ในการเรียนรู้ของเครื่อง การปรับให้เรียบหมายถึงวิธีการประมวลผลข้อมูลผ่านอัลกอริธึม โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความแปรปรวนแบบสุ่มหรือสัญญาณรบกวนในข้อมูลโดยไม่ส่งผลกระทบต่อแนวโน้มหรือสัญญาณโดยรวม จึงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการทำนายของแบบจำลอง วัตถุประสงค์ของการดำเนินการให้ราบรื่นรวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการวางนัยทั่วไปของแบบจำลอง การลดความเสี่ยงของการติดตั้งมากเกินไป ทำให้การแสดงคุณลักษณะมีความแข็งแกร่งมากขึ้น และลดความซับซ้อนของสัญญาณที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อประมวลผลข้อมูลอนุกรมเวลาเป็นการดำเนินการที่ราบรื่น ซึ่งช่วยระบุและอธิบายแนวโน้มระยะยาวพร้อมทั้งระงับความผันผวนในระยะสั้น
ต่อไป เราจะดูรายละเอียดเกี่ยวกับแอปพลิเคชันต่างๆ และวิธีการทำให้ราบรื่นในการเรียนรู้ของเครื่อง
ในการเรียนรู้ของเครื่อง เรามักจะต้องจัดการกับข้อมูลที่มีคุณสมบัติที่ซับซ้อน คุณลักษณะที่ซับซ้อนเหล่านี้อาจทำให้โมเดลเกินชุดข้อมูลการฝึกได้อย่างง่ายดาย การดำเนินการปรับให้เรียบสามารถลดความซับซ้อนของแบบจำลองได้โดยการเพิ่มเงื่อนไขการทำให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไป การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 (Lasso) และการทำให้เป็นมาตรฐาน L2 (Ridge) เป็นเทคนิคการปรับให้เรียบทั่วไป ซึ่งจะจำกัดน้ำหนักของแบบจำลองโดยการเพิ่มเงื่อนไขการลงโทษให้กับฟังก์ชันการสูญเสีย ทำให้แบบจำลองมีแนวโน้มที่จะเรียนรู้ค่าที่น้อยลงและน้อยลงในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม . ค่าน้ำหนักกระจายมากขึ้น
สมมติว่าเรามีแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นที่เหมาะกับข้อมูลโดยการลดผลรวมของเศษที่เหลือกำลังสองให้เหลือน้อยที่สุด หากไม่มีข้อจำกัดใดๆ เกิดขึ้น โมเดลอาจเรียนรู้จากข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวนเป็นสัญญาณ ส่งผลให้ข้อมูลการทดสอบมีประสิทธิภาพไม่เป็นที่น่าพอใจ ด้วยการแนะนำคำศัพท์การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 (หรือที่เรียกว่าการถดถอยแบบสัน) เราสามารถจำกัดความเร็วของการเพิ่มของน้ำหนัก ซึ่งช่วยให้แบบจำลองเพิกเฉยต่อความผันผวนเล็กน้อยของข้อมูล และมุ่งเน้นไปที่สัญญาณที่มีเสถียรภาพมากขึ้นและมีภาพรวมที่ดีขึ้น
การดำเนินการปรับให้เรียบไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความสามารถในการวางลักษณะทั่วไปของแบบจำลองเท่านั้น แต่ยังช่วยลดความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไปได้โดยตรงอีกด้วย ในแมชชีนเลิร์นนิง โมเดลอาจพยายามจับทุกรายละเอียดในข้อมูลการฝึก รวมถึงสัญญาณรบกวนด้วย ซึ่งอาจทำให้โมเดลทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น ด้วยการปรับให้เรียบ เราสามารถระงับสัญญาณรบกวนนี้และมุ่งเน้นโมเดลไปที่แนวโน้มหลักของข้อมูล
ในโมเดลแผนผังการตัดสินใจ หากเราไม่จำกัดการเติบโตของต้นไม้ ก็มีแนวโน้มที่จะเติบโตที่ซับซ้อนมากและแต่ละโหนดใบอาจจบลงด้วยจุดตัวอย่างเพียงจุดเดียวหรือสองสามจุด ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมาก ชุดฝึกซ้อม แต่ประสิทธิภาพของชุดทดสอบอาจไม่เป็นที่น่าพอใจ ด้วยเทคโนโลยีการตัดแต่งกิ่ง ซึ่งเป็นการดำเนินการที่ราบรื่นบนแผนผังการตัดสินใจ เราสามารถลบส่วนของแผนผังที่มีผลกระทบเพียงเล็กน้อยต่อประสิทธิภาพการคาดการณ์โดยรวม ดังนั้นจึงปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ของแบบจำลองสำหรับข้อมูลใหม่
ในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (CV) ความคงทนของการแสดงคุณลักษณะถือเป็นสิ่งสำคัญ เทคโนโลยีการปรับให้เรียบสามารถช่วยให้เราได้รับการแสดงคุณสมบัติที่ราบรื่นและหลากหลายมากขึ้น และลดความไวของโมเดลต่อสัญญาณรบกวนข้อมูลเข้า
ในงานการรับรู้ภาพ อาจมีสัญญาณรบกวนระดับพิกเซลที่เกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น แสง มุม การบดบัง ฯลฯ การใช้เลเยอร์การรวมกลุ่มในโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) เพื่อลดตัวอย่างและฟีเจอร์ที่ราบรื่น ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้ต่อผลลัพธ์การจำแนกขั้นสุดท้ายสามารถลดลงได้ และสามารถรับการแสดงฟีเจอร์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นได้
ในการประมวลผลสัญญาณและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ข้อมูลที่ราบรื่นสามารถช่วยให้เราลดความซับซ้อนของความยากในการวิเคราะห์สัญญาณที่ซับซ้อน เช่น การกำจัดเสี้ยนและสัญญาณรบกวน การแยกแนวโน้มที่สำคัญ เป็นต้น
ในการวิเคราะห์ตลาดการเงิน ราคาหุ้นมักจะได้รับผลกระทบจากปัจจัยหลายประการและมีความผันผวนอย่างรุนแรง ด้วยการดำเนินการที่ราบรื่น เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) หรือการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล (Exponential Smoothing) นักวิเคราะห์สามารถเห็นแนวโน้มระยะยาวของราคาหุ้นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และตัดสินใจลงทุนได้ดียิ่งขึ้น
การปรับให้เรียบเป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งช่วยลดสัญญาณรบกวนในข้อมูล เพื่อให้โมเดลมุ่งเน้นไปที่รูปแบบที่มีความหมายมากขึ้น วิธีการปรับให้เรียบที่แตกต่างกันเหมาะสำหรับสถานการณ์และประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน การใช้เทคโนโลยีการปรับให้เรียบอย่างเหมาะสมสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้ในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงปัญหาการติดตั้งมากเกินไปที่เกิดจากเสียงรบกวนและโมเดลที่ซับซ้อนมากเกินไป
1. การทำงานที่ราบรื่นในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?
