Machine Learning (ML) คืออะไรMachine Learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง หมายถึง การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้สิ่งต่างๆ และพัฒนาการทำงานให้ดีขึ้นได้ด้วยตัวเองจากข้อมูลและสภาพแวดล้อมที่ได้รับจากการเรียนรู้ของระบบ โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับหรือเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม เปรียบเสมือนการฝึกฝนให้คอมพิวเตอร์มีความฉลาดขึ้นโดยไม่ต้องเขียนโค้ดทีละบรรทัดหลักการทำงานของ ML นั้นใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ค้นหาความสัมพันธ์และรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล จากนั้นนำความรู้ที่ได้มาใช้ในการทำนายผลลัพธ์หรือตัดสินใจในสถานการณ์ต่างๆ โดยไม่ต้องพึ่งพาการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม เปรียบเทียบ Machine Learning (ML) กับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI)- Machine Learning (ML) เป็นสาขาย่อยของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และพัฒนาการทำงานได้ด้วยตัวเองจากข้อมูล- AI เป็นแนวคิดที่กว้างกว่า ครอบคลุมถึงเทคโนโลยีต่างๆ ที่ทำให้เครื่องจักรมี "ความฉลาด"ML เป็นส่วนหนึ่งของ AIAI เปรียบเสมือนหลังคาบ้าน ML เป็นหนึ่งในห้องใต้หลังคา AI ยังมีเทคโนโลยีอื่นๆ อีกมากมาย เช่น:ระบบผู้เชี่ยวชาญ: ใช้กฎเกณฑ์และความรู้เฉพาะด้านในการแก้ปัญหาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ: ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาของมนุษย์การเห็นด้วยคอมพิวเตอร์: ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาพและวิดีโอหุ่นยนต์: ผสมผสาน AI, ฮาร์ดแวร์ และกลศาสตร์ประเภทหลักของ Machine Learning (ML)ML แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก:1. การเรียนรู้แบบ Supervised (Supervised Learning)ในรูปแบบนี้ เราจะป้อนข้อมูล (input) ที่มีคำตอบ (output) ที่ถูกต้องให้กับโมเดล ML เปรียบเสมือนการสอนเด็กนักเรียนโดยให้โจทย์และเฉลยตัวอย่าง:การจำแนกประเภทอีเมล: ป้อนข้อมูลอีเมลพร้อมระบุว่าเป็นอีเมลขยะหรือไม่การคาดการณ์ราคาอสังหาริมทรัพย์: ป้อนข้อมูลเกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์พร้อมระบุราคาขาย2. การเรียนรู้แบบ Unsupervised (Unsupervised Learning)ในรูปแบบนี้ เราจะป้อนข้อมูล (input) โดยไม่มีคำตอบ (output) ที่ถูกต้อง โมเดล ML จะต้องเรียนรู้จากข้อมูลและหาความสัมพันธ์ด้วยตัวเอง เปรียบเสมือนการปล่อยให้เด็กนักเรียนเรียนรู้ด้วยตัวเองโดยไม่มีเฉลยตัวอย่าง:การแบ่งกลุ่มลูกค้า: ป้อนข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า โมเดล ML จะแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการค้นหาความผิดปกติ: ป้อนข้อมูลธุรกรรม โมเดล ML จะค้นหารายการธุรกรรมที่ผิดปกติ3. การเรียนรู้แบบ Reinforcement Learning (Reinforcement Learning)ในรูปแบบนี้ โมเดล ML จะเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก เปรียบเสมือนการเรียนรู้ผ่านการเล่นเกมตัวอย่าง:การเล่นเกม: โมเดล ML เรียนรู้วิธีเล่นเกมโดยการลองเล่นและได้รับรางวัลหรือบทลงโทษการควบคุมหุ่นยนต์: โมเดล ML เรียนรู้วิธีควบคุมหุ่นยนต์โดยการลองทำภารกิจและได้รับรางวัลหรือบทลงโทษกระบวนการทำงานของ Machine Learning (ML)ML ประกอบไปด้วย 5 ขั้นตอนหลัก:1. การเก็บข้อมูล (Data Collection)ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่ต้องการแก้ไข ข้อมูลสามารถมาจากแหล่งต่างๆ เช่นฐานข้อมูลเซ็นเซอร์เว็บไซต์เอกสาร2. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)หลังจากรวบรวมข้อมูลแล้ว ข้อมูลจำเป็นต้องผ่านการเตรียมข้อมูลเพื่อให้โมเดล ML เข้าใจและประมวลผลได้ ขั้นตอนนี้รวมถึง:การทำความสะอาดข้อมูล: ลบข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือผิดพลาดการแปลงข้อมูล: แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่โมเดล ML เข้าใจการแบ่งข้อมูล: แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึก (training set) และชุดทดสอบ (test set)3. การฝึกโมเดล (Model Training)โมเดล ML เรียนรู้จากชุดฝึก โมเดลจะปรับค่าพารามิเตอร์ของตัวเองเพื่อหาความสัมพันธ์ในข้อมูล4. การประเมินโมเดล (Model Evaluation)หลังจากฝึกโมเดลแล้ว เราต้องประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ชุดทดสอบ5. การใช้งานโมเดล (Model Deployment)เมื่อโมเดลมีประสิทธิภาพที่ดี สามารถนำไปใช้งานจริงเพื่อแก้ปัญหาที่ต้องการตัวอย่างสมมติว่าเราต้องการสร้างโมเดล ML สำหรับการจำแนกประเภทอีเมลการเก็บข้อมูล: รวบรวมอีเมลพร้อมระบุว่าเป็นอีเมลขยะหรือไม่การเตรียมข้อมูล: ทำความสะอาดข้อมูล แปลงข้อมูล แบ่งข้อมูลการฝึกโมเดล: ป้อนชุดฝึกให้กับโมเดลการประเมินโมเดล: ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลด้วยชุดทดสอบการใช้งานโมเดล: นำโมเดลไปใช้งานจริงเพื่อกรองอีเมลขยะประโยชน์ของ Machine Learning (ML)ML มีประโยชน์ในหลากหลายโดเมน ดังนี้:- ธุรกิจการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า: เข้าใจพฤติกรรมลูกค้า แนะนำสินค้าที่เหมาะสมการทำการตลาด: targeting ลูกค้าที่มีศักยภาพ เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตรวจจับการฉ้อโกง: ป้องกันธุรกรรมที่ผิดปกติการคาดการณ์: คาดการณ์ยอดขาย ความเสี่ยง ตัดสินใจได้ดีขึ้น- การเงินการวิเคราะห์ความเสี่ยง: ประเมินความเสี่ยงของสินเชื่อ การลงทุนการตรวจจับการฟอกเงิน: ค้นหาธุรกรรมที่ผิดกฎหมายการซื้อขายอัตโนมัติ: ซื้อขายตราสารทางการเงินโดยอัตโนมัติ- การแพทย์การวินิจฉัยโรค: วิเคราะห์ภาพถ่ายรังสี ผลตรวจเลือด ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้แม่นยำการพัฒนายา: ค้นหายาใหม่ ทดสอบยาการรักษา: วางแผนการรักษาที่เหมาะสมกับผู้ป่วย- การผลิตการคาดการณ์ความต้องการ: คาดการณ์ความต้องการสินค้า วางแผนการผลิตการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: บำรุงรักษาเครื่องจักรก่อนเกิดปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต: เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดต้นทุน- อื่นๆการศึกษา: ปรับการเรียนรู้ให้เหมาะกับนักเรียนแต่ละคนการรักษาความปลอดภัย: ตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์การเกษตร: คาดการณ์สภาพอากาศ วิเคราะห์สุขภาพของพืชข้อจำกัดของ Machine Learning (ML) ML เป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพ แต่มีข้อจำกัดบางประการ ดังนี้:- อคติในโมเดล (Bias in Models)โมเดล ML เรียนรู้จากข้อมูล ดังนั้น โมเดลอาจมีอคติตามข้อมูลที่ใช้ฝึกตัวอย่าง:โมเดลที่ใช้คัดเลือกพนักงาน อาจมีอคติต่อเพศ เชื้อชาติ หรือศาสนา- ความต้องการข้อมูลจำนวนมาก (Need for Large Amounts of Data)โมเดล ML จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้ตัวอย่าง:การพัฒนาโมเดลสำหรับการวินิจฉัยโรค จำเป็นต้องใช้ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก- ปัญหาด้านจริยธรรม (Ethical Issues)การใช้งาน ML จำเป็นต้องคำนึงถึงจริยธรรม เช่นการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลการอธิบายการตัดสินใจของโมเดล- อื่นๆโมเดล ML อาจตีความผลลัพธ์ผิดพลาดโมเดล ML อาจถูกโจมตีทางไซเบอร์การใช้งาน ML จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญ ภาพปกเทมเพลต จาก Canva โดย Olmos Carlos เปิดประสบการณ์ความบันเทิงที่หลากหลายสุดปัง บน App TrueID โหลดเลย ฟรี !