ในโลกที่ข้อมูลมีมากขึ้นทุกวัน การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดกลายเป็นความท้าทายของทุกธุรกิจ แต่ด้วย Machine Learning ความท้าทายนี้ก็กลายเป็นโอกาส! Machine Learning ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พร้อมสร้างกลยุทธ์ที่ช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้อย่างก้าวกระโดด แล้ว Machine Learning คือ? หลักการทำงานและร่วมไขข้อสงสัย Machine Learning กับ AI ต่างกันอย่างไร มาติดตามบทความนี้เพื่อหาคำตอบ

Machine Learning คืออะไร?

Machine Learning คือ เทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้จากข้อมูลที่ได้รับ โดยไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์คอยเขียนโปรแกรมสั่งการอยู่ตลอดเวลาหรือควบคุมในทุกขั้นตอน ระบบนี้ทำงานโดยการวิเคราะห์จากข้อมูลเดิมซ้ำ ๆ เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายและตัดสินใจ หรือประมวลผลได้อย่างแม่นยำมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งกระบวนการนี้เรียกว่ากันว่าการฝึกหรือการเทรน ตัวอย่างเช่น หากเราป้อนข้อมูลภาพแมวและสุนัขให้ในระบบ Machine Learning เป็นจำนวนมาก มันจะสามารถเรียนรู้ลักษณะโดยเฉพาะของสัตว์แต่ละชนิด และสามารถแยกแยะภาพใหม่ได้เองโดยไม่ต้องมีมนุษย์มาบอกว่าภาพไหนเป็นแมวหรือสุนัข

ข้อดีของ Machine Learning (ML) คือ ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหลาย ๆ ด้าน เช่น การคาดการณ์ยอดขาย การตรวจจับการทุจริต หรือแม้แต่การแนะนำสินค้าให้กับลูกค้า อย่างไรก็ตาม ระบบนี้ยังต้องอาศัยมนุษย์ในการฝึก ออกแบบ และปรับปรุง เพื่อให้การตัดสินใจของ Machine Leaning มีความแม่นยำและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

หลักการทำงานของ Machine Learning

Machine Learning ทำงานยังไง? Machine Learning เปรียบเสมือนสมองของ AI ที่ระบบสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้ด้วยตนเอง ซึ่งหลักการทำงานของ Machine Learning สามารถแบ่งออกเป็น 3 แบบ ได้แก่ Supervised Learning, Unsupervised Learning และ Reinforcement Learning โดยรายละเอียด ดังนี้

Supervised Learning

Supervised Machine Learning เป็นการทำให้คอมพิวเตอร์ถูกสอนโดยใช้ข้อมูลตัวอย่างที่มีทั้งคำถาม (Input) และคำตอบ (Output) ที่ถูกต้องป้อนเอาไว้ให้อยู่แล้ว และระบบจะเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านี้เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถประมวลผลลัพธ์ได้เมื่อเจอข้อมูลชุดใหม่

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning เป็นการเรียนรู้ที่ระบบจะได้รับข้อมูลที่ไม่มีคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่คอมพิวเตอร์จะต้องวิเคราะห์จำแนกข้อมูล เพื่อค้นหารูปแบบหรือกลุ่มข้อมูลที่ซ่อนอยู่ด้วยตัวเอง เหมาะกับงานประมวลผลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า โดยระบบจะไม่รู้ล่วงหน้าว่าลูกค้าแต่ละคนมีลักษณะอย่างไร แต่สามารถจัดกลุ่มได้ตามความคล้ายคลึงของข้อมูลเท่านั้น

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning หรือการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เป็นวิธีการที่ตัวแทน (Agent) เรียนรู้ผ่านการปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมโดยการลองทำสิ่งต่าง ๆ และดูผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการลองผิดลองถูก ตัวแทนจะได้รับข้อเสนอแนะ (Feedback) จากระบบคอมพิวเตอร์ เพื่อปรับกลยุทธ์และเรียนรู้ว่าควรทำอะไรในสถานการณ์ต่าง ๆ เป้าหมายคือการฝึกซอฟต์แวร์เพื่อตัดสินใจให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

AI DL คืออะไร แตกต่างจาก ML (Machine Learning) อย่างไร?

