10 ML Algorithms
หากคุณกำลังมองหาวิธีปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลหรือการสร้างโมเดลในงานของคุณ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Algorithms) คือสิ่งที่ไม่ควรมองข้าม ต่อไปนี้คือ 10 อัลกอริธึมที่ได้รับความนิยมและเหมาะสำหรับการแก้ปัญหาข้อมูลหลากหลายประเภท:
1. Linear Regression
อัลกอริธึมนี้ใช้ในการคาดการณ์ค่าที่เป็นตัวเลข (เช่น ราคาบ้าน, ยอดขาย, จำนวนการโทร) โดยอิงจากตัวแปรต่อเนื่อง เราสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้นและตัวแปรตามผ่านการหาเส้นที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งเรียกว่า “เส้นการถดถอย” (Regression Line) และแสดงผลในรูปสมการ:
Y = a*X + b
2. Logistic Regression
ถึงแม้ชื่อจะบอกว่า “การถดถอย” แต่จริง ๆ แล้วมันเป็นอัลกอริธึมสำหรับการจัดประเภท (Classification) ใช้ในการคาดการณ์ค่าที่เป็น Binary (0/1, ใช่/ไม่ใช่, จริง/เท็จ) โดยอิงจากตัวแปรต้นหลายตัว และแสดงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น ซึ่งผลลัพธ์จะอยู่ในช่วง 0 ถึง 1 ตัวอย่างง่าย ๆ เช่น การวิเคราะห์ความน่าจะเป็นที่นักเรียนจะแก้โจทย์คณิตศาสตร์ได้สำเร็จ
3. Decision Tree
เป็นอัลกอริธึมที่เหมาะกับงานจัดประเภท (Classification) และบางครั้งใช้กับตัวแปรต่อเนื่องได้ การทำงานของมันคือการแบ่งกลุ่มข้อมูลให้เป็นกลุ่มย่อยที่มีลักษณะเหมือนกัน โดยใช้คุณสมบัติที่สำคัญที่สุด ตัวอย่างที่ดีคือเกม Jezzball ที่คุณสร้างผนังเพื่อแบ่งกลุ่มพื้นที่
4. Support Vector Machine – SVM
SVM เป็นอัลกอริธึมจัดประเภทที่วิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบของจุดในพื้นที่ n มิติ (n = จำนวนคุณสมบัติ) เป้าหมายคือการค้นหาเส้นแบ่งที่เหมาะสมที่สุด ตัวอย่างเช่น หากคุณมีคุณสมบัติเช่น “ความสูง” และ “ความยาวผม” คุณจะสามารถสร้างกราฟ 2 มิติที่ระบุตำแหน่งของข้อมูลได้
5. Naive Bayes
Naive Bayes เป็นอัลกอริธึมจัดประเภทที่อิงตามทฤษฎีของ Bayes โดยสมมติว่าคุณสมบัติต่าง ๆ เป็นอิสระต่อกัน ตัวอย่างเช่น การระบุว่าผลไม้ชนิดหนึ่งคือแอปเปิ้ล หากมันมีลักษณะเป็นสีแดง ทรงกลม และมีเส้นผ่านศูนย์กลาง 3 นิ้ว นายฟเบย์สมักใช้ในงานจัดประเภทข้อความ การตรวจจับสแปม และการวิเคราะห์ความรู้สึก
6. k-Nearest Neighbors – kNN
kNN ใช้ได้ทั้งการจัดประเภทและการถดถอย แต่นิยมใช้สำหรับงานจัดประเภทมากกว่า โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลใหม่โดยดูจากข้อมูลที่อยู่ใกล้ที่สุด k ตัว โดยใช้ฟังก์ชันระยะทาง เช่น Euclidean, Manhattan หรือ Hamming ระยะทาง หาก k = 1 จะเลือกข้อมูลใกล้สุดเพียงตัวเดียวเป็นเกณฑ์
7. K-Means
K-Means เป็นอัลกอริธึมการจัดกลุ่ม (Clustering) ที่ใช้ในการแบ่งข้อมูลเป็นกลุ่มย่อย k กลุ่ม โดยข้อมูลในกลุ่มเดียวกันจะมีความคล้ายคลึงกัน วิธีการทำงาน:
- กำหนดจุดศูนย์กลาง (Centroids) เริ่มต้น k จุด
- จัดกลุ่มข้อมูลให้ใกล้จุดศูนย์กลางที่สุด
- ปรับตำแหน่งจุดศูนย์กลางใหม่และทำซ้ำจนกว่าจุดศูนย์กลางจะไม่เปลี่ยนแปลง
8. Random Forest
Random Forest เป็นการรวมกันของต้นไม้ตัดสินใจหลายต้น (Ensemble Learning) ทุกต้นจะโหวตผลลัพธ์ และผลลัพธ์ที่ได้เสียงโหวตมากที่สุดจะถูกเลือก วิธีปลูกต้นไม้:
- เลือกตัวอย่างข้อมูลแบบสุ่มพร้อมการทดแทน (Bootstrapping)
- เลือกตัวแปรแบบสุ่มในแต่ละโหนด
- ปลูกต้นไม้จนกว่าจะเติบโตเต็มที่โดยไม่ตัดแต่ง (No Pruning)
9. Dimensionality Reduction
เมื่อข้อมูลมีหลายพันคุณสมบัติ อัลกอริธึมลดมิติช่วยคัดเลือกตัวแปรที่สำคัญ เช่น PCA (Principal Component Analysis) หรือการวิเคราะห์แฟคเตอร์ (Factor Analysis) วิธีนี้ช่วยลดความซับซ้อนของโมเดลและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
10. Gradient Boosting Algorithms
Gradient Boosting ใช้ในการพยากรณ์ข้อมูลจำนวนมากและมีความแม่นยำสูง มันเป็นการรวมตัวของตัวพยากรณ์หลายตัวเพื่อสร้างโมเดลที่แข็งแกร่ง Boosting มักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับการแข่งขันด้านข้อมูล เช่น Kaggle หรือ CrowdAnalytix
สรุป: การเลือกใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาและการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมาก อย่าลืมพิจารณาลักษณะของข้อมูลและเป้าหมายของคุณในการเลือกใช้งาน!
