ด้วย Machine Learning เราสามารถพัฒนาวิธีที่เราทำ Data analysis และ ยังช่วยในด้าน Decision-making อีกด้วย
มาทำความรู้จักกับ Machine Learning กันเถอะ —
ว่าง่ายๆ ก็คือ Machine Learning มันคือส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ในบทความนี้ เราจะให้ภาพรวมว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร ทำงานอย่างไร และใช้งานอย่างไร
Machine Learning คืออะไร?
Machine learning ก็คือ data analysis ประเภทหนึ่งที่สามารถทำให้ระบบ (systems) เรียนรู้จากข้อมูลต่างๆ (data) ได้ ทำให้มันระบุรูปแบบและคาดการณ์ได้ โดยมันถือว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนได้ อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงถูกนำไปใช้ในหลากหลายแอพพลิเคชั่น รวมถึงการจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การตรวจจับการฉ้อโกง และระบบคำแนะนำ
แล้ว Machine Learning ทำงานยังไง?
ระบบอัลกอริทึมของ Machine learning เรียนรู้จาก data ผ่านกระบวนการที่เรียกว่า training ในช่วง training อัลกอริทึมจะได้รับข้อมูลจำนวนมากและปรับ parameters เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของมัน เป้าหมายของการ training คือเพื่อลดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ของอัลกอริทึมกับผลลัพธ์จริง เมื่ออัลกอริทึมได้รับการฝึกแล้ว มันก็จะสามารถใช้คาดการณ์ข้อมูลใหม่ได้
ประเภทของ Machine Learning —
แมชชีนเลิร์นนิงมีสามประเภทหลักๆ ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกเกี่ยวกับข้อมูล labeled data ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์นั้นเป็นที่รู้จัก ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนนั้น อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกเกี่ยวกับข้อมูล unlabeled data และมันต้อง identify patterns ด้วยตัวมันเอง ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลังนั้น อัลกอริทึมจะเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก หากทำถูกก็จะได้รางวัล ผิดก็จะโดนลงโทษ (เหมือนผมตอนเด็กๆ เลย 😤)
Applications of Machine Learning —
Machine learning ถูกนำไปใช้ในหลากหลาย applications มากๆ รวมไปถึง:
Image recognition (การจดจำรูปภาพ): อัลกอริทึมของ Machine learning นั้นสามารถถูกฝึกให้ระบุวัตถุในภาพได้ อย่างเช่น ใบหน้าของคนหรือสัตว์ต่างๆ
Natural language processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ): อัลกอริทึมของ Machine learning ยังสามารถนำไปใช้เพื่อวิเคราะห์และเข้าใจภาษาธรรมชาติได้ ทำให้ chatbots และ voice assistants สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำพูดของมนุษย์ได้
Fraud detection (การตรวจจับการฉ้อโกง): อัลกอริทึมของ Machine learning สามารถนำไปใช้เพื่อระบุรูปแบบพฤติกรรมฉ้อโกงในการทำธุรกรรมทางการเงินได้
Recommendation systems (ระบบแนะนำต่างๆ): นอกจากนี้ อัลกอริทึมของ Machine learning เองยังสามารถนำไปใช้เพื่อ แนะนำสินค้า บริการ หรือเนื้อหาตามความต้องการของผู้ใช้ได้
สรุป
Machine learning เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากๆ มันสามารถเปลี่ยนวิธีที่เรา วิเคราะห์และเข้าใจ data ได้ มีการใช้งานที่หลากหลายและมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในหลายอุตสาหกรรม เมื่อคุณเข้าใจวิธีการทำงานของมัน ในตอนนั้นคุณจะเข้าใจศักยภาพและความน่าตื่นตาที่มันมีเลยล่ะ
