การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning หรือ ML) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและพัฒนาความสามารถในการประมวลผลได้เองโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างละเอียด กล่าวคือ ML ช่วยให้คอมพิวเตอร์ “เรียนรู้” จากประสบการณ์เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการทำนายอย่างค่อยเป็นค่อยไป คล้ายกับวิธีที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์จริง
การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning หรือ ML) เป็นสาขาหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นให้คอมพิวเตอร์สามารถ เลียนแบบการเรียนรู้ของมนุษย์ เพื่อทำงานโดยอัตโนมัติและ พัฒนาประสิทธิภาพ โดยสะสมประสบการณ์จากข้อมูล กล่าวง่ายๆ คือ "สาขาวิชาที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถเรียนรู้โดยไม่ต้องถูกโปรแกรมอย่างชัดเจน" ตามคำจำกัดความคลาสสิกของผู้เชี่ยวชาญ Arthur Samuel ในช่วงปี 1950 ซึ่งคำจำกัดความนี้ยังคงใช้ได้จนถึงปัจจุบัน: แทนที่จะเขียนโปรแกรมคำสั่งเฉพาะทุกอย่าง เราจะ ให้ข้อมูลเพื่อให้เครื่องเรียนรู้กฎเกณฑ์ และค่อยๆ ปรับปรุงผลลัพธ์ตามเวลา
สาขาวิชาที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถเรียนรู้โดยไม่ต้องถูกโปรแกรมอย่างชัดเจน
— Arthur Samuel, นักวิทยาการคอมพิวเตอร์ (ปี 1950)
ปัจจุบัน การเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทอย่างแพร่หลายในชีวิตประจำวัน บริการออนไลน์มากมายที่เราใช้ทุกวัน – ตั้งแต่เครื่องมือค้นหาบนอินเทอร์เน็ต, ตัวกรองอีเมลขยะ, ระบบแนะนำภาพยนตร์/สินค้า ไปจนถึงซอฟต์แวร์ธนาคารที่ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ – ล้วนขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
เครื่องมือค้นหา
การจัดอันดับอย่างชาญฉลาดและผลลัพธ์เฉพาะบุคคล
การตรวจจับสแปม
การกรองอีเมลอัตโนมัติและความปลอดภัย
ระบบแนะนำ
เนื้อหาและข้อเสนอสินค้าที่เหมาะกับแต่ละบุคคล
เทคโนโลยีนี้ยังปรากฏในแอปพลิเคชันมือถือหลายตัว เช่น ฟีเจอร์รู้จำเสียงพูดที่ช่วยให้ผู้ช่วยเสมือนเข้าใจคำพูดของคุณ ด้วยความสามารถในการเรียนรู้และพัฒนา การเรียนรู้ของเครื่อง จึงกลายเป็น รากฐานของระบบ AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่ ในความเป็นจริง ความก้าวหน้าของ AI ในช่วง 5–10 ปีที่ผ่านมาเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับการเรียนรู้ของเครื่อง จนหลายคนมองว่า AI และ ML แทบจะเหมือนกัน
ความสัมพันธ์ระหว่างการเรียนรู้ของเครื่อง, AI และการเรียนรู้เชิงลึก
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นแนวคิดกว้างที่ครอบคลุมเทคนิคทั้งหมดที่ช่วยให้เครื่องจักรแสดงพฤติกรรม "ชาญฉลาด" เหมือนมนุษย์ การเรียนรู้ของเครื่อง เป็น วิธีการหนึ่งในการทำให้ AI เป็นจริง โดยอนุญาตให้เครื่องจักร เรียนรู้จากข้อมูลแทนการเขียนโปรแกรมทีละขั้นตอนอย่างชัดเจน ภายใน ระบบนิเวศ AI ML มีบทบาทโดดเด่นจนระบบ AI หลายระบบถูกสร้างขึ้นบนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยแท้จริง
ระบบที่ใช้กฎเกณฑ์
- การเขียนโปรแกรมทีละขั้นตอนอย่างชัดเจน
- กฎและตรรกะคงที่
- ปรับตัวได้จำกัด
การเรียนรู้จากข้อมูล
- เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูล
- พัฒนาขึ้นตามเวลา
- ปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่
การเรียนรู้เชิงลึก เป็นสาขาย่อยพิเศษของการเรียนรู้ของเครื่อง ใช้ โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (deep neural networks) เพื่อ ดึงคุณลักษณะจากข้อมูลดิบโดยอัตโนมัติ โดยมีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด ด้วยโครงสร้างหลายชั้นนี้ อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล (เช่น รูปภาพ เสียง ข้อความ) และเรียนรู้คุณลักษณะที่สำคัญสำหรับการจำแนกหรือทำนายโดยไม่ต้องให้โปรแกรมเมอร์กำหนดล่วงหน้า ซึ่ง ช่วยลดความพยายามในการ "สอน" เครื่อง และ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับโมเดล
