พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง: แนวคิดที่สำคัญ ทำไมต้องเรียนรู้ก่อน ML

แมชชีนเลิร์นนิง หุ่นยนต์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และคอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นหนึ่งในส่วนที่มีส่วนสำคัญในการนำเทคโนโลยีของเราไปสู่ระดับที่เป็นอยู่ในขณะนี้ เมื่อคุณเริ่มเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีเหล่านี้ คุณจะเจอศัพท์แสงหรือคำศัพท์เฉพาะที่มักใช้กับเทคโนโลยีเหล่านี้

ข้อกำหนดเหล่านี้บางส่วนรวมถึงการถดถอยแบบแลซโซ่ เงื่อนไข KKT เคอร์เนล PCA เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ (SVM) ตัวคูณลากรองจ์ และการถดถอยแนวสัน และอื่นๆ ตอนนี้ ศัพท์แสงเหล่านี้อาจถูกสร้างขึ้นเพียงเพื่อกันคนนอกออก แต่พวกเขาพูดมากเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของพวกเขากับพีชคณิตเชิงเส้นทั่วไปที่เรารู้ตั้งแต่สมัยของเราที่โรงเรียน

ดังนั้นจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกคนที่กำลังเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเข้าใจก่อนว่าพีชคณิตเชิงเส้นและทฤษฎีการเพิ่มประสิทธิภาพคืออะไร คุณต้องเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและรู้วิธีใช้เมื่อแก้ปัญหาโดยใช้ ML หรือเมื่อทำความเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่โดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในบล็อกนี้ เราจะเน้นว่าแมชชีนเลิร์นนิงและพีชคณิตเชิงเส้นเกี่ยวข้องกันอย่างไร และความเข้าใจที่ดีขึ้นในส่วนหลังจะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญเรื่องแรกได้อย่างไร

มีแนวคิดในการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น SVM และการถดถอยที่คุณจะไม่สามารถเข้าใจได้อย่างถูกต้องหากคุณไม่ทราบถึงการเชื่อมต่อของพีชคณิตเชิงเส้น คุณสามารถไปได้โดยไม่ต้องเจาะลึกลงไปในพีชคณิตเชิงเส้น และความเกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร หากคุณเพียงแค่ใช้แนวคิดเหล่านี้เพื่อเรียนรู้ว่าอันที่จริงแล้วสิ่งเหล่านี้คืออะไร และไม่มีความปรารถนาที่จะศึกษาต่ออีกต่อไป

อย่างไรก็ตาม หากคุณกำลังวางแผนที่จะเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งจะเป็นผู้ฝึกอบรมเครื่องจักรในอนาคตหรือทำวิจัยและมีส่วนสำคัญในสาขานี้ คุณจะต้องเจาะลึกลงไป ไม่มีทางเลือกอื่น ต้องมีพื้นฐานที่มั่นคงในพีชคณิตเชิงเส้น วัตถุประสงค์หลักของเราในการเขียนบล็อกนี้คือการนำเสนอพื้นฐานของพีชคณิตเชิงเส้นก่อนคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าเราจะนำเสนอวิธีการใช้พวกมันในการเรียนรู้ของเครื่อง เรามาเริ่มด้วยการทำความเข้าใจว่าพีชคณิตเชิงเส้นคืออะไรกันแน่

พีชคณิตเชิงเส้นคืออะไร?

กล่าวง่ายๆ ก็คือ เป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่พบว่ามีการนำไปใช้ที่สำคัญในด้านวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ แม้ว่าจะมีความสำคัญดังกล่าวและมีการใช้งานที่เหนือจินตนาการของเรา แต่เราเห็นว่านักวิทยาศาสตร์ของเราล้าหลังเมื่อมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในเรื่องนี้ เหตุผลหลักที่อยู่เบื้องหลังสิ่งนี้ก็เพราะว่าไม่ใช่คณิตศาสตร์แบบแยกส่วนที่เราพบว่านักวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ใช้เป็นประจำ

