Machine Learning คืออะไร? หลักการทำงานและการประยุกต์ใช้ของวิธีการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? มาค้นหาคำตอบอย่างละเอียดกับ INVIAI ในเนื้อหาด้านล่างนี้กันนะครับ/ค่ะ!

Machine Learning คือ...?

Machine Learning (ML หรือที่เรียกกันว่า การเรียนรู้ของเครื่อง) เป็นสาขาหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เน้นการให้คอมพิวเตอร์ เลียนแบบวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ เพื่อทำงานโดยอัตโนมัติและ ปรับปรุงประสิทธิภาพ จากการสะสมประสบการณ์ผ่านข้อมูล กล่าวง่ายๆ ก็คือ “สาขาวิชาที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน” ตามคำจำกัดความคลาสสิกของผู้เชี่ยวชาญ Arthur Samuel ตั้งแต่ปี 1950 ซึ่งคำจำกัดความนี้ยังคงมีคุณค่าอยู่จนถึงปัจจุบัน: แทนที่จะเขียนโปรแกรมคำสั่งอย่างละเอียด เราจะ ป้อนข้อมูลให้คอมพิวเตอร์เพื่อให้มันค้นหากฎเกณฑ์เอง และปรับปรุงผลลัพธ์ตามเวลา

ปัจจุบัน machine learning มีบทบาทอย่างกว้างขวางในชีวิตประจำวัน บริการออนไลน์หลายอย่างที่เราใช้ทุกวัน – ตั้งแต่เครื่องมือค้นหาบนอินเทอร์เน็ต, ตัวกรองอีเมลขยะ, ระบบแนะนำภาพยนตร์/สินค้า ไปจนถึงซอฟต์แวร์ธนาคารที่ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ – ล้วนขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

เทคโนโลยีนี้ยังปรากฏในแอปพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถือ เช่น ฟีเจอร์รู้จำเสียงพูด (voice recognition) ที่ช่วยให้ผู้ช่วยเสมือนเข้าใจคำสั่งเสียงของคุณ ด้วยความสามารถในการเรียนรู้และปรับปรุงตัวเอง machine learning จึงกลายเป็น รากฐานของระบบ AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่ ความจริงแล้ว ความก้าวหน้าส่วนใหญ่ของ AI ในช่วง 5–10 ปีที่ผ่านมาเกี่ยวข้องกับ machine learning จนหลายคนมองว่า AI กับ ML แทบจะเหมือนกัน

ความสัมพันธ์ระหว่าง Machine Learning, AI และ Deep Learning

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นแนวคิดกว้างที่รวมเทคนิคทั้งหมดที่ช่วยให้เครื่องจักรทำพฤติกรรม “ฉลาด” เหมือนมนุษย์ Machine Learning คือ วิธีการหนึ่งในการทำให้ AI เป็นจริง โดยอนุญาตให้เครื่องจักร เรียนรู้จากข้อมูลแทนการเขียนโปรแกรมทีละขั้นตอนอย่างละเอียด ในระบบนิเวศของ AI, ML มีบทบาทโดดเด่นจนระบบ AI หลายระบบถูกสร้างขึ้นบนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) เป็นสาขาย่อยพิเศษของ machine learning โดยใช้ โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (deep neural networks) เพื่อ สกัดคุณลักษณะจากข้อมูลดิบ โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยมาก ด้วยโครงสร้างหลายชั้น อัลกอริทึม deep learning สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล (เช่น รูปภาพ, เสียง, ข้อความ) และเรียนรู้คุณลักษณะที่สำคัญเพื่อจำแนกหรือทำนายโดยไม่ต้องมีการป้อนคุณลักษณะล่วงหน้า ซึ่งช่วย ลดภาระการ “สอน” เครื่อง และ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับโมเดล

