เฟิร์ส gmm คืออะไร

Gaussian Mixture Model (GMM) หรือเฟิร์สเป็นโมเดลทางสถิติที่ใช้ในการจำแนกชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฟิร์สมีจุดยืนที่กรอบแบ่งกลุ่มข้อมูลเป้าหมายเป็นแบบไม่จำกัด (unsupervised) และสามารถใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นของแต่ละระดับของกลุ่มได้

การทำงานของ GMM จะเริ่มต้นด้วยการสุ่มดีกรีที่ต้องการ (number of clusters) และแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มโดยใช้กระบวนการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแต่ละกลุ่ม โดยใช้วิธี Expectation-Maximization (EM) algorithm

GMM จะแบ่งกลุ่มข้อมูลเป็นแบบเจาะจง ซึ่งแต่ละกลุ่มจะเป็นการกรอบแบ่งพื้นที่ของข้อมูลที่มีการกระจายแตกต่างกัน โดยการกระจายของแต่ละกลุ่มจะถูกแสดงในรูปแบบของ Gaussian distribution หรือ normal distribution

GMM สามารถนำไปใช้ในหลากหลายงานทางการประมวลผลภาพ เช่น การจำแนกวัตถุในภาพ หรือการประมวลผลเสียง เพื่อจำแนกคุณลักษณะของสัญญาณเสียง เช่นการจำแนกเสียงพูด หรือวงจรเอ็นด์เอฟจี

ในการนำ GMM มาใช้งาน จำเป็นต้องกำหนดจำนวนกลุ่มที่เราต้องการจัดกลุ่มข้อมูล สร้างโมเดล GMM และประมวลผลด้วยข้อมูลที่มีอยู่ จากนั้น เราสามารถนำโมเดล GMM ที่ได้ไปใช้งานในงานอื่น ๆ ได้เช่นกันตามที่เราต้องการ