Botnoi Classroom — Machine Learning 01

สุขสันต์วันลอยกระทงย้อนหลังนะคะ ชื่อกิ๊ฟนะคะ นักศึกษาปี 1 เพิ่งจบจาก ปวช.3 มาหมาดๆจากพระจอมเกล้าพระนครเหนือ เมื่อวานนี้ได้มีโอกาสลงเรียน Botnoi Classroom — Machine Learning 01 ค่ะ อยากจะบอกว่าเข้มข้นมากๆ ทั้ง Math และ Coding ไปดูกันดีกว่าค่ะ ว่ากิ๊ฟได้อะไรบ้างจาก Class ML นี้

อาจารย์ก่อน Proof Stochastic Gradient Descent หน้าชั้นเรียน กดที่รูปเพิ่มดูการทำฉบับเต็มได้เลยนะคะ

Machine Learning คืออะไร

Machine Learning คือ สมองของ AI (Artificial Intelligence) เป็นการเรียนรู้ของ AI ในการสร้างความฉลาด โดยมนุษย์มีหน้าที่เขียนโปรแกรมให้ AI เรียนรู้จากข้อมูลเท่านั้น ที่เหลือ AI จะใช้ ML จัดการเอง

Machine Learning มีอะไรบ้าง

1. Supervised Learning — Feed data + label Ex.คำนวนเปอร์เซ็นต์ในการย้ายค่ายโทรศัพท์ จากการ ใช้เน็ตน้อยลง อายุของผู้ใช้ แล้วนำมาคิดเป็นเปอร์เซ็นต์คะแนน
2. Unsupervised Learning — Feed only data Ex. หารูปภาพที่คล้ายคลึงกัน ด้วยการ measure distant
3. Reinforcement Learning — การเรียนรู้ตามกฏกติกา ให้ถึงเป้าหมายด้วยรางวัลสูงที่สุด Ex.เกมส์ซ่อนหา ที่มีกฏตายตัวว่า ฝ่ายหาต้องหาให้เจอ ฝ่ายซ่อนต้องซ่อนให้มิดชิด

Distance คืออะไร

ความห่างจากจุดสองจุดในแนวเส้นตรง ซึ่งวัดได้จากเครื่องมือวัดต่างๆ แต่ถ้าหากว่า เรามอง distance ในแง่ของความเหมือน ความต่างล่ะ เช่น เรามีของสามสิ่ง

1. รีโมท

>มีสีดำ

>มีปุ่มกด

>รูปทรงสี่เหลี่ยมผืนผ้า

2. ปลั๊กพ่วง

>มีสีขาว

>มีปุ่มกด

>มีรูปทรงสี่เหบี่ยมผืนผ้า

>มีรู

>ใช้ในการเชื่อมต่อไฟฟ้า

>มีสายเชื่อมต่อ

3. Adapter

>มีสีดำ

>ใช้ในการเชื่อมต่อไฟฟ้า

>มีรู

>มีสายเชื่อมต่อ

พอจะมองเห็นภาพไหมคะ ว่าสามสิ่งนี้มีอะไรคล้ายคลึง หรือแตกต่างกันบ้าง ในมุมไหน เราอาจจะมองว่า รีโมทกับปลักพ่วงเหมือนกัน เพราะว่ามีปุ่มเหมือนกัน หรือต่างกัน เพราะมีคนละสี อแดปเตอร์กับรีโมทเหมือนกัน เพราะมีสีดำเหมือนกัน หรือว่า อแดปเตอร์เหมือนกับปลั๊กพ่วงเหมือนกัน เพราะมีการเชื่อมต่อไฟฟ้าเหมือนกัน มีสายเหมือนกัน

ในความเหมือนหรือต่างนี้เราขอเปรียบให้มันเป็น Distance ระยะทางแทน จดตรงนี้ไว้นะคะ เดี๋ยวเราจะนำมาประยุกต์ใช้ต่อไป

Error Function

Scatter plot and mean Error

dataset ใดๆ จำนวนหนึ่ง

จาก Dataset นี้ หากเรามองด้วยตาเปล่า ก็พอจะมองเห็นว่า ค่า error เฉลี่ยอยู่ในส่วนกลางๆเส้นสีแดง แต่หากเป็น AI เราจะต้องสอนด้วย ML ให้เขาเรียนรู้โดย

Calculate Mean Error by ML

ให้สร้างสมการ linear regression เพื่อทำนายค่า error เฉลี่ยเปรียบเทียบกับค่าจริง โดยการขยับเส้นสีเขียว ขึ้นหรือลง เทียบกับทุกๆจุดในเส้นๆนั้น เมื่อใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยจริง ตัวเลขที่ได้ จะใกล้เคียง 0

Ex. เส้นสีเขียวเส้นล่างสุด วัดค่าได้ 10 เส้นเหนือถัดมาวัดค่าได้ 4 เส้นบนสุด วัดค่าได้ 3 แต่ถ้าเป็นเส้นสีแดงจะวัดค่าได้ใกล้เคียง 0 มากที่สุด

Gradient Descent

Gradient Descent Equation

เรามา proof Gradient Descent Equation กันดีกว่าค่ะ

ขอกำหนดให้ y เป็นสิ่งที่เราต้องการหา x เป็นข้อมูลที่เราทราบเพื่อใช้หาค่า y

แล้วใช้สมการเส้นตรงเพื่อ predict y

From y = ax+c ; นิยามให้ w = ค่าสัมประสิทธิ์

เราก็จะได้

ให้ y คือ ข้อมูลจริง ŷ คือ ข้อมูลที่ predict ได้

และกำหนดให้ Loss function

และเรายังมีการ diff โดยใช้ chain rule และกฏเบื้องต้น ดังนี้

ลองดูวิธีทำจากด้านล่างนี้นะคะ

เป็นอย่างไรบ้างคะ พอเข้าใจกันไหมเอ่ย ครั้งนี้เป็นครังแรกในการเขียนบทความของกิ๊ฟ หากผิดพลาด ก็แนะนำได้นะคะ ขอบคุณค่ะ

สามารถติดตามข้อมูลคลาสเรียนได้ทาง > Botnoi Classroom

สนใจใช้บริการในสร้างแชทบอท หรือให้คำปรึกษาเกี่ยวกับ AI & data science ติดต่อได้ผ่านเวป -> Botnoi และ FB Page Botnoi Consulting