ในทางกลับกัน, อัลกอริทึม ML แบบ “คลาสสิก” (ที่ไม่ใช้ deep learning) มัก พึ่งพาการออกแบบคุณลักษณะโดยมนุษย์ และต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างมากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี สามารถเปรียบเทียบได้ว่า AI คือเทคโนโลยีอัจฉริยะทั้งหมด, machine learning เป็นสาขาย่อยของ AI และ deep learning เป็นสาขาย่อยของ machine learning ที่เน้นโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก

(หมายเหตุ: หุ่นยนต์ และ machine learning เป็นสองสาขาที่แตกต่างกัน หุ่นยนต์เกี่ยวข้องกับฮาร์ดแวร์และกลไกอัตโนมัติ ขณะที่ ML เป็นอัลกอริทึมซอฟต์แวร์ อย่างไรก็ตาม หุ่นยนต์สมัยใหม่สามารถผสาน ML เพื่อทำให้ “ฉลาดขึ้น” เช่น หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการเรียนรู้วิธีเคลื่อนที่)

ประเภทของ Machine Learning

มีวิธีการและอัลกอริทึมหลายแบบใน machine learning แต่โดยพื้นฐาน ML แบ่งออกเป็นสี่ ประเภทหลัก ตามวิธีที่ระบบ เรียนรู้จากข้อมูล:

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือวิธีการฝึกโมเดลด้วย ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับแล้ว หมายความว่าข้อมูลนำเข้ามีผลลัพธ์ที่คาดหวังทราบล่วงหน้า ช่วยให้อัลกอริทึม เรียนรู้จากตัวอย่างที่ชัดเจน โมเดลจะปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อทำนายผลลัพธ์ให้ตรงกับป้ายกำกับที่มีอยู่ เช่น หากเราให้ภาพสุนัข/แมวที่ติดป้ายกำกับไว้จำนวนมาก โมเดลจะเรียนรู้จากภาพเหล่านั้นเพื่อ แยกแยะภาพสุนัขจากภาพที่ไม่ใช่สุนัข อย่างแม่นยำ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็น ประเภท machine learning ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน ใช้ในงานหลากหลาย เช่น การรู้จำลายมือ, การจำแนกอีเมลขยะ หรือการทำนายราคาบ้าน

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)

สำหรับ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ข้อมูลนำเข้า ไม่มีป้ายกำกับ อัลกอริทึมจะ ค้นหารูปแบบและโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ ในชุดข้อมูลโดยไม่มีคำแนะนำล่วงหน้า เป้าหมายคือให้เครื่องค้นพบ กลุ่มข้อมูลหรือกฎเกณฑ์ที่ซ่อนอยู่ ซึ่งมนุษย์อาจไม่เคยรู้มาก่อน เช่น โปรแกรมเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนอาจวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อขายออนไลน์และแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็นกลุ่มที่มีพฤติกรรมการซื้อคล้ายคลึงกัน

ผลลัพธ์ของการแบ่งกลุ่มนี้ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจ เซ็กเมนต์ลูกค้าที่แตกต่างกัน แม้ว่าก่อนหน้านี้จะไม่มีป้ายกำกับ “ประเภทลูกค้า” ใดๆ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนมักใช้ในงาน วิเคราะห์ข้อมูลสำรวจ, ลดมิติข้อมูล (dimensionality reduction) และระบบ แนะนำสินค้า

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-supervised Learning)

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน เป็นวิธีผสมผสานระหว่างข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับในกระบวนการฝึกสอน โดยทั่วไปเรามี ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพียงเล็กน้อย ส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ อัลกอริทึมกึ่งมีผู้สอนจะใช้ชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเล็กน้อยนี้เพื่อชี้นำการจำแนกและการสกัดคุณลักษณะจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีป้ายกำกับ วิธีนี้ช่วยใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมหาศาลโดยไม่ต้องใช้แรงงานติดป้ายกำกับด้วยมือมากนัก

