เคยสงสัยไหมว่าทำไม Netflix ถึงแนะนำหนังเรื่องโปรดให้คุณได้อย่างแม่นยำ หรือทำไม Facebook ถึงแสดงโฆษณาที่ตรงกับความสนใจของคุณ? เบื้องหลังความสามารถอันน่าทึ่งเหล่านี้คือเทคโนโลยีที่เรียกว่า Machine Learning ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง ดังนั้น ในบทความนี้ Ditto จะพาคุณไปทำความรู้จักว่า Machine Learning คืออะไร พร้อมตัวอย่างการใช้งานที่จะทำให้คุณเข้าใจว่าเทคโนโลยีนี้ใกล้ตัวกว่าที่คิด
Machine Learning คืออะไร
Machine Learning คือสาขาย่อยหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลทางสถิติเพื่อให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ และปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานบางอย่างได้ด้วยตนเองจากข้อมูลและประสบการณ์ โดยไม่จำเป็นต้องถูกตั้งโปรแกรมสั่งงานอย่างชัดเจนในทุกขั้นตอน พูดง่าย ๆ ก็คือการสอนให้คอมพิวเตอร์ฉลาดขึ้นจากการดูตัวอย่างจำนวนมากนั่นเอง
หัวใจสำคัญของ Machine Learning คือการใช้ Big Data ฝึกฝนโมเดลให้สามารถจดจำรูปแบบ (Pattern) ความสัมพันธ์ และแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเหล่านั้นได้ เมื่อโมเดลเรียนรู้แล้ว มันจะสามารถนำความเข้าใจที่ได้ไปใช้ในการตัดสินใจ คาดการณ์หรือจำแนกสิ่งต่าง ๆ กับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของการทำการวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบัน และยังเป็นเทคโนโลยีเบื้องหลัง Generative AI ที่สามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้อีกด้วย
Machine Learning มีกี่ประเภท อะไรบ้าง
โดยทั่วไปแล้ว เราสามารถแบ่งประเภทของ Machine Learning ออกเป็น 3 ประเภทหลักตามวิธีการเรียนรู้ของโมเดล ได้แก่
Supervised Learning
Supervised Learning คือรูปแบบการเรียนรู้ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โดยเราจะสอนโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่มีคำตอบ หรือป้ายกำกับ (Labeled Data) กำกับไว้อย่างชัดเจน เหมือนการสอนนักเรียนโดยมีครูคอยเฉลยคำตอบ โมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลนำเข้า (Input) และผลลัพธ์ (Output) จนสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างแม่นยำ
ตัวอย่างเช่น การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่ โดยใช้ข้อมูลอีเมลในอดีตที่ถูกระบุว่าเป็นสแปม หรือไม่สแปมมาสอนโมเดล หรือการพยากรณ์ราคาบ้านโดยใช้ข้อมูลขนาดบ้าน จำนวนห้องนอน และทำเลที่ตั้งที่มีราคาขายกำกับไว้
Unsupervised Learning
Unsupervised Learning คือการเรียนรู้แบบนี้จะใช้ชุดข้อมูลที่ไม่มีคำตอบ หรือป้ายกำกับ (Unlabeled Data) โมเดลจะต้องค้นหารูปแบบโครงสร้าง หรือความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลด้วยตัวเอง เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันเข้าไว้ด้วยกัน เหมือนการปล่อยให้นักเรียนสำรวจและจัดกลุ่มสิ่งของด้วยตัวเองโดยไม่มีใครชี้นำ
ตัวอย่างเช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า (Customer Segmentation) เพื่อวางแผนการตลาดให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่ม หรือการจัดกลุ่มข่าวสารที่มีเนื้อหาใกล้เคียงกัน
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning เป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่ได้แรงบันดาลใจจากจิตวิทยาพฤติกรรม โดยโมเดล (Agent) จะเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูกในสภาพแวดล้อม (Environment) ที่กำหนดไว้ เมื่อ Agent กระทำสิ่งใด (Action) แล้วได้ผลลัพธ์ที่ดี ก็จะได้รับรางวัล (Reward) เป็นผลตอบแทน แต่หากได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี ก็จะถูกลงโทษ (Penalty) โมเดลจะเรียนรู้ที่จะเลือกทำในสิ่งที่ทำให้ได้รางวัลสูงสุด
ตัวอย่างเช่น การฝึก AI ให้เล่นเกมหมากรุก โดยให้รางวัลเมื่อเดินหมากได้เปรียบและลงโทษเมื่อเดินพลาด หรือการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับให้สามารถตัดสินใจเลือกเส้นทางที่ปลอดภัยและรวดเร็วที่สุด
ประโยชน์ของ Machine Learning ในโลกธุรกิจและชีวิตประจำวัน
เทคโนโลยี Machine Learning ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญและสร้างประโยชน์ในหลากหลายมิติ ทั้งในภาคธุรกิจและในชีวิตประจำวันของเรา เช่น
- วิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วและแม่นยำ Machine Learning สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและค้นพบข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่มนุษย์อาจมองข้ามไป ซึ่งช่วยให้องค์กรตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น
