ในโพสต์นี้ เราจะดูอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุด และอธิบายโดยสรุป สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการทำงานและเมื่อใดจึงควรใช้
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในธุรกิจและวิทยาศาสตร์เพื่อคาดการณ์หรือให้คำแนะนำ
หากคุณกำลังทำงานกับข้อมูลหรือวางแผนที่จะทำงานกับข้อมูลในอนาคต คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับเครื่องจักร อัลกอริทึมการเรียนรู้. แต่อย่ากังวล คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักคณิตศาสตร์อัจฉริยะเพื่อที่จะเข้าใจมัน!
ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะแจกแจงอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุด 11 รายการ และอธิบายโดยสรุป ดังนั้นไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นเข้ามา วิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือคุณเป็นวิศวกรที่มีประสบการณ์ โปรดอ่านหลักสูตรเร่งรัดเกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
หากคุณเป็นเหมือนผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ คุณจะมองหาวิธีใหม่ๆ ที่เป็นนวัตกรรมอยู่เสมอในการปรับปรุงโมเดล Machine Learning ของคุณ แต่เนื่องจากมีอัลกอริธึมให้เลือกมากมาย จึงเป็นเรื่องยากที่จะทราบว่าจะเริ่มต้นอย่างไร
ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะดูอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุด XNUMX อัลกอริธึม และอธิบายวิธีการทำงานโดยสรุป
ด้วยความรู้นี้ คุณจะสามารถเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมสำหรับงานที่ทำอยู่ และเริ่มต้นสร้างโมเดลที่ดีขึ้นได้เร็วขึ้น
11 อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุดในปี 2024
1. การถดถอยเชิงเส้น
เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้บ่อยที่สุด ใช้เพื่อสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม ( y) และตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป ( x) เป้าหมายคือการค้นหาเส้นที่เหมาะสมที่สุดที่จะลดข้อผิดพลาดระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้กับค่าจริงให้เหลือน้อยที่สุด
การถดถอยเชิงเส้นเป็นวิธีการเรียนรู้ทางสถิติที่เรียบง่ายและใช้กันอย่างแพร่หลาย โมเดลการถดถอยเชิงเส้นใช้เพื่ออธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรโดยปรับเส้นให้เข้ากับข้อมูล โมเดลเหล่านี้ได้รับความนิยมเนื่องจากเข้าใจและตีความได้ง่าย และสามารถนำไปใช้กับข้อมูลได้หลากหลาย
การถดถอยเชิงเส้นคือ a เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแต่ก็มีข้อจำกัด โมเดลเชิงเส้นสร้างสมมติฐานเกี่ยวกับข้อมูลที่อาจไม่เป็นจริง และอาจได้รับความลำเอียงจากค่าผิดปกติ นอกจากนี้ โมเดลเชิงเส้นไม่สามารถจับความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างตัวแปรได้
แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ แต่การถดถอยเชิงเส้นยังคงเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าสำหรับการทำความเข้าใจข้อมูล ในบทช่วยสอนนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการถดถอยเชิงเส้นและวิธีสร้างแบบจำลองเชิงเส้นใน R นอกจากนี้เรายังจะเรียนรู้เกี่ยวกับข้อจำกัดบางประการของการถดถอยเชิงเส้นและวิธีเอาชนะข้อจำกัดเหล่านั้น
2. การถดถอยโลจิสติก
คล้ายกับการถดถอยเชิงเส้น แต่จะใช้เมื่อตัวแปรตามเป็นไบนารี่ (1 หรือ 0) เป้าหมายคือการค้นหาเส้นที่เหมาะสมที่สุดซึ่งจะเพิ่มความน่าจะเป็นในการทำนายที่ถูกต้องให้สูงสุด
การถดถอยแบบลอจิสติกนั้นคล้ายคลึงกับการถดถอยเชิงเส้น แต่การคาดการณ์ที่ทำโดยการถดถอยโลจิสติกจะไม่ต่อเนื่องกัน แต่กลับเป็นแบบขั้วคู่ ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มีเพียงสองประการเท่านั้น.
