ในยุคที่เทคโนโลยีได้ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว Machine Learning (ML) และ AI (Artificial Intelligence) กลายเป็นส่วนสำคัญที่มีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรา ไม่ว่าจะเป็นการแนะนำสินค้าในเว็บไซต์ หรือการใช้แอปพลิเคชันต่าง ๆ ที่สามารถปรับตัวและเรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้ หากพูดถึง Machine Learning หลายคนอาจยังไม่ค่อยเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไร หรือจะนำไปใช้ประโยชน์อย่างไรในธุรกิจต่าง ๆ วันนี้เราจะมาอธิบาย Machine Learning ในรูปแบบง่าย ๆ เพื่อให้ทุกคนเข้าใจและสามารถนำไปใช้ในชีวิตประจำวันได้
3 หลักการพื้นฐานของ Machine Learning
- 1.การเรียนรู้จากข้อมูล (Data)
- 2.Algorithm ในการเรียนรู้
- 3.การปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
Machine Learning คืออะไร?
Machine Learning (ML) เป็นสาขาหนึ่งของ Artificial Intelligence (AI) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูล (Data) และปรับตัวได้โดยไม่ต้องมีการโปรแกรมแบบเดิมที่ต้องให้คำสั่งชัดเจนทุกครั้ง หลักการของ Machine Learning คือการฝึกคอมพิวเตอร์ให้ทำงานโดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่และพัฒนาการทำงานอย่างต่อเนื่องจากการได้รับข้อมูลใหม่ ๆ
ตัวอย่างง่าย ๆ คือ หากคุณให้คอมพิวเตอร์ดูภาพแมวและสุนัขจำนวนมาก คอมพิวเตอร์จะเรียนรู้และเข้าใจว่าภาพที่มีหูตั้งและขนยาวคือ "แมว" และภาพที่มีหูยาวและขนสั้นคือ "สุนัข" หลังจากนั้นเมื่อคอมพิวเตอร์เห็นภาพใหม่ มันก็สามารถทำนายได้ทันทีว่าเป็นแมวหรือสุนัข โดยไม่ต้องบอกให้มันรู้ถึงลักษณะของสัตว์เหล่านั้นอย่างชัดเจนทุกครั้ง
หลักการพื้นฐานของ Machine Learning
1.การเรียนรู้จากข้อมูล (Data)
Machine Learning ทำงานโดยใช้ข้อมูลจำนวนมาก (Data) ซึ่งสามารถเป็นข้อมูลรูปภาพ ข้อความ หรือแม้แต่ข้อมูลการกระทำของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการให้คอมพิวเตอร์ทำนายว่าใครจะซื้อสินค้าบนเว็บไซต์ มันจะใช้ข้อมูลจากพฤติกรรมของผู้ใช้ในอดีต เช่น การคลิกสินค้าหรือประวัติการซื้อ เพื่อทำนายได้ว่าใครอาจจะซื้อสินค้าในอนาคต
2.Algorithm ในการเรียนรู้
การเรียนรู้ของ Machine Learning เกิดจาก Algorithm หรืออัลกอริธึมที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจ ตัวอย่างของ Algorithm ที่ใช้ใน Machine Learning เช่น Decision Trees, Neural Networks, และ Support Vector Machines (SVM) ซึ่งแต่ละอัลกอริธึมจะมีวิธีการในการเรียนรู้และการประมวลผลที่แตกต่างกันออกไป โดยการเลือกใช้อัลกอริธึมจะขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของการเรียนรู้
3. การปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
หนึ่งในข้อดีของ Machine Learning คือการที่มันสามารถปรับตัวและพัฒนาได้เองจากข้อมูลใหม่ที่ได้รับเข้ามา เช่น หากคอมพิวเตอร์เคยทำนายผิดในบางครั้ง มันจะปรับปรุงตัวเองเพื่อทำนายให้แม่นยำขึ้นในการทำนายครั้งต่อไป ซึ่งทำให้ Machine Learning เป็นเครื่องมือที่มีความสามารถในการเรียนรู้และเติบโตตลอดเวลา
ประเภทของ Machine Learning
1.Supervised Learning