ปัญญาประดิษฐ์
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้เชิงลึก
ในทางกลับกัน อัลกอริทึม ML แบบ "คลาสสิก" (ที่ไม่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก) มัก พึ่งพาคุณลักษณะที่มนุษย์ออกแบบ และต้องการการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างมากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี คุณสามารถจินตนาการว่า AI เป็นชุดเทคโนโลยีอัจฉริยะกว้างๆ, การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของ AI และ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง ที่เน้นโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น
ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง
มีวิธีการและอัลกอริทึมหลากหลายในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยพื้นฐานแล้ว ML แบ่งออกเป็นสี่ ประเภทหลัก ตามวิธีที่ระบบ เรียนรู้จากข้อมูล:
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน เป็นวิธีการฝึกโมเดลโดยใช้ ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ หมายความว่าข้อมูลนำเข้ามีผลลัพธ์ที่คาดหวังทราบล่วงหน้า ช่วยให้อัลกอริทึม เรียนรู้จากตัวอย่างเฉพาะเจาะจง โมเดลจะปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อทำนายผลลัพธ์ที่ตรงกับป้ายกำกับที่ให้ เช่น หากเราให้ข้อมูลอัลกอริทึมด้วย ภาพสุนัข/แมวที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก โมเดลจะเรียนรู้จากภาพเหล่านี้เพื่อ แยกแยะภาพสุนัขจากภาพที่ไม่ใช่สุนัขได้อย่างแม่นยำ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็น ประเภทการเรียนรู้ของเครื่องที่พบมากที่สุดในปัจจุบัน ใช้ในงานมากมาย เช่น การรู้จำลายมือ, การจำแนกอีเมลขยะ หรือการทำนายราคาบ้าน
การจำแนกรูปภาพ
การรู้จำวัตถุในภาพถ่าย
การกรองอีเมล
การตรวจจับและจำแนกสแปม
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
ด้วย การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ข้อมูลนำเข้า ไม่มีป้ายกำกับ อัลกอริทึมจะ ค้นหารูปแบบและโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ ในชุดข้อมูลโดย ไม่มีคำแนะนำล่วงหน้า เป้าหมายคือให้เครื่องค้นพบ กลุ่มข้อมูลหรือกฎเกณฑ์พื้นฐาน ที่มนุษย์อาจยังไม่รู้ เช่น โปรแกรมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการช็อปปิ้งออนไลน์และ จัดกลุ่มลูกค้าเป็นกลุ่มที่มีพฤติกรรมการซื้อคล้ายกัน โดยอัตโนมัติ
การจัดกลุ่มนี้ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจเซกเมนต์ลูกค้าที่แตกต่างกัน แม้ว่า จะไม่มีป้ายกำกับ "ประเภทลูกค้า" เฉพาะเจาะจงก่อนหน้านี้ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนมักใช้ใน การวิเคราะห์ข้อมูลผู้เยี่ยมชม, การลดมิติข้อมูล และ ระบบแนะนำ
การแบ่งกลุ่มลูกค้า
จัดกลุ่มลูกค้าตามรูปแบบพฤติกรรม
การวิเคราะห์ตลาด
ค้นหาแนวโน้มตลาดที่ซ่อนอยู่
การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน ผสมผสานข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับในระหว่างการฝึก โดยปกติจะมีเพียง ส่วนน้อยของข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ขณะที่ส่วนใหญ่ยังไม่มีป้ายกำกับ อัลกอริทึมกึ่งมีผู้สอนใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเล็กน้อยนี้เพื่อชี้นำการจำแนกและการดึงคุณลักษณะจากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก วิธีนี้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากโดยไม่ต้องใช้การติดป้ายกำกับด้วยมืออย่างกว้างขวาง
การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการเก็บข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ทำได้ยากหรือมีค่าใช้จ่ายสูง ช่วยเพิ่มความแม่นยำเมื่อเทียบกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนล้วนๆ
การเรียนรู้แบบเสริมแรง
การเรียนรู้แบบเสริมแรง เป็นวิธีที่อัลกอริทึม เรียนรู้ผ่านกลไกให้รางวัล/ลงโทษโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โมเดล ไม่ได้รับคู่ข้อมูลนำเข้า-ผลลัพธ์ แต่ ทดลองทำการกระทำต่างๆ และได้รับ ข้อเสนอแนะ (รางวัลหรือบทลงโทษ) ตาม ความสำเร็จของการกระทำนั้น
