Machine learning คืออะไร? มีผลอย่างไรกับหลายองค์กรในปัจจุบัน
Machine learning เป็นแขนงหนึ่งของ AI การพัฒนา AI ส่วนใหญ่จะพึ่งพา ML เป็นหลัก แต่ก็ยังมีการใช้วิธีการอื่นๆ ที่ไม่ได้ป้อนข้อมูลการเรียนรู้ผ่านแอปพลิเคชันที่กำหนดไว้
ในปัจจุบัน AI และ Machine Learning (ML) มีผลกระทบอย่างกว้างขวางในหลายด้าน ตั้งแต่ธุรกิจและอุตสาหกรรมไปจนถึงชีวิตประจำวันของคนทั่วไป การพัฒนาและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ช่วยในการตัดสินใจ และสร้างโอกาสใหม่ๆ ในหลากหลายภาคส่วน
Machine learning กับ AI คืออะไร สำคัญอย่างไร?
ทำความรู้จักกับ Machine learning คืออะไร? เกี่ยวข้องกับ AI อย่างไรบ้าง?
Machine Learning คือ ?
Machine Learning คือสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของตนเองโดยไม่ต้องถูกโปรแกรมอย่างชัดเจน การเรียนรู้ของเครื่องแมชชีนเลิร์นนิ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถทำการคาดการณ์ การจำแนก และการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่ได้รับการป้อนให้และฝึกฝนมาแล้ว
หลักการของ Machine Learning
1. การเรียนรู้จากข้อมูล (Learning from Data)
- คอมพิวเตอร์จะรับข้อมูลที่มีอยู่ (Input Data) และใช้ข้อมูลนี้ในการฝึกฝนอัลกอริทึม (Training) เพื่อให้สามารถคาดการณ์หรือทำการตัดสินใจได้ในอนาคต
- การเรียนรู้ประกอบด้วยการปรับปรุงโมเดลเพื่อให้สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำขึ้นเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ๆ
2. อัลกอริทึมการเรียนรู้ (Learning Algorithms)
- Supervised Learning: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยมีข้อมูลตัวอย่างที่มีการติดป้ายกำกับ (Labeled Data) ซึ่งคอมพิวเตอร์จะเรียนรู้จากการจับคู่ระหว่างข้อมูลอินพุตและเอาท์พุต เช่น การจำแนกประเภทอีเมลเป็นสแปมหรือไม่ใช่สแปม
- Unsupervised Learning: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน โดยคอมพิวเตอร์จะพยายามหาความสัมพันธ์หรือโครงสร้างในข้อมูลที่ไม่มีการติดป้ายกำกับ เช่น การจัดกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation)
- Semi-supervised Learning: การเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลทั้งแบบที่มีการติดป้ายกำกับและไม่มีการติดป้ายกำกับในการฝึกฝน
- Reinforcement Learning: การเรียนรู้โดยใช้การทดลองและข้อผิดพลาด โดยคอมพิวเตอร์จะได้รับรางวัลหรือถูกลงโทษตามผลลัพธ์ของการกระทำ และพยายามหาวิธีการที่ดีที่สุดในการเพิ่มรางวัลสูงสุด
3. การวัดผลการเรียนรู้ (Performance Measurement)
- การประเมินความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ข้อมูลทดสอบ (Test Data) ซึ่งไม่เคยถูกใช้ในการฝึกฝนมาก่อน
- การใช้ตัวชี้วัดต่าง ๆ เช่น ความแม่นยำ (Accuracy), ความเที่ยงตรง (Precision), การคืนค่า (Recall) และค่า F1-Score ในการประเมิน
Machine Learning แตกต่างกับ AI อย่างไร
Machine Learning (ML) และ Artificial Intelligence (AI) มีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด แต่ไม่เหมือนกันทั้งหมด โดย AI เป็นแนวคิดกว้างๆ ครอบคลุมทุกเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรสามารถทำงานที่ต้องใช้ปัญญามนุษย์ได้ ไม่จำกัดผ่านการเรียนรู้จากข้อมูล ส่วน Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพตามข้อมูลที่ได้รับ
การนำ Machine learning มาใช้ในอุตสาหกรรมปัจจุบัน
หลายธุรกิจมีการนำ Machine learning เข้ามาเป็นตัวช่วยในการทำงาน โดยเข้ามามีบทบาทในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ยกตัวอย่าง เช่น
อุตสาหกรรมโลจิสติกส์
- การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่ง: AI ช่วยในการวิเคราะห์และวางแผนเส้นทางการจัดส่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน
- ยานพาหนะอัตโนมัติ: การพัฒนายานพาหนะอัตโนมัติที่ใช้ AI ทำให้การขนส่งมีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
อุตสาหกรรมการแพทย์
