมาดู 11 อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้บ่อยที่สุด และอธิบายวิธีการทำงานของอัลกอริธึมโดยสังเขป

ด้วยความรู้นี้ คุณจะสามารถเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมสำหรับงานที่ทำอยู่ และเริ่มต้นสร้างแบบจำลองที่ดีขึ้นได้เร็วยิ่งขึ้น

11 อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุดในปี 2022

ยังอ่าน:

• Jasper Ai ทดลองใช้ฟรี
• Jasper AI รหัสคูปอง
• LeadPages กับ Instapage
• Leadpages vs Unbounce
• สุดยอดนักเขียน AI ซอฟต์แวร์เขียนเนื้อหา
• เครื่องมือเขียนคำโฆษณา AI ที่ดีที่สุด
• เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดในการทำให้โฆษณาบน Facebook ของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ
• ราคา Content Studio
• Jasper AI รีวิว
• เครื่องมือปั่นบทความที่ดีที่สุดคืออะไร

4. ลักษณนามไร้เดียงสา

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย พวกเขาอยู่บนพื้นฐานของทฤษฎีบทเบย์และคาดการณ์โดยใช้แนวทางความน่าจะเป็น

ดังที่เราได้เห็น ตัวแยกประเภท Bayes ไร้เดียงสาเป็นเครื่องมือที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากสำหรับการจำแนกประเภท แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังตัวแยกประเภทคือการหาชุดของตุ้มน้ำหนักที่สามารถใช้แยกแยะระหว่างสองคลาสได้

ในการดำเนินการนี้ อันดับแรกเราต้องค้นหาชุดคุณลักษณะที่เป็นประโยชน์สำหรับการเลือกปฏิบัติระหว่างสองคลาส

เมื่อเราพบคุณสมบัติเหล่านี้แล้ว เราก็สามารถใช้พวกมันเพื่อฝึกตัวแยกประเภทได้ ตัวแยกประเภท Bayes ที่ไร้เดียงสาเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการจำแนกประเภท และมักใช้ในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของตัวแยกประเภท Bayes ที่ไร้เดียงสาคือมันใช้งานได้ง่ายมากและฝึกฝนได้เร็วมาก ลักษณนามยังแข็งแกร่งมากต่อสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติ อย่างไรก็ตามลักษณนามมีข้อเสียเล็กน้อย

ประการแรก ตัวแยกประเภทสร้างสมมติฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับความเป็นอิสระของคุณลักษณะ สมมติฐานนี้มักจะไม่เป็นความจริงในทางปฏิบัติ และอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีได้ ประการที่สอง ตัวแยกประเภท Bayes ไร้เดียงสาไม่สามารถปรับขนาดได้ดีกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เนื่องจากตัวแยกประเภทต้องคำนวณความน่าจะเป็นสำหรับคุณลักษณะทั้งหมดในชุดข้อมูล ซึ่งอาจใช้เวลานานมาก สุดท้าย ตัวจำแนกประเภท Bayes ไร้เดียงสาสามารถมีอคติได้หากข้อมูลการฝึกอบรมไม่ได้เป็นตัวแทนของข้อมูลการทดสอบ

5. ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหาแผนผังการตัดสินใจที่ลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด

ต้นไม้จำแนกใช้ในการทำนายฉลากประเภท (เช่น ชนิดของสัตว์ ชนิดของรถ)

ต้นไม้การถดถอยใช้ในการทำนายค่าตัวเลข (เช่น ราคา อุณหภูมิ)

แผนผังการจำแนกและการถดถอยถูกสร้างขึ้นโดยการฝึกอัลกอริทึมในชุดข้อมูล อัลกอริทึมจะค้นหารูปแบบในข้อมูลและใช้รูปแบบเหล่านั้นเพื่อสร้างแผนผัง

จากนั้นต้นไม้จะใช้ในการคาดการณ์ข้อมูลใหม่ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีแผนภูมิการจำแนกประเภทที่คาดการณ์ประเภทของสัตว์ตามลักษณะเด่น คุณสามารถใช้ต้นไม้เพื่อทำนายประเภทของสัตว์สำหรับจุดข้อมูลใหม่ (เช่น สัตว์ที่ไม่รู้จัก)

ในการทำนาย อัลกอริธึมเพียงแค่เดินตามเส้นทางของต้นไม้จากรากสู่ใบ การทำนายขั้นสุดท้ายทำโดยการออกเสียงส่วนใหญ่ของใบไม้ (สำหรับต้นไม้การจำแนกประเภท) หรือการหาค่าเฉลี่ยของใบไม้ (สำหรับต้นไม้การถดถอย)

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหา แต่ก็ไม่ได้สมบูรณ์แบบ ข้อเสียอย่างหนึ่งของแผนผังการตัดสินใจคือสามารถใส่ข้อมูลการฝึกอบรมมากเกินไป

ซึ่งหมายความว่าแผนผังอาจไม่ครอบคลุมถึงข้อมูลใหม่และอาจไม่ถูกต้อง เพื่อหลีกเลี่ยงการใส่มากเกินไป สิ่งสำคัญคือต้องใช้กลยุทธ์การตรวจสอบข้ามที่ดีเมื่อฝึกแผนภูมิการตัดสินใจของคุณ

6. ป่าสุ่ม

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการหาป่าที่ลดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด

ฟอเรสต์สุ่มเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องชนิดหนึ่งที่ใช้สำหรับทั้งงานการจำแนกประเภทและการถดถอย อัลกอริธึมนี้ทำงานโดยการสร้างชุดแผนผังการตัดสินใจ ซึ่งแต่ละชุดได้รับการฝึกอบรมจากชุดย่อยแบบสุ่มของข้อมูล

