|
การปรับปรุงประสิทธิภาพการเรียนรู้ของเครื่องจักรในข้อมูลเรซูเม่ที่ไม่สมดุลโดยใช้ SMOTE สำหรับการจำแนกประเภทผู้สมัครงาน |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Creator | วริสรา วสุอารยะศักดิ์ |
| Title | การปรับปรุงประสิทธิภาพการเรียนรู้ของเครื่องจักรในข้อมูลเรซูเม่ที่ไม่สมดุลโดยใช้ SMOTE สำหรับการจำแนกประเภทผู้สมัครงาน |
| Contributor | ณัฐดนัย มังคลัง, จิรภัทร สมเสียง, ชัยศิริ สนิทพลกลาง |
| Publisher | สาขาวิชาคอมพิวเตอร์ศึกษา คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์ |
| Publication Year | 2568 |
| Journal Title | วารสารคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสร้างสรรค์ |
| Journal Vol. | 3 |
| Journal No. | 1 |
| Page no. | 38-48 |
| Keyword | ความไม่สมดุลของคลาส, SMOTE, การเรียนรู้ของเครื่อง, การจำแนกเรซูเม่ |
| URL Website | https://so13.tci-thaijo.org/index.php/jcct |
| Website title | วารสารคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสร้างสรรค์ |
| ISSN | ISSN 2985-1580 (Print);ISSN 2985-1599 (Online) |
| Abstract | ปัญหาความไม่สมดุลของข้อมูลในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องเป็นข้อจำกัดสำคัญที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล โดยเฉพาะในกรณีที่กลุ่มข้อมูลกลุ่มน้อยมีจำนวนน้อยกว่ากลุ่มข้อมูลกลุ่มใหญ่ ทำให้โมเดลเรียนรู้มีความลำเอียงและจำแนกข้อมูลได้ไม่แม่นยำ วิธีการแก้ไขปัญหานี้ในปัจจุบันที่ได้รับความนิยมคือการเพิ่มข้อมูลตัวอย่างด้วยวิธี SMOTE ซึ่งสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่ในกลุ่มชนกลุ่มน้อยโดยอาศัยการคำนวณระยะห่างระหว่างข้อมูลที่มีอยู่ งานวิจัยนี้นำเสนอการประยุกต์ใช้ SMOTE ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการเรียนรู้ของเครื่องด้วยโมเดล Decision Tree, Random Forest, และ K-NN จากชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล พบว่าค่าความถูกต้องของโมเดลเพิ่มขึ้นจาก 0.83, 0.86, และ 0.80 เป็น 0.84, 0.88, และ 0.82 ตามลำดับโดยมีนัยสำคัญทางสถิติหลังจากใช้ SMOTE ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของวิธีการดังกล่าวในการแก้ไขปัญหาความไม่สมดุลของข้อมูล ผลการวิจัยยืนยันว่า SMOTE ช่วยปรับปรุงความสามารถในการจำแนกข้อมูลชนกลุ่มน้อยทำให้โมเดลมีความแม่นยำและเหมาะสมต่อการใช้งานในบริบทที่ข้อมูลมีความไม่สมดุล โดยเข้ามาช่วยลดเวลาในการคัดเลือกบุคคลของฝ่ายสรรหาบุคลากรได้อีกด้วย |
