Machine Learning

Machine Learning คือเทคโนโลยีที่ช่วยให้ระบบในคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูล และนำสิ่งที่เรียนรู้ไปประยุกต์ใช้ได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องกำหนดคำสั่งในทุกขั้นตอนเหมือนในรูปแบบเดิม ระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและนำผลลัพธ์มาใช้ในการคาดการณ์หรือช่วยสนับสนุนการตัดสินใจในด้านต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อระบบได้รับข้อมูลใหม่ สามารถเรียนรู้และปรับปรุงผลลัพธ์ให้แม่นยำยิ่งขึ้นได้ อย่างไรก็ตามการพัฒนาโมเดลที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องอาศัยข้อมูลที่มีคุณภาพและครอบคลุม รวมถึงกระบวนการประมวลผลที่เหมาะสม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้งานจริงได้ในระดับองค์กร

Machine Learning ทำงานอย่างไร

Machine Learning ทำงานโดยการเรียนรู้จากข้อมูล แทนการเขียนโปรแกรมกำหนดคำสั่ง ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและนำมาสร้างโมเดลที่สามารถวิเคราะห์และช่วยตัดสินใจได้ กระบวนการทำงานแบ่งออกเป็นหลายขั้นตอน ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การฝึกโมเดล การนำไปใช้งาน และการปรับปรุงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

รวบรวมข้อมูล (Data Collection)

การรวบรวมข้อมูลที่ต้องการให้ระบบเรียนรู้ ข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากฐานข้อมูลเดิม, ระบบเซ็นเซอร์, เว็บไซต์ หรือแบบสอบถาม คุณภาพของข้อมูลจะส่งผลโดยตรงต่อความแม่นยำของโมเดล การเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญแต่ใช้เวลามากที่สุด เพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ฝึกโมเดล (Training)

ขั้นตอนถัดไปคือการนำข้อมูลไปใช้ในการฝึกโมเดล โดยระบบจะหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลเข้า (input) และผลลัพธ์ (output) ผ่านกระบวนการเรียนรู้อัตโนมัติ การฝึกนี้อาจใช้เวลานาน ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลและความซับซ้อนของโมเดล การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมก็มีผลต่อประสิทธิภาพเช่นกัน

การอนุมาน (Prediction/Inference)

เมื่อโมเดลได้รับการฝึกเรียบร้อยแล้ว สามารถนำมาใช้งานเพื่อการวิเคราะห์และแสดงผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่ได้ ขั้นตอนนี้เรียกว่า “การอนุมาน” (Inference) ซึ่งเป็นกระบวนการที่ระบบใช้สิ่งที่ได้เรียนรู้มาในการตัดสินใจหรือให้คำตอบในสถานการณ์ต่างๆ หัวใจสำคัญของขั้นตอนนี้อยู่ที่ความเร็วและความแม่นยำในการประมวลผล ผลลัพธ์ที่ได้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจ เช่น การแนะนำสินค้า การตรวจจับความผิดปกติ หรือการทำนายแนวโน้มต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ปรับปรุง (Model Improvement)

แม้โมเดลสามารถทำงานได้ตามปกติ แต่กระบวนการเรียนรู้ไม่จบเพียงเท่านี้ เพราะข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การปรับปรุงโมเดลจึงเป็นสิ่งจำเป็น เช่น การเพิ่มข้อมูลใหม่ หรือการแก้ไขโมเดล การติดตามผลลัพธ์จากการใช้งานจริงจะช่วยให้ทราบว่าโมเดลยังแม่นยำอยู่หรือไม่ หากประสิทธิภาพลดลง อาจต้องฝึกโมเดลใหม่ การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้ระบบตอบสนองได้ดีและมีความทันสมัยอยู่เสมอ

ประเภทหลักของ Machine Learning

Machine Learning แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก แต่ละประเภทมีแนวทางและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับปัญหาและรูปแบบของข้อมูลที่นำมาใช้ ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การเลือกประเภทที่เหมาะสมถือเป็นก้าวที่สำคัญของการพัฒนาโมเดลที่ดี

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ Machine Learning รูปแบบที่ข้อมูลแต่ละชุดมีคำตอบกำกับไว้ เช่น ภาพที่รู้แน่ชัดว่าภาพนั้นเป็นแมวหรือสุนัข โดยระบบจะเรียนรู้จากตัวอย่างเพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายคำตอบของข้อมูลใหม่ได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างการใช้งานจริง เช่น การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่ จุดเด่นของรูปแบบนี้คือสามารถวัดความแม่นยำของโมเดลได้อย่างชัดเจน

