Mathasitis

ในบทที่แล้วผมอวย Neural Network ไปเยอะมาก แล้วผมก็ลองให้คุณดูตัวอย่างว่าพลังการทำนายสิ่งต่าง ๆ ของมันนั้นดีแค่ไหน ราวกับว่ามันเป็นสิ่งประดิษฐ์สุดเลิศเลอของมนุษยชาติ แต่มันเป็นแบบนั้นจริง ๆ หรือเปล่า แค่เพราะมีคนลองใช้มันแล้

บทที่แล้วเราพิจารณาปัญหา Regression ด้วยสมการ  y = c0 + c1x1 + c2x2 + … + cnxn  เมื่อ x1, x2, …, xn คือฟีเจอร์ ส่วน y เป็นค่าที่ต้องการทำนาย และ c1, c2, …, cn คือค่าพารามิเตอร์  ซึ่งผมค้างเอาไว้ที่ปัญหาว่าความสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์กั

ปัญหาที่เราคุยกันในสองบทก่อนหน้านี้คือการพยายามแยกข้อมูลต่าง ๆ ออกจากกัน ซึ่งเรียกเป็นภาษา Machine Learning ว่าปัญหา Classification  แต่ปัญหาอีกชนิดหนึ่งที่เจอได้บ่อยไม่แพ้กันคือการทำนายค่าตัวเลขอย่างเช่นอายุ ส่วนสูง เงินเดือน หรืออะไรก็

เรายังอยู่กันในโรงพยาบาลสัตว์เหมือนเดิม กับภารกิจแยกชนิดของสัตว์เหมือนเดิม แต่เพื่อความแฟนตาซีขึ้น ผมขอเปลี่ยนสัตว์ที่เราต้องแยกจากหมากับแมวทั่วไป กลายเป็นกระรอกบินกับกระรอกธรรมดาออกจากกันแทน ผมขอโทษในความไม่สมจริงของข้อมูลด้วย แต่คิดเสียว่าเป็นตัวอย่างเพื่อการเรียนรู

แม้ว่าบทความซีรีส์นี้จะตั้งชื่อว่า A Little Deeper Conversation on AI แต่เนื้อหาส่วนใหญ่ที่ผมจะเล่านั้นเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ Machine Learning หรือ ML มากกว่า แล้วสองอันนี้ต่างกันยังไง คำว่า AI หรือ Artificial Intelligence นั้นแปลว่

สำหรับใครที่บังเอิญผ่านเข้ามาอ่านบทความนี้และไม่รู้จักผมมาก่อน ผมไม่ใช่นัก AI นัก Machine Learning นัก Computer Science นัก Data Science หรือว่าอะไรก็ตามที่คุณใช้เรียกคนที่ทำงานเกี่ยวกับ AI ดังนั้นบทความซีรีส์นี้ไม่ได้