ตัวอย่างเช่น สามารถใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกเพื่อคาดการณ์ว่าจะมีหรือไม่ อีเมลเป็นสแปมตามคำบางคำที่ปรากฏในอีเมล
การถดถอยแบบโลจิสติกเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็ไม่ได้ไร้ข้อจำกัด ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งคือสามารถใช้เพื่อทำนายผลลัพธ์แบบขั้วคู่เท่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง สามารถคาดเดาได้ว่าเหตุการณ์จะเกิดขึ้นหรือไม่ ไม่ใช่แนวโน้มที่จะเกิดขึ้น
ข้อจำกัดอีกประการหนึ่งของการถดถอยโลจิสติกคือถือว่าตัวแปรทั้งหมดเป็นอิสระจากกัน
นี่ไม่ใช่กรณีเสมอไปในชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง แม้ว่าจะมีข้อจำกัด แต่การถดถอยโลจิสติกเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย และอาจมีประโยชน์มากในการทำนายเหตุการณ์
3. รองรับเครื่องเวกเตอร์
เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเชิงเส้นประเภทหนึ่ง ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการหาไฮเปอร์เพลนที่เพิ่มระยะขอบระหว่างสองคลาสให้สูงสุด
Support vector machines (SVM) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลประเภทหนึ่งที่สามารถใช้ได้ทั้งงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย SVM เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงเนื่องจากความสามารถในการสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยใช้ข้อมูลค่อนข้างน้อย
SVM ทำงานโดยการแมปข้อมูลลงในพื้นที่มิติสูง จากนั้นค้นหาไฮเปอร์เพลนที่แยกข้อมูลออกเป็นคลาสได้ดีที่สุด ไฮเปอร์เพลนนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่
SVM ยังมีประสิทธิภาพในกรณีที่ข้อมูลไม่สามารถแยกออกจากกันเชิงเส้นได้ ในกรณีเหล่านี้ SVM สามารถใช้เคล็ดลับเคอร์เนลเพื่อแปลงข้อมูลเพื่อให้สามารถแยกเชิงเส้นได้ เคอร์เนลทั่วไปที่ใช้กับ SVM รวมถึงเคอร์เนล Radial Basis Function (RBF) และเคอร์เนลพหุนาม
SVM มีข้อได้เปรียบเหนืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ หลายประการ ได้แก่:
– ความสามารถในการสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำด้วยข้อมูลที่ค่อนข้างน้อย
– ความสามารถในการทำงานกับข้อมูลที่ไม่สามารถแบ่งแยกเชิงเส้นได้
– ความสามารถในการใช้เคอร์เนลเพื่อแปลงข้อมูลเพื่อให้สามารถแยกออกจากกันเป็นเส้นตรงได้
SVM ยังมีข้อเสียบางประการ เช่น:
– ความจำเป็นในการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างระมัดระวัง
– ศักยภาพในการติดตั้งมากเกินไปหากข้อมูลไม่ใหญ่เพียงพอ
ยังอ่าน:
- Jasper Ai ทดลองใช้ฟรี
- รหัสคูปอง Jasper AI
- LeadPages กับ Instapage
- Leadpages เทียบกับ Unbounce
- สุดยอดนักเขียน AI ซอฟต์แวร์เขียนเนื้อหา
- เครื่องมือเขียนคำโฆษณา AI ที่ดีที่สุด
- เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดเพื่อทำให้โฆษณา Facebook ของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ
- ราคาคอนเทนต์สตูดิโอ
- Jasper AI รีวิว
- เครื่องมือปั่นบทความที่ดีที่สุดคืออะไร
4. ตัวแยกประเภท Naive Bayes
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย ขึ้นอยู่กับทฤษฎีบทเบย์และทำนายโดยใช้แนวทางความน่าจะเป็น
ดังที่เราได้เห็นไปแล้ว naive Bayes classifier เป็นเครื่องมือที่เรียบง่ายและมีประสิทธิภาพในการจำแนกประเภท แนวคิดหลักเบื้องหลังตัวแยกประเภทคือการค้นหาชุดน้ำหนักที่สามารถใช้เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสองคลาสได้
เพื่อที่จะทำสิ่งนี้ได้ อันดับแรกเราจำเป็นต้องค้นหาชุดคุณลักษณะที่มีประโยชน์สำหรับการแบ่งแยกระหว่างสองคลาสก่อน
เมื่อเราพบคุณสมบัติเหล่านี้แล้ว เราก็สามารถใช้มันเพื่อฝึกตัวแยกประเภทได้ ตัวแยกประเภท naive Bayes เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการจำแนกประเภท และมักใช้ในแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง
ข้อได้เปรียบที่สำคัญของตัวแยกประเภท Bayes แบบไร้เดียงสาคือ ใช้งานง่ายมากและยังฝึกได้เร็วมากอีกด้วย ตัวแยกประเภทยังมีความทนทานต่อสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติอีกด้วย อย่างไรก็ตาม ตัวแยกประเภทมีข้อเสียบางประการ
