News

Professional IT People ~ Innovative IT Solutions
IT Staff Outsourcing Services | IT consultants | Custom Software Solutions
Machine Learning คืออะไร ตัวอย่างที่ใช้ในชีวิตประจำวัน
Read More

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-มีความหมายว่าอย่างไร

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?

Machine-Learning-คืออะไร

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

HCI Server คือ

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

เจาะลึกการพัฒนาซอฟต์แวร์ Software Development คืออะไร
KMUTNB Job fair 2025
แสดงความยินดีกับพนักงาน ได้ร่วมงานกับ Cube SoftTech ครบ 5 ปี
เป็นพนักงาน IT Outsource กับ Cube SoftTech ได้อะไร
Cube เปิดรับนักศึกษาฝึกงาน ตำแหน่ง HR Admin และตำแหน่ง IT Recruiter
Cube Softtech สวัสดิการสุขภาพปีละ 2,000 บาท
สวัสดิการเเน่นๆเเบบนี้ ต้องทำงานที่ Cube SoftTech
กิจกรรม Cube SoftTech อาสาร่วมแรงแต้มสี
Cube SoftTech New Year Party 2025