มันเป็นส่วนต่อเนื่องของคณิตศาสตร์ ซึ่งทำให้นักวิทยาศาสตร์และคนที่ทำงานในโดเมนเทคโนโลยีมีความน่าสนใจน้อยลง ตอนนี้ให้เราทำสิ่งหนึ่งที่ชัดเจนมาก หากคุณไม่มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการทำงานของพีชคณิตเชิงเส้น คุณจะพบว่าเป็นเรื่องยากมากที่จะเรียนรู้และใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องหลายตัว รวมถึงอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก

เมื่อคุณเสร็จสิ้นวิธีการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงโดยพื้นฐานแล้ว คุณจะใช้อัลกอริธึมได้อย่างไรและที่ไหน จากนั้นคุณจะต้องให้เวลามากขึ้นในการเรียนรู้คณิตศาสตร์ วิธีนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจสิ่งใหม่ๆ มากมายเกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่คุณไม่เคยรู้มาก่อน คุณจะรู้มากมายเกี่ยวกับข้อจำกัด สมมติฐานพื้นฐาน และอื่นๆ

ตอนนี้ คุณจะได้พบกับสาขาวิชาต่างๆ ในวิชาคณิตศาสตร์ที่คุณศึกษา ณ จุดนี้ เพื่อเรียนรู้ที่จะทำสิ่งต่างๆ มากขึ้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถศึกษาเรขาคณิต พีชคณิต แคลคูลัส และสถิติในหัวข้ออื่นๆ อย่างไรก็ตาม คุณต้องฉลาดที่นี่และเลือกพื้นที่ที่คุณคิดว่าจะช่วยให้คุณยกระดับประสบการณ์ของคุณอย่างแท้จริงและมอบรากฐานที่มั่นคงยิ่งขึ้นเมื่อคุณก้าวไปข้างหน้าในอาชีพการเรียนรู้ด้วยเครื่องของคุณ คุณยังสามารถขอให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยคุณตัดสินใจได้อีกด้วย

คำถามต่อไปที่คุณจะถามตัวเองในตอนนี้คือ คุณต้องดำเนินการอย่างไรเกี่ยวกับกระบวนการเรียนรู้นี้ คุณไม่สามารถเรียนพีชคณิตเชิงเส้นตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะต้องเลือกหัวข้อที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ในหัวข้อถัดไป เราจะพูดถึงหัวข้อพีชคณิตเชิงเส้นบางหัวข้อที่คุณสามารถเลือกศึกษาได้

เรียนรู้เพิ่มเติม: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง 5 อันดับแรกที่อธิบายสำหรับผู้เริ่มต้น

แนวคิดพีชคณิตเชิงเส้นที่สำคัญ

เป็นสิ่งสำคัญมากที่จะต้องมีความรู้เพียงพอเกี่ยวกับแนวคิดพีชคณิตเชิงเส้นสองสามข้อ หากคุณต้องการทำความเข้าใจแนวคิดเบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่อง หากคุณไม่รู้คณิตศาสตร์เบื้องหลังอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องขั้นสูงเหล่านี้ คุณไม่ต้องการที่จะพัฒนาความเชี่ยวชาญเหนืออัลกอริทึมเหล่านี้ ต่อไปนี้คือแนวคิดบางประการของพีชคณิตเชิงเส้นที่คุณต้องเรียนรู้เพื่อให้รู้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร

1. เวกเตอร์และเมทริกซ์

ไม่ผิดที่จะบอกว่าแนวคิดทั้งสองนี้เป็นเนื้อหาที่สำคัญที่สุดสองประการที่คุณต้องเรียนรู้โดยพิจารณาถึงความจงรักภักดีที่ใกล้ชิดกับการเรียนรู้ของเครื่อง เวกเตอร์ประกอบด้วยอาร์เรย์ของตัวเลขในขณะที่เมทริกซ์ประกอบด้วยเวกเตอร์ 2 มิติที่มักกล่าวถึงเป็นตัวพิมพ์ใหญ่

ตอนนี้ให้เราดูว่าพวกเขาเชื่อมโยงกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร เวกเตอร์พบว่าตัวเองมีประโยชน์ในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล โดยมีอยู่ในรูปของตัวแปรเป้าหมาย ในทางกลับกัน คุณลักษณะที่มีอยู่ในข้อมูลในรูปแบบเมทริกซ์ คุณสามารถดำเนินการได้หลายอย่างโดยใช้เมทริกซ์ – คอนจูเกต การคูณ อันดับ การแปลง และอื่นๆ เวกเตอร์สองตัวที่มีจำนวนองค์ประกอบและความเท่าเทียมกันของรูปร่างเท่ากันสามารถนำมาใช้ในการลบและบวกได้

