คณิตศาสตร์เบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่อง

การถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระหรือคุณลักษณะกับตัวแปรตามหรือผลลัพธ์ วัตถุประสงค์หลักของการถดถอยคือการทำนายผลลัพธ์ที่ต่อเนื่องโดยอาศัยความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้ระหว่างตัวแปร

การเรียนรู้ของเครื่องได้ปฏิวัติวิธีที่เราดึงข้อมูลเชิงลึกและคาดการณ์จากข้อมูล ในบรรดาเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในสาขานี้ การถดถอยถือเป็นแนวทางพื้นฐาน

โมเดลการถดถอยมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ทำให้เราสามารถคาดการณ์แนวโน้มและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำอย่างน่าทึ่ง โมเดลเหล่านี้จะเรียนรู้รูปแบบพื้นฐานและการเชื่อมโยงระหว่างคุณลักษณะอินพุตและผลลัพธ์ที่ต้องการโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ ความรู้นี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่และข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างมีข้อมูล เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ในขอบเขตที่หลากหลาย เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และอื่นๆ

การถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การถดถอยเป็นวิธีการทางสถิติ มีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระหรือคุณลักษณะกับตัวแปรตามหรือผลลัพธ์ เมื่อประมาณความสัมพันธ์นี้แล้ว การทำนายผลลัพธ์ก็เป็นไปได้ ภายในขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่อง การถดถอยถือเป็นสาขาวิชาที่สำคัญและเป็นองค์ประกอบสำคัญของแบบจำลองการคาดการณ์

ด้วยการใช้การถดถอยเป็นแนวทาง จึงสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต่อเนื่องได้ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับการคาดการณ์และการทำนายผลลัพธ์จากข้อมูล

การถดถอยในแมชชีนเลิร์นนิงมักเกี่ยวข้องกับการพล็อตเส้นที่เหมาะสมที่สุดผ่านจุดข้อมูล โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดระยะห่างระหว่างแต่ละจุดและเส้นเพื่อให้ได้ขนาดที่พอดีที่สุด เทคนิคนี้ช่วยให้สามารถประมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำและตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

เมื่อใช้ร่วมกับการจัดหมวดหมู่แล้ว การถดถอยถือเป็นแอปพลิเคชันหลักของการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล ในขณะที่การจำแนกประเภทเกี่ยวข้องกับการจัดประเภทของวัตถุตามคุณลักษณะที่เรียนรู้ การถดถอยมุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง ทั้งการจำแนกประเภทและการถดถอยเป็นปัญหาการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอินพุตและเอาท์พุตที่มีป้ายกำกับ การติดฉลากที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากช่วยให้แบบจำลองเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะและผลลัพธ์

การวิเคราะห์การถดถอยถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระต่างๆ กับตัวแปรตามหรือผลลัพธ์ แบบจำลองที่ได้รับการฝึกด้วยเทคนิคการถดถอยถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์และคาดการณ์แนวโน้มและผลลัพธ์ โมเดลเหล่านี้ได้รับความรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตผ่านข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ ช่วยให้สามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต คาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลที่มองไม่เห็น หรือเชื่อมช่องว่างในข้อมูลในอดีต

การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลต้องใช้ความระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับเป็นตัวแทนของประชากรโดยรวม หากข้อมูลการฝึกอบรมขาดความเป็นตัวแทน โมเดลการคาดการณ์อาจไม่เหมาะสมกับข้อมูลที่ไม่สะท้อนข้อมูลที่ใหม่และมองไม่เห็นอย่างถูกต้อง ซึ่งนำไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องเมื่อใช้งาน เมื่อคำนึงถึงธรรมชาติของการวิเคราะห์การถดถอย การเลือกคุณลักษณะที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าการสร้างแบบจำลองมีความแม่นยำ

ประเภทของการถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่อง

การถดถอยในแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำมาใช้ได้หลายประเภท อัลกอริธึมเหล่านี้แตกต่างกันในแง่ของจำนวนตัวแปรอิสระที่พวกเขาพิจารณาและประเภทของข้อมูลที่ประมวลผล นอกจากนี้ โมเดลการถดถอยของการเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ ยังใช้ความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ตัวอย่างเช่น เทคนิคการถดถอยเชิงเส้น ถือว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้น และอาจไม่เหมาะสำหรับชุดข้อมูลที่มีความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้น

ต่อไปนี้เป็นประเภทการถดถอยทั่วไปในแมชชีนเลิร์นนิง:

• การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย: เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการพล็อตเส้นตรงระหว่างจุดข้อมูลเพื่อลดข้อผิดพลาดระหว่างเส้นและข้อมูล นี่เป็นรูปแบบการถดถอยที่ง่ายที่สุดรูปแบบหนึ่งในแมชชีนเลิร์นนิง โดยถือว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระตัวเดียว การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายอาจพบค่าผิดปกติเนื่องจากการพึ่งพาเส้นตรงที่เหมาะสมที่สุด
• การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ: การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณจะใช้เมื่อมีตัวแปรอิสระหลายตัวเข้ามาเกี่ยวข้อง การถดถอยพหุนามเป็นตัวอย่างหนึ่งของเทคนิคการถดถอยเชิงเส้นพหุนาม โดยให้ค่าที่พอดีกว่าเมื่อเทียบกับการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเมื่อพิจารณาตัวแปรอิสระหลายตัว เส้นผลลัพธ์หากพล็อตในสองมิติ จะเป็นเส้นโค้งเพื่อรองรับจุดข้อมูล
• การถดถอยโลจิสติก: การถดถอยโลจิสติกจะใช้เมื่อตัวแปรตามสามารถมีค่าใดค่าหนึ่งจากสองค่าได้ เช่น จริงหรือเท็จ สำเร็จหรือล้มเหลว ช่วยให้สามารถทำนายความน่าจะเป็นของตัวแปรตามที่เกิดขึ้นได้ แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกต้องใช้ค่าเอาท์พุตไบนารี่ และใช้เส้นโค้งซิกมอยด์เพื่อแมปความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ

เทคนิคการถดถอยประเภทนี้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและการคาดการณ์ในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ

ปฏิสัมพันธ์ของการถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่อง

การถดถอยในแมชชีนเลิร์นนิงใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหลัก เพื่อให้สามารถคาดการณ์แนวโน้มและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ ด้วยการฝึกแบบจำลองการถดถอยเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระกับผลลัพธ์ จึงสามารถระบุและวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ที่ต้องการได้ โมเดลเหล่านี้ค้นหาแอปพลิเคชันในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและสามารถใช้ประโยชน์ได้หลายวิธี

การใช้หลักประการหนึ่งของการถดถอยในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องคือการทำนายผลลัพธ์ตามข้อมูลใหม่และที่มองไม่เห็น ด้วยการฝึกแบบจำลองเกี่ยวกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับซึ่งจับความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะข้อมูลและตัวแปรตาม โมเดลจึงสามารถคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น องค์กรต่างๆ สามารถใช้ Machine Learning แบบถดถอยเพื่อคาดการณ์ยอดขายในเดือนหน้าโดยการพิจารณาปัจจัยต่างๆ ในด้านการแพทย์ แบบจำลองการถดถอยสามารถคาดการณ์แนวโน้มสุขภาพของประชากรทั่วไปในช่วงเวลาที่กำหนดได้

โมเดลการถดถอยได้รับการฝึกฝนโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล ซึ่งมักใช้ในปัญหาการจำแนกประเภทและปัญหาการถดถอย ในการจำแนกประเภท โมเดลจะได้รับการฝึกให้จัดหมวดหมู่ออบเจ็กต์ตามคุณสมบัติ เช่น การจดจำใบหน้าหรือการตรวจจับอีเมลขยะ ในทางกลับกัน การถดถอยมุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง เช่น การเปลี่ยนแปลงเงินเดือน ราคาบ้าน หรือยอดขายปลีก ความเข้มแข็งของความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะข้อมูลและตัวแปรเอาท์พุตจะถูกบันทึกผ่านข้อมูลการฝึกที่มีป้ายกำกับ