AI (Artificial Intelligence), DL (Deep Learning) และ ML (Machine Learning) เป็นเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกัน แต่มีความแตกต่างในด้านขอบเขตและวิธีการทำงาน

• Artificial Intelligence (AI) หรือปัญญาประดิษฐ์ คือ เทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์และระบบดิจิทัลสามารถเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ เช่น การคิด วิเคราะห์ เรียนรู้ และแก้ปัญหา โดย AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ เพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำงานให้ดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดย AI จะรับคำสั่งจากเราผ่านการ Prompt คือ ข้อความหรือชุดคำสั่งที่เราต้องการ จากนั้น AI จะใช้วิธีการต่าง ๆ ในการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ


• Machine Learning (ML)
  คือ เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมทุกขั้นตอน ML ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายหรือตัดสินใจได้


• การทำงานแบบกระจาย (Distributed System) HCI ใช้การทำงานแบบระบบกระจาย (Distributed) ซึ่งทรัพยากรแต่ละส่วนทำงานร่วมกันแบบไร้รอยต่อ หากเซิร์ฟเวอร์หนึ่งหยุดทำงาน ระบบสามารถถ่ายโอนการประมวลผลไปยังเซิร์ฟเวอร์อื่นได้ทันที ช่วยเพิ่มความเสถียรและลดโอกาสที่ระบบจะล่ม


• Deep Learning (DL) คือ ส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดย DL สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มีความซับซ้อนและมีปริมาณมากได้ดี โดยไม่ต้องอาศัยการป้อนข้อมูลหรือคำสั่งที่ชัดเจนจากมนุษย์ และเมื่อ Deep Learning ถูกนำมาใช้ในการสร้างข้อมูลด้วยปัญญาประดิษฐ์ จะกลายมาเป็น Deepfake คือ AI ที่มีหน้าที่สร้างสื่อสังเคราะห์ขึ้นมาในรูปแบบภาพนิ่ง ภาพเคลื่อนไหว และเสียง

สรุป คือ AI เป็นแนวคิดใหญ่ที่ครอบคลุม ML และ DL เป็นเทคนิคย่อยภายใน AI ที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้และทำงานได้อย่างชาญฉลาดมากยิ่งขึ้นนั่นเอง!

สาระดี ๆ ที่คุณไม่ควรพลาด: Generative Ai คืออะไร สามารถช่วยงานแบบไหนได้บ้าง

Machine Learning มีประโยชน์อย่างไร?

ประโยชน์ของการใช้ Machine Learning มีอะไรบ้าง? ซึ่งประโยชน์ของ Machine Learning คือ ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ รวมถึง ช่วยลดเวลา ลดต้นทุนในการทำงาน และสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่สามารถตอบโจทย์ผู้ใช้ได้อย่างที่ต้องการ

ทั้งนี้ Machine Learning ยังมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับธุรกิจสมัยใหม่ โดยช่วยเปลี่ยนงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ ให้อัตโนมัติ และวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด แม่นยำ และรวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งนำไปสู่ความได้เปรียบในการแข่งขัน

อ่านเนื้อหาดี ๆ เพิ่มเติม: Ai Tools พร้อมยกตัวอย่าง AI ที่ได้รับความนิยม

Machine Learning ที่พบได้ในชีวิตประจำวัน

Machine Learning มักจะอยู่รอบ ๆ ตัวเราอยู่เสมอในยุคดิจิทัลเพราะเทคโนโลยีนี้ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเราไปแล้ว โดยเราอาจจะยังไม่ทันสังเกตว่าหลายสิ่งที่เราคุ้นเคยหรือใช้งาน AI ในชีวิตประจำวัน ล้วนทำงานด้วยระบบ Machine Learning ซึ่งเป็นระบบที่ช่วยอำนวยความสะดวกและช่วยให้การใช้ชีวิตเป็นเรื่องที่ง่ายมากขึ้น โดยตัวอย่าง Machine Learning ที่พบได้ในชีวิตประจำวัน ได้แก่

• แอปแผนที่ เช่น Google Maps ที่ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์ เพื่อแนะนำเส้นทางที่เร็วที่สุดและหลีกเลี่ยงการจราจรติดขัด


• แอปพลิเคชันอย่าง YouTube หรือ Spotify ที่ใช้ Machine Learning วิเคราะห์พฤติกรรมการดูหรือฟังของเรา เพื่อแนะนำวิดีโอหรือเพลงที่ตรงกับความชอบ


• Siri, Google Assistant หรือ Alexa ที่ใช้ Machine Learning ในการเข้าใจคำสั่งเสียงและตอบสนองได้กับมนุษย์ได้

Machine Learning กับการใช้งานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

AI Machine Learning คือ ระบบคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้อุตสาหกรรมสามารถทำงานได้ง่าย รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งในปัจจุบัน Machine Learning นิยมใช้ในอุตสาหกรรมอย่างแพร่หลาย โดยการใช้งานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ มีดังนี้

• ทางการแพทย์ (Healthcare) ในวงการแพทย์ Machine Learning ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยโรคผ่านการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น เอกซเรย์หรือ MRI


• การเงิน (Financial)
  Machine Learning ช่วยตรวจจับการฉ้อโกง วิเคราะห์ความเสี่ยงสินเชื่อ และคาดการณ์ตลาดการลงทุน เพื่อเพิ่มความปลอดภัยของระบบทางการเงิน


• หน่วยงานภาครัฐ (Government) ใช้ Machine Learning ในระบบตรวจสอบตัวตนอัตโนมัติ ป้องกันการโจรกรรมข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวางนโยบายต่าง ๆ


• อสังหาริมทรัพย์ (Real Estate) ใช้ Machine Learning ร่วมกับ Data Analytics วิเคราะห์แนวโน้มในตลาดอสังหาริมทรัพย์ ประเมินการลงทุน วิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อตลาดอสังหาริมทรัพย์ เช่น อัตราดอกเบี้ย นโยบายรัฐบาล การเติบโตของเศรษฐกิจ และการเปลี่ยนแปลงของประชากร


• ขนส่ง (Logistic) เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการคลังสินค้า วางแผนเส้นทางการขนส่ง และพัฒนาระบบขนส่งอัตโนมัติ


• ยานยนต์ (Automotive) ใช้ Machine Learning ในเทคโนโลยีพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ โดยนำภาพจากกล้อง LiDAR, Radar และเซนเซอร์ต่าง ๆ มาวิเคราะห์ เพื่อช่วยให้รถยนต์สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ทำนายพฤติกรรมของผู้ใช้ถนน และตัดสินใจขับขี่ได้อย่างปลอดภัย

Machine Learning คือ หัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจในยุคดิจิทัล

Machine Learning กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจในยุคดิจิทัลอย่างรวดเร็ว องค์กรที่สามารถนำ Machine Learning มาประยุกต์ใช้ได้อย่างหลากหลายและแม่นยำ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน สร้างความเข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง พัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ และเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันได้

และเพื่อให้ธุรกิจของคุณก้าวทันการเปลี่ยนแปลงนี้ การมีทีม IT Outsource ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine Learning จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง Cube SoftTech บริษัทส่งออก IT Staff ที่พร้อมเป็นพันธมิตรกับธุรกิจของคุณในการพัฒนาเทคโนโลยีรูปแบบซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะของคุณ

หรือหากคุณสนใจร่วมเป็นทีม IT Staff กับ Cube SoftTech ดูตำแหน่งที่เปิดรับได้ที่ https://www.cubesofttech.com/careers