ไขความลับ Machine Learning: พลังแห่งการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ที่ขับเคลื่อนโลก
โลกยุคปัจจุบันเต็มไปด้วยเทคโนโลยีที่เข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตในทุกมิติ และหนึ่งในนั้นที่โดดเด่นไม่แพ้สิ่งใดคือ Machine Learning หรือ การเรียนรู้ของเครื่อง หลายคนอาจคิดว่าเป็นเรื่องไกลตัว หรือเป็นเพียงแนวคิดในภาพยนตร์ไซไฟ แต่ความจริงคือ Machine Learning ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันไปแล้ว ตั้งแต่ระบบแนะนำภาพยนตร์ที่คุณชอบบนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง ไปจนถึงการจัดเรียงอีเมลขยะ หรือแม้แต่การวินิจฉัยโรคทางการแพทย์
Machine Learning คือแขนงหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มอบความสามารถให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จาก ข้อมูล โดยไม่ต้องถูกตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนในทุกขั้นตอน แทนที่จะป้อนคำสั่งตายตัวให้เครื่องทำงานแต่ละอย่าง นักวิทยาศาสตร์จะออกแบบ อัลกอริทึม ให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ค้นหารูปแบบ และใช้รูปแบบเหล่านั้นมา ทำนาย หรือ ตัดสินใจ ในสถานการณ์ใหม่ๆ ที่ไม่เคยพบเจอมาก่อน
Machine Learning ทำงานอย่างไร?
หัวใจสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องอยู่ที่ข้อมูล และกระบวนการที่ซับซ้อนแต่มีแบบแผน
เริ่มจากการ รวบรวมและเตรียมข้อมูล ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุด ข้อมูลต้องสะอาด ครบถ้วน และเหมาะสมกับการใช้งาน จากนั้นก็ถึงเวลา เลือกอัลกอริทึม ที่เปรียบเสมือนสูตรการเรียนรู้ที่เหมาะสมกับปัญหา สุดท้ายคือการ ฝึกฝนโมเดล โดยการป้อนข้อมูลให้แก่อัลกอริทึม เพื่อให้มันเรียนรู้และสร้าง รูปแบบ หรือ โมเดล ที่สามารถใช้ในการ ทำนาย หรือ ตัดสินใจ ได้
เมื่อโมเดลถูกฝึกฝนเรียบร้อย ก็จะถูก ประเมินผล เพื่อดูว่ามันทำงานได้ดีเพียงใด และปรับปรุงแก้ไขจนกว่าจะพร้อมสำหรับการนำไป ใช้งานจริง
ประเภทหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องแบ่งออกเป็นหลายประเภท แต่หลักๆ ที่นิยมใช้กันมีสามแบบ คือ
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)
นี่คือประเภทที่เครื่องจะเรียนรู้จาก ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labeled Data) ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่เราได้บอกเครื่องไว้แล้วว่าอินพุตนี้ควรให้เอาต์พุตอะไร
ตัวอย่างเช่น การสอนให้เครื่องแยกแยะภาพแมวออกจากภาพสุนัข โดยการป้อนภาพแมวพร้อมป้ายกำกับว่า “แมว” และภาพสุนัขพร้อมป้ายกำกับว่า “สุนัข” เมื่อเครื่องเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากพอ มันก็จะสามารถจำแนกภาพสัตว์ใหม่ๆ ได้เอง
การทำนายราคาบ้านจากคุณสมบัติ หรือการคัดแยกอีเมลสแปม ก็จัดอยู่ในกลุ่มนี้
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)
ในกรณีนี้ เครื่องจะทำงานกับ ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (Unlabeled Data) โดยมีเป้าหมายเพื่อค้นหา รูปแบบที่ซ่อนอยู่ หรือโครงสร้างภายในของข้อมูลเอง
การจัดกลุ่มลูกค้าที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน หรือการตรวจจับความผิดปกติในระบบเครือข่าย เป็นตัวอย่างที่ดีของการเรียนรู้ประเภทนี้ เครื่องจะพยายามจัดระเบียบข้อมูล ค้นหาความสัมพันธ์ หรือลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องมีคำแนะนำล่วงหน้า
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
ประเภทนี้แตกต่างออกไป เพราะเครื่องไม่ได้เรียนรู้จากชุดข้อมูลตายตัว แต่เรียนรู้ผ่านการ ทดลองและข้อผิดพลาด ในสภาพแวดล้อมที่กำหนดไว้
เครื่องจะถูกวางไว้ในสถานการณ์ที่มันต้อง ตัดสินใจ ทำบางสิ่ง และจะได้รับ รางวัล เมื่อทำถูกต้อง หรือ การลงโทษ เมื่อทำผิดพลาด คล้ายกับการสอนสัตว์เลี้ยงให้ทำตามคำสั่ง
การพัฒนา AI สำหรับเล่นเกมให้ชนะมนุษย์ หรือการควบคุมหุ่นยนต์ให้ทำงานอัตโนมัติ ล้วนใช้หลักการนี้ในการพัฒนา
Machine Learning มีบทบาทในชีวิตประจำวันอย่างไร?
Machine Learning ได้แทรกซึมอยู่ในหลายภาคส่วนของชีวิต
ตั้งแต่ ระบบแนะนำสินค้า ที่คุณเห็นบนเว็บไซต์ช้อปปิ้งออนไลน์ หรือเพลงที่คุณอาจชอบในแอปพลิเคชันฟังเพลง
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ทำให้เราสามารถโต้ตอบกับผู้ช่วยอัจฉริยะในสมาร์ทโฟนได้
ในด้าน การแพทย์ ML ช่วยในการวินิจฉัยโรคตั้งแต่เนิ่นๆ จากภาพทางการแพทย์ หรือวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อวางแผนการรักษา
ด้าน การเงิน ช่วยในการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต และประเมินความเสี่ยงในการอนุมัติสินเชื่อ
แม้แต่ รถยนต์ไร้คนขับ ก็อาศัย Machine Learning ในการมองเห็นสภาพแวดล้อมและตัดสินใจขับเคลื่อนไปข้างหน้าอย่างปลอดภัย
ก้าวต่อไปของ Machine Learning
Machine Learning ไม่ได้เป็นเพียงเทรนด์ชั่วคราว แต่เป็นรากฐานสำคัญของ นวัตกรรม ในอนาคต การทำความเข้าใจพื้นฐานของเทคโนโลยีนี้จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ไม่ว่าจะเป็นนักศึกษา ผู้ประกอบการ หรือใครก็ตามที่สนใจในโลกเทคโนโลยี การได้เรียนรู้และสัมผัสกับ Machine Learning จะเป็นการเปิดประตูสู่โอกาสใหม่ๆ และช่วยให้สามารถสร้างสรรค์สิ่งต่างๆ ที่เป็นประโยชน์ต่อสังคมได้อย่างไร้ขีดจำกัด
โลกกำลังก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว และ Machine Learning คือหนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักที่จะกำหนดทิศทางของการพัฒนาต่อไปอีกนาน