Machine Learning คืออะไร ในโลกที่หมุนเร็วขึ้นทุกวัน ทำให้เกิดเทคโนโลยีขึ้นมากมาย AI ปัญญาประดิษฐ์เจ๋ง ๆ ที่เข้ามามีส่วนช่วยในชีวิตประจำวันมากยิ่งขึ้น ซึ่งอาจทำให้เพื่อน ๆ สงสัยเกี่ยวกับสิ่งที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จเหล่านั้น แล้วมันคืออะไรกัน ก็ Machine Learning ยังไงหละ ในวันนี้เราก็จะพาทุกคนให้มารู้จักกับ Machine Learning คืออะไร เข้าใจได้ง่าย ๆ ใน 5 นาที
Machine Learning คืออะไร
ศาสตร์ในการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ หรือจะให้เปรียบก็คือสมองของ AI นั้นคือสิ่งที่จะนิยามให้กับ Machine Learning ได้ดีที่สุด ที่จะเข้ามามีส่วนในการเรียนรู้ของโปรแกรมหรือ AI ต่าง ๆ ให้สามารถเข้าใจข้อมูลได้ด้วยตัวเอง โดยมนุษย์มีหน้าที่เขียน Code เพื่อให้ AI เรียนรู้เพียงเท่านั้น นอกจากนั้นตัว Algorithm หรือโมเดลจะเข้ามาจัดการเองได้ทั้งหมด
การเรียนรู้ของ Machine Learning เกิดจากสิ่งที่เราส่งเข้าไปกระตุ้นนั้นก็คือข้อมูลนั้นเอง เมื่อผ่านกระบวนการเรียนรู้แล้วข้อมูลผลลัพธ์ต่าง ๆ จะถูกเก็บไว้ในหน่วยความจำ และนำมาใช้แสดงผลตามแต่การใช้งาน ผ่านกลไกการทำงานที่เรียกว่า Algorithm ที่มีมากมายหลากหลายทั้งการทำนาย จำแนก จัดกลุ่ม ซึ่งตัว Machine Learning ก็ถูกนำไปใช้งานหลากหลายในปัจจุบัน โดยเฉพาะ Deep Learning ที่เป็น Algorithm สุดฮิตและทำงานอยู่เบื้องหลัง AI ฟอร์มยักษ์หลาย ๆ เจ้า
Machine Learning ใช่ AI ไหม ?
เราเชื่อเลยว่าหลาย ๆ น่าจะยังสับสนระหว่าง AI กับ Machine Learning ถ้าจะให้พูดตามหลักแล้วมันก็คือสิ่งเดียวกันนั้นแหละ แต่ Machine Learning จะอยู่ภายใต้ AI หรือก็คือเป็นส่วนหนึ่งของ AI นั้นเอง ซึ่งก็ถือเป็นสมองที่คอยเรียนรู้ จดจำ และสั่งการ AI นั้นเอง การที่จะสร้าง AI ขึ้นมาจึงจำเป็นต้องมีความรู้ในด้าน Machine Learning ประกอบด้วย
ประเภทของ Machine Learning
ประเภทของ Machine Learning มีอยู่ด้วยกันทั้งหมด 3 ประเภท คือ Supervised Learning, Unsupervised Learning และ Reinforcement Learning แต่ละประเภทก็จะมีการทำงานที่แตกต่างกันไป ดังนี้
Supervised Learning
ประเภทแรกอย่าง Supervised Learning ซึ่งก็คือ Machine Learning ที่จำเป็นต้องมีมนุษนย์เข้าไปเพื่อสอนให้โมเดลเรียนรู้จากข้อมูล ว่า Input ที่เข้ามาคืออะไร แล้วจะได้ Output อะไรออกมา ซึ่งกว่า 99% ของโมเดลในปัจจุบันก็อยู่ในกลุ่มนี้Algorithm ในประเภทนี้จะอยู่ในจำพวก Classification หรือ Prediction ที่จะเห็นภาพได้ชัดเจนก็คือโมเดลการถดถอยเชิงเส้น (Regression) โมเดลการจำแนกข้อมูลอย่าง K-NN และ Naive Bayes หรือ Deep Learning ที่ใช้งานอย่างแพร่หลายในปัจจุบันก็อยู่ในประเภทนี้เหมือนกัน
Unsupervised Learning
Unsupervised Learning คือ Machine Learning ที่สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยสอน จึงทำให้ง่ายต่อการใช้งานเพียงแค่ใส่ Input เข้าไปโมเดลก็จะทำการเรียนรู้และให้ผลลัพธ์อกมาได้ แต่ผลลัพธ์ที่ได้จะไม่ได้ระบุหรือจำแนกออกมาอย่างชัดเจน
ตัวอย่างโมเดลที่อยู่ในกลุ่มนี้คือ Clustering Algorithm ใช้ในการจัดกลุ่มของข้อมูล อย่าง K-means เช่น การแบ่งกลุ่มข้อมูลผลไม้ที่เราจำเป็นต้องทำเพียงแค่ใส่ Input และ ตั้งค่าจำนวนกลุ่ม คล้ายการโยนหินลงไปและหินเหล่านั้นก็จะค่อย ๆ ขยับเข้าหาข้อมูลที่อยู่ใกล้เคียง และแบ่งกลุ่มออกมา ซึ่งตัวโมเดลจะเข้าใจเพียงว่านี่คือกลุ่ม A กลุ่ม B เท่านั้น เราจึงมีหน้าที่ต้องเข้ามาดูและวิเคราะห์เองว่าแต่ละกลุ่มสื่อถึงอะไร
