top of page
  • รูปภาพนักเขียนDatarich Matters

28 เทคนิคที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องรู้



Data Science Techniques คือเทคนิคและเครื่องมือที่ใช้เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่ใหญ่และซับซ้อน เริ่มตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ การเรียนรู้ของอัลกอริทึม การแสดงภาพข้อมูล และการสร้างโมเดลในการทำนาย

การเลือกเทคนิคที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งอาจพิจารณาจากปัจจัยบางประการ เช่น ขนาดและประเภทของข้อมูล ปัญหาขององค์กร เป็นต้น



Data Collection

  • Web Scraping การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์

  • Data Mining การทำเหมืองข้อมูล เป็นการค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

  • Surveys การรวบรวมข้อมูลจากผู้คนด้วยการทำแบบสอบถาม

  • Using APIs การเข้าถึงข้อมูลจากแอปพลิเคชันอื่น เช่น Twitter, Google, Facebook

  • Data Acquisition การได้มาของข้อมูล เช่นไฟล์ CSV, Spreadsheet, Excel, SQL


Data Cleaning

  • Imputation of Missing Values การใส่ค่าที่หายไปหรือการเติมช่องว่างในชุดข้อมูล

  • Outlier Detection and Treatment การตรวจจับค่าผิดปกติ ด้วยการระบุและแก้ไขความผิดปกติในข้อมูล เนื่องจากค่าผิดปกติจะสามารถบิดเบือนข้อมูลของเราและนำไปสู่แบบจำลองที่ไม่ถูกต้องได้

  • Encoding Categorical Variables การแปลงข้อมูลเชิงคุณภาพให้เป็นรูปแบบตัวเลข

  • Feature Scaling การปรับตัวแปรให้เป็นมาตรฐานสำหรับการฝึกโมเดล


Data Visualization

  • Bar Graphs กราฟแท่ง ใช้แสดงข้อมูลที่เป็นหมวดหมู่ เช่น ยอดขายของแต่ละภูมิภาค, ความนิยมของผลิตภัณฑ์ต่างๆ เป็นต้น

  • Histograms แสดงการกระจายตัวของข้อมูลตัวเลขที่ต่อเนื่องกัน ฮิสโตแกรมจะช่วยให้เห็นว่าข้อมูลกระจุกตัวอยู่ที่ใด เอียงไปทางขวาหรือซ้ายหรือไม่

  • Scatter Plots แสดงการกระจายที่แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร โดยแสดงจุดข้อมูลแต่ละจุดเป็นจุดบนกราฟ ตำแหน่งของจุดสะท้อนถึงค่าของตัวแปรทั้งสอง

  • Heatmaps แสดงให้เห็นความหนาแน่นและรูปแบบของข้อมูล ใช้ความเข้มของสีเพื่อแสดงค่าข้อมูล

  • Box Plots ช่วยทำให้เห็นภาพรวมโดยย่อของการกระจายข้อมูล โดยแสดงค่ามัธยฐาน ช่วงระหว่างควอไทล์ และค่าผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นในชุดข้อมูล

  • Line Graphs กราฟเส้นเป็นตัวชี้แนวโน้มของการแสดงข้อมูลในช่วงเวลาต่างๆ

  • Pie Charts แผนภูมิวงกลม นำเสนอข้อมูลเป็นหมวดหมู่ แบ่งเป็นสัดส่วนเพื่อให้เข้าใจง่าย

Machine Learning

  • Supervised Learning การเรียนรู้แบบมีผู้สอน มีการเตรียมโมเดลทั้ง input และ output ที่ถูกต้องสอดคล้องกัน แบบจำลองจะเรียนรู้จนกว่าจะสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูล input ใหม่ ได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างอัลกอริทึมนี้ได้แก่ Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees and Random Forests, Support Vector Machines (SVM)

  • Unsupervised Learning การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เป็นลักษณะของการเรียนรู้แบบที่ไม่มีการกำหนด Output ของ Data แต่จะเป็นในรูปแบบของการให้ Data กับคอมพิวเตอร์และกำหนดว่าเราต้องการรู้อะไรจากข้อมูลที่ป้อนแทน แล้วดูผลลัพธ์ว่าคอมพิวเตอร์สามารถให้ Output กับเราในรูปแบบไหน

  • Reinforcement Learning เป็นกระบวนการเรียนรู้ลักษณะคล้ายคลึงกับ AI ในอุดมคติหรือที่เราเห็นกันในภาพยนตร์มากที่สุดนั่นคือคอมพิวเตอร์มีความคิดเป็นของตัวเองไม่จำเป็นต้องให้ใครมาสอน สามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองได้จากการดูและสังเกตสิ่งแวดล้อมรอบตัว

  • Semi-Supervised Learning การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน โดยจะใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม

  • Deep Learning การเรียนรู้เชิงลึก เสมือนการจำลองสมอง เป็นส่วนหนึ่งของวิธีการการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์บนพื้นฐานของโครงข่ายปราสาทเทียมและการเรียนเชิงคุณลักษณะ โมเดลเหล่านี้เลียนแบบสมองของมนุษย์และใช้สำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การจดจำรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการรู้จำคำพูด


Natural Language Processing

  • Text Classification การจำแนกข้อความ เป็นการจัดประเภทข้อความเกี่ยวกับการวางข้อความลงในหมวดหมู่ต่างๆ

  • Named Entity Recognition (NER) การระบุชื่อของบุคคล บริษัท สถานที่ รวมถึงวันที่ในข้อความ

  • Sentiment Analysis การวิเคราะห์ความรู้สึก เป็นการวิเคราะห์ทำความเข้าใจความรู้สึกในข้อความว่าเป็นบวกหรือลบ สุขหรือเศร้า

  • Topic Modeling การสร้างแบบจำลองหัวข้อ ค้นหาธีมที่ซ่อนอยู่ในหัวข้อ เป็นเทคนิคยอดนิยมในการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อความ

  • Machine Translation การแปลด้วยคอมพิวเตอร์จากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่ง อย่างเช่น Google translate แต่มีความซับซ้อนมากกว่า ซึ่งเป็นเทคนิคสำคัญในการทำลายอุปสรรคทางภาษาและทำความเข้าใจข้อความจากทั่วโลก

  • Speech Recognition and Generation การรู้จำเสียงพูด คือการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจภาษาพูด เช่น การถอดเสียงที่บันทึกไว้เป็นข้อความ

  • Text Summarization การสรุปข้อความ เป็นการย่อข้อความที่มีความยาวโดยยังคงรักษาข้อมูลที่จำเป็นไว้



ดู 26 ครั้ง0 ความคิดเห็น

Comentarios


bottom of page