การวิเคราะห์การถดถอยช่วยระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูล ช่วยให้สามารถนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ไปใช้กับข้อมูลใหม่และข้อมูลที่มองไม่เห็นได้ ด้วยเหตุนี้ การถดถอยจึงมีบทบาทสำคัญในการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการเงิน โดยที่แบบจำลองได้รับการฝึกอบรมให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ และผลลัพธ์ที่ต้องการ สิ่งนี้อำนวยความสะดวกในการคาดการณ์ประสิทธิภาพของพอร์ตโฟลิโอ ต้นทุนสต็อก และแนวโน้มของตลาด อย่างไรก็ตาม การพิจารณาความสามารถในการอธิบายโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากโมเดลเหล่านี้มีอิทธิพลต่อกระบวนการตัดสินใจขององค์กร และการทำความเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังการคาดการณ์จึงมีความสำคัญ

การถดถอยในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงพบการใช้งานทั่วไปในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึง:

การพยากรณ์ผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง: แบบจำลองการถดถอยใช้เพื่อทำนายผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง เช่น ราคาบ้าน ราคาหุ้น หรือการขาย โมเดลเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะอินพุตและผลลัพธ์ที่ต้องการ ซึ่งช่วยให้คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ

ทำนายการขายปลีกและความสำเร็จทางการตลาด: โมเดลการถดถอยช่วยทำนายความสำเร็จของการขายปลีกหรือแคมเปญการตลาดในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านมาและพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากร ค่าใช้จ่ายการโฆษณา หรือแนวโน้มตามฤดูกาล โมเดลเหล่านี้ช่วยในการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสม

คาดการณ์แนวโน้มของลูกค้า/ผู้ใช้: โมเดลการถดถอยใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มของลูกค้าหรือผู้ใช้บนแพลตฟอร์ม เช่น บริการสตรีมมิ่งหรือเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ ความชอบ และคุณสมบัติต่างๆ โมเดลเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับคำแนะนำส่วนบุคคล การโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย หรือกลยุทธ์การรักษาผู้ใช้

การสร้างความสัมพันธ์ในชุดข้อมูล: การวิเคราะห์การถดถอยใช้เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลและสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและเอาต์พุต ด้วยการระบุความสัมพันธ์และทำความเข้าใจผลกระทบของปัจจัยต่างๆ การถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่องช่วยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและแจ้งกระบวนการตัดสินใจ

ทำนายอัตราดอกเบี้ยหรือราคาหุ้น: สามารถใช้แบบจำลองการถดถอยเพื่อคาดการณ์อัตราดอกเบี้ยหรือราคาหุ้นโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ โมเดลเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลตลาดในอดีต ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และตัวแปรที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เพื่อประเมินแนวโน้มในอนาคตและช่วยในการตัดสินใจลงทุน

การสร้างการแสดงภาพอนุกรมเวลา: โมเดลการถดถอยถูกใช้เพื่อสร้างการแสดงภาพอนุกรมเวลา โดยที่ข้อมูลจะถูกลงจุดในช่วงเวลาหนึ่ง ด้วยการปรับเส้นการถดถอยหรือเส้นโค้งให้เข้ากับจุดข้อมูล โมเดลเหล่านี้จึงแสดงแนวโน้มและรูปแบบเป็นภาพได้ ช่วยในการตีความและวิเคราะห์ข้อมูลที่ขึ้นกับเวลา

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของแอปพลิเคชันทั่วไปที่การถดถอยในแมชชีนเลิร์นนิงมีบทบาทสำคัญในการคาดการณ์ เปิดเผยความสัมพันธ์ และช่วยให้สามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลได้