ขั้นแรก ตัวแยกประเภทตั้งสมมติฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับความเป็นอิสระของคุณลักษณะต่างๆ สมมติฐานนี้มักจะไม่เป็นความจริงในทางปฏิบัติ และอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีได้ ประการที่สอง ตัวแยกประเภท Bayes ที่ไร้เดียงสาไม่สามารถปรับขนาดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ดีนัก
เนื่องจากตัวแยกประเภทต้องคำนวณความน่าจะเป็นของฟีเจอร์ทั้งหมดในชุดข้อมูล ซึ่งอาจใช้เวลานานมาก สุดท้าย ตัวแยกประเภท Bayes ที่ไร้เดียงสาสามารถเอนเอียงได้หากข้อมูลการฝึกอบรมไม่ได้เป็นตัวแทนของข้อมูลการทดสอบ
5. ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหาแผนผังการตัดสินใจที่จะลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
แผนผังการจำแนกประเภทใช้เพื่อทำนายป้ายชื่อประเภท (เช่น ประเภทของสัตว์ ประเภทของรถยนต์)
ต้นไม้การถดถอยใช้ในการทำนายค่าตัวเลข (เช่น ราคา อุณหภูมิ)
แผนผังการจำแนกประเภทและการถดถอยถูกสร้างขึ้นโดยการฝึกอัลกอริทึมบนชุดข้อมูล อัลกอริทึมจะค้นหารูปแบบในข้อมูลและใช้รูปแบบเหล่านั้นเพื่อสร้างแผนภูมิต้นไม้
จากนั้นต้นไม้จะถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีแผนผังการจำแนกประเภทที่ทำนายประเภทของสัตว์ตามคุณลักษณะ คุณสามารถใช้แผนผังเพื่อทำนายประเภทของสัตว์สำหรับจุดข้อมูลใหม่ (เช่น สัตว์ที่ไม่รู้จัก)
ในการคาดการณ์ อัลกอริธึมจะติดตามเส้นทางของต้นไม้ตั้งแต่รากถึงใบ การทำนายขั้นสุดท้ายทำได้โดยการลงคะแนนเสียงข้างมากของใบไม้ (สำหรับต้นไม้จำแนกประเภท) หรือการเฉลี่ยค่าของใบไม้ (สำหรับต้นไม้การถดถอย)
ต้นไม้การตัดสินใจมีพลัง เครื่องมือในการแก้ปัญหาแต่พวกเขาไม่ได้สมบูรณ์แบบ ข้อเสียประการหนึ่งของแผนผังการตัดสินใจคือสามารถจัดวางข้อมูลการฝึกอบรมได้มากเกินไป
ซึ่งหมายความว่าแผนผังอาจไม่สรุปข้อมูลใหม่ได้ดีนัก และอาจไม่ถูกต้อง เพื่อหลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไป สิ่งสำคัญคือต้องใช้กลยุทธ์การตรวจสอบความถูกต้องข้ามที่ดีในการฝึกโครงสร้างการตัดสินใจของคุณ
6. ป่าสุ่ม
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหาฟอเรสต์ที่ลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
ฟอเรสต์สุ่มเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย อัลกอริธึมนี้ทำงานโดยการสร้างชุดแผนผังการตัดสินใจ ซึ่งแต่ละแผนผังจะได้รับการฝึกในชุดย่อยแบบสุ่มของข้อมูล
การทำนายขั้นสุดท้ายจะทำโดยการหาค่าเฉลี่ยการทำนายของแผนผังการตัดสินใจแต่ละรายการ วิธีการนี้มีข้อดีหลายประการเหนืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ รวมถึงความแม่นยำที่ดีขึ้นและการลดการติดตั้งมากเกินไป
ฟอเรสต์สุ่มเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับทั้งงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย มีความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณสมบัติมากมาย และยังสามารถใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ ได้อีกด้วย
นอกจากนี้ ฟอเรสต์แบบสุ่มยังค่อนข้างใช้งานและตีความได้ง่าย ซึ่งทำให้ฟอเรสต์เหล่านี้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับหลายแอปพลิเคชัน
7. เครื่องเร่งการไล่ระดับสี
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหาเครื่องที่จะลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
เครื่องเร่งการไล่ระดับสีเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่สามารถใช้ในการสร้างแบบจำลองการทำนายได้ อัลกอริธึมทำงานโดยการสร้างแบบจำลองตามลำดับ จากนั้นจึงรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างแบบจำลองขั้นสุดท้าย
ข้อดีของแนวทางนี้คือสามารถช่วยลดการใส่ข้อมูลมากเกินไปได้ เนื่องจากแต่ละรุ่นมีโอกาสน้อยที่จะใส่ข้อมูลมากเกินไป
วิดีโอที่เกี่ยวข้องของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง:
8. โครงข่ายประสาทเทียม
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหาโครงข่ายประสาทเทียมที่ช่วยลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สร้างแบบจำลองรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมมีความคล้ายคลึงกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ แต่ประกอบด้วยโหนดประมวลผลหรือเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกันจำนวนมาก ซึ่งสามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบของข้อมูลอินพุตได้
