การเรียนรู้แบบมีผู้สอน - วิกิพีเดีย

# การเรียนรู้แบบมีผู้สอน

### จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี

| บทความนี้มีลิงก์แทรกในบทความที่ข้ามไปภาษาอื่นโดยเป็นลิงก์สีฟ้าอ่อน โดยผู้เขียนใส่ไว้เพื่อสะดวกในการเขียน และควรแก้ลิงก์ภาษาอื่นเป็นข้อความธรรมดา เมื่อมีลิงก์ภาษาไทยที่ถูกต้อง หรือเห็นควร เพื่อไม่ให้ผู้อ่านสับสน

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (อังกฤษ: supervised learning) เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสร้างฟังก์ชันจากข้อมูลสอน (training data) ข้อมูลสอนประกอบด้วยวัตถุเข้า (มักจะเป็น เวกเตอร์) และผลที่ต้องการ ผลจากการเรียนรู้จะเป็นฟังก์ชันที่อาจจะให้ค่าต่อเนื่อง (จะเรียกวิธีการว่า การถดถอย -- regression) หรือ ใช้ทำนายประเภทของวัตถุ (เรียกว่า การแบ่งประเภท -- classification) ภารกิจของเครื่องเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการทำนายค่าของฟังก์ชันจากวัตถุเข้าที่ถูกต้องโดยใช้ตัวอย่างสอนจำนวนน้อย (training examples -- คู่ของข้อมูลเข้าและผลที่เป็นเป้าหมาย) โดยเครื่องเรียนรู้จะต้องวางนัยทั่วไป (generalize) จากข้อมูลที่มีอยู่ไปยังกรณีที่ไม่เคยพบอย่างมีเหตุผล (ดู inductive bias)

การแก้ปัญหาการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (เช่น การเรียนรู้เพื่อรู้จำลายมือ) มีขั้นตอนต่าง ๆ ที่ต้องพิจารณา ได้แก่

1. กำหนดชนิดของตัวอย่างสอน ก่อนจะเริ่มทำอย่างอื่น จะต้องตัดสินว่าข้อมูลชนิดใดที่จะใช้เป็นตัวอย่าง เช่นในกรณีการรู้จักลายมือ ตัวอย่างอาจจะเป็นตัวอักษรตัวเดียว คำ หรือบรรทัด
2. เก็บตัวอย่าง ชุดตัวอย่างสอนจะต้องมีลักษณะเป็นตามที่ใช้จริง ดังนั้นชุดข้อมูลตัวอย่างและผลที่สอดคล้องจะต้องถูกจัดเก็บจากผู้เชี่ยวชาญหรือจากการวัด
3. กำหนดวิธีการแทนลักษณะ (feature) ของข้อมูลเข้า ความถูกต้องของฟังก์ชันจะขึ้นอยู่กับการแทนข้อมูลอย่างมาก โดยทั่วไปวัตถุเข้าจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ของลักษณะ ใช้อธิบายวัตถุที่ต้องการแบ่งประเภท จำนวนลักษณะจะต้องไม่มากจนเกินไป เพราะจะทำให้เกิดปัญหา Curse of dimensionality เนื่องจากมิติที่กว้างเกินไปจนทำให้มีพื้นที่ว่างมากจนเคร่ื่องเรียนรู้ไม่สามารถวางนัยทั่วไปได้ แต่จำนวนลักษณะก็จะต้องมากพอที่จะทำให้สามารถทำนายผลได้แม่นยำ
4. กำหนดโครงสร้างของฟังก์ชันที่ต้องการ และขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่สอดคล้อง เช่น อาจจะต้องเลือกว่าจะใช้ ข่ายงานประสาทเทียม หรือ ต้นไม้ตัดสินใจ
5. ทำการออกแบบให้สมบูรณ์ แล้วใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้กับตัวอย่างที่เก็บมา อาจจะปรับพารามิเตอร์ต่างๆ ของขั้นตอนวิธีให้เหมาะที่สุดโดยใช้ชุดย่อยของชุดตัวอย่าง (เรียกว่า ชุดตรวจสอบ -- validation set) หรือ ใช้การตรวจสอบไขว้ (cross-validation) หลังจากปรับค่าต่างๆ แล้ว อาจจะวัดประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีโดยใช้ชุดทดสอบ (test set) ซึ่งแยกต่างหากจากชุดสอน

## [แก้] วิธีการและขั้นตอนวิธี

- การเรียนรู้เชิงวิเคราะห์ (analytical learning)
- ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network)
  - เพอร์เซปตรอน (perceptron)
- การแพร่กระจายย้อนกลับ (backpropagation)
- boosting
- สถิติแบบเบย์ (Bayesian statistics)
- การอนุมาณตามกรณี (case-based reasoning)
- ต้นไม้ตัดสินใจ (decision tree learning)
- การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย (inductive logic programming)
- Gaussian process regression
- learning automata theory
- การแบ่งประเภทเบย์อย่างง่าย (naive Bayesian classification)
- probably approximately correct learning
- symbolic machine learning algorithms
- subsymbolic machine learning algorithms
- support vector machine

## [แก้] อ้างอิง

- Supervised learning, วิกิพีเีดีย ภาษาอังกฤษ

ดึงข้อมูลจาก "http://th.wikipedia.org../../../%E0%B8%81/%E0%B8%B2/%E0%B8%A3/%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%80%E0%B8%A3%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%99%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B9%81%E0%B8%9A%E0%B8%9A%E0%B8%A1%E0%B8%B5%E0%B8%9C%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B8%AA%E0%B8%AD%E0%B8%99.html".

หมวดหมู่: บทความที่มีลิงก์ไปภาษาอื่นในส่วนเนื้อหา | การเรียนรู้ของเครื่อง

##### Views

- บทความ
- อภิปราย
- รุ่นปัจจุบัน

##### ค้นหา

##### ภาษาอื่น

- Deutsch
- English
- Français
- Italiano
- Русский
- Basa Sunda
- Tiếng Việt