กระบวนการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ตามข้อมูลที่มองไม่เห็นนั้นเกี่ยวข้องกับขั้นตอนและการพิจารณาหลายขั้นตอน เพื่อพัฒนาอัลกอริธึมเพื่อจุดประสงค์นี้ จำเป็นต้องเข้าใจธรรมชาติของข้อมูลที่มองไม่เห็น และวิธีการนำไปใช้ในงานแมชชีนเลิร์นนิง เรามาอธิบายแนวทางอัลกอริทึมในการสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ตามข้อมูลที่มองไม่เห็น โดยเน้นที่งานการจำแนกประเภท
ประการแรก สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดความหมายของ "ข้อมูลที่มองไม่เห็น" ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลที่มองไม่เห็นหมายถึงข้อมูลที่ไม่สามารถสังเกตได้โดยตรงหรือพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลที่ขาดหายไป ไม่สมบูรณ์ หรือถูกซ่อนไว้ในทางใดทางหนึ่ง ความท้าทายคือการพัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลประเภทนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคาดการณ์หรือจำแนกประเภทได้อย่างแม่นยำ
วิธีการทั่วไปวิธีหนึ่งในการจัดการกับข้อมูลที่มองไม่เห็นคือการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การใส่ข้อมูลหรือการเพิ่มข้อมูล การใส่ร้ายเกี่ยวข้องกับการเติมค่าที่หายไปในชุดข้อมูลตามรูปแบบหรือความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ในข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้วิธีการทางสถิติต่างๆ เช่น การใส่ค่าเฉลี่ยหรือการใส่ค่าการถดถอย ในทางกลับกัน การเพิ่มข้อมูลเกี่ยวข้องกับการสร้างจุดข้อมูลสังเคราะห์เพิ่มเติมตามข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งสามารถทำได้โดยการใช้การเปลี่ยนแปลงหรือการก่อกวนกับข้อมูลที่มีอยู่ ขยายชุดการฝึกอบรมอย่างมีประสิทธิภาพ และให้ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญอีกประการหนึ่งเมื่อทำงานกับข้อมูลที่มองไม่เห็นก็คือวิศวกรรมฟีเจอร์ วิศวกรรมคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการเลือกหรือการสร้างคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งสามารถช่วยให้อัลกอริธึมการเรียนรู้สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ในกรณีของข้อมูลที่มองไม่เห็น อาจเกี่ยวข้องกับการระบุและแยกคุณลักษณะที่ซ่อนอยู่หรือแฝงซึ่งไม่สามารถสังเกตได้โดยตรง ตัวอย่างเช่น ในงานการจัดหมวดหมู่ข้อความ การมีอยู่ของคำหรือวลีบางอย่างอาจบ่งบอกถึงป้ายกำกับคลาส แม้ว่าจะไม่ได้กล่าวถึงอย่างชัดเจนในข้อความก็ตาม ด้วยการออกแบบและเลือกคุณสมบัติอย่างรอบคอบ อัลกอริทึมการเรียนรู้จึงสามารถให้ข้อมูลที่จำเป็นเพื่อการคาดการณ์ที่แม่นยำ
เมื่อข้อมูลได้รับการประมวลผลล่วงหน้าและคุณสมบัติได้รับการออกแบบแล้ว ก็ถึงเวลาเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่เหมาะสม มีอัลกอริธึมมากมายที่สามารถใช้สำหรับงานการจำแนกประเภท เช่น แผนผังการตัดสินใจ เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน หรือโครงข่ายประสาทเทียม การเลือกอัลกอริธึมขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของข้อมูลและปัญหาที่เกิดขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องทดลองกับอัลกอริธึมต่างๆ และประเมินประสิทธิภาพโดยใช้ตัวชี้วัดที่เหมาะสม เช่น ความแม่นยำหรือคะแนน F1 เพื่อกำหนดอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงาน
นอกจากการเลือกอัลกอริธึมการเรียนรู้แล้ว การพิจารณากระบวนการฝึกอบรมยังเป็นสิ่งสำคัญอีกด้วย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการตรวจสอบ และใช้ชุดการฝึกอบรมเพื่อฝึกอบรมอัลกอริทึมและชุดการตรวจสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพ การตรวจสอบประสิทธิภาพของอัลกอริธึมในระหว่างการฝึกฝนเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง และทำการปรับเปลี่ยนตามความจำเป็น เช่น การเปลี่ยนไฮเปอร์พารามิเตอร์ หรือใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เพื่อป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไปหรือน้อยเกินไป
เมื่ออัลกอริทึมการเรียนรู้ได้รับการฝึกอบรมและตรวจสอบแล้ว จะสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ ซึ่งมักเรียกว่าขั้นตอนการทดสอบหรือการอนุมาน อัลกอริธึมใช้คุณลักษณะของข้อมูลที่มองไม่เห็นเป็นอินพุตและสร้างการทำนายหรือการจำแนกประเภทเป็นเอาต์พุต ความแม่นยำของอัลกอริทึมสามารถประเมินได้โดยการเปรียบเทียบการคาดการณ์กับป้ายกำกับที่แท้จริงของข้อมูลที่มองไม่เห็น
การสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ตามข้อมูลที่มองไม่เห็นเกี่ยวข้องกับขั้นตอนและข้อควรพิจารณาหลายประการ รวมถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า วิศวกรรมคุณลักษณะ การเลือกอัลกอริธึม และการฝึกอบรมและการตรวจสอบ ด้วยการออกแบบและดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้อย่างรอบคอบ จึงเป็นไปได้ที่จะพัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคาดการณ์หรือจำแนกประเภทได้อย่างแม่นยำ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning