แพ ทริค gmm คืออะไร

GMM หรือ Gaussian Mixture Model คือ เทคนิคการจัดกลุ่มข้อมูลซึ่งใช้การประมาณความน่าจะเป็นว่าข้อมูลอยู่ในกระแสแบบใด โดยใช้การประมาณการกระจายที่เกิดจากการผสมสองหรือมากกว่าสองกระแสการกระจายปกติ (Gaussian distribution) จำนวนหนึ่ง

แพทริค GMM มีความสามารถที่จะจัดหรือแบ่งข้อมูลที่มีการกระจายที่ซับซ้อนออกเป็นกลุ่มเล็กๆ ทำให้ง่ายต่อการใช้งานในการแยกแยะข้อมูล หรือการจำแนกประเภทข้อมูลต่างๆ

GMM ได้รับความนิยมในการประยุกต์ใช้ในหลายงาน เช่น ระบบตรวจจับการฉ้อโกง (fraud detection) การจำแนกภาพ (image classification) การตรวจจับวัตถุ (object detection) และแผนที่คลังสินค้า (warehouse mapping) เป็นต้น

ขั้นตอนในการใช้ GMM ปกติจะประกอบด้วยหลายขั้นตอน ดังนี้:

1. เลือกจำนวนกลุ่ม (หรือคอมโพเนนต์) ที่ต้องการให้ GMM จัดกลุ่มข้อมูล เมื่อมีจำนวนกลุ่มที่เรากำหนดแล้ว เราต้องประมาณค่ากลุ่ม (หรือคอมโพเนนต์) ของเรา โดยใช้การเรียนรู้ข้อสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับแก้ไข GMM
2. ประมาณค่าพารามิเตอร์ของ GMM (ซึ่งเป็นตัวแทนสำหรับความน่าจะเป็นแต่ละกระแส) โดยใช้ข้อมูลที่ใช้ในกระบวนการเรียนรู้ การประมาณค่านี้ส่วนใหญ่ใช้ EM algorithm
3. ใช้ข้อมูลทดสอบเพื่อทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของ GMM
4. ใช้โมเดล GMM ที่ได้รับมาในการจัดหรือแบ่งข้อมูลใหม่ที่มีความซับซ้อนในการกระจาย

การใช้ GMM ค่อนข้างซับซ้อนและต้องใช้ความรอบคอบในการประมาณค่าและการเรียนรู้ แต่เมื่อใช้โดยถูกต้องและเหมาะสม GMM สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีและสามารถจัดกลุ่มข้อมูลได้อย่างแม่นยำและแม่นยำ