ในการที่ Artificial Intelligence(AI) หรือ ปัญญาประดิษฐ์ จะฉลาดได้นั้น ก็ต้องมีการเรียนรู้หรือที่เราเรียกว่า machine learning โดยการเรียนรู้ข้องเครื่องนั้นก็มีหลายวิธี หลายอัลกอริทึม โดยหนึ่งในอัลกอริธึมที่นิยมกันในตอนนี้ก็จะมี deep learningหรือการเรียนรู้เชิงลึก แต่ก็ยังมีอัลกอริทึมอีกมากมายที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องหนึ่งนั้นก็คือ decision tree learning หรือ การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ

               Decision tree learning หรือ การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจนั้นใน machine learning เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่จะใช้ทำนายประเภทของวัตถุ โดยการพิจารณาจากลักษณะของวัตถุและใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง การทำงานของต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล

               ต้นไม้ตัดสินใจเป็นอัลกอริธึมที่ถูกนำมาใช้ในหลายๆด้าน ในด้านของธุรกิจก็นำมาช่วยในการตัดสินใจเพื่อช่วยในการสร้างแผนงาน และเป็นพื้นฐานหนึ่งในการทำเหมืองข้อมูล และยังสามารถนำมาใช้ในการทำนายหุ้นได้อีกด้วย decision tree learning สามารถนำมาใช้ได้ในหลายๆ ด้าน และก็เป็นอีกหนึ่งอัลกอริธึมที่ได้รับความนิยม

ภาพประกอบ  : www.xoriant.com

ช่องทางศึกษาเพิ่มเติมข่าวที่น่าสนใจเกี่ยวกับ : Decision tree learning

• บทความเกี่ยวกับ Artificial intelligence(AI)
• แชร์ความรู้หรือติดตามเกี่ยวกับ Programming
• บทความข่าวสารต่างๆที่เกี่ยวกับ Google
• บทเรียนที่เกี่ยวกับ Python Tensorflow