Machine Learning คือ
Machine Learning (แมชชีนเลิร์นนิ่ง) คือแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์หรือระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงความสามารถของตัวเองได้จากข้อมูล (Data) โดยไม่ต้องมีการเขียนคำสั่ง (Program) แบบระบุขั้นตอนชัดเจนเหมือนโปรแกรมทั่วไป เป้าหมายหลักคือสร้างระบบอัตโนมัติที่ใช้ประสบการณ์จากข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อ ทำนาย (Predict) หรือ จำแนก (Classify) สิ่งใหม่ ๆ ได้อย่างแม่นยำ
ยิ่งมีข้อมูลมาก ระบบ Machine Learning ก็จะเรียนรู้ได้ดีขึ้นเรื่อย ๆ และในหลายกรณีอาจใช้เทคนิค Deep Learning ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีการของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อประมวลผลข้อมูลซับซ้อนอย่างภาพ เสียง และข้อความ รวมถึงการพัฒนา LLM (Large Language Models) ที่สามารถเข้าใจและสร้างข้อความได้ใกล้เคียงมนุษย์ ซึ่งอยู่เบื้องหลังแอปพลิเคชันและเครื่องมืออย่างแชทบอทหรือ Generative AI ต่าง ๆ นั่นเอง
หลักการทำงานของ Machine Learning
โดยทั่วไป Machine Learning Process หรือกระบวนการทำงานของ Machine Learning สามารถอธิบายได้ง่าย ๆ ด้วย 3 ขั้นตอนหลัก ได้แก่
1) การตัดสินใจ (Decision Process) โมเดลรับ ข้อมูลนำเข้า ซึ่งอาจมีหรือไม่มี ป้ายกำกับ (Labels) แล้วประมวลผลเพื่อให้ได้ ผลลัพธ์คาดการณ์ เช่น การจำแนกรูปภาพหรือการทำนายตัวเลข
2) การวัดความผิดพลาด (Error Function) ใช้ ฟังก์ชันวัดความผิดพลาด (Loss Function) ตรวจสอบความแม่นยำของโมเดลเมื่อเทียบกับ คำตอบจริง เพื่อดูว่าทำนายถูกหรือผิดมากน้อยแค่ไหน
3) การปรับปรุงโมเดล (Model Optimization) โมเดลปรับ น้ำหนัก (Weights) และ พารามิเตอร์ ด้วยวิธีอย่าง Gradient Descent เพื่อลดความผิดพลาด ทำซ้ำหลายรอบจนได้ ความแม่นยำ ตามที่ต้องการ
ประเภทของ Machine Learning
1. Supervised Learning
Supervised Learning คือการเรียนรู้แบบมีผู้สอน หมายความว่าระบบจะได้รับข้อมูลที่มีทั้ง อินพุต (Input) และ คำตอบ (Output หรือ Labels) อยู่แล้ว เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะ (Features) กับคำตอบ ตัวอย่างเช่น การสอนให้ AI แยกหมากับแมว เราจะป้อนภาพพร้อมบอกว่าภาพนี้คือหมาหรือแมว เมื่อเรียนรู้เสร็จ ระบบก็สามารถจำแนกภาพใหม่ที่ไม่เคยเห็นได้เอง จุดเด่นของวิธีนี้คือแม่นยำสูง เหมาะกับปัญหาที่เรามีข้อมูลพร้อมคำตอบอยู่แล้ว เช่น การตรวจจับสแปมอีเมล หรือการทำนายราคาบ้าน เป็นต้น
2. Unsupervised Learning
ต่างจากแบบแรก เพราะ Unsupervised Learning คือการเรียนรู้แบบไม่มีคำตอบให้ตั้งแต่แรก ระบบจะได้รับเพียง ข้อมูลดิบ (Unlabeled Data) และต้องหาความเชื่อมโยงหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่เอง เช่น การจัดกลุ่ม (Clustering) เพื่อหาลูกค้าที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน หรือการลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction) เพื่อทำให้การวิเคราะห์ง่ายขึ้น วิธีนี้เหมาะกับโจทย์ที่เรายังไม่รู้ว่าควรแบ่งหมวดหมู่อย่างไร และต้องการให้ระบบช่วยค้นหารูปแบบแฝงจากข้อมูล เช่น การจัดเพลย์ลิสต์เพลงที่มีสไตล์คล้ายกันโดยไม่ต้องบอกชื่อแนวเพลง เป็นต้น