ใน Supervised Learning เราจะมีข้อมูลที่มีคำตอบหรือป้ายกำกับ (Labels) อยู่แล้ว เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับภาพแมวและสุนัขที่เราได้พูดถึงก่อนหน้านี้ ซึ่งเราจะให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลเหล่านี้เพื่อให้มันสามารถทำนายผลได้ในกรณีที่มีข้อมูลใหม่เข้ามา
2.Unsupervised Learning
ใน Unsupervised Learning ไม่มีการกำหนดคำตอบไว้ล่วงหน้า แต่คอมพิวเตอร์จะใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อค้นหาความสัมพันธ์หรือรูปแบบ (Patterns) จากข้อมูลเอง เช่น การจัดกลุ่มข้อมูลผู้ใช้ที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน โดยไม่รู้ล่วงหน้าว่าผู้ใช้นั้นเป็นใครหรือมีคุณสมบัติอะไร
3. Reinforcement Learning
Reinforcement Learning คือกระบวนการที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากการทดลองทำงานและได้รับรางวัลหรือการลงโทษ (Rewards and Penalties) เมื่อทำถูกต้องหรือผิดพลาด ตัวอย่างเช่น การฝึกหุ่นยนต์ให้เล่นเกม ซึ่งมันจะเรียนรู้จากการกระทำที่ทำให้ได้คะแนนสูงและหลีกเลี่ยงการกระทำที่ทำให้เสียคะแนน
Machine Learning กับ AI: ความสัมพันธ์และการใช้งานร่วมกัน
Machine Learning เป็นหนึ่งในสาขาหลักของ AI ซึ่งทำให้คอมพิวเตอร์สามารถ "คิด" หรือ "ตัดสินใจ" ได้เหมือนมนุษย์ แต่ต่างจาก AI ในอดีตที่ต้องการการโปรแกรมอย่างละเอียด Machine Learning ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถปรับตัวได้เองจากข้อมูลที่ได้รับ การพัฒนา Machine Learning ในยุคนี้ยังช่วยเสริมความสามารถให้กับ AI ในการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การแปลภาษาอัตโนมัติ การแนะนำเนื้อหาบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ หรือแม้แต่การทำนายพฤติกรรมของผู้บริโภค
การนำ Machine Learning ไปใช้ในชีวิตจริง
1.ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Systems)
Machine Learning ถูกใช้ในเว็บไซต์ต่าง ๆ เช่น Amazon, Netflix, และ YouTube เพื่อแนะนำสินค้าหรือเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้ ระบบเหล่านี้จะเรียนรู้จากพฤติกรรมการเลือกชมสินค้า หรือเนื้อหาที่ผ่านมาของผู้ใช้ แล้วทำการคาดการณ์ว่าอะไรที่ผู้ใช้น่าจะสนใจในครั้งถัดไป ตัวอย่างเช่น ใน Netflix ระบบจะเรียนรู้จากประเภทภาพยนตร์หรือซีรีส์ที่คุณดูบ่อย ๆ และแนะนำหนังที่มีความคล้ายคลึงกับสิ่งที่คุณชอบ
2.การตรวจจับการโกง (Fraud Detection)
หลายองค์กร เช่น ธนาคาร หรือ บริษัทบัตรเครดิต ใช้ Machine Learning ในการตรวจจับการทำธุรกรรมที่อาจจะเป็นการโกง ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมและเรียนรู้พฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น จำนวนเงินที่ใช้ หรือสถานที่ที่ทำธุรกรรม หากมีการทำธุรกรรมที่ไม่ปกติหรือผิดปกติจากพฤติกรรมเดิม ระบบจะสามารถเตือนภัยหรือปฏิเสธธุรกรรมได้ทันที
3.การคาดการณ์ยอดขาย (Sales Prediction)
ธุรกิจต่าง ๆ เช่น ร้านค้าปลีก หรือ บริษัทอีคอมเมิร์ซ ใช้ Machine Learning ในการทำนายยอดขายในอนาคต โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต เช่น ความนิยมของสินค้าตามฤดูกาล หรือโปรโมชันที่ใช้ในการกระตุ้นยอดขาย เพื่อให้ธุรกิจสามารถจัดการสต็อกสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
