Machine Learning คืออะไร? หลักการทำงานและการประยุกต์ใช้ของวิธีการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? มาค้นหาคำตอบกับ INVIAI ในเนื้อหาด้านล่างนี้กันนะครับ!
ในยุคดิจิทัล ข้อมูลถือเป็นทรัพยากรที่มีคุณค่า และ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้มนุษย์สามารถใช้ประโยชน์จากทรัพยากรนี้ได้อย่างเต็มที่
Machine Learning (ML) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและพัฒนาความสามารถในการประมวลผลตามเวลาโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างละเอียด กล่าวอีกนัยหนึ่ง ML ช่วยให้คอมพิวเตอร์ “เรียนรู้ด้วยตนเอง” จากประสบการณ์เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการทำนาย เหมือนกับวิธีที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์จริง
หลักการทำงานของ Machine Learning
Machine Learning ทำงานโดยอาศัยข้อมูลเป็นหลัก ขั้นแรก ระบบต้องรวบรวม ข้อมูลจำนวนมาก ที่หลากหลายจากแหล่งต่าง ๆ (เช่น เซ็นเซอร์ ระบบธุรกรรม โซเชียลมีเดีย ฐานข้อมูลเปิด ฯลฯ) คุณภาพของข้อมูลมีความสำคัญมาก: หากข้อมูลมีเสียงรบกวน ขาดหาย หรือไม่เป็นตัวแทนที่ดี โมเดล ML อาจเรียนรู้ผิดพลาดและให้ผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ
ตัวอย่างเช่น ยิ่งมีข้อมูลที่สะอาดและเป็นตัวแทนมากเท่าไร โมเดลก็จะเรียนรู้ได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่ข้อมูลต้องผ่านการเตรียมความพร้อม (ทำความสะอาด ปรับมาตรฐาน ฯลฯ) เพื่อพร้อมสำหรับการฝึกสอน
- รวบรวมและเตรียมข้อมูล: ขั้นแรก ต้องกำหนดข้อมูลนำเข้าและรวบรวมจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ จากนั้นข้อมูลจะถูก ทำความสะอาด กำจัดข้อผิดพลาด เติมเต็มค่าที่ขาดหาย หรือปรับมาตรฐานข้อมูลนำเข้า ขั้นตอนนี้ใช้เวลามากแต่มีผลอย่างยิ่งต่อความแม่นยำสุดท้ายของโมเดล
- เลือกอัลกอริทึมและฝึกสอนโมเดล: ขึ้นอยู่กับประเภทข้อมูลและเป้าหมาย (การจำแนกหรือการทำนาย) เราจะเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม (เช่น การถดถอยเชิงเส้น ต้นไม้ตัดสินใจ เครือข่ายประสาท ฯลฯ) ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลจะถูกป้อนเข้าโมเดลเพื่อ เรียนรู้ โดยการเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันความสูญเสีย กระบวนการฝึกสอนจะปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อลดข้อผิดพลาดการทำนายบนชุดข้อมูลฝึกสอน
- ประเมินผลและนำไปใช้: หลังจากฝึกสอน โมเดลจะถูกทดสอบกับข้อมูล ใหม่ (ชุดทดสอบ) เพื่อประเมินคุณภาพ ตัวชี้วัดที่ใช้บ่อยได้แก่ ความแม่นยำ (accuracy), Precision, Recall หรือ F1-Score ขึ้นกับประเภทของโจทย์ หากผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ โมเดลจะถูกนำไปใช้งานจริง (ในแอปพลิเคชันหรือบริการ) หากไม่ เราสามารถปรับข้อมูลหรืออัลกอริทึมและฝึกสอนใหม่ได้
วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง
Machine Learning มักแบ่งออกเป็นสามวิธีหลักตามรูปแบบการ เรียนรู้จากข้อมูล ดังนี้:
- การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning): โมเดลถูกฝึกสอนบนชุดข้อมูลที่ มีป้ายกำกับ ตัวอย่างแต่ละตัวประกอบด้วยข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ (ป้ายกำกับ) ที่สอดคล้องกัน ช่วยให้โมเดลเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างสองฝ่าย หลังจากเรียนรู้ โมเดลสามารถทำนายป้ายกำกับสำหรับข้อมูลใหม่ได้ วิธีนี้เป็นที่นิยมในงานจำแนกประเภท (เช่น การรู้จำลายมือ การจำแนกอีเมลขยะ) หรือการถดถอย (ทำนายราคาบ้าน ราคาหุ้น ฯลฯ)
- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning): โมเดลได้รับข้อมูล ไม่มีป้ายกำกับ คือมีแต่ข้อมูลนำเข้าโดยไม่ทราบผลลัพธ์ที่ถูกต้อง เป้าหมายของโมเดลคือค้นหา รูปแบบซ่อนเร้น หรือโครงสร้างในข้อมูล เช่น การจัดกลุ่ม (clustering) หรือการลดมิติ ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมจัดกลุ่ม (เช่น K-Means) จะจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อโดยไม่ต้องรู้ล่วงหน้าว่ากลุ่มใดถูกหรือผิด
- การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning): โมเดล (ตัวแทน) เรียนรู้วิธีโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและ รับรางวัล/โทษ ตามการกระทำของตน ผ่านการลองผิดลองถูก โมเดลจะปรับกลยุทธ์เพื่อให้ได้รางวัลสูงสุด วิธีนี้มักใช้ในเกม (เช่น AlphaGo) หุ่นยนต์ และระบบควบคุมอัตโนมัติ ที่โมเดลต้องตัดสินใจเลือกการกระทำที่ดีที่สุดเพื่อบรรลุเป้าหมาย
การประยุกต์ใช้ Machine Learning ที่พบได้บ่อย
Machine Learning ได้พิสูจน์คุณค่าในหลายสาขาต่าง ๆ โดยแอปพลิเคชันที่โดดเด่นได้แก่:
- การประมวลผลข้อมูลและการสื่อสาร: การรู้จำภาพ (เช่น การจดจำใบหน้า การจำแนกรูปภาพ) การรู้จำเสียงพูด และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (เช่น การแปลภาษาอัตโนมัติ ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri, Google Assistant)
- การแนะนำและความปลอดภัย: ระบบแนะนำส่วนบุคคล (เช่น การแนะนำภาพยนตร์ สินค้าบน Netflix, Shopee) การกรองสแปม และการตรวจจับการทุจริตออนไลน์ (เช่น การตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ)
- ระบบอัตโนมัติและการวิเคราะห์: รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (เช่น เทคโนโลยีของ Tesla) การวินิจฉัยทางการแพทย์อัตโนมัติ (เช่น การตรวจภาพ การทำนายโรค) การวิเคราะห์ตลาดการเงินและความคิดเห็นสาธารณะ (เช่น การวิเคราะห์แนวโน้ม การวิเคราะห์อารมณ์ผู้ใช้)
ด้วยความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูล Machine Learning กำลังกลายเป็น รากฐานของเทคโนโลยี AI สมัยใหม่ ที่เปลี่ยนแนวคิดการทำงานอัตโนมัติและอัจฉริยะให้กลายเป็นความจริง
>>> คลิกเพื่อดูเพิ่มเติม:
ความแตกต่างระหว่าง: AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก
สรุปแล้ว Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) คือเทคโนโลยีสำคัญในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และพัฒนาความสามารถในการทำนายตามเวลาโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างละเอียดทีละขั้นตอน ด้วยเหตุนี้ ML จึงถูกนำไปใช้แพร่หลายในชีวิตประจำวันและอุตสาหกรรม ตั้งแต่ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะไปจนถึงระบบอัตโนมัติขั้นสูง
อย่างที่กล่าวไว้ “Machine Learning คือเครื่องมือที่ช่วยให้มนุษย์สามารถใช้ประโยชน์จาก” ข้อมูลได้อย่างเต็มที่ในยุคดิจิทัล เปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะในอนาคต
