Machine Learning กำลังก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงโลกของเรา ทั้งการทำงาน ธุรกิจ และชีวิตประจำวัน มาทำความรู้จักและเตรียมพร้อมสำหรับโลกแห่งอนาคตไปด้วยกัน
Machine Learning หรือ ML คือสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งสร้างระบบคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้ได้จากข้อมูล ด้วยเทคนิคที่หลากหลายทำให้ซอฟต์แวร์ปรับปรุงประสิทธิภาพได้ด้วยตัวเองเมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึม ML ถูกฝึกให้ค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูล แล้วใช้ข้อมูลในอดีตมาทำนาย จำแนก จัดกลุ่ม และแม้กระทั่งสร้างเนื้อหาใหม่ได้ ซึ่งพบเห็นได้จากแอปอย่าง ChatGPT, Dall-E 2 และ GitHub Copilot
คุณอาจสนใจ:
Machine Learning คืออะไร
Machine Learning (ML) คือสาขาหนึ่งของ AI ที่เน้นการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้จากข้อมูล เทคนิค ML ที่หลากหลายช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ปรับปรุงประสิทธิภาพได้เมื่อเวลาผ่านไป
อัลกอริทึม ML ถูกฝึกฝนให้ค้นหาความสัมพันธ์และรูปแบบในข้อมูล โดยใช้ข้อมูลในอดีตเป็น input เพื่อทำนายผล จำแนกข้อมูล จัดกลุ่มจุดข้อมูล ลดมิติ และแม้แต่ช่วยสร้างเนื้อหาใหม่ๆ อย่างที่เห็นได้จากแอปพลิเคชัน ML รุ่นใหม่ๆ เช่น ChatGPT, Dall-E 2 และ GitHub Copilot
ML ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในหลายอุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าที่ใช้โดยอีคอมเมิร์ซ โซเชียลมีเดีย และองค์กรข่าว เพื่อแนะนำเนื้อหาตามพฤติกรรมในอดีตของลูกค้า อัลกอริทึม ML และ Machine Vision เป็นองค์ประกอบสำคัญของรถยนต์ไร้คนขับ ช่วยให้สามารถนำทางบนถนนได้อย่างปลอดภัย ในด้านการดูแลสุขภาพ ML ถูกใช้เพื่อวินิจฉัยและแนะนำแผนการรักษา นอกจากนี้ ML ยังถูกใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกง การกรองสแปม การตรวจจับภัยคุกคามมัลแวร์ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการทำงานอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจ
แม้ว่า ML จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการแก้ปัญหา ปรับปรุงการดำเนินงานทางธุรกิจ และทำงานอัตโนมัติ แต่มันก็เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและท้าทาย ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและทรัพยากรจำนวนมาก การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมต้องมีความเข้าใจคณิตศาสตร์และสถิติอย่างลึกซึ้ง การฝึก ML ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากที่มีคุณภาพดีเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ผลลัพธ์เองก็อาจเข้าใจยาก โดยเฉพาะจากอัลกอริทึมที่ซับซ้อน เช่น Deep Learning Neural Network ที่จำลองมาจากสมองมนุษย์ และโมเดล ML อาจมีค่าใช้จ่ายสูงในการรันและปรับแต่ง
ทำไม Machine Learning ถึงสำคัญ
ML มีบทบาทสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในสังคมมนุษย์ตั้งแต่ยุคกลางศตวรรษที่ 20 เมื่อเหล่าผู้บุกเบิก AI อย่าง Walter Pitts, Warren McCulloch, Alan Turing และ John von Neumann ได้วางรากฐานการคำนวณ การฝึกให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงตัวเองเมื่อเวลาผ่านไป ทำให้ธุรกิจสามารถทำงานซ้ำๆ ได้โดยอัตโนมัติแทนมนุษย์ เพื่อให้มนุษย์ไปทำงานที่สร้างสรรค์และใช้กลยุทธ์มากขึ้น
