10 โมเดล AI ที่ดีที่สุดและวิธีการทำงาน

โมเดล AI ที่สามารถเข้ามาช่วยในการทำงานวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ เพื่อศึกษารูปแบบการทำงานและคาดการณ์ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้อัลกอริทึมทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ จึงทำให้เทคโนโลยีนี้สามารถเป็นเทคโนโลยีที่ทันสมัยและทำให้การพัฒนาเทคโนโลยีก้าวไปอีกขั้น

ปัจจุบันมีโมเดล AI มากมายที่ถูกพัฒนาออกมาในหลายรูปแบบ มีใช้งานอย่างกว้างขวางเพื่อให้สามารถช่วยในการทำงานและประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน ประหยัดเวลาได้มากและลดค่าใช้จ่าย โมเดล AI ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถเข้ากันได้ มีกำไร และแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเสริมศักยภาพด้วยการคาดการณ์ที่ชัดเจนสำหรับอนาคตที่ดีขึ้น นอกจากนี้โมเดล AI ที่เป็นสวนประกอบของซอร์ฟแวร์ที่เข้ามาช่วยในระบบอีกด้วย โดยโมเดล AI ที่เป็นที่นิยม 10 อันดับได้แก่

1.Linear Regression

โมเดล AI ที่มีความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามของข้อมูลที่กำหนดเพื่อเรียนรู้ผ่านรูปแบบต่างๆ มันทำงานในอัลกอริธึมตามสถิติซึ่งมีตัวแปรอื่นเชื่อมโยงกันและมีการขึ้นต่อกัน สิ่งนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาการธนาคาร การประกันภัย

2.Deep Neural Network

เป็นหนึ่งในโมเดล AI ที่น่าสนใจอีกหนึ่งโมเดลโดยแรงบันดาลใจให้กับเซลล์ประสาทสมองของมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกมีอินพุตและเอาท์พุตหลายชั้นตามหน่วยที่เชื่อมต่อถึงกันที่เรียกว่าเซลล์ประสาทเทียม จุดสนใจหลักของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกคือการสนับสนุนการพัฒนาการรู้จำเสียง การรู้จำภาพ และ NLP

3.Logistic Regression

เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้สำหรับการจำแนกไบนารี โดยจะทำนายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์แบบไบนารี่ (เช่น ใช่/ไม่ใช่ ชนะ/แพ้ มีชีวิตอยู่/ตาย) โดยพิจารณาจากตัวแปรทำนายตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป ต่างจากการถดถอยเชิงเส้นซึ่งทำนายผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง การถดถอยแบบลอจิสติกจำลองความน่าจะเป็นของคลาสหรือเหตุการณ์บางอย่างที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น ความน่าจะเป็นที่ทีมจะชนะเกมหรือผู้ป่วยที่เป็นโรคเฉพาะ

4.Decision Trees

เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลที่ใช้สำหรับงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย ทำงานโดยการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยตามค่าของคุณสมบัติอินพุต โดยพื้นฐานแล้วจะแบ่งกระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อนออกเป็นชุดการตัดสินใจที่ง่ายกว่า ดังนั้นจึงสร้างโครงสร้างที่เหมือนต้นไม้

5.Linear Discriminant Analysis

เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ทางสถิติ สำหรับการจำแนกประเภทและการลดขนาด โดยมุ่งเน้นไปที่การค้นหาการผสมผสานเชิงเส้นของคุณลักษณะที่จะแยกวัตถุหรือเหตุการณ์ตั้งแต่สองคลาสขึ้นไปได้ดีที่สุด แนวคิดพื้นฐานคือการฉายภาพข้อมูลลงในพื้นที่มิติที่ต่ำกว่าโดยมีการแยกคลาสได้ดี เพื่อหลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไปและลดต้นทุนการคำนวณ