เมื่อเวลาผ่านไป ลำดับของการกระทำที่ให้ผลลัพธ์ดีจะถูก "เสริมแรง" ช่วยให้โมเดล เรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด เพื่อบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ การเรียนรู้แบบเสริมแรงมักใช้ฝึก AI สำหรับเล่นเกม, ควบคุมหุ่นยนต์ หรือสอนรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
ตัวอย่างที่มีชื่อเสียงคือระบบ IBM Watson – ซึ่งใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงในการตัดสินใจตอบคำถามและวางเดิมพัน จนชนะการแข่งขันตอบคำถาม Jeopardy! ในปี 2011
— ความสำเร็จของ IBM Watson
AI เกม
เรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมผ่านการเล่นเกม
โรโบติกส์
การนำทางและควบคุมอัตโนมัติ
ยานยนต์อัตโนมัติ
การตัดสินใจขับเคลื่อนด้วยตนเอง
การทำงานของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่อง ทำงานโดยอาศัยข้อมูล ขั้นแรก ระบบต้องรวบรวม ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย จากแหล่งต่างๆ (เซ็นเซอร์, ระบบธุรกรรม, เครือข่ายสังคม, ฐานข้อมูลเปิด ฯลฯ) คุณภาพของข้อมูลมีความสำคัญ: หากข้อมูลมีเสียงรบกวน ไม่สมบูรณ์ หรือไม่เป็นตัวแทนที่ดี โมเดล ML อาจเรียนรู้ผิดและให้ผลลัพธ์ไม่แม่นยำ
การเก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูล
เริ่มจากระบุข้อมูลนำเข้าและรวบรวมจากแหล่งที่เชื่อถือได้ จากนั้นข้อมูลจะถูก ทำความสะอาด ลบข้อผิดพลาด เติมค่าที่ขาดหาย หรือปรับมาตรฐานข้อมูล ขั้นตอนนี้ใช้เวลามากแต่มีผลอย่างมากต่อความแม่นยำของโมเดลสุดท้าย
- ระบุและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้
- ทำความสะอาดข้อมูลและลบข้อผิดพลาด
- เติมค่าที่ขาดหายและปรับมาตรฐานข้อมูลนำเข้า
- ตรวจสอบคุณภาพและความเป็นตัวแทนของข้อมูล
การเลือกอัลกอริทึมและฝึกโมเดล
ขึ้นอยู่กับประเภทข้อมูลและเป้าหมาย (การจำแนกหรือการทำนาย) เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม (เช่น การถดถอยเชิงเส้น, ต้นไม้ตัดสินใจ, โครงข่ายประสาท ฯลฯ) ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลจะถูกป้อนเข้าสู่โมเดลเพื่อ เรียนรู้ โดยการปรับฟังก์ชันความสูญเสีย โมเดลจะปรับพารามิเตอร์เพื่อลดข้อผิดพลาดในการทำนายบนชุดข้อมูลฝึก
- เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมกับงาน
- ป้อนข้อมูลฝึกเข้าสู่โมเดล
- ปรับพารามิเตอร์ฟังก์ชันความสูญเสีย
- ลดข้อผิดพลาดในการทำนาย
การประเมินและนำไปใช้
หลังการฝึก โมเดลจะถูกทดสอบกับข้อมูล ใหม่ (ชุดทดสอบ) เพื่อประเมินคุณภาพ ตัวชี้วัดทั่วไปได้แก่ ความแม่นยำ, Precision, Recall หรือ F1-Score ขึ้นอยู่กับงาน หากผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ โมเดลจะถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันหรือบริการจริง หากไม่เป็นไปตามเกณฑ์ อาจต้องปรับข้อมูลหรืออัลกอริทึมและฝึกใหม่
- ทดสอบโมเดลกับข้อมูลใหม่ (ชุดทดสอบ)
- วัดความแม่นยำ, precision, recall
- นำไปใช้หากผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ
- ปรับและฝึกใหม่หากจำเป็น
การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในทางปฏิบัติ
การเรียนรู้ของเครื่องถูก นำไปใช้ในชีวิตจริงอย่างกว้างขวาง ตั้งแต่ความสะดวกสบายในชีวิตประจำวันจนถึงสาขาเทคโนโลยีขั้นสูง ด้านล่างนี้เป็น ตัวอย่างทั่วไป ของการประยุกต์ใช้ ML:
ปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ (Generative AI)
การรู้จำเสียงพูด
แชทบอทและบริการลูกค้า
การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision)
ระบบแนะนำ
การตรวจจับการฉ้อโกง
ข้อดีและข้อจำกัดของการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ การเรียนรู้ของเครื่องมี ข้อดีที่โดดเด่น แต่ก็มี ข้อจำกัดบางประการ การเข้าใจสิ่งเหล่านี้ช่วยให้เราสามารถ ใช้ ML อย่างมีประสิทธิภาพ และ หลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
ประโยชน์หลัก
