จ้าจ้า

ใช้ในการทำนายผลลัพธ์

ใช้ในการเก็บข้อมูล

ใช้ในการแสดงผลข้อมูล

ใช้ในการลบข้อมูล

ข้อมูลเข้า (Input) และผลลัพธ์ที่ต้องการหรือเลเบล (Label)

ข้อมูลเข้า (Input) และอัลกอริทึม

ข้อมูลเข้า (Input) และโมเดล

ข้อมูลเข้า (Input) และคุณภาพข้อมูล

โมเดลสร้างจากข้อมูลตัวอย่างที่มีจำกัดและอาจทำนายผิดเมื่อเจอข้อมูลใหม่

โมเดลสามารถทำนายข้อมูลใหม่ได้เสมอ

โมเดลไม่ต้องการข้อมูลตัวอย่าง

โมเดลไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลจริงได้

ระบุปัญหา กำหนด Input กำหนด Label

กำหนด Input ระบุปัญหา กำหนด Label

กำหนด Label ระบุปัญหา กำหนด Input

ระบุปัญหา กำหนด Label กำหนด Input

ช่วยสร้างเกณฑ์ให้โมเดลสามารถทำงานได้

ทำให้โมเดลแม่นยำขึ้นเสมอ

ลดจำนวนข้อมูลที่ต้องใช้

ไม่จำเป็นสำหรับการแก้ปัญหา

ความถูกต้อง (Accuracy)

ความเป็นปัจจุบัน (Currency)

ความสมบูรณ์ (Completeness)

ข้อมูลต้องมีขนาดใหญ่

การนำโมเดลไปใช้กับข้อมูลใหม่เพื่อคาดการณ์หรือการตัดสินใจ

การฝึกโมเดลด้วยข้อมูลเดิมซ้ำ ๆ

การแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่ม ๆ

การเลือกคุณลักษณะสำคัญจากข้อมูล

อีเมลนี้เป็น Spam หรือไม่?

การคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูล

การจัดกลุ่มข้อมูลโดยไม่รู้ป้ายกำกับ

การหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

แมว

สุนัข

นก

หนู

ยอดขายไอศกรีมกับอุณหภูมิที่สูงขึ้น

ยอดขายรองเท้ากับจำนวนคนเดินทาง

ยอดขายหนังสือกับจำนวนห้องสมุด

ยอดขายกาแฟกับราคาน้ำมัน

แปลงข้อมูลเป็นลำดับตัวเลข

แยกข้อมูลเป็นคอลัมน์ย่อย ๆ ตามหมวดหมู่

เหมาะกับข้อมูลที่มีลำดับขั้น

ใช้แทนข้อมูลเชิงปริมาณ