6.Naive Bayes

Naive Bayes เป็นตัวแยกประเภทความน่าจะเป็นที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ซึ่งใช้ทฤษฎีบทของ Bayes กับสมมติฐานความเป็นอิสระที่แข็งแกร่ง (ไร้เดียงสา) ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และทำงานได้ดีอย่างน่าประหลาดใจกับปัญหาการจำแนกข้อความ เช่น การกรองสแปม และการวิเคราะห์ความรู้สึก แม้จะมีความเรียบง่าย แต่ Naive Bayes ก็สามารถทำงานได้ดีกว่าวิธีการจำแนกประเภทที่ซับซ้อนกว่า

7.K-nearest Neighbors (K-NN)

K-nearest Neighbours เป็นอัลกอริธึมการจำแนกประเภท (และการถดถอย) แบบไม่มีพารามิเตอร์ที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ มันทำงานบนหลักการที่ตรงไปตรงมามาก: ค้นหาจุดข้อมูลที่ใกล้เคียงที่สุด (เพื่อนบ้าน) 'k' ในชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับจุดข้อมูลที่กำหนด โดยจะกำหนดป้ายกำกับที่พบบ่อยที่สุด (ในการจำแนกประเภท) หรือผลลัพธ์โดยเฉลี่ย/ค่ามัธยฐาน (ในการถดถอย) ของเพื่อนบ้านเหล่านี้ไปยังจุดใหม่

8.Random Forest

Random Forest เป็นเทคนิคการเรียนรู้ทั้งมวลสำหรับงานจำแนกประเภทและการถดถอย มันสร้างขึ้นจากแนวคิดของแผนผังการตัดสินใจ ถึงกระนั้น แทนที่จะอาศัยต้นไม้ตัดสินใจเพียงต้นเดียว กลับสร้างต้นไม้หลายต้นในเวลาฝึกฝน มันส่งออกโหมดของคลาส (สำหรับการจำแนกประเภท) หรือการทำนายค่าเฉลี่ย (สำหรับการถดถอย) ของทรีแต่ละอัน Random Forest แนะนำการสุ่มในสองวิธี:

-โดยการสุ่มตัวอย่างจุดข้อมูล (พร้อมการเปลี่ยน) เพื่อฝึกต้นไม้แต่ละต้น (การรวมบูตสแตรปหรือการบรรจุถุง)

-โดยการสุ่มเลือกชุดย่อยของคุณสมบัติที่จุดแยกแต่ละจุดของต้นไม้

9.Learning Vector Quantization (LVQ)

Learning Vector Quantization (LVQ) เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนที่ใช้ต้นแบบซึ่งมักใช้สำหรับงานจำแนกประเภท โดยดำเนินการโดยเริ่มแรกด้วยการตั้งค่าชุดเวกเตอร์ต้นแบบ และทำการปรับเปลี่ยนซ้ำๆ เพื่อแสดงการกระจายของคลาสต่างๆ ในข้อมูลการฝึกที่ดีขึ้น ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม อัลกอริธึมจะเปรียบเทียบตัวอย่างการฝึกอบรมกับต้นแบบเหล่านี้ หากตัวอย่างการฝึกได้รับการจำแนกอย่างไม่ถูกต้อง ต้นแบบคลาสที่ใกล้เคียงที่สุดแต่ไม่ถูกต้องจะถูกย้ายออกจากตัวอย่างนั้น และต้นแบบของคลาสที่ถูกต้องจะถูกย้ายเข้าไปใกล้ยิ่งขึ้น

10.Support Vector Machine (SVM)

เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนอเนกประสงค์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานจำแนกประเภทและการถดถอย ค้นหาไฮเปอร์เพลนหรือชุดของไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดในพื้นที่มิติสูงที่แยกคลาสต่างๆ ได้ดีที่สุดด้วยระยะขอบสูงสุด พูดง่ายๆ ก็คือ SVM มองหาขอบเขตการตัดสินใจที่ดีที่สุดซึ่งอยู่ห่างจากจุดข้อมูลที่ใกล้ที่สุดของคลาสใดๆ ที่เรียกว่าเวกเตอร์การสนับสนุนมากที่สุด