การเรียนรู้ค่าแทนลักษณะ

ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ค่าแทนลักษณะ (feature learning) หรือ การเรียนรู้ตัวแทน (representation learning) คือชุดของเทคนิคสำหรับการเรียนรู้ค่าแทนลักษณะ กล่าวคือ การแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถใช้ในการคำนวณหรือวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยอาศัยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีนี้ทำโดยการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้วิธีสกัดเอาค่าลักษณะที่สำคัญให้ ช่วยให้เราไม่จำเป็นต้องมาสกัดหาค่าลักษณะด้วยตัวเอง

งานที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น ปัญหาการแบ่งประเภทข้อมูล มักจะต้องใช้ข้อมูลป้อนเข้าที่ประมวลผลได้ง่ายทางคณิตศาสตร์หรือเชิงคำนวณ ภายใต้สมมติฐานนี้ เทคนิคการเรียนรู้ค่าแทนลักษณะจึงได้เกิดขึ้นมาเพื่อช่วยตรงนี้

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น รูปภาพ วิดีโอ หรือค่าที่ได้จากการวัดด้วยตัวรับรู้ มีความซับซ้อน เยิ่นเย้อ และมีความแปรผันมาก วิธีสกัดเอาลักษณะต่าง ๆ และแสดงออกมาอย่างมีประสิทธิภาพจึงถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ การสกัดเอาข้อมูลลักษณะด้วยตนเองแบบดั้งเดิมต้องใช้กำลังคนจำนวนมากและอาศัยความรู้เฉพาะทางอย่างมาก อีกทั้งยังไม่สามารถทำให้แพร่หลายได้ง่าย ดังนั้นจึงมีความจำเป็นที่จะต้องให้การออกแบบโดยรวมของเทคโนโลยีการเรียนรู้ค่าแทนลักษณะมีประสิทธิภาพ ทำได้โดยอัตโนมัติ และง่ายต่อการทำให้แพร่หลาย

การเรียนรู้ค่าแทนลักษณะสามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภท: ได้แก่แบบมีผู้สอน และแบบไม่มีผู้สอน

 ในการเรียนรู้ค่าแทนลักษณะแบบมีผู้สอนนั้นจะอาศัยข้อมูลที่มีฉลากกำกับในการเรียนรู้ ตัวอย่างเช่น โครงข่ายประสาทเทียม
 ในการเรียนรู้ค่าแทนลักษณะแบบไม่มีผู้สอนจะใช้ข้อมูลที่ไม่มีฉลากกำกับ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบต่าง ๆ

 อ้างอิง 

หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง