ผลต่างระหว่างรุ่นของ "คุยกับผู้ใช้:Jinapattanah"

(เพิ่มข้อความต้อนรับไปยังหน้าคุยกับผู้ใช้ใหม่)
 
 
-- 10:55, 11 มกราคม 2555 (ICT)
 
== เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning Technique) ==
 
'''เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร'''<ref>Mitchell, T. 1997. Machine Learning. McGraw-Hill.</ref>ถูกใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาด้านต่าง ๆ เช่น การสร้างให้คอมพิวเตอร์สามารถแยกแยะวัตถุ เสียง หรือตัวอักษรได้ หรือจำแนกข้อมูลจำนวนมากที่ไม่สามารถทำได้โดยมนุษย์ ลักษณะทั่วไปของการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นการสร้างขั้นตอนวิธี (Algorithms) หรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ จากการให้ข้อมูลฝึก (Training data) สำหรับสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ เพื่อให้ได้สมมติฐาน (Hypothesis) ในการนำมาใช้แยกแยะวัตถุอื่นได้ ลักษณะการเรียนรู้ของเครื่องจักรแสดงได้ดังภาพที่ 1 เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร แบ่งได้ 4 ประเภทตามลักษณะการใช้ข้อมูลฝึก
[[File:Machine Learning Technique..JPG|thumb|ภาพที่ 1 เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร]]
 
===การเรียนรู้แบบมีครู (Supervised Learning)===
เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรประเภทนี้ต้องใช้การเรียนรู้จากข้อมูลฝึกที่มีการใส่ฉลาก (Label) ให้กับข้อมูลฝึกไว้แล้ว เพื่อให้คอมพิวเตอร์จดจำรูปแบบและได้สมมติฐานเพื่อทำงานกับข้อมูลในภายหน้าได้ ตัวอย่างเทคนิคประเภทนี้ได้แก่ การเรียนรู้แบบตัวจำแนกแบบเบย์สอย่างง่าย และการเรียนรู้แบบต้นไม้ตัดสินใจ เป็นต้น
===การเรียนรู้แบบไม่มีครู (Unsupervised Learning)===
ใช้ข้อมูลฝึกที่ไม่มีการใส่ฉลากให้กับข้อมูล และเรียนรู้โดยการนำข้อมูลไปผ่านกระบวนการหาความคล้ายคลึงของชุดข้อมูล จนกระทั่งได้กลุ่มข้อมูลที่จัดเป็นประเภทอย่างเหมาะสม เทคนิคประเภทนี้ได้แก่ การแบ่งกลุ่ม (Clustering)
===การเรียนรู้แบบมีครูบางส่วน (Semi Supervised Learning)===
ใช้การเรียนรู้จากข้อมูลฝึกที่มีการใส่ฉลากเพียงบางส่วนจากข้อมูลฝึกทั้งหมด สำหรับส่วนที่ไม่มีฉลากนั้นจะใช้กระบวนการเรียนรู้เพื่อใส่ฉลากและปรับความถูกต้องให้กับการเรียนรู้ต่อไป เทคนิคประเภทนี้ได้แก่ EM Algorithms
== อ้างอิง ==
<references />
21

การแก้ไข