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการเก็บข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ทำได้ยากหรือมีค่าใช้จ่ายสูง ช่วยเพิ่มความแม่นยำเมื่อเทียบกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเพียงอย่างเดียว

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง คือวิธีที่อัลกอริทึม เรียนรู้ด้วยตนเองผ่านระบบให้รางวัลและลงโทษเมื่อโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โมเดลจะ ไม่ได้รับคู่ข้อมูล-คำตอบที่ถูกต้องล่วงหน้า แต่จะ ทดลองทำพฤติกรรมต่างๆ และรับ ผลตอบรับ (รางวัลหรือการลงโทษ) ตามความสำเร็จของพฤติกรรมนั้นๆ

เมื่อเวลาผ่านไป พฤติกรรมที่ให้ผลลัพธ์ดีจะได้รับการ เสริมกำลัง ช่วยให้โมเดล เรียนรู้กลยุทธ์ที่ดีที่สุด เพื่อบรรลุ เป้าหมาย การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมักใช้ฝึก AI เล่นเกม, ควบคุมหุ่นยนต์ หรือสอนรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

ตัวอย่างเช่น โมเดลอาจเรียนรู้เล่นหมากรุกโดยการเล่นเกมหลายรอบและได้รับคะแนนเมื่อชนะ ตัวอย่างที่มีชื่อเสียง คือระบบ IBM Watson ที่ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อเรียนรู้วิธีตัดสินใจเวลาตอบคำถามและเดิมพันอย่างเหมาะสม จนชนะการแข่งขันตอบคำถาม Jeopardy! ในปี 2011

หลักการทำงานของ Machine Learning

Machine Learning ทำงานบนพื้นฐานของข้อมูล ขั้นแรก ระบบต้องรวบรวม ข้อมูลจำนวนมาก ที่หลากหลายจากแหล่งต่างๆ (เซ็นเซอร์, ระบบธุรกรรม, โซเชียลมีเดีย, ฐานข้อมูลเปิด ฯลฯ) คุณภาพของข้อมูลมีความสำคัญมาก: หากข้อมูลมีเสียงรบกวน ขาดหาย หรือไม่เป็นตัวแทนที่ดี โมเดล ML อาจเรียนรู้ผิดพลาดและให้ผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ

ตัวอย่างเช่น ยิ่งมีข้อมูลที่สะอาดและเป็นตัวแทนมากเท่าไร โมเดลก็จะเรียนรู้ได้ดีขึ้น แต่ข้อมูลต้องผ่านการเตรียมความพร้อม (ทำความสะอาด, ปรับมาตรฐาน ฯลฯ) เพื่อพร้อมสำหรับการฝึกสอน

1. รวบรวมและเตรียมข้อมูล: ขั้นแรกต้องกำหนดข้อมูลนำเข้าและรวบรวมจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ จากนั้นข้อมูลจะถูก ทำความสะอาด กำจัดข้อผิดพลาด เติมค่าที่ขาดหาย หรือปรับมาตรฐานข้อมูล ขั้นตอนนี้ใช้เวลานานแต่มีผลอย่างมากต่อความแม่นยำสุดท้ายของโมเดล
2. เลือกอัลกอริทึมและฝึกสอนโมเดล: ขึ้นอยู่กับประเภทข้อมูลและเป้าหมาย (จำแนกหรือทำนาย) เราจะเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม (เช่น การถดถอยเชิงเส้น, ต้นไม้ตัดสินใจ, โครงข่ายประสาท ฯลฯ) ข้อมูลที่ผ่านการเตรียมจะถูกป้อนเข้าโมเดลเพื่อ เรียนรู้ โดยการเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันความสูญเสีย กระบวนการฝึกสอนจะปรับพารามิเตอร์โมเดลเพื่อลดข้อผิดพลาดการทำนายบนชุดข้อมูลฝึกสอน
3. ประเมินผลและนำไปใช้: หลังฝึกสอน โมเดลจะถูกทดสอบกับข้อมูล ใหม่ (ชุดทดสอบ) เพื่อประเมินคุณภาพ ตัวชี้วัดที่นิยมใช้ได้แก่ ความแม่นยำ (accuracy), Precision, Recall หรือ F1-Score ขึ้นกับประเภทงาน หากผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ โมเดลจะถูกนำไปใช้จริง (ในแอปพลิเคชันหรือบริการ) หากไม่ เราอาจปรับข้อมูลหรืออัลกอริทึมและฝึกสอนใหม่

