machine learning

Three Ways Machines Learn

Three Ways Machines Learn

Machine Learning (ML) หากจะแบ่งตามประเภทของการเรียนรู้ สามารถแบ่งได้ 3 ประเภท ดังนี้ Supervised Learning เหมือนกับการให้ Machine เรียนรู้แบบมีผู้สอน (จาก ค่าเป้าหมาย ‘Target’ หรือ ตัวแปร Output) จะทำการเรียนรู้ซ้ำๆ (iteration) ไปเรื่อยๆ จนกว่าการทำนายจะใกล้เคียงกับค่าเป้าหมาย ตัวอย่างเช่
Narut Soontranon
The Shape of Learning: Parametric vs Non-Parametric

The Shape of Learning: Parametric vs Non-Parametric

Parametric vs Non-parametric Model ใน Machine Learning สามารถแบ่งแยกความแตกต่างได้ ดังนี้ Parametric Model * เป็นการเลือกรูปแบบเฉพาะ เช่น สมการเส้นตรง (Linear) สำหรับ Linear Regression Model * ในการ Train Model จะพยายามหา Coefficients (ค่า a และ b) ของสมการ y = aX + b ข้อดี * ง่าย * รวดเร็ว * ใช้ข้
Narut Soontranon
Generative vs Discriminative Models: เมื่อ AI ต้องสร้าง กับ ต้องตัดสิน

Generative vs Discriminative Models: เมื่อ AI ต้องสร้าง กับ ต้องตัดสิน

เปรียบเทียบระหว่าง Generative Models และ Discriminative Models 1. แนวคิด Generative Models * เรียนรู้ distribution joint ของข้อมูล P(x, y) = P(x|y)P(y) * พยายามเข้าใจว่า “ข้อมูลถูกสร้างขึ้นอย่างไร” * สามารถ generate ตัวอย่างใหม่ได้ เช่น ภาพ, ข้อความ,
Narut Soontranon
OVR vs OVO: ศึกสองแนวคิดของ Machine Learning

OVR vs OVO: ศึกสองแนวคิดของ Machine Learning

กลยุทธ์ One-vs-Rest (OvR) และ One-vs-One (OvO) เป็นวิธีการแปลงปัญหา Multi-class Classification ให้เป็นชุดของ Binary Classificationเพื่อใช้กับโมเดลที่รองรับแค่การจำแนก 2 Classes เช่น Logistic Regression, SVM เป็นต้น 1. One-vs-Rest (OvR) แนวคิด: สร้างโมเดลหนึ่งตัวต่อหนึ่งคลาส โดยเปรียบเทียบ
Narut Soontranon
รู้จัก Multi-Label Classification

รู้จัก Multi-Label Classification

Multi-label classification คือ การจำแนกข้อมูลที่หนึ่งตัวอย่างสามารถมีหลายป้ายกำกับ (labels) พร้อมกัน ไม่เหมือนกับ multi-class classification ที่หนึ่งตัวอย่างจะมีแค่หนึ่งคลาสเท่านั้น  ลักษณะสำคัญ * Multi-class: เลือก 1 คลาสจากหลายคลาส เช่น วัตถุ →[รถยนต์, คน, ถนน] * Multi-label:
Narut Soontranon
4 คำฮิต! AI, ML, DL, Gen AI ต่างกันยังไง? สรุปเข้าใจง่าย

4 คำฮิต! AI, ML, DL, Gen AI ต่างกันยังไง? สรุปเข้าใจง่าย

ทุกวันนี้เราได้ยินคำว่า AI (ปัญญาประดิษฐ์) กันบ่อยมาก ทั้งในข่าว เทคโนโลยีใหม่ๆ หรือแม้แต่ในชีวิตประจำวัน แต่บางครั้งก็จะมีคำอื่นๆ โผล่มาด้วย เช่น Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) และล่าสุดที่ฮิตสุดๆ
Narut Soontranon
เปิดโลก Machine Learning : ประเภทและอัลกอริทึมสำคัญ

เปิดโลก Machine Learning : ประเภทและอัลกอริทึมสำคัญ

ประเภทของ Machine Learning 1) การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) อัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (labeled data) ซึ่งหมายความว่าข้อมูลฝึกอบรมจะมีทั้งอินพุตและเอาต์พุตที่ถูกต้อง ตัวอย่าง: การทำนายราคาบ้านจากข้อมูลคุณสมบัติต่
Narut Soontranon