ML ยังสามารถทำงานที่เกินความสามารถของเราในการทำระดับใหญ่ เช่น ประมวลผลข้อมูลมหาศาลที่ถูกสร้างโดยอุปกรณ์ดิจิทัลในปัจจุบัน ความสามารถของ ML ในการสกัดรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลขนาดใหญ่ กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันในหลายสาขา ตั้งแต่การเงิน ค้าปลีก ไปจนถึงการดูแลสุขภาพและการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ หลายบริษัทชั้นนำในปัจจุบัน เช่น Facebook, Google และ Uber นำ ML มาเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงาน
เมื่อปริมาณข้อมูลที่สังคมสมัยใหม่สร้างขึ้นเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ML จะยิ่งกลายเป็นสิ่งสำคัญต่อมนุษย์และ Machine Intelligence เอง เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลที่สร้างขึ้น แต่ยังส่งเสริมซึ่งกันและกันกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เรามี ทำให้ความสามารถในการเรียนรู้ของ ML แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
ML จะนำไปสู่อะไร มันเป็นเส้นทางสู่ AI ซึ่งผลักดันความก้าวหน้าของ ML ในทางกลับกันก็ปรับปรุง AI ด้วย และค่อยๆ ลบเลือนขอบเขตระหว่าง Machine Intelligence และสติปัญญาของมนุษย์
ประเภทของ Machine Learning มีอะไรบ้าง
โดยทั่วไป ML แบ่งตามวิธีการเรียนรู้เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนายผล ซึ่งมี 4 ประเภทหลักได้แก่
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Semi-Supervised Learning
- Reinforcement Learning
ประเภทของอัลกอริทึมที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเลือกใช้ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล โดยหลายอัลกอริทึมและเทคนิคไม่ได้จำกัดอยู่เพียงประเภทเดียว แต่มักถูกปรับให้ใช้ได้กับหลายประเภท ตามปัญหาที่ต้องการแก้ไขและชุดข้อมูล เช่น อัลกอริทึม Deep Learning อย่าง CNN และ RNN ถูกใช้ทั้งใน Supervised, Unsupervised และ Reinforcement Learning ขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะและความพร้อมของข้อมูล
Supervised Learning ทำงานอย่างไร
ใน Supervised Learning นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับให้กับอัลกอริทึม และกำหนดตัวแปรที่ต้องการให้ประเมินหาความสัมพันธ์ ทั้ง input และ output ของอัลกอริทึมจะถูกระบุไว้ แต่ก่อนอัลกอริทึม ML ส่วนใหญ่จะใช้ Supervised Learning แต่ปัจจุบันวิธี Unsupervised กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น
อัลกอริทึม Supervised Learning ถูกนำมาใช้ในงานต่างๆ เช่น
- Binary Classification แบ่งข้อมูลเป็น 2 หมวดหมู่
- Multiclass Classification เลือกระหว่างคำตอบมากกว่า 2 ประเภท
- Ensembling รวมการทำนายจากหลายโมเดล ML เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่า
- Regression Modeling ทำนายค่าต่อเนื่องจากความสัมพันธ์ในข้อมูล
- Unsupervised Learning ทำงานอย่างไร
อัลกอริทึม Unsupervised ไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ โดยจะค้นหารูปแบบจากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลย่อย ส่วนใหญ่แล้ว Deep Learning รวมถึง Neural Network จะเป็นอัลกอริทึมแบบ Unsupervised
อัลกอริทึม Unsupervised เหมาะกับงานดังนี้
- Clustering แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามความคล้ายคลึงโดยใช้อัลกอริทึม Clustering
- Anomaly Detection ระบุจุดข้อมูลผิดปกติในชุดข้อมูลโดยใช้อัลกอริทึมตรวจจับความผิดปกติ
- Association Rule ค้นหาชุดของรายการในข้อมูลที่มักเกิดร่วมกันบ่อยๆ โดยใช้ Association Rule Mining
- Dimensionality Reduction ลดจำนวนตัวแปรในชุดข้อมูลโดยใช้เทคนิคลดมิติ
