ทำความรู้จักกับ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) คือ สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้เองจากข้อมูลที่มีอยู่ โดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมทุกขั้นตอน เหมือนกับที่มนุษย์สามารถเรียนรู้ได้จากสิ่งที่เกิดขึ้นแล้วหรือประสบการณ์นั่นเอง

Machine Learning คือ กระบวนการที่ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ เพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำงานให้ดีขึ้นในอนาคต โดยที่ระบบจะสร้างตัวแบบ หรือโมเดล (Model) ขึ้นจากชุดข้อมูลตัวอย่าง (Training Data) เพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจ โดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนชุดคำสั่งหรือโปรแกรมเพื่อควบคุมการทำงานในทุกขั้นตอน

หรืออาจกล่าวได้ว่า คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ แล้วใช้สิ่งที่ได้เรียนรู้ในการทำนายหรือตัดสินใจผลลัพธ์ที่ (อาจจะ) เกิดขึ้นเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามานั่นเอง

ตัวอย่างของการใช้งาน Machine Learning ได้แก่:

• การคาดการณ์ราคาหุ้น
• ระบบแนะนำ (Recommendation Systems) เช่นใน Netflix หรือ YouTube
• การจดจำเสียงและภาพ เช่น Google Assistant และ Face ID
• การวิเคราะห์ทางการแพทย์ เช่น การวินิจฉัยโรคจากภาพเอ็กซเรย์

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถแบ่งได้เป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่

• การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning): โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labeled Data) เช่น การทำนายราคาบ้านโดยใช้ข้อมูลราคาบ้านที่เคยถูกขายไปก่อนหน้านี้
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning): โมเดลวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (Unlabeled Data) เช่น การจัดกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) โดยวิเคราะห์ถึงพฤติกรรมต่าง ๆ เช่น ประเภทสินค้าที่ซื้อเป็นประจำ หรือ จำนวนเงินที่ใช้จ่าย
• การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning): โมเดลเรียนรู้ผ่านการทดลองและการให้รางวัล เช่น การพัฒนาหุ่นยนต์ที่สามารถเดินได้อย่างมีประสิทธิภาพ หรือการเรียนรู้โดยการลองผิดลองถูกนั่นเอง

Machine Learning มีบทบาทอย่างมากในชีวิตประจำวันของเรา เช่น

• การแพทย์: การวินิจฉัยโรคจากข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ การวิเคราะห์ยีน (Gene) เพื่อพัฒนายารักษาเฉพาะบุคคล และการวิเคราะห์ถึงสุขภาวะจากข้อมูลด้านการเคลื่อนไหวของร่างกาย
• การเงิน: การวิเคราะห์ความเสี่ยงในการให้สินเชื่อ การตรวจจับการฉ้อโกง และการทำนายราคาหุ้น
• การขนส่ง: ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles) และการวิเคราะห์เส้นทางการขนส่งที่ดีที่สุด
• การตลาด: การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด และการพัฒนาผลิตภัณฑ์/บริการใหม่
• เกษตรกรรม: การพยากรณ์ผลผลิตและการจัดการฟาร์ม จากข้อมูลด้านสภาพอากาศ คุณภาพของดิน น้ำ และภัยธรรมชาติ

แม้ Machine Learning จะมีศักยภาพ แต่ก็ยังมีประเด็นด้านความท้าทาย เช่น

• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: การจัดการข้อมูลที่มีความอ่อนไหวต้องระมัดระวังด้านความเป็นส่วนตัว
• อคติในข้อมูล: ข้อมูลที่ไม่สมดุลหรือมีอคติอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
• ทรัพยากรในการพัฒนา: การพัฒนาโมเดล Machine Learning ต้องการทรัพยากรสูง ทั้งในด้านจำนวนและคุณภาพของข้อมูล กำลังด้านการคำนวณ และบุคลากรผู้เชี่ยวชาญที่สามารถพัฒนาหรือใช้งานโมเดลหรือเครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้อง