2. เมทริกซ์สมมาตร

เมทริกซ์สมมาตรมีความสำคัญทั้งในพีชคณิตเชิงเส้นและการเรียนรู้ของเครื่อง เมทริกซ์พีชคณิตเชิงเส้นส่วนใหญ่จะใช้เพื่อทำหน้าที่ โดยส่วนใหญ่ ฟังก์ชันเหล่านี้จะสมมาตร และเมทริกซ์ที่สอดคล้องกับฟังก์ชันเหล่านี้ก็เช่นกัน สามารถใช้ฟังก์ชันเหล่านี้และค่าที่เก็บไว้เพื่อวัดระยะห่างของจุดสนใจได้ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อวัดความแปรปรวนร่วมของคุณลักษณะได้อีกด้วย รายการด้านล่างเป็นคุณสมบัติบางประการของเมทริกซ์สมมาตร:

• เมทริกซ์สมมาตรและผกผันของทั้งคู่มีความสมมาตร
• ค่าทั้งหมดในค่าลักษณะเฉพาะเป็นจำนวนจริง ไม่มีจำนวนเชิงซ้อน
• เมทริกซ์สมมาตรเกิดขึ้นเมื่อเมทริกซ์ถูกคูณด้วยทรานสโพส
• เมทริกซ์สมมาตรยังถือคุณสมบัติของการแยกตัวประกอบ
• สำหรับเมทริกซ์ที่มีคอลัมน์อิสระเชิงเส้น ผลลัพธ์เมื่อเมทริกซ์ถูกคูณด้วยทรานสโพสของมันจะกลับด้านได้

3. ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ

เวกเตอร์ไอเกนเป็นเวกเตอร์ที่เปลี่ยนแปลงโดยปัจจัยสเกลาร์เท่านั้น และไม่มีการเปลี่ยนแปลงในทิศทางของพวกมันเลย ค่าลักษณะเฉพาะที่สอดคล้องกับเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะคือขนาดโดยที่พวกมันถูกปรับขนาด ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะพบได้ในพื้นฐานของคณิตศาสตร์และการคำนวณ เมื่อเราพลอตเวกเตอร์บนกราฟ XY มันจะเป็นไปตามทิศทางที่กำหนด เมื่อเราใช้การแปลงเชิงเส้นกับเวกเตอร์สองสามตัว เราจะเห็นว่าพวกมันไม่เปลี่ยนทิศทางของมัน เวกเตอร์เหล่านี้มีความสำคัญมากในการเรียนรู้ของเครื่อง

ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะถูกใช้เพื่อลดสัญญาณรบกวนข้อมูล เรายังสามารถใช้ทั้งสองวิธีเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของงานที่ทราบว่าต้องใช้การคำนวณอย่างเข้มข้น พวกเขายังสามารถใช้เพื่อลดขนาด มีสถานการณ์อื่นๆ อีกหลายสถานการณ์เช่นกันที่ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะพิสูจน์ว่ามีประโยชน์

เป็นการยากที่จะเห็นภาพคุณสมบัติของข้อมูลเสียง ข้อความ หรือภาพ ข้อมูลนี้มักจะแสดงในรูปแบบสามมิติ นี่คือจุดที่ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะเข้ามาในภาพ สามารถใช้เพื่อจับภาพจำนวนมากทั้งหมดที่จัดเก็บไว้ในเมทริกซ์ ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะก็ใช้ในการจดจำใบหน้าเช่นกัน

อ่าน: แนวคิดโครงการแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับผู้เริ่มต้น

4. การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)

มีหลายครั้งที่มิติข้อมูลทำให้สิ่งต่าง ๆ ยากขึ้นเมื่อต้องแก้ไขปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง ในปัญหาเหล่านี้ เรากำลังจัดการกับข้อมูลที่มีคุณลักษณะที่มีความสัมพันธ์กันสูงมาก และอยู่ในมิติที่สูงกว่าปกติ