การทำงานที่ราบรื่นในแมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีการที่ใช้ในการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ราบรื่น โดยปกติแล้วในงานการทำนายของตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง เราจะพบกับสถานการณ์ที่มีค่าสุดขั้วในการแจกแจงความน่าจะเป็น ซึ่งนำไปสู่การทำนายที่คลาดเคลื่อน เพื่อที่จะแก้ไขปัญหานี้ การดำเนินการที่ราบรื่นสามารถใช้เพื่อทำให้ค่าสุดขั้วในการแจกแจงความน่าจะเป็นราบรื่นขึ้น ทำให้ผลลัพธ์การทำนายมีเสถียรภาพและเชื่อถือได้มากขึ้น
2. วัตถุประสงค์ของการทำงานที่ราบรื่นคืออะไร?
วัตถุประสงค์ของการดำเนินการที่ราบรื่นคือการกำจัดค่าสุดขั้วในการแจกแจงความน่าจะเป็นและทำให้เรียบลงเพื่อให้เกิดการแจกแจงแบบสม่ำเสมอหรือแบบปกติมากขึ้น สิ่งนี้มีประโยชน์หลายประการ:
ปรับปรุงความสามารถในการวางนัยทั่วไปของโมเดล: การกระจายความน่าจะเป็นที่ราบรื่นนั้นราบเรียบยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถลดการใส่โมเดลมากเกินไปกับตัวอย่างเฉพาะในข้อมูลการฝึกอบรม และปรับปรุงความสามารถในการวางนัยทั่วไปของโมเดล
การลดความไม่แน่นอน: การดำเนินการที่ราบรื่นสามารถลดสัญญาณรบกวนในการแจกแจงความน่าจะเป็น และลดความไม่แน่นอนในผลลัพธ์การทำนาย
ปรับปรุงเสถียรภาพของแบบจำลอง: การกระจายความน่าจะเป็นที่ราบรื่นมีความเสถียรมากขึ้น ลดผลกระทบของค่าผิดปกติต่อผลการทำนาย ทำให้แบบจำลองมีเสถียรภาพและเชื่อถือได้มากขึ้น
3. วิธีการทั่วไปในการปรับการดำเนินงานให้ราบรื่นในการเรียนรู้ของเครื่องมีอะไรบ้าง
ในแมชชีนเลิร์นนิง การดำเนินการปรับให้เรียบทั่วไป ได้แก่ การปรับให้เรียบของ Laplacian การปรับให้เรียบแบบบวกหนึ่ง และการปรับให้เรียบเชิงเส้น
การปรับให้เรียบของ Laplace: เมื่อใช้การปรับให้เรียบของ Laplace ค่าคงที่เล็กน้อยจะถูกเพิ่มลงในแต่ละค่าในการแจกแจงความน่าจะเป็น เพื่อให้ความถี่ของแต่ละค่าสมดุลกัน วิธีนี้จะช่วยหลีกเลี่ยงการเผชิญกับสถานการณ์ความน่าจะเป็นเป็นศูนย์เมื่อทำการคาดการณ์
การปรับให้เรียบแบบ Add-One: การปรับให้เรียบแบบ Add-1 เป็นกรณีพิเศษของการปรับให้เรียบของ Laplacian ซึ่งจะบวก 1 เข้ากับการนับแต่ละค่า จากนั้นจึงทำการคำนวณความน่าจะเป็น วิธีการนี้ง่ายและมีประสิทธิภาพ และมักใช้สำหรับการดำเนินการให้ราบรื่นกับตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง
การปรับให้เรียบเชิงเส้น: การปรับให้เรียบเชิงเส้นเป็นวิธีการปรับให้เรียบโดยอิงจากค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ซึ่งจะกระจายน้ำหนักของการแจกแจงความน่าจะเป็นใหม่โดยการประมาณค่าเชิงเส้น เพื่อทำให้การกระจายแบบเรียบนั้นราบรื่นและสม่ำเสมอมากขึ้น วิธีการนี้สามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์การกระจายที่ซับซ้อนมากขึ้น