Reinforcement Learning
ตัวสุดท้ายอย่าง Reinforcement Learning คือ Machine Learning ที่จะให้โมเดลเรียนรู้และลองผิดลองถูกด้วยตัวเองผ่านประสบการณ์และการทำซ้ำ โดยเราจะกำหนด Environment เป็นกรอบเพื่อตอบโมเดลว่าสิ่งที่ทำนั้นดีหรือไม่ด้วย Reward และ นำกลับไปเรียนรู้เพิ่มเติม ซึ่งการเรียนรู้ในกลุ่มนี้จะใกล้เคียงกับ Supervised Learning จะแตกต่างกันตรงที่ Reinforcement Learning จะไม่มีชุดข้อมูลในการ Input แต่จะถูกเทรนด้วยการทำซ้ำละคำตอบจาก Environment ซึ่งเปรียบเสมือน Training Set นั้นเอง
AI ที่อยู่ในกลุ่ม Reinforcement Learning ที่เราเชื่อว่าหลาย ๆ คนจะต้องคุ้นเคยอย่างแน่นอน ก็คือ AI บอทในเกม Moba ต่าง ๆ อย่าง League of Legend หรือ Dota 2 ก็ถูกเทรนมาด้วยวิธีนี้ หรือที่ง่ายกว่านั้นก็คือ AI เกม O – X ที่มักจะเป็นการโปรแกรมมิ่งพื้นฐานที่ถูกสอนนั้นเอง
การนำ Machine Learning ไปใช้
ปัจจุบันมีการนำ Machine Learning ไปใช้อย่างแพร่หลายไม่ว่าจะเป็นการใช้งานในการจัดการข้อมูล วิเคราะห์หรือทำนายผลลัพธ์ โดนเฉพาะในเชิงธุรกิจที่ Machine Learning เข้ามามีบทบาทในการวิเคราะห์หาแนวทางในการแก้ปัญหาหรือโอกาสทางธุรกิจผ่านการทำ Data Mining หรือนำมาใช้ในการขับรถยนต์ได้แล้วด้วย Nueral Network ไปจนถึงการควบคุมเครื่องจักรในโรงงานอุตหกรรม
Machine Learning ในชีวิตประจำวัน
การนำไปใช้ที่เราบอกไปก่อนหน้าเพื่อน ๆ อาจจะมองว่าค่อนข้างไกลตัวไปสักนิด งั้นเราลองขยับเข้ามาใกล้ตัวกันอีกสักหน่อยว่า Machine Learning Algorithm ที่อยู่ในชีวิตประจำวันของเรานั้นมีอะไรน่าสนใจกันบ้าง
Apple
Siri ที่ใช้ Machine Learning เข้ามาในกระบวนการ NLP (Natural Language Processing) ในการสร้าง Speech Recognition เนื่องจากภาษานั้นมีความกำกวมและแปรผันได้อย่างรวดเร็ว การนำ Machine Learning เข้ามาช่วยทำให้โมเดลนั้นเรียนรู้เพิ่มเติมได้ตลอดเวลาจึงตามทันโลกได้อยู่เสมอ
เทคโนโลยี Face ID ที่นำ Machine Learning เข้ามาช่วยจดจำจุดอินฟราเรดที่ยิ่งออกมาเพื่อระบุใบหน้า ทำให้แม้จะเปลี่ยนทรงผม ใส่แว่นหรือเปลี่ยนลุคไปบ้าง ก็ยังสามารถระบุตัวตนได้อยู่
Netflix
ระบบการแนะนำภาพยนตร์ (Recommendation System) เป็น Machine Learning ที่ได้ถูกหยิบมาใช้ในการแนะนำหนังที่ตรงกับความชื่นชอบของผู้ใช้ ด้วย Assosiation Rule Algorithm ทำให้ผู้ใช้ได้รับชมสิ่งที่ตรงกับคความต้องการมากที่สุด และทำให้ผู้ใช้เกิดความพึงพอใจ
ซึ่งระบบนี้ก็ไม่ได้ถูกใช้แค่เพียง Netflix เท่านั้นแต่ Platform Streaming ต่าง ๆ ก็นิยมนำมาใช้งานรวมถึง Youtube หรือ Platform ขายสินค้าออนไลน์ต่าง ๆ ก็นำมาใช้อีกด้วย
หลังจากที่ได้เรียนรู้ว่า Machine Learning คืออะไร กันไปแล้ว เพื่อน ๆ เริ่มรู้สึกว่าสิ่งเหล่านี้ใกล้ตัวกว่าที่คิดกันแล้วหรือยัง แม้ว่ารู้ไปแล้วอาจจะไม่ได้ส่งผลกับชีวิตเท่าไหร่นัก แต่รู้ไว้ใช่ว่าจริงไหมหละ การที่เข้าใจพื้นฐาอย่างน้อยที่สุด อาจจะทำให้เพื่อน ๆ เอนจอยกับการใช้งานเทคโนโลยีได้มากขึ้น ส่วนเราต้องขอบอกเลยว่าสนุกมาก ๆ ที่ได้แชร์ความรู้ให้กับทุกคน และ LearningFeel ก็อดใจไม่ไหวแล้วที่จะหาความรู้ใหม่ ๆ มาเสริ์ฟให้กับเพื่อน ๆ ในครั้งหน้าจะเกี่ยวกับเรื่องอะไร ความรู้แบบไหน รอติดตาามกันได้เลย