- ช่วยคาดการณ์อนาคตได้ โมเดล ML สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต (Predictive Analytics) เช่น การคาดการณ์ยอดขาย การพยากรณ์ความต้องการของลูกค้า หรือการทำนายความเสี่ยงต่างๆ
- แนะนำสิ่งที่ตรงใจให้กับผู้ใช้งาน (Personalized) ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) บนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ หรือระบบแนะนำเพลงและภาพยนตร์บนบริการสตรีมมิ่ง ล้วนใช้ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมและนำเสนอสิ่งที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้แต่ละคน
- ลดความซับซ้อนในการทำงาน ช่วยให้กระบวนการทำงานที่ซับซ้อนและต้องทำซ้ำ ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การคัดกรองเรซูเม่ผู้สมัครงาน หรือการตรวจสอบเอกสาร โดยสามารถทำงานร่วมกับDocument Management System และระบบ ECM และจะยิ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้มากขึ้นอีกด้วย
- ป้องกันความปลอดภัยของข้อมูล ในแวดวงความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cyber Security) Machine Learning ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติและป้องกันการฉ้อโกงทางการเงินหรือการโจมตีทางไซเบอร์ได้อย่างทันท่วงที
Machine Learning ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป
จากตัวอย่างทั้งหมดจะเห็นได้ว่า Machine Learning คือเทคโนโลยีที่แทรกซึมอยู่ในชีวิตประจำวันของเรามากกว่าที่คิด ตั้งแต่การปลดล็อกสมาร์ตโฟนด้วยใบหน้า ไปจนถึงการทำงานขององค์ขนาดเล็ก-กลางที่ได้นำ ML เข้าไปประยุกต์ใช้ อย่างการแนะนำสินค้าให้ตรงกับความต้องการของลูกค้า หรือนำ AI Chatbot มาตอบคำถามอัตโนมัติ และนำข้อมูลเหล่านี้มาพยากรณ์ยอดขายเพื่อจัดการสต๊อกได้อย่างแม่นยำ ทั้งนี้ ML ยังถูกนำมาใช้ในการวางแผนการตลาดขององค์กรขนาดใหญ่ และมีแนวโน้มที่จะทวีความสำคัญมากยิ่งขึ้นในอนาคต ดังนั้น การทำความเข้าใจพื้นฐานของ Machine Learning จึงไม่ใช่เรื่องของโปรแกรมเมอร์อีกต่อไป แต่เป็นความรู้พื้นฐานที่จะช่วยให้เราทุกคนพร้อมรับมือและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกใบนี้ได้อย่างเต็มศักยภาพ
ซึ่งการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลนี้เริ่มต้นได้จากการวางรากฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ที่ Ditto เราพร้อมเป็นผู้ช่วยให้องค์กรของคุณเปลี่ยนข้อมูลเอกสารสู่รูปแบบดิจิทัลด้วยระบบจัดการเอกสาร DMS และ ECM เพื่อเตรียมความพร้อมให้ธุรกิจเข้าสู่ยุค Digital Transformation และสามารถนำข้อมูลไปต่อยอดสู่เทคโนโลยี AI และ Machine Learning ได้อย่างมั่นคงในอนาคต สนใจสามารถติดต่อสอบถามข้อมูลได้ที่ 0-2517-5555, 062-596-1872 หรือ Line ID @dittothailand
คำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับ Machine Learning
AI, Machine Learning และ Deep Learning ต่างกันอย่างไร?
AI, Machine Learning และ Deep Learning เปรียบได้กับตุ๊กตาแม่ลูกดกที่ซ้อนกันอยู่ โดย AI คือตุ๊กตาตัวใหญ่สุด เป็นแนวคิดกว้าง ๆ ที่ทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาดเหมือนมนุษย์ Machine Learning (ML) คือตุ๊กตาตัวกลาง เป็นวิธีที่ทำให้ AI เกิดขึ้นจริงด้วยการเรียนรู้จากข้อมูล ส่วน Deep Learning (DL) คือตุ๊กตาตัวเล็กสุดใน ML เป็นเทคนิคที่ซับซ้อนกว่า ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเลียนแบบสมองมนุษย์ ทำให้เข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ภาพ เสียงและวิดีโอ สรุปง่าย ๆ คือ Deep Learning อยู่ใน Machine Learning และ Machine Learning อยู่ใน AI
Machine Learning จะมาแย่งงานมนุษย์จริงหรือไม่?
แทนที่จะมองว่าเป็นการแย่งงาน ควรมองว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงลักษณะของงานที่มนุษย์ต้องปรับตัวและพัฒนาทักษะใหม่ ๆ เพื่อทำงานร่วมกับเทคโนโลยีเหล่านี้
นอกจาก Netflix หรือ Spotify แล้ว มีตัวอย่าง Machine Learning อะไรอีกบ้างที่ใกล้ตัวมาก ๆ?
นอกจาก Netflix หรือ Spotify แล้ว Machine Learning ได้กลายเป็นเทคโนโลยีเบื้องหลังที่ช่วยอำนวยความสะดวกในชีวิตประจำวันของเราอย่างแนบเนียน ตั้งแต่ ระบบคัดกรองอีเมลขยะ (Spam Filter) ที่เรียนรู้ลักษณะของอีเมลสแปมและคัดกรองออกไปให้โดยอัตโนมัติ หรือแม้แต่ Virtual Assistants อย่าง Siri, Alexa เป็นต้น