4.การปรับปรุงการบริการลูกค้า (Customer Service)
Chatbots หรือ Virtual Assistants ที่ใช้ Machine Learning กำลังได้รับความนิยมในธุรกิจต่าง ๆ เช่น ธนาคาร และ บริการลูกค้าออนไลน์ เพื่อช่วยตอบคำถามหรือแก้ปัญหาของลูกค้าได้โดยอัตโนมัติ เมื่อผู้ใช้ถามคำถามหรือมีปัญหา ระบบจะเรียนรู้จากการโต้ตอบและปรับคำตอบให้เหมาะสมและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในแต่ละครั้ง ตัวอย่างเช่น Google Assistant หรือ Siri ที่สามารถเรียนรู้จากการพูดของผู้ใช้และให้คำตอบที่ถูกต้องมากขึ้นเมื่อใช้งานบ่อย ๆ
5.การแพทย์ (Healthcare)
Machine Learning ใช้ในด้านการแพทย์เพื่อช่วยวินิจฉัยโรคและการคาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลทางการแพทย์ เช่น การใช้ AI ในการอ่านภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น การตรวจเอกซเรย์ หรือ MRI เพื่อหาความผิดปกติ เช่น มะเร็ง ซึ่ง Machine Learning จะช่วยให้การวินิจฉัยทำได้อย่างแม่นยำและเร็วขึ้น โดยเรียนรู้จากข้อมูลผู้ป่วยในอดีตและรูปแบบที่เกิดขึ้น
6.การขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Driving)
Tesla และบริษัทที่พัฒนารถยนต์อัจฉริยะอื่น ๆ ใช้ Machine Learning ในการพัฒนาระบบขับขี่อัตโนมัติ โดยใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และกล้องที่ติดตั้งในรถยนต์ เพื่อช่วยให้รถสามารถขับขี่ได้เอง โดยการเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมต่าง ๆ เช่น การจราจร และสภาพถนน เพื่อให้รถสามารถตัดสินใจในการเปลี่ยนเลนหรือหยุดเมื่อมีอุปสรรคได้อย่างอัตโนมัติ
7.การวิเคราะห์ความคิดเห็นจากโซเชียลมีเดีย (Social Media Sentiment Analysis)
การวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ใช้ใน Twitter, Facebook หรือ Instagram เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างการใช้ Machine Learning โดยจะใช้เทคนิค Natural Language Processing (NLP) เพื่อแยกแยะความคิดเห็นของผู้ใช้ว่าบวกหรือลบ ซึ่งสามารถช่วยธุรกิจในการรับฟังความคิดเห็นของลูกค้าและตอบสนองตามความต้องการได้ดียิ่งขึ้น
8.การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ (User Experience)
Machine Learning ถูกนำไปใช้ในการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ในเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน เช่น ระบบที่ปรับ UI (User Interface) หรือ UX (User Experience) ตามความชอบและพฤติกรรมของผู้ใช้ ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ดีกับผลิตภัณฑ์หรือบริการนั้น ๆ
Machine Learning เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงประสิทธิภาพของหลากหลายภาคส่วนในชีวิตประจำวัน ตั้งแต่ธุรกิจการค้า การแพทย์ ไปจนถึงการพัฒนาระบบขับขี่อัตโนมัติ ด้วยการนำ Algorithm และ Data มาใช้ในการประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้จากประสบการณ์ที่เกิดขึ้น ทำให้ Machine Learning สามารถช่วยให้ทุกสิ่งที่ทำได้มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากยิ่งขึ้น
บทความอื่นๆที่น่าสนใจเพิ่มเติม
ปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนแปลงโลกธุรกิจอย่างไร
Apple เปิดตัว Apple Intelligence : นวัตกรรม AI ใหม่ที่พลิกโฉมการใช้งาน