การทำนายขั้นสุดท้ายจะทำโดยการหาค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์ของแผนภูมิต้นไม้การตัดสินใจแต่ละรายการ แนวทางนี้มีข้อดีหลายประการเหนืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ รวมถึงความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นและการลดขนาดที่มากเกินไป

ฟอเรสต์สุ่มเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับทั้งงานการจำแนกและการถดถอย พวกเขามีความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณสมบัติมากมาย และยังสามารถใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงอื่นๆ

นอกจากนี้ ฟอเรสต์สุ่มยังง่ายต่อการใช้และตีความ ซึ่งทำให้เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการใช้งานจำนวนมาก

7. เครื่องไล่ระดับความลาดชัน

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการหาเครื่องที่ลดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด

เครื่องเร่งการไล่ระดับสีเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่สามารถใช้สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ได้ อัลกอริทึมทำงานโดยการสร้างแบบจำลองตามลำดับแล้วรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างแบบจำลองขั้นสุดท้าย

ข้อดีของวิธีนี้คือสามารถช่วยลด overfitting เนื่องจากแต่ละรุ่นมีโอกาสน้อยที่จะ overfit ข้อมูล

วิดีโอที่เกี่ยวข้องของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง:

8. โครงข่ายประสาทเทียม

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหาโครงข่ายประสาทเทียมที่ลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องชนิดหนึ่งที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล โครงข่ายประสาทคล้ายกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ แต่ประกอบด้วยโหนดประมวลผลหรือเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกันจำนวนมาก ซึ่งสามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบของข้อมูลที่ป้อนเข้า

โดยทั่วไปจะใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับงานต่างๆ เช่น การรู้จำภาพ การรู้จำคำพูด และการแปลด้วยเครื่อง

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็เป็นอัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งเข้าใจและปรับแต่งได้ยาก ในโพสต์นี้ เราจะแนะนำพื้นฐานบางอย่างของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีการทำงาน

9. K-หมายถึงการจัดกลุ่ม

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับทั้งการจำแนกประเภทและการถดถอย เป้าหมายคือการหาค่า k ที่ลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด

K-means clustering เป็นประเภทของการเรียนรู้แบบ unsupervised ซึ่งใช้เมื่อคุณมีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (เช่น ข้อมูลที่ไม่มีหมวดหมู่หรือกลุ่มที่กำหนดไว้) เป้าหมายของอัลกอริทึมนี้คือการค้นหาคลัสเตอร์ในข้อมูล โดยมีจำนวนคลัสเตอร์ที่แสดงโดยตัวแปร K

อัลกอริทึมทำงานโดยกำหนดจุดข้อมูลแต่ละจุดให้กับคลัสเตอร์ จากนั้นจึงค้นหาจุดศูนย์กลางของแต่ละคลัสเตอร์ซ้ำๆ กระบวนการนี้ทำซ้ำจนกว่าคลัสเตอร์จะไม่เปลี่ยนแปลงอีกต่อไป

10. การลดมิติ

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับทั้งการจำแนกประเภทและการถดถอย เป้าหมายคือการหามิติที่ลดลงซึ่งลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด

มีหลายวิธีในการลดขนาด วิธีที่พบมากที่สุดคือการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)

PCA คือการแปลงเชิงเส้นที่แปลงข้อมูลให้เป็นระบบพิกัดใหม่ โดยที่ความแปรปรวนมากที่สุดจากการฉายข้อมูลบางส่วนมาอยู่ที่แกนแรก ความแปรปรวนที่มากที่สุดเป็นอันดับสองบนแกนที่สอง และอื่นๆ

วิธีอื่นๆ ที่ได้รับความนิยมสำหรับการลดขนาด ได้แก่ การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติเชิงเส้น (LDA), การแมป Sammon, การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ที่ไม่เป็นลบ (NMF), การปรับขนาดหลายมิติ (MDS), Isomap, การฝังเชิงเส้นในพื้นที่ (LLE) และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ

การลดขนาดมักใช้เป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริธึมเหล่านี้ได้โดยการลดสัญญาณรบกวนในข้อมูลและทำให้ตรวจจับรูปแบบได้ง่ายขึ้น

วิดีโอที่เกี่ยวข้องของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง:

11. การเรียนรู้การเสริมแรง

เป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้สำหรับทั้งการจำแนกประเภทและการถดถอย เป้าหมายคือการหาการเสริมแรงที่ลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด

การเรียนรู้การเสริมแรงเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ช่วยให้ตัวแทนสามารถเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมของตนได้โดยการลองผิดลองถูก ตัวแทนจะได้รับรางวัลจากการทำงานบางอย่างให้สำเร็จ ซึ่งจะเป็นแรงจูงใจให้พวกเขาเรียนรู้วิธีทำงานเหล่านั้นให้สำเร็จอย่างมีประสิทธิภาพ

การเรียนรู้การเสริมกำลังถูกนำไปใช้กับขอบเขตปัญหาที่หลากหลาย รวมถึงวิทยาการหุ่นยนต์ การเล่นเกม และระบบควบคุม

ลิงค์ด่วน:

• แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร? แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร
• AI กับ Machine Learning กับ Deep Learning: อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญ?
• อะไรคือความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง
• อีเลิร์นนิงคืออะไร? รู้ความสำคัญของการเรียนรู้ในการศึกษา

บทสรุป: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 2022

โดยสรุป อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นการศึกษาที่น่าสนใจและมีการใช้งานจริงมากมาย แม้ว่าบทความนี้จะเป็นเพียงการขีดข่วนพื้นผิวของอัลกอริธึมที่ซับซ้อนเหล่านี้ เราหวังว่าคุณจะมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการทำงานของอัลกอริธึมเหล่านี้

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงหรือสาขาอื่นๆ ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา

เรายินดีเสมอที่จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลรุ่นใหม่ได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้