Machine Learning คืออะไร?
บทนำสู่ Machine Learning
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) คือสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เน้นให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยไม่ต้องถูกเขียนโปรแกรมแบบชัดเจน กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ เป็นการสอนให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองจากประสบการณ์ เช่นเดียวกับมนุษย์ ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ที่พบได้ทั่วไป ได้แก่ Facebook และโซเชียลมีเดียอื่น ๆ ที่ใช้ ML ในการแนะนำเพื่อน กลุ่ม หรือเนื้อหาที่ผู้ใช้อาจสนใจจากพฤติกรรมและความสนใจของผู้ใช้ นี่เป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ เท่านั้น เพราะในปัจจุบัน Machine Learning มีบทบาทในหลากหลายวงการ เช่น การวินิจฉัยโรค การวิเคราะห์หลักทรัพย์ การจดจำลายนิ้วมือ การรู้จำเสียง การซื้อของออนไลน์ การพยากรณ์อากาศ และอีกมากมาย
Machine Learning ทำงานอย่างไร
แนวคิดหลักของ Machine Learning คือการสร้างอัลกอริธึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูล และนำความรู้นั้นมาใช้ในการคาดการณ์หรือการตัดสินใจกับข้อมูลใหม่ กระบวนการนี้ประกอบด้วยหลายขั้นตอน ได้แก่:
การรวบรวมข้อมูล
ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูลเพื่อใช้ในการฝึกอัลกอริธึม ซึ่งข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากเซ็นเซอร์ ฐานข้อมูล หรือพฤติกรรมของผู้ใช้
การเตรียมข้อมูล (Preprocessing)
หลังจากรวบรวมข้อมูลแล้ว ต้องมีการเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถใช้งานกับอัลกอริธึม ML ได้ เช่น การล้างข้อมูล กำจัดข้อมูลที่ไม่จำเป็น และแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ระบบสามารถประมวลผลได้
การฝึกโมเดล (Training)
ขั้นตอนถัดไปคือการฝึกโมเดล Machine Learning ด้วยข้อมูลที่ผ่านการเตรียมไว้ โดยในระหว่างการฝึก อัลกอริธึมจะเรียนรู้รูปแบบของข้อมูล และใช้ในการคาดการณ์ผลลัพธ์
การประเมินโมเดล (Evaluation)
เมื่อฝึกโมเดลเสร็จแล้ว จะต้องมีการประเมินประสิทธิภาพว่าโมเดลสามารถทำนายข้อมูลใหม่ได้ดีเพียงใด โดยการทดสอบกับชุดข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในระหว่างการฝึก
การนำโมเดลไปใช้งาน (Deployment)
ขั้นตอนสุดท้ายคือการนำโมเดลที่ฝึกแล้วไปใช้งาน เพื่อทำการคาดการณ์หรือการตัดสินใจกับข้อมูลใหม่จริง ๆ
ประเภทของ Machine Learning
แม้ว่า Machine Learning มักถูกพูดถึงในบริบทของ AI แต่อันที่จริงแล้วไม่ใช่ทุกการประยุกต์ใช้ของ AI จะเกี่ยวข้องกับ ML Machine Learning มีลักษณะคล้ายกับการเรียนรู้ของมนุษย์ เพราะต้องอาศัยข้อมูลเพื่อฝึกฝนและใช้ในการระบุรูปแบบและคาดการณ์ Machine Learning สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภท ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning), การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning), การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-supervised Learning), และการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning)
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับข้อมูลเพื่อสอนให้เครื่องสามารถระบุคำตอบที่ถูกต้องได้ ตัวอย่างเช่น ในกรณีของการรู้จำภาพของแมวและสุนัข ภาพจะต้องได้รับการติดป้ายกำกับโดยมนุษย์ก่อน เพื่อระบุลักษณะที่แตกต่างกัน เช่น ใบหู ขา และรูปร่างของร่างกาย จากนั้นเครื่องจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบและทำการคาดการณ์ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูง แต่มีประสิทธิภาพในงานที่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับไว้จำนวนมาก
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)
