ราคารวม : ฿ 0.00
Chapter 3: Machine Learning คืออะไร?
หลังจากที่เราได้ทำความรู้จักกับแนวคิดพื้นฐานและประเภทของ AI แล้ว ในบทนี้เราจะมุ่งเน้นไปที่หัวใจสำคัญของ AI ในยุคปัจจุบัน นั่นคือ Machine Learning (ML) ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีการที่สำคัญที่สุดในการทำให้ AI สามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองจากข้อมูลได้ เราจะสำรวจว่ามันคืออะไร ทำงานอย่างไร และมีการประยุกต์ใช้อย่างไรบ้างในชีวิตจริง
3.1 ความหมายของ Machine Learning (ML)
Machine Learning คือส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมให้บอกว่าควรทำอย่างไรในทุกขั้นตอน กล่าวง่าย ๆ ก็คือ ML คือกระบวนการที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถรับรู้ข้อมูล ฝึกฝนตัวเอง และปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์ผ่านการเรียนรู้จากประสบการณ์
ในงานวิจัยของ Arthur Samuel ในปี 1959 เขาได้ให้คำนิยามคำว่า “Machine Learning” ไว้ว่า “เป็นการศึกษาเกี่ยวกับการทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องถูกตั้งโปรแกรมให้ทำสิ่งต่าง ๆ โดยตรง” ซึ่งเป็นแนวคิดพื้นฐานของการพัฒนา ML ในเวลาต่อมา โดย ML ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในหลายแอปพลิเคชันของ AI ตั้งแต่การแนะนำเพลงและภาพยนตร์ในแพลตฟอร์มอย่าง Spotify และ Netflix ไปจนถึงการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
3.2 ประเภทของ Machine Learning
ML สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก ๆ ขึ้นอยู่กับวิธีการเรียนรู้ของระบบจากข้อมูลที่ได้รับ ได้แก่:
1. Supervised Learning (การเรียนรู้ภายใต้การกำกับดูแล)
ใน Supervised Learning ระบบจะถูกฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลที่มี “ป้ายกำกับ” (Labels) หรือข้อมูลที่มีคำตอบที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น การพัฒนาโมเดลที่ทำนายราคาบ้านจากข้อมูลเช่น ขนาดของบ้าน จำนวนห้องนอน เป็นต้น ซึ่งข้อมูลชุดนี้จะต้องมีราคาจริงของบ้านแต่ละหลังให้ระบบเรียนรู้
• ตัวอย่างการใช้งาน: การจดจำภาพ เช่น การจำแนกภาพแมวและสุนัข โดยที่ระบบจะได้รับภาพและข้อมูลป้ายกำกับว่าภาพนั้นเป็นแมวหรือสุนัข
• งานวิจัยที่สำคัญ: งานวิจัยของ Alex Krizhevsky ในปี 2012 ที่ใช้ Convolutional Neural Networks (CNNs) ในการจดจำภาพจากชุดข้อมูล ImageNet ซึ่งได้กลายเป็นมาตรฐานในการพัฒนาระบบจดจำภาพในปัจจุบัน
2. Unsupervised Learning (การเรียนรู้โดยไม่มีการกำกับดูแล)
ใน Unsupervised Learning ระบบจะถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ระบบจะต้องหาโครงสร้างหรือรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเอง ตัวอย่างเช่น การหากลุ่มลูกค้าในข้อมูลที่ไม่มีการบอกว่าลูกค้าคนไหนอยู่ในกลุ่มใด
• ตัวอย่างการใช้งาน: การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้บนเว็บไซต์และจัดกลุ่มผู้ใช้งานโดยอัตโนมัติ เพื่อการตลาดเฉพาะบุคคล
• งานวิจัยที่สำคัญ: งานวิจัยในด้าน Clustering Algorithms เช่น K-means Algorithm ที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ โดย K-means เป็นอัลกอริทึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในงาน Unsupervised Learning
3. Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมแรง)
Reinforcement Learning เป็นการเรียนรู้ที่ระบบเรียนรู้จากการกระทำและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น โดยการได้รับรางวัล (Rewards) เมื่อระบบทำงานถูกต้อง และบทลงโทษ (Penalties) เมื่อทำงานผิดพลาด โดยเป้าหมายคือให้ระบบสามารถหาวิธีที่ดีที่สุดในการทำงานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
• ตัวอย่างการใช้งาน: การพัฒนาหุ่นยนต์ที่สามารถเคลื่อนที่ในสภาพแวดล้อมที่ไม่เคยเจอมาก่อน โดยหาทางเรียนรู้วิธีที่ดีที่สุดในการเคลื่อนที่ผ่านการลองผิดลองถูก