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน คือการที่ระบบได้รับข้อมูลที่ไม่มีคำตอบกำกับไว้ เช่น มีข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าหลายพันคน แต่ไม่มีข้อมูลว่าแต่ละคนชอบอะไร ระบบจึงต้องพยายามค้นหาลูกค้าที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน และจัดกลุ่มลูกค้าเหล่านั้นเข้าด้วยกัน การใช้เทคนิคนี้ช่วยให้เข้าใจโครงสร้างและรูปแบบภายในของข้อมูลได้ดีขึ้น เหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป หรือการค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมาก

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง คือกระบวนการที่ระบบเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก โดยมีรางวัลและบทลงโทษเป็นตัวช่วยในการปรับพฤติกรรม ระบบจะทดลองทำสิ่งต่างๆ และจดจำว่าแบบไหนดี แบบไหนควรหลีกเลี่ยง เป้าหมายคือการหาวิธีที่ดีที่สุดในการตัดสินใจในสถานการณ์ต่างๆ ตัวอย่างเช่น โปรแกรมที่เล่นเกมเก่งขึ้นเรื่อยๆ จนเอาชนะมนุษย์ได้ เป็นต้น

องค์ประกอบสำคัญของ Machine Learning

ข้อมูล (Data) รากฐานของ Machine Learning ที่ใช้ในการฝึกสอนให้ระบบสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้ คุณภาพของข้อมูลมีผลโดยตรงต่อความแม่นยำของโมเดล
โมเดล (Model) โครงสร้างที่ใช้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ โดยโมเดลเกิดจากการฝึกเพื่อสามารถทำนายหรือจำแนกข้อมูลใหม่ได้
อัลกอริทึม (Algorithm) สูตรที่ใช้ในการเรียนรู้จากข้อมูล เป็นตัวควบุมกระบวนการปรับค่าภายในโมเดลให้เหมาะสมที่สุด แต่ละอัลกอริทึมมีจุดเด่น จุดด้อยที่แตกต่างกัน
การประเมินผล (Evaluation) การวัดความสามารถของโมเดลว่าทำนายได้แม่นยำเพียงใด ใช้ตัวชี้วัดหลากหลาย เช่น Accuracy, Precision, Recall และ F1-score

Machine Learning ต่างกับ AI อย่างไร

ML (Machine Learning) การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่เน้นให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล และใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดลที่สามารถคาดการณ์หรือแยกแยะข้อมูลใหม่ได้

AI (Artificial Intelligence) ปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานบางอย่างแทนมนุษย์ได้ เช่น การคิดวิเคราะห์ การตัดสินใจ หรือการตอบสนองต่อสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างชาญฉลาด

ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ในชีวิตจริง

เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การแพทย์ โลจิสติกส์ และการตลาดดิจิทัล โดยมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรม สร้างโซลูชันที่ชาญฉลาด และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในยุคข้อมูล

ระบบแนะนำสินค้าในแอปช้อปปิ้ง เวลาเราเลือกดูสินค้าในแอป เช่น Shopee หรือ Lazada แล้วเจอคำว่า “แนะนำสำหรับคุณ” นั่นคือ Machine Learning โดยระบบจะวิเคราะห์พฤติกรรมการคลิก การค้นหา และการซื้อของเรา เพื่อเสนอสินค้าที่น่าจะถูกใจผู้ใช้งาน
ตรวจจับอีเมลสแปม Gmail ใช้ Machine Learning เพื่อเรียนรู้ว่าอีเมลลักษณะไหนคือ “สแปม” ระบบจะดูจากคำที่ใช้ ลิงค์แนบ หรือพฤติกรรมของผู้ส่ง แล้วตัดสินใจกรองอีเมลให้โดยอัตโนมัติ
แปลงภาพเป็นข้อความด้วย OCR ขับเคลื่อนด้วย Machine Learning อย่างเช่น OrangeVision Form+ สามารถอ่านตัวอักษรจากภาพถ่ายหรือเอกสารสแกน แล้วแปลงให้เป็นข้อความที่สามารถค้นหา แก้ไข หรือวิเคราะห์ได้

บทความอื่นที่น่าสนใจ

บทความเรื่อง IDP

การรวมเทคโนโลยีอัจฉริยะที่ใช้จัดการเอกสารหลากหลายรูปแบบ Intelligent Document Processing

บทความเรื่องการดึงข้อมูล

Data Extraction และ Data Retrieval ทั้ง 2 อย่างนี้เป็นการดึงข้อมูล แต่แตกต่างกันที่