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในชีวิตจริง

Machine learning กำลัง ถูกนำไปใช้ในหลากหลายด้านในชีวิตจริง ตั้งแต่เครื่องมือที่คุ้นเคยในชีวิตประจำวันจนถึงเทคโนโลยีขั้นสูง ด้านล่างนี้คือ ตัวอย่างเด่นๆ ของการประยุกต์ใช้ ML:

• AI สร้างสรรค์ (Generative AI): เป็น เทคโนโลยี ML ที่ช่วยสร้างเนื้อหาใหม่ (ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, โค้ด ฯลฯ) ตามคำขอของผู้ใช้ โมเดล generative AI (เช่น โมเดลภาษาใหญ่) เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อเข้าใจคำขอและ สร้างเนื้อหาที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ตัวอย่าง: ChatGPT เป็นแอปพลิเคชัน AI สร้างสรรค์ที่มีชื่อเสียง สามารถตอบคำถามหรือร่างข้อความตามความต้องการของผู้ใช้

• การรู้จำเสียงพูด: Machine learning ช่วยให้คอมพิวเตอร์ เข้าใจเสียงพูดของมนุษย์ และแปลงเป็นข้อความ เทคโนโลยี Speech Recognition นี้ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (มักผสมผสานกับ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) เพื่อ รู้จำและถอดเสียงสำเนียงพูด การใช้งานจริง เช่น ผู้ช่วยเสมือนบนโทรศัพท์ (เช่น Siri, Google Assistant) ที่รับคำสั่งเสียง หรือฟีเจอร์พิมพ์ข้อความด้วยเสียงช่วยให้ผู้ใช้โต้ตอบกับอุปกรณ์ได้สะดวกขึ้น

• แชทบอทและบริการลูกค้า: แชทบอทหลายตัวบนเว็บไซต์และโซเชียลมีเดียติดตั้ง machine learning เพื่อ ตอบคำถามที่พบบ่อย (FAQ) อัตโนมัติ, ช่วยแนะนำสินค้า และโต้ตอบกับลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมง ML ช่วยให้แชทบอท เข้าใจเจตนาของคำถาม และตอบอย่างเหมาะสม รวมถึง เรียนรู้จากการสนทนาแต่ละครั้ง เพื่อให้บริการดีขึ้นเรื่อยๆ ช่วยธุรกิจ ประหยัดแรงงาน และยกระดับประสบการณ์ลูกค้า (เช่น ผู้ช่วยเสมือน, แชทบอทของแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่แนะนำสินค้าและตอบคำถามทันที)

• วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ (Computer Vision): เป็นสาขาของ ML ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ “มองเห็น” และเข้าใจเนื้อหาของภาพหรือวิดีโอ อัลกอริทึมวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์มักใช้ โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) เพื่อจดจำคุณลักษณะของภาพ และ ตรวจจับวัตถุ, จำแนกประเภท หรือรู้จำรูปแบบ ในข้อมูลภาพ การใช้งานของ computer vision มีหลากหลาย เช่น ติดแท็กอัตโนมัติบนภาพโซเชียลมีเดีย, รู้จำใบหน้าบนโทรศัพท์, วินิจฉัยภาพทางการแพทย์ (เช่น ตรวจจับก้อนเนื้อในภาพเอ็กซ์เรย์) และ รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (รู้จักคนเดินถนน, ป้ายจราจร ฯลฯ)