ปัญหาที่ออกมาจากปัญหามิตินี้คือเป็นการยากที่จะเข้าใจอิทธิพลที่ทุกคุณลักษณะมีต่อตัวแปรเป้าหมาย ที่เป็นเช่นนี้เพราะคุณลักษณะที่มีความสัมพันธ์สูงกว่าปกติมักจะมีอิทธิพลต่อเป้าหมายในลักษณะเดียวกัน นอกจากนี้ยังเป็นเรื่องยากมากที่จะเห็นภาพข้อมูลที่อยู่ในมิติที่สูงกว่า

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักคือการแก้ปัญหาเหล่านี้ ช่วยให้คุณลดขนาดข้อมูลของคุณเป็น 2 มิติหรือ 3 มิติ การดำเนินการนี้ทำให้แน่ใจว่าไม่มีข้อมูลสูญหายเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงค่าความแปรปรวนสูงสุด คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลัง PCA เกี่ยวข้องกับความเป็นมุมฉาก PCA เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการทำให้แบบจำลองซับซ้อนน้อยลงโดยลดจำนวนคุณลักษณะในชุดข้อมูลลง

อย่างไรก็ตาม คุณควรหลีกเลี่ยงการใช้เป็นขั้นตอนแรกในการกำจัดการสวมใส่มากเกินไป คุณควรเริ่มต้นด้วยการจำกัดจำนวนคุณลักษณะในข้อมูลหรือเพิ่มปริมาณข้อมูล จากนั้นคุณควรลองใช้การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 หรือ L2 หากไม่มีอะไรทำงาน คุณควรหันไปหา PCA

อ่านเพิ่มเติม: ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง 9 อันดับแรกที่คุณควรรู้เกี่ยวกับ

ทำไมคุณควรเรียนรู้พีชคณิตเชิงเส้นก่อนการเรียนรู้ของเครื่อง?

1. พีชคณิตเชิงเส้นเป็นกุญแจสู่ความเป็นเลิศในการเรียนรู้ของเครื่อง

ไม่มีการปฏิเสธความจริงที่ว่าแคลคูลัสสำคัญกว่าพีชคณิตเชิงเส้นเมื่อพูดถึงคณิตศาสตร์ขั้นสูง แคลคูลัสอินทิกรัลและดิฟเฟอเรนเชียลช่วยคุณได้มากกว่าแค่การรวม การแยกความแตกต่าง และขีดจำกัด พวกเขายังทำหน้าที่เป็นความรู้พื้นฐานที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น เทนเซอร์และเวกเตอร์

การเรียนรู้สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้คุณเข้าใจสมการเชิงเส้นและฟังก์ชันเชิงเส้นในพื้นที่อื่นๆ ได้ดีขึ้น คุณจะรู้เกี่ยวกับแนวคิดขั้นสูง เช่น วิธี Simplex และเวกเตอร์เชิงพื้นที่ หากคุณต้องการความช่วยเหลือเกี่ยวกับโปรแกรมเชิงเส้นตรง คุณสามารถใช้วิธี Simplex เพื่อให้แนวคิดเหล่านี้ดีขึ้น ให้เริ่มโดยให้เวลากับพีชคณิตเชิงเส้นมากขึ้น

2. การทำนายการเรียนรู้ของเครื่อง

เมื่อคุณเรียนรู้พีชคณิตเชิงเส้น คุณจะปรับปรุงการรับรู้หรือสัญชาตญาณที่มีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง ตอนนี้คุณจะสามารถให้มุมมองเพิ่มเติมได้ เมทริกซ์และเวกเตอร์ที่คุณศึกษาจะช่วยให้คุณคิดกว้างขึ้นและทำให้ไม่เปลี่ยนแปลง ความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด คุณสามารถเริ่มทำสิ่งที่คนรอบข้างจะเข้าใจยาก คุณสามารถเริ่มสร้างภาพและตั้งค่ากราฟต่างๆ ได้ คุณสามารถเริ่มใช้พารามิเตอร์เพิ่มเติมสำหรับส่วนประกอบการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ

3. พีชคณิตเชิงเส้นช่วยในการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีขึ้น

คุณสามารถใช้การเรียนรู้ของพีชคณิตเชิงเส้นเพื่อสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการควบคุมดูแลและไม่ได้รับการดูแลที่ดีขึ้น การถดถอยโลจิสติก การถดถอยเชิงเส้น ต้นไม้การตัดสินใจ และเวกเตอร์เครื่องสนับสนุน (SVM) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลบางส่วนที่คุณสามารถสร้างได้ตั้งแต่ต้นโดยใช้พีชคณิตเชิงเส้น

ในทางกลับกัน คุณยังสามารถใช้สำหรับอัลกอริธึมที่ไม่มีการควบคุม ซึ่งรวมถึงการแยกค่าเดียว (SVD) การจัดกลุ่ม และการวิเคราะห์ส่วนประกอบ พีชคณิตเชิงเส้นจะช่วยให้คุณพัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับโครงงานแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณกำลังทำงานอยู่ ซึ่งจะทำให้มีความยืดหยุ่นในการปรับแต่งพารามิเตอร์ต่างๆ คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การถดถอยเชิงเส้นในการเรียนรู้ของเครื่อง

4. พีชคณิตเชิงเส้นเพื่อการประมวลผลกราฟิกที่ดีขึ้นในการเรียนรู้ของเครื่อง

โปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงมอบการตีความแบบกราฟิกที่แตกต่างกันสำหรับใช้งาน เช่น ภาพ เสียง วิดีโอ และการตรวจจับขอบ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีตัวแยกประเภทที่ฝึกส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลที่กำหนดตามหมวดหมู่ งานอื่นของตัวแยกประเภทคือกำจัดข้อผิดพลาดจากข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมแล้ว

ในขั้นตอนนี้พีชคณิตเชิงเส้นจะช่วยคำนวณชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนนี้ ใช้เทคนิคการสลายตัวของเมทริกซ์เพื่อประมวลผลและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับโครงการต่างๆ วิธีการสลายตัวของเมทริกซ์ที่นิยมมากที่สุดคือการสลายตัวของ QR และ LU

5. พีชคณิตเชิงเส้นเพื่อปรับปรุงสถิติของคุณ

สถิติมีความสำคัญมากในการจัดระเบียบและบูรณาการข้อมูลในการเรียนรู้ของเครื่อง หากคุณต้องการเข้าใจแนวคิดทางสถิติให้ดีขึ้น ก่อนอื่นคุณต้องรู้ว่าพีชคณิตเชิงเส้นทำงานอย่างไร พีชคณิตเชิงเส้นมีวิธีการ การดำเนินการ และสัญลักษณ์ที่สามารถช่วยผสานรวมหัวข้อทางสถิติขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์หลายตัวแปรในโครงการของคุณ

สมมติว่าคุณกำลังทำงานกับข้อมูลผู้ป่วยซึ่งรวมถึงน้ำหนัก ส่วนสูง ความดันโลหิต และอัตราการเต้นของหัวใจ นี่คือตัวแปรหลายตัวของชุดข้อมูลที่คุณกำลังทำงานอยู่ ให้เราตั้งสมมติฐานที่นี่ว่าการเพิ่มน้ำหนักจะทำให้ความดันโลหิตเพิ่มขึ้น ไม่ยากเกินไปที่จะเข้าใจว่านี่เป็นความสัมพันธ์เชิงเส้น ดังนั้น เพื่อให้เข้าใจมากขึ้นว่าการเพิ่มขึ้นของตัวแปรหนึ่งส่งผลต่อตัวแปรอื่นอย่างไร คุณจะต้องเข้าใจพีชคณิตเชิงเส้นเป็นอย่างดี

บทสรุป

แมชชีนเลิร์นนิงในตัวเองนั้นค่อนข้างเป็นหัวข้อที่กว้างใหญ่ อย่างไรก็ตาม มีแนวคิดอื่นๆ เช่น พีชคณิตเชิงเส้น ที่มีความสำคัญต่อการเรียนรู้พอๆ กับ ML เอง การเรียนรู้พีชคณิตเชิงเส้นและหัวข้ออื่นๆ ดังกล่าวจะช่วยให้เข้าใจแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงได้ดีขึ้น

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