3. Reinforcement Learning
Reinforcement Learning คือการเรียนรู้แบบเสริมแรง อาศัยการ ลองผิดลองถูก (Trial and Error) แล้วให้รางวัล (Rewards) หรือค่าปรับ (Penalties) เพื่อชี้นำว่าพฤติกรรมใดควรทำต่อหรือหยุด ตัวอย่างเช่น การฝึกหุ่นยนต์ให้เดินหรือให้ AI เล่นเกมจนชนะ โดยทุกครั้งที่ได้ผลลัพธ์ดีจะเพิ่มรางวัลเพื่อกระตุ้นให้ทำซ้ำ วิธีนี้จึงเหมาะกับปัญหาที่ไม่สามารถบอกคำตอบล่วงหน้าได้ ต้องให้ระบบปรับกลยุทธ์ตามสถานการณ์จริง เช่น ระบบคุมพลังงานในโรงงาน หรือระบบขับขี่อัตโนมัติที่ต้องตัดสินใจแบบเรียลไทม์
ตัวอย่าง machine learning ในชีวิตประจําวัน
แม้ชื่อ Machine Learning จะฟังดูเป็นเรื่องไกลตัว แต่ในความเป็นจริงเทคโนโลยีนี้อยู่รอบตัวเราแทบทุกวัน และหลายครั้งเราใช้งานโดยไม่รู้ตัว ตั้งแต่การดูหนัง ฟังเพลง จนถึงการขับรถหรือทำธุรกรรมการเงิน มาดูกันว่ามีตัวอย่างใดบ้างที่เราพบเจอได้ในชีวิตประจำวันของคุณกัน
1) ระบบแนะนำคอนเทนต์
น้อยคนนักที่จะรู้ว่าแพลตฟอร์มอย่าง Netflix, YouTube, Lazada หรือ Shopee จะบันทึกพฤติกรรมของเรา เช่น ประเภทหนังที่ดูบ่อย เวลาที่ใช้รับชม สินค้าที่เคยค้นหา หรือเพิ่มลงตะกร้า จากนั้นใช้โมเดล Machine Learning วิเคราะห์ความชอบ (Preference Prediction) เพื่อแนะนำสิ่งที่น่าจะสนใจต่อไป สำหรับผู้ใช้ทั่วไป นี่ช่วยประหยัดเวลาหาสิ่งที่ต้องการ และเปิดโอกาสค้นพบคอนเทนต์หรือสินค้าที่ตรงรสนิยมมากขึ้นนั่นเอง
2) การรู้จำใบหน้า
เทคโนโลยีอย่าง Face ID ใช้การประมวลผลจาก จุดสังเกตบนใบหน้า (Facial Landmarks) เพื่อสร้างโปรไฟล์เฉพาะบุคคล และตรวจสอบทุกครั้งที่ปลดล็อกเครื่อง ทำให้ทั้งรวดเร็วและปลอดภัยกว่าการพิมพ์รหัส สำหรับคนทั่วไป นอกจากใช้ปลดล็อกมือถือแล้ว ยังใช้ยืนยันตัวตนในแอปธนาคาร หรือเป็นระบบเข้า–ออกสถานที่โดยไม่ต้องพกบัตร
3) ผู้ช่วยอัจฉริยะ
Siri, Alexa และ Google Assistant อาศัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการรู้จำเสียง (Speech Recognition) เพื่อรับคำสั่งและตอบสนอง เช่น ตั้งปลุก เปิดเพลง ตอบคำถาม หรือสั่งงานอุปกรณ์ IoT ภายในบ้าน สำหรับผู้ใช้ทั่วไป ทั้งช่วยจัดตารางงาน ค้นหาข้อมูล หรือควบคุมบ้านอัจฉริยะได้สะดวกโดยไม่ต้องพิมพ์แม้แต่ตัวเดียว
ทั้งนี้ ยังมีอีกหนึ่งเทคโนโลยีใกล้ตัวคือ แชทบอท ที่ใช้ Machine Learning วิเคราะห์คำถามและบริบทการสนทนา เพื่อตอบกลับอัตโนมัติในช่องทางออนไลน์ ช่วยธุรกิจให้บริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง
4) รถยนต์ไร้คนขับ
รถอย่าง Tesla ใช้ Machine Learning ประมวลผลข้อมูลจาก เซนเซอร์กล้องและเรดาร์ เพื่อประเมินสภาพแวดล้อม ตัดสินใจเลี้ยว เบรก หรือเปลี่ยนเลนอย่างปลอดภัย แม้ในชีวิตประจำวันเรายังไม่ใช้รถไร้คนขับเต็มรูปแบบ แต่ฟีเจอร์ช่วยขับ (Driver Assist) เช่น ควบคุมความเร็วอัตโนมัติหรือช่วยเบรกฉุกเฉิน ก็ใช้หลักการเดียวกัน ช่วยให้การขับขี่ปลอดภัยและสะดวกขึ้น เป็นต้น