• ระบบแนะนำ (Recommender System): เป็น อัลกอริทึม ML ที่วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ เพื่อ เสนอคำแนะนำที่เหมาะสม กับความชอบของแต่ละคน เช่น จากประวัติการดูหนังหรือการซื้อ ระบบแนะนำจะ แนะนำภาพยนตร์หรือสินค้า ที่คุณอาจสนใจ แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซและบริการสตรีมมิ่ง (Netflix, Spotify ฯลฯ) ใช้ ML เพื่อ ปรับแต่งเนื้อหาสำหรับผู้ใช้แต่ละคน ช่วย เพิ่มประสบการณ์ และ กระตุ้นยอดขาย

• การตรวจจับการทุจริต: ในวงการการเงินและธนาคาร machine learning ถูกนำมาใช้เพื่อ ตรวจจับธุรกรรมที่ทุจริตหรือผิดปกติ อย่างรวดเร็ว โมเดลเรียนรู้ของเครื่องสามารถ ฝึกสอนด้วยข้อมูลธุรกรรมที่รู้ว่ามีการทุจริต (การเรียนรู้แบบมีผู้สอน) เพื่อจดจำ ลักษณะเฉพาะของธุรกรรมทุจริต พร้อมกับเทคนิค ตรวจจับความผิดปกติ (anomaly detection) ระบบ ML สามารถ แจ้งเตือนธุรกรรมที่ “ผิดปกติ” เมื่อเทียบกับพฤติกรรมปกติให้ตรวจสอบเพิ่มเติม ด้วย ML ธนาคารและบริษัทบัตรเครดิตจึงสามารถ ตรวจจับการทุจริตได้ทันท่วงที ลดความเสียหายและความเสี่ยงต่อลูกค้า

(นอกจากนี้ ML ยังมีการใช้งานอื่นๆ อีกมากมาย เช่น การควบคุมอัตโนมัติ ในโรงงาน (หุ่นยนต์), การวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน, การพยากรณ์อากาศ, การวิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรม ในชีววิทยา เป็นต้น การพัฒนา ML กำลังเปิดโอกาสใหม่ๆ ในเกือบทุกสาขา)

ข้อดีและข้อจำกัดของ Machine Learning

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ machine learning มี ข้อดีเด่น แต่ก็มี ข้อจำกัด ที่ต้องเข้าใจอย่างชัดเจน เพื่อให้เราสามารถ ใช้ ML อย่างมีประสิทธิภาพ และ หลีกเลี่ยงความเสี่ยง ที่อาจเกิดขึ้น

ข้อดี

• ความสามารถในการค้นหารูปแบบในข้อมูลขนาดใหญ่: ML สามารถ ค้นพบรูปแบบ (pattern) และแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ ใน ข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น ด้วยเหตุนี้ ธุรกิจจึงสามารถ สกัดข้อมูลเชิงลึกจาก “big data” เพื่อตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น

• ระบบอัตโนมัติและลดการพึ่งพามนุษย์: ระบบ ML สามารถ เรียนรู้และปรับปรุงอัลกอริทึมวิเคราะห์ โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยมาก เพียงแค่ป้อน ข้อมูลนำเข้า โมเดลจะ ประกอบและปรับแต่ง พารามิเตอร์ภายในเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ผลลัพธ์คือ ระบบอัตโนมัติสำหรับงานซับซ้อน (เช่น การจำแนก, การทำนาย) อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมด้วยมือสำหรับแต่ละกรณี

• พัฒนาขึ้นตามเวลาและปรับแต่งประสบการณ์: แตกต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไป (ที่มีประสิทธิภาพคงที่) โมเดลเรียนรู้ของเครื่อง ยิ่งทำงานกับข้อมูลมากขึ้น ความแม่นยำก็ยิ่งเพิ่มขึ้น ทุกครั้งที่ฝึกสอนเพิ่ม โมเดลจะ สรุปบทเรียน และทำนายได้ดีขึ้น ด้วยเหตุนี้ ระบบ ML จึงสามารถ ปรับเปลี่ยนตามผู้ใช้แต่ละคน เช่น แนะนำเนื้อหาที่ตรงกับรสนิยมผู้ชมมากขึ้น และ ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ ตามเวลา

