Machine Learning with Python

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML – Machine Learning) เป็นแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI – Artificial Intelligence) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงการทำงานได้โดยไม่ต้องระบุโดยตรงวิธีการทำงานหรือกฎเกณฑ์เชิงลำดับเหมือนการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม ซึ่งทำให้ ML เป็นเครื่องมือที่สำคัญในการพัฒนาโปรแกรมและแก้ไขปัญหาในวงการต่างๆ ML มีความสำคัญอย่างมากในสายงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลอง (model) ในการทำนายผล ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายด้าน เช่น การวิเคราะห์และพยากรณ์ตลาดทุนและการเงิน, การประมวลผลภาพและวิดีโอเพื่อใช้ในการตรวจจับวัตถุและระบุตัวตน, การคัดแยกข้อมูลจากภาษาธรรมชาติเพื่อใช้ในการแปลภาษาและการสื่อสารระหว่างประเทศ, การพัฒนาโมเดลเพื่อสร้างภาพความจริง (virtual reality) และเกมคอมพิวเตอร์, การสร้างและพัฒนาโมเดลเพื่อใช้ในงานด้านการแพทย์และการวิเคราะห์ชุดข้อมูลทางชีวภาพ เป็นต้น

Python เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่มีความสามารถสูงในการพัฒนาโมเดล Machine Learning ด้วยไลบรารีต่างๆ เช่น NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow และ Keras ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงและมีความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์ได้

ทำความเข้าใจกับ Machine Learning

การใช้ Python ในการพัฒนา Machine Learning นั้นมีประโยชน์อย่างมากในหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างโมเดลเรียนรู้ การทำนาย การจัดกลุ่ม และการค้นหาข้อมูลที่ซับซ้อน

ประเภทข้อมูล (Data Types)

เป็นสิ่งสำคัญใน Machine Learning เนื่องจากมีผลต่อการเลือกและใช้ Algorithm ที่เหมาะสมในการประมวลผลข้อมูล และมีผลต่อการแปลงและกำหนดค่าคุณลักษณะ (Feature) ของข้อมูลด้วย

ชุดข้อมูล (Data Set)

ใช้ในการสร้างและฝึกโมเดล Machine Learning ด้วย Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการฝึกโมเดลแบบ Supervised Learning ซึ่งจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลเพื่อให้โมเดลเรียนรู้การทำนายผลลัพธ์ของข้อมูลใหม่

วิเคราะห์ข้อมูล Mean, Median, Mode

การวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป็นค่าบอกว่าข้อมูลมีแนวโน้มเป็นอย่างไร Mean (ค่าเฉลี่ย) Median (ค่ามัธยฐาน) Mode (ค่าฐานนิยม)

วิเคราะห์ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)

เป็นวิธีหนึ่งที่ช่วยให้เราวิเคราะห์ข้อมูลได้ละเอียดและชัดเจนขึ้น โดยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ซึ่งเป็นตัวบอกว่าข้อมูลในชุดข้อมูลแต่ละตัว ห่างจากค่าเฉลี่ยอย่างไร

วิเคราะห์เปอร์เซ็นไทล์ (Percentile)

เป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่นิยมใช้ในการแยกแยะข้อมูลที่มีการกระจายตัวของข้อมูลที่มีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน เปอร์เซ็นไทล์จะช่วยในการแบ่งกลุ่มข้อมูลเพื่อดูค่าที่ต่างกันได้ชัดเจนขึ้น

การแจกแจงข้อมูล (Data Distribution)

ใช้ในการวิเคราะห์และสรุปข้อมูล เพื่อช่วยในการสร้างและประมวลผลโมเดล Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

กราฟ Scatter Plot

เป็นกราฟแบบหนึ่งที่ใช้สำหรับแสดงข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กัน ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถดูความสัมพันธ์ของข้อมูลได้ง่ายขึ้น ให้เห็นลักษณะของการกระจายของข้อมูลว่าเป็นแบบไหน