- Semi-Supervised Learning ทำงานอย่างไร
Semisupervised Learning จะป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อยให้อัลกอริทึม จากข้อมูลนี้ อัลกอริทึมจะเรียนรู้มิติของชุดข้อมูล แล้วนำไปใช้กับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับใหม่ โดยปกติประสิทธิภาพของอัลกอริทึมจะดีขึ้นเมื่อฝึกบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ แต่การติดป้ายกำกับข้อมูลใช้เวลาและค่าใช้จ่ายสูง วิธีนี้จึงสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของ Supervised Learning และประสิทธิภาพของ Unsupervised Learning
Semi-Supervised Learning นำไปใช้ในด้านต่าง ๆ เช่น
- Machine Translation สอนอัลกอริทึมแปลภาษาจากพจนานุกรมที่ไม่สมบูรณ์
- Fraud Detection ระบุกรณีทุจริตเมื่อมีตัวอย่างบวกเพียงไม่กี่ตัวอย่าง
- Labeling Data อัลกอริทึมที่ฝึกจากชุดข้อมูลเล็กๆ จะเรียนรู้ที่จะใส่ป้ายข้อมูลให้ชุดใหญ่ขึ้นโดยอัตโนมัติ
Reinforcement Learning ทำงานอย่างไร
Reinforcement Learning ทำงานด้วยการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและกฎเกณฑ์ในการบรรลุเป้าหมายนั้นให้กับอัลกอริทึม นอกจากนี้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะตั้งโปรแกรมให้อัลกอริทึมแสวงหารางวัลเชิงบวกเมื่อทำการกระทำที่เป็นประโยชน์ต่อการบรรลุเป้าหมายสูงสุด และหลีกเลี่ยงการถูกลงโทษเมื่อทำการกระทำที่ห่างไกลจากเป้าหมาย
Reinforcement Learning มักถูกใช้ในด้านต่างๆ เช่น
- หุ่นยนต์ ฝึกให้หุ่นยนต์ทำงานในโลกกายภาพ
- เกมวิดีโอ สอน AI เล่นวิดีโอเกม
- การจัดการทรัพยากร ช่วยองค์กรวางแผนจัดสรรทรัพยากร
- วิธีเลือกและสร้างโมเดล Machine Learning ที่เหมาะสม
การพัฒนาโมเดล ML ที่เหมาะสมเพื่อแก้ปัญหานั้นอาจซับซ้อน ต้องอาศัยความขยันหมั่นเพียร การทดลอง และความคิดสร้างสรรค์ โดยมีแผน 7 ขั้นตอนในการสร้างโมเดล ML ดังนี้
- เข้าใจปัญหาธุรกิจและกำหนดเกณฑ์ความสำเร็จ
- ทำความเข้าใจและระบุความต้องการด้านข้อมูล
- รวบรวมและเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล เช่น ทำความสะอาด ติดป้ายกำกับ แบ่งข้อมูลเป็นชุด training, test และ validation
- กำหนดคุณลักษณะของโมเดลและฝึกฝน เลือกอัลกอริทึมและเทคนิคที่เหมาะสม ปรับ hyperparameters
- ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลและกำหนดมาตรฐานเปรียบเทียบ
- นำโมเดลไปใช้งานจริงและติดตามประสิทธิภาพ
- ปรับปรุงและปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่องในการใช้งานจริง
- การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในธุรกิจ
ML ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของซอฟต์แวร์ธุรกิจที่ขับเคลื่อนองค์กรต่างๆ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ในสาขาต่างๆ เช่น
- Business Intelligence – ใช้อัลกอริทึม ML รวมถึง Linear Regression และ Logistic Regression เพื่อระบุจุดข้อมูลสำคัญ รูปแบบ และความผิดปกติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- CRM – วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า แบ่งกลุ่มลูกค้า ทำนายพฤติกรรม ให้คำแนะนำ ปรับราคา ปรับแต่งแคมเปญอีเมล ให้การสนับสนุน chatbot และตรวจจับการฉ้อโกง
- ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ – ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงอย่าง Anomaly Detection และ SVM เพื่อระบุพฤติกรรมปกติและผิดปกติ ซึ่งสำคัญในการระบุภัยคุกคามไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น
