พื้นฐาน Machine Learning เข้าใจง่ายสำหรับมือใหม่

Machine Learning เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นที่สุดในโลกดิจิทัลปัจจุบัน เทคโนโลยีนี้เป็นพลังเบื้องหลังระบบค้นหาออนไลน์ไปจนถึงระบบแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เราเห็นในแพลตฟอร์มต่างๆ ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและการทำงานของเราอยู่ ถ้าคุณเคยสงสัยว่า "Machine Learning" คืออะไร เราจะมาอธิบายให้คุณเข้าใจง่ายๆ

Machine Learning คืออะไร?

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและพัฒนาประสิทธิภาพของตัวเองได้เรื่อยๆ โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมเฉพาะเจาะจงสำหรับทุกงาน พูดง่ายๆ ก็คือเหมือนกับการสอนให้คอมพิวเตอร์รู้จักรูปแบบและสามารถทำนายสิ่งต่างๆ ได้จากสิ่งที่มันเรียนรู้

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณใช้บริการอีเมลที่สามารถคัดกรองอีเมลสแปมโดยอัตโนมัติ นั่นคือ Machine Learning ระบบนี้จะเรียนรู้ว่าอีเมลประเภทใดที่มีแนวโน้มจะเป็นสแปมจากรูปแบบข้อมูลที่มันได้รับ

Machine Learning ทำงานอย่างไร?

เบื้องหลังความมหัศจรรย์ของ Machine Learning คือข้อมูลและอัลกอริทึม ซึ่งกระบวนการโดยทั่วไปมี 3 ขั้นตอนหลัก ได้แก่:

1. การเก็บข้อมูล‍

ก่อนอื่น โมเดล Machine Learning จำเป็นต้องได้รับข้อมูล ข้อมูลนี้อาจเป็นภาพ ข้อความ ตัวเลข หรือข้อมูลการใช้งานของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันเพลงอาจรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับเพลงที่ผู้ใช้ฟังบ่อย

2. การฝึกโมเดล‍

หลังจากได้ข้อมูลแล้ว โมเดลจะ “เรียนรู้” โดยดูจากรูปแบบต่างๆ ในข้อมูลนั้น ในขั้นตอนการฝึก โมเดลจะต้องผ่านตัวอย่างมากมายเพื่อเริ่มสังเกตรูปแบบ ซึ่งอัลกอริทึมจะช่วยให้โมเดลรู้ว่าจะต้องมองหาสิ่งใดและตีความข้อมูลอย่างไร

3. การทำนายผล‍

เมื่อฝึกแล้ว โมเดลก็สามารถทำนายผลได้จากข้อมูลใหม่ๆ เช่น แอปเพลงอาจทำนายว่าคุณจะชอบเพลงที่มีลักษณะคล้ายกับเพลงที่คุณเคยฟังมาก่อน

พูดง่ายๆ ก็คือ Machine Learning เกี่ยวข้องกับการสอนคอมพิวเตอร์ด้วยการให้ข้อมูลจำนวนมาก ใช้อัลกอริทึมเป็นแนวทาง และนำไปใช้ในการทำนายหรือการตัดสินใจ

ประเภทของ Machine Learning

Machine Learning มีหลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทก็เหมาะกับงานที่แตกต่างกัน นี่คือประเภทหลักๆ ของ Machine Learning:

Supervised Learning

Supervised Learning คือการที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่มีคำตอบหรือ “ป้ายกำกับ” ติดอยู่ เช่น ชุดข้อมูลที่มีทั้งคำถามและคำตอบในตัวเอง ตัวอย่างเช่น ในชุดข้อมูลที่มีภาพของแมวและสุนัข ซึ่งแต่ละภาพจะมีป้ายกำกับว่าเป็น “แมว” หรือ “สุนัข” โมเดลจะเรียนรู้ที่จะจำแนกแมวและสุนัขจากป้ายกำกับเหล่านี้

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning คือการที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหรือคำตอบ โมเดลจะค้นหารูปแบบได้เอง ตัวอย่างเช่น ในชุดข้อมูลภาพสัตว์ที่ไม่มีป้ายกำกับ โมเดลอาจเริ่มจัดกลุ่มสัตว์ที่มีลักษณะคล้ายกันโดยไม่ต้องระบุว่าสัตว์ชนิดใดเป็นแมวหรือสุนัข Unsupervised Learning มักใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูลและการสำรวจข้อมูล

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning คล้ายกับการฝึกสัตว์เลี้ยง โมเดลจะเรียนรู้โดยได้รับรางวัลหรือบทลงโทษตามการกระทำของมัน การเรียนรู้แบบนี้มักใช้ในหุ่นยนต์และเกม ซึ่งโมเดลจะเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมโดยการทดลองและปรับตัวเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

Machine Learning ใช้ที่ไหนบ้าง?

