|  |
| --- |
| ส่วนหนึ่งของเนื้อหา |
| การเรียนรู้ของเครื่องและการทำเหมืองข้อมูล |
|  |
| ปัญหา
* Classification
* Clustering
* Regression
* Anomaly detection
* AutoML
* Association rules
* Reinforcement learning
* Structured prediction
* Feature engineering
* Feature learning
* Online learning
* Semi-supervised learning
* Unsupervised learning
* Learning to rank
* Grammar induction

 |
| การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
* การแบ่งประเภทข้อมูล
* โครงข่ายประสาทเทียม
* เพอร์เซปตรอน
* ต้นไม้ตัดสินใจ
* Ensembles
	+ Bagging
	+ Boosting
	+ Random forest
* *k*-NN
* Linear regression
* Naive Bayes
* regression
* Logistic regression
* Relevance vector machine (RVM)
* เครื่องเวกเตอร์ค้ำยัน (SVM)

 |
| การแบ่งกลุ่มข้อมูล
* BIRCH
* CURE
* Hierarchical
* *k*-means
* Expectation–maximization (EM)
* DBSCAN
* OPTICS
* Mean-shift

 |
| โครงข่ายประสาทเทียม
* การเรียนรู้เชิงลึก
* Autoencoder
* DeepDream
* Multilayer perceptron
* RNN
	+ LSTM
	+ GRU
* Restricted Boltzmann machine
* GAN
* SOM
* CNN
	+ U-Net

 |
| การลดมิติ
* Factor analysis
* CCA
* ICA
* LDA
* NMF
* PCA
* PGD
* t-SNE

 |
| Structured prediction
* Graphical models
	+ Bayes net
	+ Conditional random field
	+ แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น

 |
| Anomaly detection
* *k*-NN
* Local outlier factor

 |
| Reinforcement learning
* Q-learning
* SARSA
* Temporal difference (TD)

 |
| ทฤษฎี
* Bias–variance dilemma
* Computational learning theory
* Empirical risk minimization
* Occam learning
* PAC learning
* Statistical learning
* VC theory

 |
| * ด
* ค
* ก
 |

**การทำเหมืองข้อมูล** (อังกฤษ: data mining) เป็นกระบวนการในการค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยใช้วิธีการของการเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ และระบบฐานข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนวิธีการในการ"การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล" (knowledge discovery in databases - KDD) การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคเพื่อค้นหารูปแบบ (pattern) ของจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติ โดยใช้ขั้นตอนวิธีจากวิชาสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การรู้จำแบบ หรือในอีกนิยามหนึ่งการทำเหมืองข้อมูล คือ กระบวนการที่กระทำกับข้อมูล(โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมาก) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จำ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศาสตร์

การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูลได้แก่ การขายปลีกและขายส่ง การธนาคาร การประดิษฐ์และการผลิต การประกันภัย การทำงานของตำรวจ การดูแลสุขภาพ การตลาด การใช้งานอินเทอร์เน็ต การศึกษา เป็นต้น

ความรู้ที่ได้
-------------

ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อมูลมีหลายรูปแบบ ได้แก่

กฎความสัมพันธ์ (Association rule)แสดงความสัมพันธ์ของเหตุการณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้กฎเชื่อมโยง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้า โดยเก็บข้อมูลจากระบบ ณ จุดขาย (POS) หรือร้านค้าออนไลน์ แล้วพิจารณาสินค้าที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน เช่น ถ้าพบว่าคนที่ซื้อเทปวิดีโอมักจะซื้อเทปกาวด้วย ร้านค้าก็อาจจะจัดร้านให้สินค้าสองอย่างอยู่ใกล้กัน เพื่อเพิ่มยอดขาย หรืออาจจะพบว่าหลังจากคนซื้อหนังสือ ก แล้ว มักจะซื้อหนังสือ ข ด้วย ก็สามารถนำความรู้นี้ไปแนะนำผู้ที่กำลังจะซื้อหนังสือ ก ได้
การจำแนกประเภทข้อมูล (Data classification)หากฎเพื่อระบุประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติของวัตถุ เช่น หาความสัมพันธ์ระหว่างผลการตรวจร่างกายต่าง ๆ กับการเกิดโรค โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยและการวินิจฉัยของแพทย์ที่เก็บไว้ เพื่อนำมาช่วยวินิจฉัยโรคของผู้ป่วย หรือการวิจัยทางการแพทย์ ในทางธุรกิจจะใช้เพื่อดูคุณสมบัติของผู้ที่จะก่อหนี้ดีหรือหนี้เสีย เพื่อประกอบการพิจารณาการอนุมัติเงินกู้
การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data clustering)แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันออกเป็นกลุ่ม แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็นโรคเดียวกันตามลักษณะอาการ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์หาสาเหตุของโรค โดยพิจารณาจากผู้ป่วยที่มีอาการคล้ายคลึงกัน
การสร้างมโนภาพ (Visualization)สร้างภาพคอมพิวเตอร์กราฟิกที่สามารถนำเสนอข้อมูลมากมายอย่างครบถ้วนแทนการใช้ขัอความนำเสนอข้อมูลที่มากมาย เราอาจพบข้อมูลที่ซ้อนเร้นเมื่อดูข้อมูลชุดนั้นด้วยจินตทัศน์

ขั้นตอนการทำเหมืองข้อมูล
------------------------

1. ทำความเข้าใจปัญหา
2. ทำความเข้าใจข้อมูล
3. เตรียมข้อมูล
4. สร้างแบบจำลอง
5. ประเมิน
6. นำไปใช้งาน

ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูล
----------------------------

การทำเหมืองข้อมูล จำเป็นต้องอาศัยบุคลากรจากหลายฝ่าย และต้องอาศัยความรู้จำนวนมาก ถึงจะได้รับประโยชน์อย่างแท้จริง เพราะสิ่งที่ได้จากขั้นตอนวิธีเป็นเพียงตัวเลข และข้อมูล ที่อาจจะนำไปใช้ประโยชน์ได้หรือใช้ประโยชน์อะไรไม่ได้เลยก็เป็นได้ ผู้ที่ศึกษาการทำเหมืองข้อมูลจึงควรมีความรู้รอบด้านและต้องติดต่อกับทุก ๆ ฝ่าย เพื่อให้เข้าใจถึงขอบเขตของปัญหาโดยแท้จริงก่อน เพื่อให้การทำเหมืองข้อมูลเกิดประโยชน์อย่างแท้จริง

ดูเพิ่ม
-------

* คลังข้อมูล (Data warehouse)
* การทำเหมืองข้อความ (Text mining)
* การทำเหมืองเว็บ (Web mining)
* ฐานข้อมูล (Database)

อ้างอิง
-------

1. ↑  "Data Mining Curriculum". ACM SIGKDD. 2006-04-30. สืบค้นเมื่อ 2014-01-27.
2. ↑  Han, Kamber, Pei, Jaiwei, Micheline, Jian (June 9, 2011). *Data Mining: Concepts and Techniques* (3rd ed.). Morgan Kaufmann. ISBN 978-0-12-381479-1.`{{cite book}}`: CS1 maint: multiple names: authors list (ลิงก์)