- การวินิจฉัยโรค: AI และ ML สามารถช่วยในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอ็กซ์เรย์หรือ MRI เพื่อช่วยวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
- การพัฒนายา: AI ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางชีววิทยาและเคมีเพื่อเร่งกระบวนการพัฒนายาใหม่ๆ
- การดูแลสุขภาพส่วนบุคคล: แอปพลิเคชันและอุปกรณ์สวมใส่ที่ใช้ AI สามารถติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของผู้ใช้งานเพื่อให้คำแนะนำในการดูแลสุขภาพส่วนบุคคล
อุตสาหกรรมการเงิน
- การวิเคราะห์ความเสี่ยง: AI ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลการเงินเพื่อประเมินความเสี่ยงและการจัดการพอร์ตโฟลิโอ
- การตรวจจับการทุจริต: ML ใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการทำธุรกรรมเพื่อระบุและป้องกันการทุจริต
- การบริการลูกค้า: แชทบอทที่ใช้ AI ช่วยในการตอบคำถามและให้บริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง
ภาครัฐ
- การวิเคราะห์ข้อมูลประชากร: การใช้ ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลประชากรช่วยให้ภาครัฐสามารถวางแผนและบริหารจัดการทรัพยากรให้เหมาะสมกับความต้องการของประชาชน
- การทำนายแนวโน้ม: ML สามารถช่วยทำนายแนวโน้มต่าง ๆ เช่น การเพิ่มขึ้นของประชากร การย้ายถิ่นฐาน หรือการเปลี่ยนแปลงของตลาดแรงงาน ทำให้ภาครัฐสามารถเตรียมการและวางแผนล่วงหน้าได้
- การตอบสนองต่อข้อร้องเรียน: ML ช่วยในการวิเคราะห์และตอบสนองต่อข้อร้องเรียนของประชาชนอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- แชทบอทและการบริการอัตโนมัติ: การใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย ML ในการให้ข้อมูลและบริการอัตโนมัติ ทำให้ประชาชนสามารถเข้าถึงข้อมูลและบริการได้ตลอดเวลา
- การตรวจจับการทุจริต: ML สามารถใช้ในการวิเคราะห์และตรวจจับพฤติกรรมที่เป็นไปได้ว่าจะเกิดการทุจริตในหน่วยงานภาครัฐ
- การตรวจสอบงบประมาณ: ML ช่วยในการตรวจสอบและวิเคราะห์การใช้จ่ายงบประมาณของภาครัฐ ทำให้การใช้จ่ายเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและโปร่งใส
อุตสาหกรรมและธุรกิจต่างๆ
- การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน: AI และ ML ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิตและการดำเนินงาน ตัวอย่างเช่น การใช้ AI ในการควบคุมคุณภาพในสายการผลิตหรือการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการซัพพลายเชน
- การปรับปรุงการตัดสินใจ: ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก AI และ ML ช่วยให้ผู้บริหารสามารถทำการตัดสินใจที่มีข้อมูลสนับสนุนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การพัฒนาและปรับปรุงผลิตภัณฑ์: AI ช่วยในการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าและการทดสอบผลิตภัณฑ์ ทำให้สามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ และปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ได้อย่างตรงจุด
บทสรุปของ Machine learning
AI และ Machine Learning มีผลกระทบที่สำคัญในหลายด้าน ทั้งในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน การปรับปรุงการตัดสินใจ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ และการเพิ่มคุณภาพชีวิตของผู้คน ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์และการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ AI และ ML จะยังคงเป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญและมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงหลายภาคส่วนในอนาคต
บทความนี้เกิดจากการเขียนและส่งขึ้นมาสู่ระบบแบบอัตโนมัติ สมาคมฯไม่รับผิดชอบต่อบทความหรือข้อความใดๆ ทั้งสิ้น เพราะไม่สามารถระบุได้ว่าเป็นความจริงหรือไม่ ผู้อ่านจึงควรใช้วิจารณญาณในการกลั่นกรอง และหากท่านพบเห็นข้อความใดที่ขัดต่อกฎหมายและศีลธรรม หรือทำให้เกิดความเสียหาย หรือละเมิดสิทธิใดๆ กรุณาแจ้งมาที่ ht.ro.apt@ecivres-bew เพื่อทีมงานจะได้ดำเนินการลบออกจากระบบในทันที
- ตอนที่ 1 : Machine learning คืออะไร? มีผลอย่างไรกับหลายองค์กรในปัจจุบัน
