การยกระดับประสิทธิภาพ Binary Walrus Optimizer ด้วย Golden Sine Disturbance และ กลไกการสร้างประชากรใหม่ เพื่อแก้ปัญหา Feature Selection
การยกระดับประสิทธิภาพ Binary Walrus Optimizer ด้วย Golden Sine Disturbance และ กลไกการสร้างประชากรใหม่ เพื่อแก้ปัญหา Feature Selection การยกระดับประสิทธิภาพ Binary Walrus Optimizer ด้วย Golden Sine Disturbance และ กลไกการสร้างประชากรใหม่ เพื่อแก้ปัญหา Feature Selection Biomimetics, Vol. 9, Pages 501: An Improved Binary Walrus Optimizer with Golden Sine Disturbance and Population Regeneration Mechanism to Solve Feature Selection Problems ในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง การสกัดคุณค่าจากข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) กลายเป็นสิ่งที่องค์กรต่าง ๆ ให้ความสำคัญ หนึ่งในกระบวนการสำคัญในการจัดการข้อมูล คือ การเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection) ซึ่งเป็นกระบวนการในการเลือกชุดย่อยของคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องและสำคัญที่สุดจากชุดข้อมูลต้นฉบับ เพื่อใช้ในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การเลือกคุณลักษณะที่เหมาะสมไม่เพียงแต่ช่วยลดความซับซ้อนของแบบจำลอง แต่ยังช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย ลดเวลาในการฝึกฝนแบบจำลอง และลดต้นทุนในการจัดเก็บข้...