Machine learning คืออะไร ถูกนำไปใช้ประโยชน์ด้านไหนได้บ้าง ?

[พรสัก ส่องแสง]

Machine learning คืออะไร ทำไมถึงเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในเรื่องการทำงาน, การซื้อ - ขาย, สื่อบันเทิงและในชีวิตประจำวันMachine learningมีประโยชน์ด้านไหน ทำไมแอปพลิเคชันต่าง ๆ จำเป็นต้องมีระบบนี้ เคยสงสัยกันไหมว่าทำไมแต่ละแอปพลิเคชันถึงรู้ว่าเราสนใจหนังประเภทไหน ชอบซื้อเสื้อผ้าแนวไหนหรือแม้แต่การเดินทางด้วย Google Map แจ้งเวลารถติดแบบอัตโนมัติ ซึ่งในการสร้างระบบเหล่านี้ถูกสร้างมากจาก Machine learning เราไปทำความรู้จักเทคโนโลยีอัจฉริยะนี้กัน
ทำความรู้จัก Machine learning

มาทำความรู้จัก Machine Learning การทำงานแทนมนุษย์อย่างละเอียดกันว่าจะเป็นระบบที่ช่วยประหยัดเวลาการทำงานในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์อย่างไร และระบบ ai ml dl คืออะไร ดังนี้

• machine learning Ml คือ การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถหาคำตอบเพื่อแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ได้เองจากการเรียนรู้ข้อมูลตามสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ระบบทั้งแบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้สอนตามการตั้งค่าของระบบ Data Scientist คอมพิวเตอร์จะสามารถจำแนกข้อมูล (Data) และส่งข้อมูล (Output) ไปยังหน่วยอื่นด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุมดูแล

• Artificial Intelligence คือ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเหลือการทำงานของมนุษย์ AI จะสามารถประมวลผลได้เองโดยอัตโนมัติและสามารถนำข้อมูลจาก Machine Learning ออกมาใช้ได้เปรียบเสมือนผู้ช่วยของคุณ จึงทำให้ธุรกิจที่ใช้สองระบบนี้ร่วมกันจะสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าได้ เช่น ลูกค้าชอบสินค้าแบบไหนหรือวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเป็นตัวช่วยในการประหยัดเวลาการทำงานแบบอัตโนมัติ

• Deep Learning คือ การให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ลักษณะข้อมูลจากพื้นฐานข้มูลที่มีอยู่ของมนุษย์ เปรียบเสมือนการทำงานของระบบประสาทและยังเป็นชุดเซตย่อยของ Machine Learning ด้วย ทำให้เมื่อนำระบบต่าง ๆ มาใช้งานร่วมกันจะเพิ่มประสิทธิภาพของการทำงานได้มากขึ้น
ประเภทของ Machine learning

การทำงานของ Machine Learning จะแบ่งประเภทของได้เป็น 3 แบบตามการป้อนชุดข้อมูลเพื่อให้ระบบได้เรียนรู้และการตั้งค่าของเจ้าของระบบ supervised learning (เรียนรู้แบบมีผู้สอน), unsupervised learning (เรียนรู้โดยไม่มีผู้สอน) และ Reinforcement Learning (เรียนรู้แบบเสริมกำลัง) ซึ่งสามารถนำมาต่อยอดประยุกต์ใช้ประโยชน์ได้มากมาย ได้แก่

Supervised learning
supervised learning คือการทำให้ระบบ Machine Learning สามารถหาคำตอบได้เองเหมือนศาสตร์แขนงหนึ่งของ AI จากการเรียนรู้ชุดข้อมูลหรือ Train Model สอนระบบปฏิบัติการมาระยะเวลาหนึ่ง เช่น การป้อนข้อมูล (Input) กับคอมพิวเตอร์และสอนให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ (Feature Extraction)  จัดแยกหมวดหมู่องค์ประกอบเพื่อส่งข้อมูลไปยังระบบต่าง ๆ ถ้าระบบทำถูกต้องก็จะเพิ่มประสิทธิภาพของการทำงานที่ซับซ้อนได้มากขึ้น

Unsupervised learning
unsupervised learning คือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเหมือนวิธีแรกระบบ Machine Learning จะเรียนรู้ด้วยตัวเองจากฐานข้อมูลของคอมพิวเตอร์และกำหนดสิ่งที่ต้องทำจากข้อมูลเหล่านั้น ผ่านการตั้งค่าของมนุษย์ ทำให้เมื่อคอมพิวเตอร์นำข้อมูลไปวิเคราะห์ (Feature Extraction) ก็สามารถวิเคราะห์ลักษณะได้เอง แต่จะไม่สามารถนำไปจัดหมวดหมู่และส่งต่อข้อมูลได้เหมือนวิธีแรก

