Machine Learning (ML) เทคโนโลยีที่พัฒนา AI อย่างก้าวกระโดด

Machine Learning หรือ ML คือเทคโนโลยีอัจฉริยะที่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกในทุกมิติ ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ การเงิน การขนส่ง หรือแม้แต่ชีวิตประจำวันของเราทุกคน เทคโนโลยีนี้ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องโปรแกรมอย่างชัดเจน จึงทำให้เกิดระบบอัจฉริยะที่ปรับตัวและพัฒนาได้อย่างต่อเนื่อง

บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ Machine Learning ตั้งแต่พื้นฐาน ประเภท ความแตกต่างจากเทคโนโลยีอื่น ๆ ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันที่คุณอาจไม่เคยนึกถึงมาก่อน

Machine Learning คืออะไร ทำไมจึงเป็นเทคโนโลยีที่ทรงพลัง

ml คืออะไร? Machine Learning หมายถึง กระบวนการที่ทำให้คอมพิวเตอร์หรือระบบอัตโนมัติสามารถเรียนรู้และพัฒนาจากประสบการณ์โดยไม่ต้องมีการโปรแกรมอย่างชัดเจน แมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นหนึ่งในสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ให้ความสำคัญกับการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลและทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเหล่านั้น

ในขณะที่การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมต้องกำหนดทุกขั้นตอนและกฎอย่างละเอียด Machine Learning ทำงานต่างออกไป โดยระบบจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าไป ซึ่งเรียกว่า "ชุดข้อมูลฝึกสอน" (training dataset) และพัฒนาแบบจำลอง (model) ที่สามารถทำนาย วิเคราะห์ หรือตัดสินใจกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้

ประเภทของ Machine Learning เจาะลึกแต่ละรูปแบบการเรียนรู้

Machine Learning algorithms มีหลากหลายประเภท แต่ละประเภทมีรูปแบบการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้ที่แตกต่างกันไป แต่ละประเภทมีจุดเด่น จุดด้อย และความเหมาะสมในการใช้งานที่แตกต่างกัน การเลือกใช้ประเภทใดขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหา ข้อมูลที่มี และเป้าหมายที่ต้องการ มาดูรายละเอียดของแต่ละประเภทกันครับ

1. Reinforcement learning

Reinforcement Learning หรือการเรียนรู้แบบเสริมแรง เป็นการเรียนรู้ที่ได้รับแรงบันดาลใจมาจากพฤติกรรมการเรียนรู้ของมนุษย์และสัตว์ โดยตัวแทน (agent) จะเรียนรู้จากการกระทำในสภาพแวดล้อมและได้รับรางวัล (reward) หรือบทลงโทษ (penalty) ตามผลลัพธ์ของการกระทำนั้น เป้าหมายของ agent คือการเลือกกระทำที่จะให้ผลตอบแทนสะสมสูงสุดในระยะยาว

2. Supervised learning

Supervised Learning คือการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เป็นเทคนิคที่ใช้ข้อมูลที่มีการระบุคำตอบที่ถูกต้องไว้แล้ว (labeled data) เพื่อสอนให้แบบจำลองเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ที่ต้องการ เปรียบเสมือนมีครูคอยบอกว่าคำตอบที่ถูกต้องคืออะไร เพื่อให้แบบจำลองปรับตัวไปในทิศทางที่ถูกต้อง

Supervised learning มีตัวอย่างในชีวิตประจำวันที่เราคุ้นเคย ได้แก่

• การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่ โดยใช้ข้อมูลอีเมลที่เคยถูกจำแนกมาแล้วเป็นชุดข้อมูลฝึกสอน
• การวินิจฉัยโรคจากภาพเอกซเรย์หรือภาพถ่ายเซลล์ โดยฝึกจากภาพที่มีการวินิจฉัยโดยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญแล้ว
• ระบบแนะนำราคาบ้าน โดยเรียนรู้จากข้อมูลบ้านที่ขายไปแล้วและราคาที่ขายได้จริง

3. Unsupervised learning

Unsupervised Learning คือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เป็นเทคนิคที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีการระบุคำตอบไว้ล่วงหน้า (unlabeled data) โดยให้แบบจำลองค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลด้วยตัวเอง เปรียบเสมือนการให้นักเรียนค้นพบความรู้ด้วยตัวเอง โดยไม่มีครูบอกคำตอบ

Unsupervised learning ตัวอย่างที่น่าสนใจ ได้แก่:

• การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า เพื่อทำการตลาดที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น
• การตรวจจับรายการผิดปกติ (anomaly detection) เช่น การตรวจจับการทุจริตในธุรกรรมบัตรเครดิต
• การบีบอัดข้อมูล (dimensionality reduction) เพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยยังคงลักษณะสำคัญไว้

Machine Learning AI และ Deep Learning ต่างกันอย่างไร

ในโลกของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ มักมีความสับสนระหว่างคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกัน โดยเฉพาะ Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) และ Deep Learning (DL) ซึ่งทั้งสามคำนี้มีความเชื่อมโยงกันแต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญ การทำความเข้าใจถึงความแตกต่างเหล่านี้จะช่วยให้เรามองภาพรวมของเทคโนโลยีได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

• Artificial Intelligence (AI)

AI หรือปัญญาประดิษฐ์ คือการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเลียนแบบความสามารถทางสติปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การให้เหตุผล การแก้ปัญหา การรับรู้ การเข้าใจภาษา และการตัดสินใจ AI เป็นแนวคิดที่กว้างที่สุดในบรรดาทั้งหมด ครอบคลุมทั้งระบบที่สร้างขึ้นตามกฎที่มนุษย์กำหนด (Rule-based system) และระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล

• Machine Learning (ML)