- ความสามารถในการค้นหารูปแบบในข้อมูลขนาดใหญ่: ML สามารถ ตรวจจับรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ ใน ชุดข้อมูลขนาดมหาศาล ที่มนุษย์ยากจะสังเกตเห็น ช่วยให้ธุรกิจ สกัดข้อมูลเชิงลึกจาก "บิ๊กดาต้า" เพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำขึ้น
- ระบบอัตโนมัติและลดการพึ่งพามนุษย์: ระบบ ML สามารถ เรียนรู้และปรับปรุงอัลกอริทึมวิเคราะห์ โดยมีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด เพียงแค่ให้ ข้อมูลนำเข้า โมเดลก็สามารถ ประกอบและปรับแต่ง พารามิเตอร์ภายในเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้ งานที่ซับซ้อน (เช่น การจำแนก, การทำนาย) เป็นไปอย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมด้วยมือสำหรับแต่ละกรณี
- พัฒนาขึ้นตามเวลาและประสบการณ์เฉพาะบุคคล: แตกต่างจากซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม (ที่มีประสิทธิภาพคงที่) โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เพิ่มความแม่นยำเมื่อประมวลผลข้อมูลมากขึ้น ทุกครั้งที่ฝึกเพิ่ม โมเดลจะ สะสมประสบการณ์ และทำนายได้ดีขึ้น ช่วยให้ระบบ ML ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน เช่น แนะนำเนื้อหาที่ตรงกับความชอบของผู้ชมมากขึ้น และ เพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้ ตามเวลา
ความท้าทายหลัก
- พึ่งพาคุณภาพข้อมูล: โมเดล ML ต้องการชุดข้อมูลฝึกขนาดใหญ่ที่ แม่นยำ, หลากหลาย และไม่มีอคติ ข้อมูลคุณภาพต่ำจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ดี (หลักการ "ขยะเข้า ขยะออก") นอกจากนี้ การเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากต้องการ โครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บและคำนวณที่แข็งแกร่ง ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้ทรัพยากรมาก
- ความเสี่ยงของข้อผิดพลาดหรือผลลัพธ์ที่มีอคติ: โมเดล ML อาจ ล้มเหลวอย่างรุนแรงหากข้อมูลฝึกไม่เพียงพอหรือไม่เป็นตัวแทน ในบางกรณี เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดเล็กมาก อัลกอริทึมอาจพบกฎเกณฑ์ที่ ดูเหมือนถูกต้องทางคณิตศาสตร์แต่ผิดในทางปฏิบัติ ส่งผลให้โมเดลให้ การทำนายที่มีอคติหรือทำให้เข้าใจผิด ซึ่งส่งผลเสียต่อการตัดสินใจที่อิงกับผลลัพธ์เหล่านั้น ดังนั้นจึงจำเป็นต้องตรวจสอบความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ ML อย่างรอบคอบ โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลนำเข้ามีจำกัด
- ขาดความโปร่งใส: โมเดล ML ที่ซับซ้อนหลายตัว (โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก) ทำงานเหมือน "กล่องดำ" – ทำให้ยากมากที่จะ อธิบายว่าทำไมโมเดลจึงให้การทำนายแบบนั้น เช่น โครงข่ายประสาทเทียมลึกที่มีพารามิเตอร์ล้านตัวอาจมีความแม่นยำสูง แต่ยากที่จะทราบว่า คุณลักษณะใดนำไปสู่การตัดสินใจ การขาดความสามารถในการอธิบายนี้สร้างความท้าทายในสาขาที่ต้องการ ความรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ (เช่น การเงิน, สุขภาพ) ในทางกลับกัน โมเดลง่ายบางตัว (เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ) ตรวจสอบและตีความได้ง่ายกว่า เพราะตรรกะการตัดสินใจสามารถติดตามได้ – ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่โมเดลโครงข่ายประสาทแบบ "กล่องดำ" ไม่มี
สรุป
โดยสรุป การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นเทคโนโลยีสำคัญในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และพัฒนาความสามารถในการทำนายตามเวลาโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมทีละขั้นตอนอย่างละเอียด ส่งผลให้ ML ถูกนำไปใช้และยังคงถูกนำไปใช้ในชีวิตและอุตสาหกรรมอย่างกว้างขวาง ตั้งแต่ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะไปจนถึงระบบอัตโนมัติขั้นสูง
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้มนุษย์ใช้ประโยชน์จากข้อมูลในยุคดิจิทัลอย่างเต็มที่ เปิดโอกาสมากมายสำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะในอนาคต
— INVIAI Insight