การถดถอยเทียบกับการจัดหมวดหมู่ในการเรียนรู้ของเครื่อง

การถดถอยและการจำแนกประเภทเป็นงานหลักสองประการในการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล แต่มีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน:

การถอยหลัง มุ่งเน้นไปที่การทำนายค่าตัวเลขต่อเนื่องเป็นผลลัพธ์ เป้าหมายคือการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอินพุต (หรือที่เรียกว่าตัวแปรอิสระหรือคุณลักษณะ) และตัวแปรเป้าหมายต่อเนื่อง (หรือที่เรียกว่าตัวแปรตามหรือผลลัพธ์) โมเดลการถดถอยเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกที่มีป้ายกำกับเพื่อประเมินความสัมพันธ์นี้และคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น

ตัวอย่างของงานการถดถอยได้แก่ การทำนายราคาบ้าน ราคาตลาดหุ้น หรือการพยากรณ์อุณหภูมิ

การจัดหมวดหมู่ในทางกลับกัน เกี่ยวข้องกับการทำนายป้ายกำกับหมวดหมู่หรือการเป็นสมาชิกชั้นเรียน งานเกี่ยวข้องกับการกำหนดจุดข้อมูลอินพุตให้กับคลาสหรือหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามคุณสมบัติ ผลลัพธ์ของแบบจำลองการจำแนกประเภทจะไม่ต่อเนื่องและแสดงถึงป้ายกำกับคลาสหรือความน่าจะเป็นของคลาส

ตัวอย่างของงานการจัดหมวดหมู่ ได้แก่ การตรวจจับสแปมอีเมล (การจัดประเภทไบนารี) หรือการจดจำรูปภาพ (การจัดประเภทหลายคลาส) โมเดลการจำแนกประเภทเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ และใช้อัลกอริธึมต่างๆ เพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็น

---

การสร้างปัญญาประดิษฐ์101

---

แม้ว่าทั้งการถดถอยและการจำแนกประเภทเป็นงานการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและมีความคล้ายคลึงกันในแง่ของการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ แต่ก็แตกต่างกันในแง่ของลักษณะของผลลัพธ์ที่พวกเขาสร้างขึ้น การถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่องทำนายค่าตัวเลขที่ต่อเนื่อง ในขณะที่การจัดหมวดหมู่จะกำหนดจุดข้อมูลให้กับคลาสหรือหมวดหมู่ที่แยกจากกัน

ทางเลือกระหว่างการถดถอยและการจำแนกประเภทขึ้นอยู่กับปัญหาที่เกิดขึ้นและลักษณะของตัวแปรเป้าหมาย หากผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นค่าต่อเนื่อง การถดถอยก็เหมาะสม หากผลลัพธ์เกี่ยวข้องกับหมวดหมู่หรือป้ายกำกับคลาสแยกกัน การจำแนกประเภทจะเหมาะสมกว่า

สาขางานที่ใช้การถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่อง

การถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายโดยบริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของพวกเขา ในภาคการเงิน ธนาคารและบริษัทการลงทุนอาศัยแบบจำลองการถดถอยเพื่อคาดการณ์ราคาหุ้น คาดการณ์แนวโน้มของตลาด และประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับพอร์ตการลงทุน โมเดลเหล่านี้ช่วยให้สถาบันการเงินสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การลงทุนของตนได้

ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซ กดไลก์ อเมซอน และ อาลีบาบา ใช้การถดถอยอย่างมากในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ให้คำแนะนำส่วนบุคคล ปรับกลยุทธ์การกำหนดราคาให้เหมาะสม และคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล บริษัทเหล่านี้จึงสามารถมอบประสบการณ์การช้อปปิ้งที่เป็นส่วนตัว เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มยอดขายได้

ตัว Vortex Indicator ได้ถูกนำเสนอลงในนิตยสาร อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพองค์กรต่างๆ จะใช้การถดถอยเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย คาดการณ์ผลลัพธ์ของโรค ประเมินประสิทธิภาพการรักษา และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร ด้วยการใช้ประโยชน์จากแบบจำลองการถดถอย ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและบริษัทยาสามารถปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ระบุบุคคลที่มีความเสี่ยงสูง และพัฒนาวิธีการรักษาแบบกำหนดเป้าหมายได้

เครือข่ายค้าปลีกเช่น Walmart และ เป้าใช้การถดถอยเพื่อคาดการณ์ยอดขาย เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง และทำความเข้าใจปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ผู้ค้าปลีกเพิ่มประสิทธิภาพการนำเสนอผลิตภัณฑ์ กลยุทธ์การกำหนดราคา และแคมเปญการตลาดเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บริษัทโลจิสติกส์และการขนส่ง กดไลก์ ยูพีเอส และ เฟดเอ็กซ์ ใช้ประโยชน์จากการถดถอยเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง คาดการณ์เวลาจัดส่ง และปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและพิจารณาปัจจัยต่างๆ บริษัทเหล่านี้จึงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าได้

เอเจนซี่การตลาดและโฆษณา อาศัยโมเดลการถดถอยเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า คาดการณ์ประสิทธิภาพของแคมเปญ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายทางการตลาด และกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าเฉพาะ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ปรับแต่งกลยุทธ์ทางการตลาด ปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญ และเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนให้สูงสุด

บริษัท ประกันภัย ใช้การถดถอยเพื่อประเมินปัจจัยเสี่ยง กำหนดราคาระดับพรีเมียม และคาดการณ์ผลลัพธ์การเรียกร้องตามข้อมูลในอดีตและคุณลักษณะของลูกค้า ด้วยการใช้ประโยชน์จากแบบจำลองการถดถอย ผู้ประกันตนสามารถประเมินความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำ ตัดสินใจรับประกันภัยโดยอาศัยข้อมูล และปรับกลยุทธ์การกำหนดราคาให้เหมาะสม

บริษัทพลังงานและสาธารณูปโภค ใช้การถดถอยเพื่อคาดการณ์ความต้องการพลังงาน เพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร และคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้พวกเขาสามารถจัดการกระบวนการการผลิต การจำหน่าย และการบำรุงรักษาพลังงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้ประสิทธิภาพการดำเนินงานดีขึ้นและประหยัดต้นทุน

บริษัทโทรคมนาคม ใช้การถดถอยเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า คาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย และคาดการณ์ความต้องการบริการ โมเดลเหล่านี้ช่วยให้บริษัทโทรคมนาคมปรับปรุงการรักษาลูกค้า ปรับปรุงคุณภาพการบริการ และเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีชอบ Google, ไมโครซอฟท์และ Facebook พึ่งพาการถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมากเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมการค้นหา ปรับปรุงระบบการแนะนำ และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ทั่วทั้งแพลตฟอร์ม บริษัทเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมผู้ใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อนำเสนอเนื้อหาที่เป็นส่วนตัวและเกี่ยวข้องกับผู้ใช้ของตน

ตัดขึ้น

การถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่องทำหน้าที่เป็นเทคนิคอันทรงพลังในการทำความเข้าใจและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง ด้วยความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม แบบจำลองการถดถอยจึงกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในด้านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ โมเดลเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและการคาดการณ์ที่แม่นยำในโดเมนต่างๆ รวมถึงการเงิน การดูแลสุขภาพ และการขาย

โมเดลการถดถอยหลากหลายประเภทที่มีให้ใช้งาน เช่น การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ และการถดถอยโลจิสติก มอบความยืดหยุ่นในการจับความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันและเพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำในการทำนาย

ในขณะที่เรายังคงควบคุมศักยภาพของการถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่อง ผลกระทบต่อการตัดสินใจและการคาดการณ์จะกำหนดอนาคตของแนวทางปฏิบัติที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างไม่ต้องสงสัย

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
• ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/