Reinforcement learning
เป็นวิธีการให้ระบบเรียนรู้แบบเสริมกำลังจากการปฏิสัมพันธ์ระหว่าง Machine Learning กับสิ่งแวดล้อมรอบตัว ระบบจะผ่านการลองผิดลองถูกเหมือนอยู่ในสถานการณ์จำลองต่าง ๆ ทำให้ระบบเกิดการพัฒนาด้านการตัดสินใจได้หลายรูปแบบ เหมือนกับการเรียนรู้ของมนุษย์ที่ต้องตามโจทย์หรือเงื่อนไขบางอย่างให้สำเร็จตามข้อกำหนดเพื่อบรรลุเงื่อนไขที่กำหนด
การนำ Machine learning มาใช้ในชีวิตประจำวัน

Machine learning ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันหลายรูปแบบทั้งหน่วยงานภาครัฐ, โรงพยาบาล, การค้า, การขนส่ง ซึ่งการนำแมชชีนเลิร์นนิ่งมาช่วยในการทำงานนั้นจะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้สูงมาก เช่น การตรวจใบหน้า การป้องกันข้อมูลจากมิจฉาชีพ ตรวจสอบความเสี่ยง ประเมินพร้อมวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติและในแอปพลิเคชันต่าง ๆ ดังนี้

Google Map
Machine Learning นำมาประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย โดยบริษัท Google ได้คิดค้นและพัฒนา Google Map ร่วมกับ Machine Learning เพื่ออำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้งานบนถนน ระบบจะค้นหาเส้นทางทำให้เราไปถึงจุดหมาย เลี่ยงพื้นที่รถติดสีแดงเพื่อประหยัดเวลาในการเดินทางให้มากที่สุด

Netflix
Netflix เองก็ใช้การทำงานจากระบบ Machine Learning เพื่อรวบรวมข้อมูลคอนเทนต์ความสนใจของผู้ใช้งานแต่ละคนและนำเสนอเนื้อหาเรานั้นให้ ผู้ใช้งานสนใจตัดสินใจเข้าไปรับชมด้วยภาพกราฟิกที่ตรงใจผู้ใช้งานหรือภาพนักแสดงที่เราชื่นชอบ

Face ID
Machine Learning ยังสามารถใช้กับระบบสแกนใบหน้า Face ID ได้ด้วยเพราะ ai Machine Learning คือการเรียนรู้ตลอดเวลาต่อให้เราเปลี่ยนทรงผมหรือใส่แว่นตาก็ยังสามารถจดจำใบหน้าได้ สะดวกต่อการใช้งานเพื่อรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเป็นอย่างมาก

YouTube
YouTubee กับ Machine Learning ใช้รวบรวมข้อมูลและประมวลข้อมูลส่งกลับไปยังบริษัทต้นทาง เพื่อแนะนำวิดีโอที่ผู้ใช้งานสนใจ เหมือนทำให้แอปพลิเคชัน YouTube รู้ใจเรา นำเสนอผลงานจากพฤติกรรมให้ตรงตามแบบฉบับที่คุณชื่นชอบ

Martech
Machine Learning ยังสามารถจัดการกลุ่มเครื่องมือทางการตลาด Martech เพื่อรวบรวมข้อมูล ช่องทางติดต่อ ความสนใจของลูกค้าที่ใช้งานสินค้าเก็บกลับไปพัฒนา ออกแบบและวางแผนการตลาดกับบริษัทผู้ผลิตให้ตรงกับแนวตามความต้องการของกลุ่มลูกค้าได้ด้วย
บทสรุปของ Machine learning

การนำเทคโนโลยี Machine Learning เข้ามาใช้งานในองค์กรจะเป็นอีกหนึ่งทางเลือกให้ธุรกิจเติบโตขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพทดแทนแรงงานมนุษย์ประหยัดต้นทุนในการจ้างงานเปรียบเสมือนเทคโนโลยีอัจฉริยะเข้ามาเป็นผู้ช่วยในการทำงานของคุณ โดยขึ้นอยู่กับการเทรน Machine Learning ให้เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละจุดทำให้ Machine Learning มีประโยชน์มากกว่าการเก็บข้อมูลและประมวลผลพฤติกรรมลูกค้า เนื่องจากนำมาประยุกต์ใช้เป็นระบบรักษาความปลอดภัยจาก Malware ต่าง ๆ ได้ด้วย