Machine Learning ส่วนหนึ่งของระบบ AI ที่เปรียบเหมือนสมอง
เคยสงสัยไหมว่าเวลาที่เราเล่น Facebook Instagram หรือ YouTube ทำไมถึงมีแต่สิ่งที่เราสนใจขึ้นฟีด ? ทำไมเวลาที่โพสต์รูปคู่กับเพื่อนทำไมระบบถึงแท็กเพื่อนให้อัตโนมัติ ? นั่นเป็นเพราะ Machine Learning อยู่เบื้องหลังอย่างไรล่ะ
Machine Learning คือส่วนหนึ่งของระบบ AI ที่เปรียบเสมือนสมองของ AI ที่ทำการค้นหา แยกแยะ สรุป คาดคะเน และคำนวณความน่าจะเป็น ซึ่งมีส่วนช่วยให้ระบบการประมวลผลข้อมูลสามารถพัฒนาและแก้ปัญหาได้อย่างเหมาะสม โดยมีรูปแบบ ดังนี้
- Supervised Learning คือ การเรียนรู้ข้อมูลต่าง ๆ โดยมีผู้สอน อาศัยข้อมูลในการฝึกฝน เพื่อช่วยให้ตัวเทคโนโลยีสามารถเรียนรู้ผล และคาดคะเนผลลัพธ์ต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น โดยการเรียนรู้ในรูปแบบนี้ มักถูกนำมาใช้งานในเชิงธุรกิจทั้งการคำนวณราคาบ้าน การคาดคะเนค่าเงิน หรือแม้แต่การวิเคราะห์ผลการแข่งขันต่าง ๆ เป็นต้น
- Unsupervised Learning คือ การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้สอน โดยที่เครื่องจักรนั้น ๆ จะทำการเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องตั้งค่าเป้าหมายของแต่ละข้อมูล ระบบสามารถนำไปวิเคราะห์ และสร้างแบบแผนจากข้อมูลที่ได้รับเข้าไป มักนำไปใช้ในการแนะนำผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ หรือคัดเลือกข้อมูลหรือผลิตภัณฑ์ เป็นต้น
- Reinforcement Learning คือ การเรียนรู้จากการลองผิดลองถูกจากสถานการณ์ในอดีตหรือระบบจำลอง เพื่อพัฒนาระบบการตัดสินใจให้ดียิ่งขึ้น เช่น การพัฒนาระบบผู้เล่นอัตโนมัติให้ชนะผู้เล่นระดับโลก ระบบการจัดการข้อมูลเพื่อนำเสนอให้ตัดสินใจเลือกอัตราส่วนของสินทรัพย์ต่าง ๆ เป็นต้น
Machine Learning ถูกนำไปใช้ในหลากหลายสาขาและอุตสาหกรรม ตั้งแต่การแพทย์, การเงิน, การตลาด, ไปจนถึงการพัฒนาแอพลิเคชั่น และเทคโนโลยีต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น
- Siri ที่มีการตรวจจับคำสั่งด้วยเสียง โดยจะการวิเคราะห์เสียงผ่านเทคโนโลยี โดยมีการเก็บข้อมูลและพัฒนาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการรู้จำเสียงได้อย่างแม่นยำ
- Email ที่มีระบบการตรวจจับสแปมอัตโนมัติ ซึ่งระบบจะทำการเรียนรู้ว่าข้อความแบบไหนที่เป็นสแปมหรือไม่ใช่สแปม เพื่อจำแนกอีเมลแต่ละประเภทได้อย่างเหมาะสม
- Facebook ที่มีระบบจดจำใบหน้าของผู้ใช้งาน และแท็กคนในภาพโดยอัตโนมัติ
- Netflix เก็บข้อมูลพฤติกรรมการดูภาพยนต์ในช่องทางต่าง ๆ เพื่อนำไปประมวลผลและหาคอนเทนต์ที่เหมาะสม รวมไปถึงการเลือกแบนเนอร์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคลอีกด้วย
- การวิเคราะห์ผลบอล ทั้งการคาดเดาผู้ชนะ หรือเพื่อวางแผนการเล่นในครั้งต่อ ๆ ไป และเตรียมโปรแกรมซ้อมได้อย่างเหมาะสม เพื่อพัฒนาทีมให้มีความชำนาญ
จะเห็นได้ว่า Machine Learning เป็นเครื่องมือที่สำคัญที่อยู่เบื้องหลังการทำงานของระบบต่าง ๆ เช่น Facebook, Instagram, และ YouTube ซึ่งช่วยให้สามารถนำเสนอเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามความฉลาดของ Machine Learning ไม่ได้มีประโยชน์แค่ในแง่ของการพัฒนาแอพลิเคชั่นเพียงอย่างเดียว แต่ยังสามารถนำไปใช้ประโยชน์ใน อุตสาหกรรมบันเทิง การแพทย์ ก่อสร้าง หรือแม้กระทั่งระบบคลังสินค้าต่าง ๆได้อีกด้วย
จัดทำโดย
นางสาววิมลรัตน์ ศรีโยหะ