ตามชื่อของมัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนหมายถึงการฝึกฝนเครื่องจักรโดยไม่ต้องให้ตัวอย่างการฝึกที่ติดป้ายกำกับไว้ล่วงหน้า เครื่องจะถูกปล่อยให้ระบุลักษณะของข้อมูลและจำแนกออกมาได้เอง ตัวอย่างเช่น เครื่องสามารถรับภาพแมวและสุนัขจำนวนมากเพื่อเรียนรู้ได้ โดยไม่ต้องบอกล่วงหน้าว่าอันไหนคือแมวหรือสุนัข จากนั้นเครื่องจะระบุลักษณะที่อาจเป็นของแมวหรือสุนัขโดยอัตโนมัติและทำการจัดหมวดหมู่ตามลักษณะนั้น ฟังก์ชันทั่วไปของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ได้แก่ การจัดกลุ่ม (Clustering), การเชื่อมโยง (Association), และการลดมิติ (Dimension Reduction) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการสำรวจข้อมูลในช่วงต้นของการขุดค้นข้อมูล แม้ว่าวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนจะต้องการการป้อนข้อมูลจากมนุษย์น้อยกว่า แต่ก็อาจสร้างปัญหาให้กับโมเดล AI ได้ เนื่องจากอาจให้น้ำหนักกับลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้องมากเกินไป ซึ่งส่งผลให้ผลการคาดการณ์มีความลำเอียง
การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-Supervised Learning)
การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนเกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับข้อมูลเพียงบางส่วน เพื่อให้เป็นมาตรฐานสำหรับการตัดสินใจของการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีนี้ช่วยให้สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำมากขึ้น และเป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กันมากที่สุดในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น การสุ่มเลือกภาพแมวและสุนัขจำนวน 100 ภาพ และติดป้ายกำกับให้เพียง 10 ภาพเพื่อให้เครื่องรู้จักลักษณะของแมวหรือสุนัข จากนั้นเครื่องจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะในภาพโดยอิงจาก 10 ภาพที่ติดป้ายกำกับไว้โดยอัตโนมัติ โดยทั่วไป การคาดการณ์จากการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนจะมีความแม่นยำมากกว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
การทำงานของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเกี่ยวข้องกับการมีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมโดยตรงเพื่อเรียนรู้วิธีบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ วิธีการเรียนรู้นี้ไม่ต้องการการติดป้ายกำกับ แต่จะบอกให้คอมพิวเตอร์รู้ว่า การกระทำใดถูกต้องและการกระทำใดไม่ถูกต้อง ช่วยให้เครื่องเรียนรู้จากความผิดพลาดของตนเอง และสามารถปรับปรุงความสามารถในการบรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ในบริบทของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีความสำคัญอย่างยิ่ง ตัวอย่างเช่น เมื่อเครื่องเรียนรู้ด้วยตนเองในการรู้จำลักษณะที่แตกต่าง และระบุผิดว่าภาพสุนัขคือแมว มนุษย์สามารถแนะนำให้เครื่องเรียนรู้จากความผิดพลาดนั้น และปรับปรุงความสามารถในการจำแนกและระบุให้แม่นยำยิ่งขึ้น ส่งผลให้การคาดการณ์มีความถูกต้องและเชื่อถือได้มากขึ้น
การประยุกต์ใช้ของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องมีการประยุกต์ใช้อย่างหลากหลาย รวมถึง:
การรู้จำภาพ
อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่องสามารถฝึกให้รู้จำวัตถุ บุคคล และคุณลักษณะอื่น ๆ ในภาพได้
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ในการวิเคราะห์และเข้าใจภาษาของมนุษย์ ช่วยให้สามารถใช้งานเช่น แชทบอท และผู้ช่วยเสียง
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ในการคาดการณ์เหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคต โดยอิงจากรูปแบบในข้อมูลในอดีต
การตรวจจับการฉ้อโกง
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงในการทำธุรกรรมทางการเงิน
การวินิจฉัยทางการแพทย์
อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่องสามารถฝึกให้วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์และช่วยวินิจฉัยโรคได้
สรุปการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่เปลี่ยนแปลงวิธีการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนไปอย่างสิ้นเชิง ด้วยการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูล เราสามารถสร้างอัลกอริทึมที่สามารถคาดการณ์และตัดสินใจได้ ซึ่งมนุษย์อาจไม่สามารถทำได้ด้วยตนเอง ในความเป็นจริง รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องทั้งสี่ประเภทที่กล่าวถึง ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เป็นเพียงการจัดประเภทอย่างคร่าว ๆ เท่านั้น การเลือกใช้อัลกอริทึมในแต่ละโครงการขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ปริมาณข้อมูลที่มีอยู่จริง และเป้าหมายของโครงการ ดังนั้น ไม่ว่าจะเลือกวิธีการเรียนรู้แบบใด สิ่งสำคัญอันดับแรกคือ ‘เรากำลังพยายามแก้ปัญหาอะไร’