• งานวิจัยที่สำคัญ: งานวิจัยของ DeepMind ที่พัฒนา AlphaGo ซึ่งใช้ Reinforcement Learning ในการฝึกฝนตัวเองเพื่อเล่นโกะและเอาชนะผู้เล่นระดับโลก
3.3 กระบวนการทำงานของ Machine Learning
การพัฒนาโมเดล Machine Learning มักจะประกอบด้วยขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:
1. การรวบรวมข้อมูล (Data Collection)
ขั้นตอนแรกของการพัฒนาโมเดล ML คือการรวบรวมข้อมูล โดยข้อมูลนี้อาจมาจากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น การเก็บข้อมูลจากเซ็นเซอร์ หรือจากฐานข้อมูลที่มีอยู่ การมีข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเป็นสิ่งสำคัญ เพราะข้อมูลที่มีความไม่สมบูรณ์อาจทำให้โมเดลเรียนรู้ไม่ถูกต้อง
2. การทำความสะอาดข้อมูล (Data Preprocessing)
ข้อมูลที่ได้รับมามักจะมีความไม่สมบูรณ์ เช่น ข้อมูลสูญหายหรือมีข้อผิดพลาด ดังนั้นต้องมีการทำความสะอาดข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพและใช้ได้จริง เช่น การกรองข้อมูลที่ไม่จำเป็น หรือการเติมค่าข้อมูลที่สูญหาย
3. การเลือกโมเดล (Model Selection)
การเลือกโมเดลคือการตัดสินใจว่าจะใช้วิธีการใดในการเรียนรู้จากข้อมูล ตัวอย่างเช่น ถ้าเป็นงานที่ต้องการทำนายผลลัพธ์ อาจเลือกโมเดลแบบ Linear Regression หรือ Decision Tree ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล
4. การฝึกฝนโมเดล (Model Training)
เมื่อเลือกโมเดลได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการฝึกฝนโมเดล โดยการป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (สำหรับ Supervised Learning) หรือไม่มีป้ายกำกับ (สำหรับ Unsupervised Learning) ให้กับโมเดลเพื่อให้มันเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงความแม่นยำ
5. การทดสอบโมเดล (Model Testing)
เมื่อฝึกฝนโมเดลเสร็จแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการทดสอบโมเดลกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อประเมินความสามารถในการทำนายหรือการตัดสินใจของโมเดล
6. การปรับปรุงโมเดล (Model Optimization)
ขั้นสุดท้ายคือการปรับปรุงโมเดลโดยใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดข้อผิดพลาด เช่น การปรับค่าพารามิเตอร์ของโมเดลหรือการเพิ่มข้อมูลในการฝึกฝน
3.4 ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ในชีวิตประจำวัน
• การแนะนำสินค้าในแพลตฟอร์ม E-commerce: แพลตฟอร์มอย่าง Amazon ใช้ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ และแนะนำสินค้าให้ตรงกับความต้องการของแต่ละบุคคล
• การจดจำเสียงและภาพ: แอปพลิเคชันอย่าง Google Photos ใช้ Machine Learning ในการจดจำภาพและจัดกลุ่มรูปภาพตามใบหน้า หรือการจดจำเสียงในผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Google Assistant
• การพยากรณ์การเดินทางใน Google Maps: Google Maps ใช้ Machine Learning เพื่อพยากรณ์เส้นทางที่เร็วที่สุดและประเมินเวลาที่จะถึงจุดหมาย
สรุปบทที่ 3:
Machine Learning เป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ในปัจจุบัน โดยการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและพัฒนาตัวเองได้ ML มีประเภทต่างๆ เช่น Supervised Learning, Unsupervised Learning, และ Reinforcement Learning ซึ่งแต่ละประเภทมีการประยุกต์ใช้อย่างหลากหลายในชีวิตจริง ในบทถัดไป เราจะเจาะลึกลงไปที่ Deep Learning ซึ่งเป็นการพัฒนาเพิ่มเติมจาก Machine Learning ที่ทำให้ AI สามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การจดจำภาพและการแปลภาษา
This website stores cookies to improve your website experience
Including allowing us to provide proposals Promotional activities Choose the content that suits you personally
Write comment