|
การประยุกต์ใช้ซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีนแบบหนึ่งต่อหนึ่งบนข้อมูลแบบหลายฉลากโดยใช้สปาร์ค |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | การประยุกต์ใช้ซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีนแบบหนึ่งต่อหนึ่งบนข้อมูลแบบหลายฉลากโดยใช้สปาร์ค |
| Creator | สุทธิพงษ์ แดงด้วง |
| Contributor | พีรพล เวทีกูล |
| Publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Publication Year | 2559 |
| Keyword | นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์), การประมวลผลข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์, Neural networks (Computer sciences), Electronic data processing |
| Abstract | การจำแนกข้อมูลแบบหลายฉลาก เป็นวิธีการที่มีการใช้ความรู้ที่มีอยู่ก่อนหน้าในการจำแนกข้อมูล โดยในหนึ่งตัวอย่างนั้นสามารถปรากฏได้ในหลายกลุ่มข้อมูล ในกรณีของวิธีซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีน วิธีการจำแนกแบบหนึ่งต่อทั้งหมดนั้นเป็นที่นิยมอย่างมากในการแก้ปัญหา อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้มีข้อจำกัดในเรื่องของความแม่นยำในการทำนาย เพราะวิธีการนี้มักจะเกิดปัญหาเรื่องความไม่สมดุลของข้อมูลเสมอ วิธีจำแนกแบบหนึ่งต่อหนึ่งกำลังเป็นที่น่าสนใจเนื่องมาจากมีงานวิจัยจำนวนน้อยที่ได้นำเอาวิธีนี้ประยุกต์ใช้งานในงานด้านการจำแนกแบบหลายฉลาก แม้ว่าวิธีนี้จะได้รับการพิสูจน์ว่ามีประสิทธิภาพในการจำแนกมากกว่าวิธีหนึ่งต่อทั้งหมดในงานด้านการจำแนกแบบหลายประเภท อย่างไรก็ตาม วิธีนี้จำเป็นต้องใช้ระยะเวลาในการประมวลผลเป็นอย่างมาก เมื่อทำการทดลองกับข้อมูลที่มีจำนวนของกลุ่มข้อมูลเป็นจำนวนมาก งานวิจัยชิ้นนี้ได้เสนอวิธีการที่ใช้ในการแก้ปัญหางานด้านการจำแนกแบบหลายฉลากด้วยการประยุกต์ใช้งานวิธีการจำแนกแบบหนึ่งต่อหนึ่ง ซึ่งได้ทำการแก้ไขปัญหาความไม่สมดุลของข้อมูลที่เกิดขึ้นด้วยวิธีอันเดอร์แซมพลิ่ง และทำการประยุกต์ใช้งานระบบประมวลผลแบบกระจายสปาร์คด้วยวิธีการแบ่งงานออกเป็นหลาย ๆ ส่วนและทำการกระจายงานเพื่อให้งานแต่ละส่วนทำงานพร้อมกัน ซึ่งระบบนี้สามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผลให้กับวิธีซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีนแบบหนึ่งต่อหนึ่ง ในขณะที่ยังสามารถคงประสิทธิภาพในการจำแนกข้อมูลไว้ได้แม้ว่าจะใช้งานร่วมกับชุดข้อมูลที่มีกลุ่มข้อมูลจำนวนมากก็ตาม งานวิจัยนี้ได้ทำการทดลองกับข้อมูลแบบหลายฉลากพื้นฐาน 6 ชุดข้อมูล ซึ่งผลของการทดลองนั้นแสดงให้เห็นว่าระบบที่ผู้วิจัยเสนอนั้นสามารถลดระยะเวลาประมวลผลของการใช้วิธีการจำแนกแบบหนึ่งต่อหนึ่งเป็นอย่างมาก ในขณะที่มีประสิทธิภาพในการจำแนกสูงกว่าวิธีการจำแนกแบบหนึ่งต่อทั้งหมดอีกด้วย |
| URL Website | cuir.car.chula.ac.th |