- HRIS – ใช้โมเดล ML ช่วยกรองใบสมัครและระบุผู้สมัครที่เหมาะสมที่สุดสำหรับตำแหน่งงานที่เปิดรับ
- SCM – ใช้เทคนิค ML เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลัง เพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ ปรับปรุงการเลือกซัพพลายเออร์ และจัดการปัญหาห่วงโซ่อุปทาน
- NLP – ใช้โมเดล ML ช่วยให้ผู้ช่วยเสมือน เช่น Alexa, Google Assistant และ Siri ตีความและตอบสนองต่อภาษามนุษย์
ข้อดีและข้อเสียของ Machine Learning คืออะไร
ความสามารถของ ML ในการระบุแนวโน้มและทำนายผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าวิธีที่พึ่งพาสถิติแบบดั้งเดิมหรือสติปัญญามนุษย์ นำมาซึ่งความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับธุรกิจที่ใช้ ML ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ML เป็นประโยชน์กับธุรกิจในหลายด้าน เช่น
- วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อรักษาลูกค้า
- สร้างระบบแนะนำเพื่อเพิ่มรายได้
- ปรับปรุงการวางแผนและการพยากรณ์
- ประเมินรูปแบบเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง
- เพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน
อย่างไรก็ตาม ML ยังมีข้อเสียหลายประการ อันดับแรกคือค่าใช้จ่ายที่สูง โครงการ ML มักขับเคลื่อนโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีเงินเดือนสูง และต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้านซอฟต์แวร์ที่มีราคาแพง รวมถึงยังประสบกับความท้าทายอีกมากมาย
ML ยังมีปัญหาเรื่องความลำเอียง อัลกอริทึมที่ฝึกบนชุดข้อมูลที่ไม่รวมประชากรบางกลุ่มหรือมีข้อผิดพลาด อาจนำไปสู่โมเดลที่ไม่ถูกต้องในการทำนายโลก ซึ่งในกรณีที่ดีที่สุดคือลำเอียง แต่ในกรณีที่แย่ที่สุดคือการเลือกปฏิบัติ เมื่อองค์กรใช้โมเดลที่ลำเอียงเป็นหลักในกระบวนการทางธุรกิจ ก็อาจได้รับความเสียหายด้านกฎระเบียบและชื่อเสียง
Machine Learning จะมีอนาคตอย่างไร
ด้วยความพยายามวิจัยอย่างมหาศาลทั่วโลก ML จึงเป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ความก้าวหน้าใน AI และ ML ดูเหมือนจะเกิดขึ้นทุกวัน ทำให้แนวปฏิบัติที่ยอมรับกันมาเกือบตกยุคทันทีที่ยอมรับ สิ่งหนึ่งที่สามารถพูดได้อย่างแน่นอนเกี่ยวกับอนาคตของ ML คือมันจะยังคงมีบทบาทสำคัญในศตวรรษที่ 21 เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานและวิถีชีวิตของเรา
ในอนาคตอันใกล้ แพลตฟอร์ม ML มีการแข่งขันสูงมากในแวดวงเทคโนโลยีองค์กร ผู้ให้บริการรายใหญ่แข่งขันกันนำเสนอบริการแพลตฟอร์ม ML อัตโนมัติที่ครอบคลุมกิจกรรม ML ทั้งหมด ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การเตรียมข้อมูล การจำแนกประเภทข้อมูล การสร้างโมเดล การฝึกอบรม และการปรับใช้แอปพลิเคชัน
สรุป
ML มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ขับเคลื่อนโลกอนาคต ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน การดำเนินธุรกิจ และยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้คน แต่ ML ก็มาพร้อมกับความท้าทายหลายประการ ทั้งด้านค่าใช้จ่าย ความซับซ้อนทางเทคนิค ความลำเอียง รวมถึงผลกระทบต่อตลาดแรงงาน ดังนั้นการนำ ML มาใช้อย่างรับผิดชอบและมีจริยธรรม จะเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพอันยิ่งใหญ่ของเทคโนโลยีนี้
คุณอาจสนใจ:
- Generative AI คืออะไร
- Generative Pre-Trained Transformer คืออะไร
- Machine Learning คืออะไร
- Natural Language Processing (NLP) คืออะไร
แหล่งอ้างอิง:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
- https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
