โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบ Generative และ Discriminative

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรบางประเภทแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก คือ โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative และ Discriminative แต่สิ่งที่แตกต่างระหว่างสองประเภทนี้คืออะไร และสิ่งเหล่านี้มีความหมายอย่างไรต่อโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร

คำตอบที่ย่อๆ คือ โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative คือ โมเดลที่รวมการกระจายตัวของข้อมูลในเซตข้อมูล และคืนค่าความน่าจะเป็นสำหรับตัวอย่างที่กำหนด โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มักใช้ในการทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปในลำดับ ในขณะที่โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative ใช้สำหรับการจำแนกประเภทหรือการเรกเกสชัน และคืนค่าการทำนายตามความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข ตามความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข มาเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative และ Discriminative กันเพื่อให้เข้าใจสิ่งที่ทำให้ทั้งสองประเภทนี้แตกต่างกัน และเมื่อใดควรใช้แต่ละประเภท

Generative vs. Discriminative Models

มีหลายวิธีในการแบ่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรออกเป็นประเภทต่างๆ โมเดลสามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ เช่น โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative, โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative, โมเดลพาราเมตริก, โมเดลไม่พาราเมตริก, โมเดลที่ใช้ต้นไม้, โมเดลที่ไม่ใช้ต้นไม้

บทความนี้จะเน้นไปที่ความแตกต่างระหว่างโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative และ Discriminative เราจะเริ่มต้นด้วยการกำหนดความหมายของทั้งสองประเภท และจากนั้นจะสำรวจตัวอย่างของแต่ละประเภท

Generative Models

โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative คือ โมเดลที่มุ่งเน้นไปที่การกระจายตัวของคลาสในเซตข้อมูล โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มักใช้ในการสร้างแบบจำลองการกระจายตัวของข้อมูล และใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นและความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข

โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มักใช้ในการประมาณความน่าจะเป็นและความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข โดยการสร้างแบบจำลองข้อมูลและจำแนกประเภทตามความน่าจะเป็นเหล่านี้ เนื่องจากโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative สร้างแบบจำลองการกระจายตัวของข้อมูล จึงสามารถใช้ในการสร้างตัวอย่างใหม่ของข้อมูลได้ โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มักใช้ทฤษฎีของเบย์ในการหาความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข โดยการหาความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข p(x,y)

โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มักตอบคำถามว่า “ความน่าจะเป็นที่คลาสนี้หรือคลาสอื่นสร้างข้อมูลนี้คืออะไร”

ตัวอย่างของโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative ได้แก่ การวิเคราะห์แบ่งแยกเชิงเส้น (LDA), โมเดลมาร์คอฟซ่อนเร้น (HMM), และเครือข่ายเบย์ (Bayesian Network) เช่น โมเดล Naive Bayes

Discriminative Models

ในขณะที่โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มุ่งเน้นไปที่การกระจายตัวของข้อมูลในเซตข้อมูล โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative มุ่งเน้นไปที่การหาพื้นที่แบ่งแยกระหว่างคลาสในเซตข้อมูล โดยมีเป้าหมายในการหาพื้นที่แบ่งแยกที่ดีที่สุดเพื่อใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูล

โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative มักตอบคำถามว่า “ข้อมูลนี้อยู่ในพื้นที่แบ่งแยกไหน”

ตัวอย่างของโมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative ได้แก่ โมเดลแมชชีนเวกเตอร์สนับสนุน (SVM), การเรกเกสชันลอจิสติก (Logistic Regression), ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree), และป่าแบบสุ่ม (Random Forest)

Differences Between Generative and Discriminative

นี่คือความแตกต่างหลักๆ ระหว่างโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative และ Discriminative

Generative Models:

• โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มุ่งเน้นไปที่การกระจายตัวของคลาสในเซตข้อมูล
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative คาดการณ์การกระจายตัวของข้อมูลโดยใช้ทฤษฎีของเบย์
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูงกว่าโมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มีประโยชน์ในการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ไม่มีการกำกับ
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Generative มีความเสี่ยงต่อการมีอยู่ของข้อมูลที่ไม่ปกติมากกว่าโมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative

Discriminative Models:

• โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative มุ่งเน้นไปที่การหาพื้นที่แบ่งแยกระหว่างคลาสในเซตข้อมูล
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative คาดการณ์การกระจายตัวของข้อมูลโดยใช้ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative มีค่าใช้จ่ายในการคำนวณต่ำกว่าโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative มีประโยชน์ในการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีการกำกับ
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative มีความเสี่ยงต่อการมีอยู่ของข้อมูลที่ไม่ปกติน้อยกว่าโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative
• โมเดลการเรียนรู้แบบ Discriminative มีความเสี่ยงต่อการมีอยู่ของข้อมูลที่ไม่ปกติน้อยกว่าโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative

เราจะสำรวจตัวอย่างของโมเดลการเรียนรู้แบบ Generative และ Discriminative ต่อไป

Examples of Generative Models

Linear Discriminant Analysis (LDA)

โมเดล LDA ทำงานโดยการประมาณค่าความแปรปรวนและค่าเฉลี่ยของข้อมูลสำหรับคลาสในเซตข้อมูล หลังจากที่ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนสำหรับคลาสทั้งหมดถูกคำนวณแล้ว การทำนายสามารถทำได้โดยการประมาณความน่าจะเป็นที่เซตข้อมูลที่กำหนดจะอยู่ในคลาสที่กำหนด

Hidden Markov Models

โมเดลมาร์คอฟซ่อนเร้นคือ โมเดลที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น โมเดลมาร์คอฟซ่อนเร้นใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น

Bayesian Networks

เครือข่ายเบย์ คือ โมเดลที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น เครือข่ายเบย์ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น

เมื่อเครือข่ายเบย์ถูกสร้างขึ้นและกำหนดค่าแล้ว สามารถใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้

Examples of Discriminative Models

Support Vector Machines

โมเดลแมชชีนเวกเตอร์สนับสนุน ทำงานโดยการหาพื้นที่แบ่งแยกที่ดีที่สุดระหว่างข้อมูลในเซตข้อมูล โดยการหาพื้นที่แบ่งแยกที่ดีที่สุดเพื่อใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูล

Logistic Regression

การเรกเกสชันลอจิสติก คือ โมเดลที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น การเรกเกสชันลอจิสติกใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น

Decision Tree

ต้นไม้ตัดสินใจ คือ โมเดลที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น ต้นไม้ตัดสินใจใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น

Random Forests

ป่าแบบสุ่ม คือ โมเดลที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น ป่าแบบสุ่มใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น

บทความนี้จะสำรวจวิธีการสร้างแผนภูมิ Box Plot ใน Matplotlib โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนั้น