โดยทั่วไปโครงข่ายประสาทเทียมจะใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพ การรู้จำคำพูด และการแปลด้วยเครื่อง
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็เป็นอัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งอาจเข้าใจและปรับแต่งได้ยาก ในโพสต์นี้ เราจะแนะนำพื้นฐานบางประการของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีการทำงาน
9. การจัดกลุ่ม K-mean
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหาเคมีนที่จะช่วยลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
การจัดกลุ่ม K-mean คือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งใช้เมื่อคุณมีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (เช่น ข้อมูลที่ไม่มีหมวดหมู่หรือกลุ่มที่กำหนดไว้) เป้าหมายของอัลกอริทึมนี้คือการค้นหาคลัสเตอร์ในข้อมูล โดยจำนวนคลัสเตอร์ที่แสดงโดยตัวแปร K
อัลกอริทึมทำงานโดยการกำหนดจุดข้อมูลแต่ละจุดให้กับคลัสเตอร์ จากนั้นจึงค้นหาเซนทรอยด์ของแต่ละคลัสเตอร์ซ้ำๆ กระบวนการนี้ทำซ้ำจนกว่าคลัสเตอร์จะไม่เปลี่ยนแปลงอีกต่อไป
10. การลดมิติ
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการค้นหามิติที่ลดลงซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
มีหลายวิธีในการลดขนาด วิธีการที่พบบ่อยที่สุดคือ Principal Component Analysis (PCA)
PCA คือการแปลงเชิงเส้นที่แปลงข้อมูลเป็นระบบพิกัดใหม่ โดยความแปรปรวนมากที่สุดจากการฉายภาพของข้อมูลมาอยู่บนแกนแรก ความแปรปรวนมากเป็นอันดับสองบนแกนที่สอง และอื่นๆ
วิธีการอื่นๆ ที่ได้รับความนิยมสำหรับการลดขนาด ได้แก่ Linear Discriminant Analysis (LDA), การทำแผนที่ Sammon, การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ที่ไม่เป็นลบ (NMF), การปรับขนาดหลายมิติ (MDS), Isomap, การฝังเชิงเส้นเฉพาะที่ (LLE) และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ
การลดขนาดมักใช้เป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริธึมเหล่านี้ได้โดยการลดสัญญาณรบกวนในข้อมูลและทำให้ตรวจจับรูปแบบได้ง่ายขึ้น
วิดีโอที่เกี่ยวข้องของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง:
11. การเรียนรู้การเสริมแรง
เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการจำแนกและการถดถอย เป้าหมายคือการหากำลังเสริมที่ช่วยลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ช่วยให้ตัวแทนสามารถเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมของตนโดยการลองผิดลองถูก ตัวแทนจะได้รับรางวัลจากการทำงานบางอย่างให้สำเร็จ ซึ่งเป็นแรงจูงใจให้พวกเขาเรียนรู้วิธีทำงานเหล่านั้นให้สำเร็จอย่างมีประสิทธิภาพ
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังถูกนำไปใช้กับขอบเขตปัญหาที่หลากหลาย รวมทั้ง หุ่นยนต์การเล่นเกมและระบบควบคุม
ลิงค์ด่วน:
- การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? แมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร
- AI กับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก: อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญ?
- ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
- อีเลิร์นนิงคืออะไร? รู้ความสำคัญของการเรียนรู้ในด้านการศึกษา
สรุป: อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง 2024
สรุปได้ว่า เรียนรู้เครื่อง อัลกอริธึมเป็นการศึกษาที่น่าสนใจและมีการใช้งานจริงมากมาย แม้ว่าบทความนี้จะกล่าวถึงเพียงผิวเผินของอัลกอริธึมที่ซับซ้อนเหล่านี้ แต่เราหวังว่าคุณจะมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการทำงานของอัลกอริธึมเหล่านี้แล้ว
หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงหรือสาขาอื่นๆ ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา
เรายินดีเสมอที่จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นใหม่ได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้
