เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน
(Support Vector Machine)
นิยาม
เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน (Support Vector Machine) Hard Skill
เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอน ใช้สำหรับงานจำแนกประเภทและถดถอยโดยการหาพื้นที่ไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดซึ่งแยกจุดข้อมูลของแต่ละชั้นเรียนด้วยช่องว่างที่กว้างที่สุด
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ SVM และวิธีการแยกจุดข้อมูล
2. สามารถระบุความสามารถในการแยกเชิงเส้นในชุดข้อมูลง่ายๆ ได้
3. รู้ความแตกต่างระหว่าง SVM สำหรับงานจำแนกประเภทและถดถอย
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถใช้งาน SVM เชิงเส้นและไม่เชิงเส้นโดยใช้ฟังก์ชันเคอร์เนลได้
2. เข้าใจบทบาทของไฮเปอร์พารามิเตอร์เช่น C และ gamma
3. สามารถเตรียมข้อมูลเบื้องต้นสำหรับ SVM และประเมินประสิทธิภาพของโมเดลได้
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. สามารถปรับแต่งและปรับจูนโมเดล SVM สำหรับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและมิติสูงได้
2. เข้าใจวิธีการเคอร์เนลขั้นสูงและกลยุทธ์ SVM หลายชั้น
3. สามารถตีความผลลัพธ์ของโมเดล SVM เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจหรือการวิจัย
