Machine Learning เรียนรู้แนวคิดและการประยุกต์ใช้ในยุคดิจิทัล เพื่อช่วยให้สิ่งต่าง ๆ ดำเนินไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทำความรู้จัก Machine Learning และเรียนรู้วิธีการนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันและในด้านการทำธุรกิจ

Category :

machine learning

ทำความรู้จัก Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) และเรียนรู้วิธีการนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันในด้านการทำธุรกิจ รวมไปถึงวิธีการใช้ Machine Learning เพื่อช่วยเปลี่ยนแปลงโลกในยุคดิจิทัล พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงที่สามารถนำไปต่อยอดได้อย่างหลากหลาย

Machine Learning คือ การที่ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงการทำงานของตัวเองได้โดยไม่ต้องได้รับคำสั่งที่ชัดเจนจากมนุษย์ โดยการทำงานจะใช้อัลกอริทึมของ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและทำนายหรือพยากรณ์ผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มเป็นไปได้ ทำให้ระบบสามารถตัดสินใจผ่านการวิเคราะห์ด้วยตนเองได้อย่างอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพ

การป้อนข้อมูลคอมพิวเตอร์เพื่อสร้าง Machine Learning

Machine Learning คืออะไร

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) คือ องค์ความรู้สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) ที่มุ่งเน้นให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และทำการคาดการณ์อนาคตหรือทำนายเพื่อตัดสินใจในสิ่งต่าง ๆ ได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมที่มีคำสั่งเฉพาะเจาะจง แต่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่างจำนวนมากและปรับปรุงการทำงานของตัวเองจากประสบการณ์ที่ได้รับ

หลักการของ Machine Learning คือการให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูล (Data) โดยใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ (Mathematical Models) เช่น อัลกอริทึมต่าง ๆ เพื่อสร้างการทำนายหรือการตัดสินใจที่ถูกต้อง โมเดลเหล่านี้จะถูกปรับปรุงให้ดีขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อได้รับข้อมูลใหม่ ๆ และถูกนำมาใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การจำแนกภาพ การแปลภาษา การวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงิน หรือแม้แต่การแนะนำสินค้าบนแพลตฟอร์มออนไลน์

Machine Learning ต่างกับ AI และ Automation อย่างไร

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง), AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ Automation (ระบบอัตโนมัติ) แม้จะมีความเกี่ยวข้องกัน แต่แต่ละอย่างก็มีความหมายและการใช้งานที่แตกต่างกัน

  • AI คือ การสร้างความฉลาดเทียมที่สามารถทำงานต่าง ๆ ที่คล้ายคลึงกับความฉลาดของมนุษย์
  • Machine Learning คือ ระบบอัจฉริยะที่เป็นองค์ความรู้สาขาย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นการเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อปรับปรุงการทำงาน
  • Automation คือ การทำงานอัตโนมัติตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีความสามารถในการเรียนรู้หรือการปรับตัวเหมือน Machine Learning

AI คืออะไร

Artificial Intelligence – AI (ปัญญาประดิษฐ์) คือ แนวคิดกว้าง ๆ ที่ครอบคลุมถึงการสร้างระบบที่สามารถทำงานในส่วนที่ปกติแล้วต้องใช้ความฉลาดหรือสติปัญญาของมนุษย์ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การแก้ปัญหา การตัดสินใจ การเข้าใจภาษา เป็นต้น AI ไม่ได้จำกัดเฉพาะการเรียนรู้จากข้อมูล แต่รวมถึงการใช้กฎ การเขียนโปรแกรม และวิธีการอื่น ๆ เพื่อสร้างความฉลาดเทียมขึ้นมาแทนที่การใช้สมองของมนุษย์นั่นเอง

Automation คืออะไร

Automation (ระบบอัตโนมัติ) คือ การใช้เครื่องจักรหรือซอฟต์แวร์ในการทำงานตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยไม่ต้องใช้แรงงานมนุษย์ Automation สามารถเป็นส่วนหนึ่งของ AI หรือ Machine Learning แต่ไม่จำเป็นต้องมีความสามารถในการเรียนรู้หรือการปรับตัว เช่น การตั้งค่าให้โปรแกรมส่งอีเมลอัตโนมัติในเวลาที่กำหนด หรือการใช้หุ่นยนต์ในสายการผลิตที่ทำงานซ้ำ ๆ

ตัวอย่างระบบอัตโนมัติ การใช้หุ่นยนต์ในสายการผลิตที่ทำงานซ้ำ ๆ

ประเภทของ Machine Learning

Machine Learning มีสามประเภทหลัก ๆ คือ การเรียนรู้ภายใต้การควบคุม (Supervised Learning), การเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุม (Unsupervised Learning) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) ซึ่งแต่ละประเภทมีวิธีการและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันโดย

  • Supervised Learning: เรียนรู้จากข้อมูลที่มีคำตอบชัดเจน (Labeled Data)
  • Unsupervised Learning: ค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีคำตอบ (Unlabeled Data)
  • Reinforcement Learning: เรียนรู้ผ่านการทดลองและข้อผิดพลาด โดยเน้นการกระทำที่ให้รางวัลสูงสุด

ซึ่งรายละเอียดของ Machine Learning ทั้ง 3 ประเภท สามารถอธิบายถึงรายละเอียดต่าง ๆ และหลักการทำงานได้ ดังนี้

1. การเรียนรู้ภายใต้การควบคุม (Supervised Learning)

การเรียนรู้ภายใต้การควบคุม (Supervised Learning) คือ การสร้าง Machine Learning โดยทำให้คอมพิวเตอร์สามารถหาคำตอบของปัญหาได้ด้วยตัวเอง หลังจากเรียนรู้จากชุดข้อมูลตัวอย่างไปแล้วระยะหนึ่ง เมื่อเราป้อนข้อมูลให้กับคอมพิวเตอร์ (Input) เบื้องต้นคอมพิวเตอร์จะยังไม่รู้ว่าข้อมูลที่เราป้อนเข้าไปคือข้อมูลอะไร เราจึงต้องสอนให้คอมพิวเตอร์รู้จักเพื่อนำไปวิเคราะห์ (Feature Extraction) ว่าข้อมูลนี้มีลักษณะยังไง เอาไว้ทำอะไร หรือมีองค์ประกอบอะไรบ้าง เพื่อให้คอมพิวเตอร์นำข้อมูลดังกล่าวไปประมวล/จัดหมวดหมู่ (Classification) เพื่อให้หลังจากนี้มันสามารถแยกออกได้ว่าอะไรคือข้อมูลชนิดเดียวกับที่เราป้อนเข้าไปและข้อมูลไหนไม่ใช่สิ่งเดียวกัน

2. การเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุม (Unsupervised Learning)

การเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุม (Unsupervised Learning) คือ การสร้าง Machine Learning ที่ให้เครื่องจักรนั้นสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องมีค่าเป้าหมายของแต่ละข้อมูล ซึ่งวิธีการคือมนุษย์จะเป็นผู้ใส่ข้อมูลต่าง ๆ และกำหนดสิ่งที่ต้องการจากข้อมูลเหล่านั้น ทำให้เครื่องจักรทำการวิเคราะห์ข้อมูลจากการจำแนกและสร้างแบบแผนจากข้อมูลที่ได้รับมา โดยจะค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์ภายในข้อมูลด้วยตนเอง เช่น การจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน (Clustering)

3.การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) เป็นระบบ Machine Learning ที่เกิดมาจากการปฎิสัมพันธ์ (interaction) ระหว่างผู้เรียนรู้ (agent) กับสิ่งแวดล้อม (environment) ที่มีการเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ จาก Agent ภายใต้การเลือกกระทำสิ่งต่าง ๆ ให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ผ่านการลองผิดลองถูกภายใต้สถานการณ์หรือระบบจำลอง ที่พัฒนาระบบการตัดสินใจให้ดีขึ้นเรื่อย ๆ 

สามารถอธิบายอย่างง่ายได้ว่าเป็นวิธีการที่เรากำหนดเงื่อนไขบางอย่างให้กับคอมพิวเตอร์ แล้วคอมพิวเตอร์จะต้องบรรลุหรือทำตามเงื่อนไขนั้นให้ได้ ผ่านการลองผิดลองถูก โดยผู้พัฒนาอาจตั้งเป้าหมาย Feedback Loop และเงื่อนไขในการได้รับรางวัล

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ที่นิยมในยุคปัจจุบัน

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ส่วนใหญ่มักจะใช้เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล และการทำนายผลและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ซึ่งการนำระบบการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในการประมวลผลข้อมูลทั้งสองด้านนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจที่อาจนำไปสู่ความผิดพลาด การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำนายผลจึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ขาดไม่ได้ในยุคที่ข้อมูลและการคาดการณ์อนาคตมีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จของธุรกิจในปัจจุบัน

1. การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้ Machine Learning ที่สำคัญ โดยเฉพาะในยุคที่ข้อมูลมีความซับซ้อนและมีปริมาณมากขึ้นเรื่อย ๆ Machine Learning ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น การจัดกลุ่ม (Clustering) การลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction) และการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล (Pattern Recognition)

2. การทำนายผลและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

การทำนายผลและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ เป็นการประยุกต์ใช้ Machine Learning ที่มีผลกระทบอย่างมากต่อการตัดสินใจทางธุรกิจและการคาดการณ์อนาคตเพื่อใช้การวางแผนต่อไป โดยระบบนี้สร้างขึ้นจากข้อมูลในอดีตเพื่อนำมาทำนายผลลัพธ์ในอนาคต ตัวอย่างเช่น การทำนายยอดขายในเดือนถัดไป การประเมินความเสี่ยงทางการเงิน หรือการพยากรณ์ความต้องการสินค้าในช่วงเทศกาล การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ช่วยให้องค์กรสามารถเตรียมพร้อมรับมือกับสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้นและตัดสินใจได้อย่างมั่นใจมากขึ้น โดยเฉพาะในสภาวะที่มีความไม่แน่นอนสูง

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในธุรกิจ

ในปัจจุบันมักจะเห็นได้ว่าธุรกิจใหญ่ ๆ ในอุตสาหกรรมประเภทต่าง ๆ นั้นล้วนประยุกต์ใช้ Machine Learning ในธุรกิจทั้งสิ้นเพราะมีความแม่นยำที่มากกว่าการคาดการณ์และตัดสินใจโดยมนุษย์ โดยระบบ  Machine Learning เป็นระบบอัจฉริยะที่จะนำข้อมูลต่าง ๆ มาทำการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในรูปแบบของสถิติเพื่อหาแนวโน้มที่อาจเกิดขึ้นเพื่อใช้ในการตัดสินใจ

1. การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตให้ตรงใจลูกค้า

ข้อมูลที่ได้รับการวิเคราะห์อย่างถูกต้องจากระบบ Machine Learning สามารถช่วยให้องค์กรเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้า ซึ่งสามารถนำไปปรับปรุงการดำเนินงานและค้นพบโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ตัวอย่างเช่น การใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดเพื่อระบุกลุ่มเป้าหมายหรือเข้าใจแนวโน้มของตลาดที่กำลังเกิดขึ้น

นอกจากนี้การประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพยังช่วยให้ธุรกิจเข้าใจความต้องการของผู้บริโภคกลุ่มเป้าหมายและจัดสรรหรือปรับปรุงพัฒนากระบวนการผลิตสินค้าหรือบริการให้ตรงตามความต้องการมากยิ่งขึ้น รวมไปถึงการพัฒนาระบบและการจัดสรรทรัพยากรการผลิต วางแผนการดำเนินการต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดโดยใช้งบในการดำเนินงานที่ต่ำแต่มีความคุ้มค่าสูงสุด

2. การพัฒนาระบบอัจฉริยะในการการวิเคราะห์ข้อมูลของธุรกิจ

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในการพัฒนาระบบอัจฉริยะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลสนับสนุน ด้วยการใช้ Machine Learning ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับกลยุทธ์ทางการตลาด เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ ทำให้ธุรกิจสามารถตอบสนองต่อความเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

ตัวอย่างการใช้ Machine Learning ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

Machine Learning กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ การเงิน หรือการตลาด การเรียนรู้ของเครื่องไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานเท่านั้น แต่ยังช่วยสร้างโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาและปรับปรุงกระบวนการทำงานให้ดียิ่งขึ้น ในอนาคตการประมวลผลข้อมูลของ Machine Learning จะยังคงมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมในทุก ๆ อุตสาหกรรม

1. การแพทย์

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) และปัญญาประดิษฐ์ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในวงการแพทย์อย่างมาก หนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่น คือ การใช้ Machine Learning ในการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพ X-ray และ MRI อัลกอริทึมของ Machine Learning สามารถเรียนรู้จากข้อมูลภาพหลายพันรายการเพื่อแยกแยะระหว่างสภาพความปกติและผิดปกติในผู้ป่วย 

นอกจากนี้ Machine Learning ยังถูกใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ช่วยตรวจสอบอาการของผู้ป่วยผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคล เพื่อให้คำแนะนำเบื้องต้นในการดูแลสุขภาพ นอกจากนี้ยังมีการใช้ Machine Learning ในการพัฒนายาใหม่ ๆ โดยการการประมวลผลข้อมูลโมเลกุลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาสารที่มีศักยภาพในการรักษาโรค

2. การเงิน

ในอุตสาหกรรมการเงิน Machine Learning ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินต่าง ๆ เพื่อทำนายผลและแนวโน้มของแหล่งเงินทุนรวมไปถึงสภาพเศรษฐกิจในอนาคต เพื่อการตัดสินใจอย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น การตรวจจับการฉ้อโกง (fraud detection) อัลกอริทึม Machine Learning สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการทำธุรกรรมของลูกค้าและระบุความผิดปกติที่อาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกงได้แบบเรียลไทม์ 

นอกจากนี้ Machine Learning ยังถูกนำมาใช้ในการให้คำแนะนำการลงทุนที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติการลงทุนและพฤติกรรมการใช้เงินของลูกค้า อีกทั้งยังมีการใช้ Machine Learning ในการการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ความเสี่ยงด้านสินเชื่อ (credit risk) โดยการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตัดสินใจให้สินเชื่อที่มีความแม่นยำและปลอดภัยมากขึ้น

3. การตลาด

ในอุตสาหกรรมการตลาด Machine Learning มีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงการทำการตลาดดิจิทัล ตัวอย่างที่ชัดเจนคือการใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล (personalization) ระบบ Machine Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากการใช้งานเว็บไซต์และการซื้อสินค้าออนไลน์ เพื่อเสนอสินค้าและบริการที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย 

นอกจากนี้ Machine Learning ยังช่วยในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าขนาดใหญ่เพื่อทำการแบ่งกลุ่มตลาด (market segmentation) ที่แม่นยำยิ่งขึ้น และช่วยในการสร้างแคมเปญโฆษณาที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นผ่านการเลือกใช้ข้อความและช่องทางการสื่อสารที่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย

การใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค

สรุป

Machine Learning ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และรูปแบบที่ซ่อนอยู่ ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากในการช่วยปรับปรุงการตัดสินใจในธุรกิจและอุตสาหกรรมต่าง ๆ ซึ่ง Machine Learning ก็มีด้วยกันหลากหลายประเภท ทำให้สามารถเลือกใช้งานได้ตามความเหมาะสมของเนื้องานและวัตถุประสงค์

บทความที่เกี่ยวข้อง