Machine Learning แปลว่า การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นสาขาย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ แทนที่จะถูกโปรแกรมตามกฎที่ชัดเจน เป้าหมายคือให้ระบบสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้เองเมื่อได้รับข้อมูลมากขึ้น

Machine Learning คือการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก หาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน และสร้างโมเดลที่ใช้ทำนาย ซึ่งมนุษย์อาจไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม เทคนิคใน Machine Learning มีหลากหลาย ตั้งแต่การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) ไปจนถึงการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

• Deep Learning (DL)

Deep Learning หมายถึง สาขาย่อยของ Machine Learning ที่ใช้โครงสร้างแบบเครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (Multi-layer Neural Networks) หรือที่เรียกว่า "เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก" (Deep Neural Networks) ในการเรียนรู้จากข้อมูล

Deep Learning vs Machine Learning คือระดับความซับซ้อนและความสามารถในการเรียนรู้ โดย Deep Learning สามารถเรียนรู้ลักษณะเฉพาะ (features) จากข้อมูลได้เอง ต่างจาก Machine Learning แบบดั้งเดิมที่มักต้องอาศัยมนุษย์ในการกำหนดลักษณะเฉพาะที่สำคัญ

Machine Learning ที่สามารถพบได้ในชีวิตประจำวัน

หลายคนอาจคิดว่า Machine Learning เป็นเทคโนโลยีที่ไกลตัว แต่ความจริงแล้ว แมชชีนเลิร์นนิ่งได้แทรกซึมเข้าไปอยู่ในชีวิตประจำวันของเราแทบทุกด้าน ช่วยอำนวยความสะดวก เพิ่มประสิทธิภาพ และปรับเปลี่ยนวิธีที่เราใช้ชีวิตโดยที่เราอาจไม่รู้ตัว 

• Face ID และการจดจำใบหน้า: เทคโนโลยีปลดล็อคอุปกรณ์ด้วยใบหน้าในโทรศัพท์มือถือ ใช้ Deep Learning ในการจดจำและตรวจสอบลักษณะเฉพาะของใบหน้าเพื่อความปลอดภัย ระบบนี้ยังสามารถเรียนรู้และปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของใบหน้าคุณเมื่อเวลาผ่านไป เช่น การไว้หนวดเครา หรือการสวมแว่นตา
• ระบบแนะนำ (Recommendation Systems): เมื่อคุณใช้บริการสตรีมมิ่งเช่น Netflix, Spotify หรือช้อปปิ้งออนไลน์อย่าง Amazon ระบบ Machine Learning จะวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานและความชอบของคุณ เพื่อแนะนำภาพยนตร์ เพลง หรือสินค้าที่คุณน่าจะสนใจ ทำให้ประสบการณ์การใช้งานเป็นส่วนตัวมากขึ้น
• ผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะ: Siri, Google Assistant และ Alexa ใช้เทคโนโลยี Machine Learning ในการประมวลผลและเข้าใจคำสั่งเสียง พร้อมทั้งเรียนรู้ที่จะตอบสนองได้ดีขึ้นตามการใช้งาน ระบบเหล่านี้สามารถเข้าใจบริบท จดจำความชอบของผู้ใช้ และให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างแม่นยำ
• การแปลภาษา: แอพพลิเคชั่นแปลภาษาอย่าง Google Translate ใช้ Deep Learning เพื่อแปลภาษาแทบจะแบบเรียลไทม์ ทั้งข้อความ เสียง และแม้แต่ป้ายหรือเมนูผ่านกล้องมือถือ ซึ่งช่วยให้การสื่อสารข้ามวัฒนธรรมเป็นเรื่องง่ายขึ้นมาก
• การกรองอีเมลสแปม: ระบบกรองอีเมลใช้ Machine Learning ในการแยกแยะอีเมลที่เป็นสแปมหรือฟิชชิ่งออกจากอีเมลปกติ โดยวิเคราะห์เนื้อหา ผู้ส่ง และรูปแบบต่างๆ ระบบจะเรียนรู้และปรับตัวตามพฤติกรรมของผู้ใช้และเทคนิคใหม่ ๆ ของสแปมเมอร์
• ระบบนำทาง: แอพนำทางเช่น Google Maps หรือ Waze ใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์ ประวัติการจราจร และปัจจัยอื่นๆ เพื่อคาดการณ์เวลาเดินทาง แนะนำเส้นทางที่ดีที่สุด และแจ้งเตือนเมื่อมีอุบัติเหตุหรือการจราจรติดขัด
• การเฝ้าระวังสุขภาพ: อุปกรณ์สวมใส่อย่าง Apple Watch หรือ Fitbit ใช้อัลกอริทึม Machine Learning ในการติดตามกิจกรรมทางกาย ตรวจจับการออกกำลังกายอัตโนมัติ วิเคราะห์คุณภาพการนอน และบางรุ่นสามารถตรวจจับความผิดปกติของหัวใจและการหกล้มได้

Machine Learning เทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกและอนาคตของทุกคน

Machine Learning ไม่ใช่เพียงแค่เทรนด์เทคโนโลยีที่กำลังมาแรง แต่เป็นการปฏิวัติที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราทำงาน ใช้ชีวิต และปฏิสัมพันธ์กับโลกรอบตัว จากที่เราได้เรียนรู้ตลอดบทความนี้ AI Machine Learning คือกระบวนการที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและพัฒนาตัวเองได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมโดยตรง อย่างไรก็ตาม การพัฒนา Machine Learning อย่างรวดเร็วยังมาพร้อมกับความท้าทายและคำถามเชิงจริยธรรมมากมาย เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความโปร่งใสของอัลกอริทึม อคติในระบบ AI และผลกระทบต่อการจ้างงาน ซึ่งเราทุกคนต้องร่วมกันพัฒนาแนวทางการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างรับผิดชอบ