Machine Learning มีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันและในอุตสาหกรรมต่างๆ นี่คือตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ที่น่าสนใจ:

ระบบค้นหาออนไลน์

ทุกครั้งที่คุณค้นหาออนไลน์ อัลกอริทึมของ Machine Learning จะช่วยคัดเลือกผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากข้อมูลการค้นหาหลายล้านครั้ง อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถปรับแต่งผลการค้นหาให้เหมาะสมกับผู้ใช้ตามข้อมูลการค้นหาในอดีตของคุณ ทำให้ผลลัพธ์ที่คุณเห็นมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น

อีคอมเมิร์ซและระบบแนะนำสินค้า

เคยสังเกตไหมว่าเมื่อคุณซื้อสินค้าจากออนไลน์ เว็บไซต์จะแนะนำสินค้าที่อาจจะเหมาะกับคุณ นั่นเป็นผลจาก Machine Learning! เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อและการเรียกดูสินค้า ทำให้สามารถแนะนำสินค้าได้ตรงตามความสนใจของลูกค้า

การแพทย์และการดูแลสุขภาพ

Machine Learning กำลังเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์เพื่อทำนายโรค เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย และช่วยในการวางแผนการรักษาแบบเฉพาะตัว ตัวอย่างเช่น โมเดล Machine Learning สามารถใช้ในการตรวจจับความผิดปกติในภาพเอ็กซเรย์ ซึ่งบางครั้งยังให้ความแม่นยำมากกว่ามนุษย์อีกด้วย

ยานยนต์ไร้คนขับ

ยานยนต์ไร้คนขับเป็นหนึ่งในตัวอย่างการใช้ Machine Learning ที่มีชื่อเสียงที่สุด ยานยนต์เหล่านี้ใช้ Machine Learning ในการตีความข้อมูลจากเซนเซอร์ การนำทางถนน และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ทำให้การขับขี่มีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ประโยชน์ของ Machine Learning

เพราะอะไร Machine Learning ถึงเป็นเทคโนโลยีที่มีคุณค่า? นี่คือประโยชน์หลักๆ ที่ทำให้มันกลายเป็นสิ่งสำคัญในโลกธุรกิจ:

• การทำงานอัตโนมัติ: Machine Learning ช่วยให้ระบบสามารถทำงานที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องมีการควบคุมของมนุษย์ ทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น: ในด้านการแพทย์ Machine Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้รวดเร็วและมักจะมีความแม่นยำกว่ามนุษย์ ทำให้ผลลัพธ์ดียิ่งขึ้น‍
• ประสบการณ์ส่วนบุคคล: Machine Learning ช่วยให้บริษัทสามารถปรับแต่งประสบการณ์การใช้งานให้เหมาะสมกับผู้ใช้ เช่น Netflix ที่แนะนำรายการที่สอดคล้องกับประวัติการรับชมของคุณ

• ‍ประหยัดต้นทุน: โดยการทำงานอัตโนมัติในงานที่ต้องทำซ้ำๆ ธุรกิจสามารถลดต้นทุนและใช้ทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

อนาคตของ Machine Learning

Machine Learning กำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และศักยภาพในอนาคตก็เป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้น นี่คือบางแนวโน้มที่น่าสนใจ:

การประมวลผลภาษาที่ดีขึ้น‍

เมื่อ Machine Learning ยังคงพัฒนา เครื่องจักรก็จะเก่งขึ้นในการเข้าใจและประมวลผลภาษาของมนุษย์ ซึ่งหมายถึงผู้ช่วยเสมือนที่ฉลาดขึ้น เครื่องมือแปลที่ดีขึ้น และการให้บริการลูกค้าแบบโต้ตอบมากขึ้น

ความเป็นส่วนตัวที่เพิ่มขึ้น‍

จากการซื้อสินค้าไปจนถึงความบันเทิง Machine Learning กำลังปรับปรุงวิธีที่เราได้รับคำแนะนำแบบเฉพาะตัว และแนวโน้มนี้จะเพิ่มขึ้นเมื่อบริษัทต่างๆ พยายามทำให้บริการของตนตรงกับความต้องการของแต่ละบุคคลมากยิ่งขึ้น‍

ความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI‍

Machine Learning กำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ช่วยในการตรวจจับภัยคุกคาม ป้องกันการฉ้อโกง และปกป้องข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในยุคที่การโจมตีไซเบอร์มีความซับซ้อนมาก

สรุป

Machine Learning เป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญและมีศักยภาพสูงในการเปลี่ยนแปลงหลายภาคส่วนของธุรกิจและชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การช่วยคัดกรองอีเมลไปจนถึงการช่วยขับยานยนต์ไร้คนขับ เทคโนโลยีนี้จะกลายเป็นสิ่งที่แพร่หลายมากขึ้นในอนาคต สำหรับธุรกิจ การเริ่มต้นศึกษาและประยุกต์ใช้ Machine Learning อาจเป็นก้าวสำคัญที่ช่วยเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขัน

ทาง Amity Solutions ก็มีบริการที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเช่นกัน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่