ข้อจำกัด

• พึ่งพาคุณภาพข้อมูล: โมเดล ML ต้องการข้อมูลฝึกสอนจำนวนมาก และข้อมูลเหล่านี้ต้อง ถูกต้อง, หลากหลาย และไม่ลำเอียง หากป้อนข้อมูลคุณภาพต่ำ ผลลัพธ์จะด้อย (หลักการ “ขยะเข้า ขยะออก”) นอกจากนี้ การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากยังต้องการ โครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บและคำนวณที่แข็งแกร่ง ซึ่งอาจทำให้เกิดค่าใช้จ่ายและทรัพยากรสูง

• ความเสี่ยงของการเรียนรู้ผิดหรือผลลัพธ์คลาดเคลื่อน: โมเดลเรียนรู้ของเครื่องอาจ เกิดข้อผิดพลาดร้ายแรงหากข้อมูลฝึกสอนไม่เพียงพอหรือไม่เป็นตัวแทน ในบางกรณี เมื่อข้อมูลมีขนาดเล็กเกินไป อัลกอริทึมอาจค้นพบกฎเกณฑ์ที่ดูเหมือน “สมเหตุสมผล” ทางคณิตศาสตร์แต่ผิดพลาดในทางปฏิบัติ ซึ่งนำไปสู่การทำนายที่ คลาดเคลื่อนหรือเข้าใจผิด ส่งผลเสียต่อการตัดสินใจที่อิงผลลัพธ์นั้น ดังนั้นจึงต้องระมัดระวังตรวจสอบความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ ML โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลนำเข้ามีข้อจำกัด

• ขาดความโปร่งใส: โมเดล ML ที่ซับซ้อนหลายตัว (โดยเฉพาะโมเดล deep learning) ทำงานเหมือน “กล่องดำ” ซึ่งยากมากที่จะ อธิบายว่าทำไมโมเดลจึงทำนายผลลัพธ์นั้น เช่น โครงข่ายประสาทเทียมลึกที่มีพารามิเตอร์นับล้านอาจให้ความแม่นยำสูง แต่เราไม่สามารถทราบได้ว่า คุณลักษณะใดที่ทำให้โมเดลตัดสินใจเช่นนั้น การขาดความสามารถในการอธิบายนี้เป็นอุปสรรคในสาขาที่ต้อง ชี้แจงผลลัพธ์ เช่น การเงินและการแพทย์ ในทางกลับกัน โมเดลง่ายกว่า (เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ) จะ ตรวจสอบและยืนยันได้ง่ายกว่า เพราะเราสามารถติดตามตรรกะการตัดสินใจของโมเดลได้ – ข้อดีที่ โครงข่ายประสาทแบบ “กล่องดำ” ไม่มี

>>> คลิกเพื่อดูเพิ่มเติม:

AI แคบและ AI ทั่วไปคืออะไร?

ความแตกต่างระหว่าง: AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

สรุปแล้ว, Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) เป็นเทคโนโลยีสำคัญในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และปรับปรุงความสามารถในการทำนายตามเวลาโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างละเอียดทีละขั้นตอน ด้วยเหตุนี้ ML จึงถูกนำไปใช้แพร่หลายในชีวิตประจำวันและอุตสาหกรรม ตั้งแต่ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะจนถึงระบบอัตโนมัติขั้นสูง

ดังที่กล่าวไว้ “Machine Learning คือเครื่องมือที่ช่วยให้มนุษย์ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่” ในยุคดิจิทัล เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะในอนาคต