เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM)
(Support Vector Machine (SVM))
นิยาม
เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) (Support Vector Machine (SVM)) Hard Skill
เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีผู้สอน ใช้สำหรับงานจำแนกประเภทและการถดถอย โดยจะหาซูเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดในการแยกคลาสต่างๆ ในชุดข้อมูล
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ SVM เช่น ซูเปอร์เพลนและเวกเตอร์สนับสนุน
2. สามารถสร้างโมเดล SVM เบื้องต้นโดยใช้ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องมาตรฐาน
3. รู้จักความแตกต่างระหว่างการจำแนกประเภทเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของ SVM เช่น ชนิดของเคอร์เนล ค่า C และแกมมา เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล
2. ประยุกต์ใช้ SVM กับปัญหาการจำแนกประเภทหลายคลาส โดยใช้กลยุทธ์เช่น one-vs-one หรือ one-vs-rest
3. เข้าใจวิธีการเคอร์เนลและบทบาทในการแปลงข้อมูลเพื่อการแยกไม่เชิงเส้น
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. ออกแบบฟังก์ชันเคอร์เนลที่กำหนดเองให้เหมาะสมกับชุดข้อมูลและปัญหาเฉพาะ
2. ผสาน SVM เข้ากับกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนและแบบผสมผสาน
3. วิเคราะห์และปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล SVM กับข้อมูลขนาดใหญ่หรือมีมิติมาก
4. เข้าใจทฤษฎีเชิงลึก เช่น การเพิ่มขนาดมาร์จินและการปรับเวกเตอร์สนับสนุน