Linear Regression เพื่อพยากรณ์

วิเคราะห์พยากรณ์ค่าตัวแปรตามค่าตัวแปรอื่นๆ โดยมีการสร้างสมการเชิงเส้นขึ้นมา การทำนาย หรือการพยากรณ์ เช่น สายงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล การวิเคราะห์เชิงลึก การวิเคราะห์เชิงปริมาณ เป็นต้น

Polynomial Regression เพื่อพยากรณ์

ใช้สร้างโมเดลเพื่อพยากรณ์ค่าของตัวแปรตามตัวแปรอื่นๆ ในช่วงค่าต่างๆ ของตัวแปรอิสระ โดยมักใช้ในงานที่มีข้อมูลเป็นแบบเส้นโค้ง เช่น ความเร็วของรถยนต์ กับระยะทางที่เคลื่อนที่ หรือ ราคาของสินค้ากับปริมาณขาย เป็นต้น

Multiple Regression เพื่อพยากรณ์

ใช้สำหรับการพยากรณ์หรือวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรหลายตัวกัน โดยใช้ข้อมูลประกอบด้วยตัวแปรอิสระหลายตัวและตัวแปรตามหนึ่งตัว

การ Scale ข้อมูล

เป็นการปรับขนาดของข้อมูลให้มีค่าที่เหมาะสมสำหรับการนำไปใช้ในการสร้างโมเดล โดยที่ค่าของข้อมูลจะถูกปรับให้มีค่าอยู่ในช่วงที่กำหนดไว้ เพื่อให้โมเดลที่สร้างขึ้นมีประสิทธิภาพสูงขึ้น

ฝึก (Train) และ ทดสอบ (Test)

เป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาและประยุกต์ใช้โมเดล Machine Learning เพื่อทำนายผลหรือตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ที่ยังไม่เคยเห็นก่อน

Decision Tree จำแนกและคาดการณ์

อัลกอริทึมที่ใช้สร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เหมาะสำหรับงานที่ต้องการแก้ปัญหาการจำแนกหรือคาดการณ์ ที่เป็นข้อมูลมีลักษณะซับซ้อน เพื่อให้ได้โมเดลที่มีความแม่นยำสูงสุด

Confusion Matrix

เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวกับการจำแนกประเภท ซึ่งจะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ความแม่นยำของโมเดลได้เป็นอย่างดี

Hierarchical Clustering

เป็นวิธีการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยใช้วิธีการจัดกลุ่มตามลักษณะที่คล้ายกันของข้อมูล การแบ่งกลุ่มนั้นจะใช้วิธีการคำนวณความคล้ายคลึงระหว่างกลุ่ม

Logistic Regression จัดกลุ่ม Binary

เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถใช้สำหรับการจัดกลุ่มแบบ binary classification ได้ โดยประเภทของกลุ่มจะเป็นแบบ binary (0 หรือ 1) ซึ่งจะใช้สำหรับการทำนายว่าอยู่ในกลุ่มไหน

Grid Search ปรับแต่งโมเดล

ป็นเทคนิคที่ใช้ในการปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดล Machine Learning เพื่อหาค่าที่ดีที่สุดสำหรับโมเดล การสร้างชุดพารามิเตอร์ที่เป็นไปได้และทดสอบแต่ละชุด

K-means จัดกลุ่มข้อมูล

เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูล โดยจะทำการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ โดยที่แต่ละกลุ่มมีลักษณะคล้ายกัน ตามลักษณะหรือลักษณะเด่นที่เหมือนกัน

K-Nearest Neighbors (KNN)

เป็นอัลกอริทึมในการจัดกลุ่มข้อมูลและทำนายค่า โดยใช้วิธีการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (Nearest Neighbors) จากชุดข้อมูล และตัดสินใจโดยคำนวณระยะทางระหว่างข้อมูลตัวอย่าง และพารามิเตอร์ต่าง ๆ ของโมเดล

AUC - ROC Curve แยกแยะปัญหา

เป็นเครื่องมือในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล ในกรณีที่มีคลาสที่ไม่สมดุลกัน ซึ่งคลาสที่มีจำนวนตัวอย่างน้อยกว่าคลาสอีกด้านหนึ่ง เปรียบเทียบความสามารถของโมเดล Classification