การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร และทำไมถึงสำคัญ
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหนึ่งในวิธีการทาง AI ที่ใช้ เพื่อทำให้ระบบสามารถทำงานผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบ
เป้าหมายของการเรียนรู้ของเครื่อง คือการทำให้ระบบที่ใช้โมเดล AI ML สามารถตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ได้อย่างไดนามิก โดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมเพิ่มเติมหรือการแทรกแซงจากมนุษย์ ความสามารถในการปรับตัวนี้พร้อมด้วยการทำซ้ำอย่างต่อเนื่อง จะส่งผลให้มีการปรับปรุงการตอบสนองและการทำงานของระบบเมื่อเวลาผ่านไป
แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกนำไปใช้อย่างรวดเร็ว ซึ่งส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการดูแลสุขภาพ การศึกษาและยานยนต์ ตลอดจนชีวิตประจำวันและการสื่อสาร
กรณีคลาสสิกเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง
จนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้ การเรียนรู้ของเครื่องต้องอาศัยการสร้างแบบจำลองข้อมูลและเทคนิคการวิเคราะห์ รวมถึงการถดถอย การสนับสนุนเวกเตอร์ โครงสร้างการตัดสินใจ และวิธีการทางสถิติอื่น ๆ แนวทางนี้จัดอยู่ในประเภทการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก
การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกจำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของมนุษย์ในการออกแบบและเลือกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูล รวมถึงการติดป้ายกำกับหรือโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอัลกอริทึม ML
การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีขนาดเล็กกว่า และมักใช้การคำนวณผลที่เข้มข้นน้อยกว่าวิธีการทาง ML ขั้นสูง เช่น การเรียนรู้เชิงลึก
คุณลักษณะหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกคือสามารถตีความได้ ซึ่งหมายความว่านักพัฒนามักจะสามารถเข้าใจได้ว่าทำไมโมเดล AI ML ถึงตัดสินใจหรือการคาดการณ์บางอย่าง และสามารถปรับพารามิเตอร์หรือกระบวนการได้ง่ายขึ้นเมื่อจำเป็น
การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้ของเครื่องในประเภทที่กว้างขวางขึ้น ยังรวมถึงแนวทางร่วมสมัยที่มีความซับซ้อนและใช้ข้อมูลมากขึ้น และมีความสามารถในการตีความน้อยลง
หนึ่งในส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องคือการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถจำลองรูปแบบหลายชั้นในชุดข้อมูลที่ซับซ้อน อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถตรวจจับและจัดประเภทคุณลักษณะภายในข้อมูลดิบ ดังนั้นนักพัฒนาซอฟต์แวร์จึงไม่จำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมนุษย์ในการระบุหรือกำหนดชื่อให้กับแต่ละคุณลักษณะ
การเรียนรู้เชิงลึกมักต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้ทำงานได้ดี เนื่องจากอัลกอริทึมจำเป็นต้องระบุและจัดประเภทพารามิเตอร์มากมาย และพารามิเตอร์ทั้งหมดต้องมีอยู่ในชุดข้อมูลในจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดล ระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่มีมากกว่าสามชั้นเรียกว่าเครือข่ายประสาท เนื่องจากเลียนแบบโหนดที่เชื่อมต่อระหว่างกันของระบบประสาทของมนุษย์
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deep Neural Networks อาจดูทึบแสงราวกับ “กล่องดำ” เนื่องจากอัลกอริทึมมีความซับซ้อนมากจนยากที่จะเข้าใจได้ว่าพวกเขาไปถึงการตัดสินใจใดโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราใช้ชุดกระบวนการและวิธีการที่เรียกว่า explainable AI (XAI) เพื่อเพิ่มความโปร่งใสในการตัดสินใจของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งมีความสำคัญต่อการสร้างความไว้วางใจและความรับผิดชอบในระบบ AI เหล่านี้ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ควบคุมด้วย
ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของทุกกรณีการใช้งาน AI ซึ่งมีความสามารถที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ผู้คนทำงาน สร้างสรรค์ และมีปฏิสัมพันธ์ รวมถึงวิธีการดำเนินธุรกิจ
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถอำนวยความสะดวกในการโต้ตอบแบบอัตโนมัติที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล เช่น แชทบอทและระบบผู้ช่วยแนะนำ เพื่อช่วยให้ลูกค้าเก็บรวบรวมข้อมูลและตัดสินใจอย่างมีข้อมูลได้เร็วขึ้น
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยประหยัดเวลาและปรับปรุงประสิทธิภาพได้ด้วยกระบวนการทำงานอัตโนมัติสำหรับงานที่เดิมทีต้องทำโดยมนุษย์ ในหลายกรณี กระบวนการที่ขับเคลื่อนโดย ML จะเร็วขึ้นและแม่นยำกว่ากระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยมนุษย์ ให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น พร้อมทั้งช่วยให้พนักงานมีเวลาสำหรับงานสร้างสรรค์ที่ต้องใช้สติปัญญาสูงกว่าซึ่งคอมพิวเตอร์ไม่สามารถทำได้
นอกจากนี้ยังสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มเพื่อตรวจจับความผิดปกติหรือคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต ความสามารถเหล่านี้ทำให้สามารถใช้โซลูชันนวัตกรรมที่หลากหลายเพื่อปรับปรุงหรือปรับแต่งกระบวนการกระบวนการได้ เช่น ในการผลิต หรือเพื่อให้ข้อมูลสำหรับการวางแผน เช่น ในภาคพลังงาน เพื่อปรับเปลี่ยนโครงข่ายไฟฟ้าตามความต้องการที่คาดการณ์ไว้
การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร
การเรียนรู้ของเครื่องอาศัยเทคนิคทางสถิติในการจดจำและดำเนินการตามรูปแบบในข้อมูล โดยไม่ต้องมีการดำเนินการโดยมนุษย์ อัลกอริทึม ML ได้รับการฝึกให้ทำงานเฉพาะด้านให้เสร็จสมบูรณ์โดยการรับชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง โดยสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมซ้ำ ๆ ในระหว่างการฝึกเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์และการตัดสินใจ คุณภาพและปริมาณของข้อมูลรวมถึงความสามารถในการปรับตัวของอัลกอริทึมเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของโมเดล AI ที่เกิดขึ้น
วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องมีสี่วิธีหรือประเภทหลักดังต่อไปนี้:
- การเรียนรู้แบบมีการกำกับดูแล: อัลกอริทึมนี้จะถูกฝึกอบรมบนชุดข้อมูลที่มีฉลาก ซึ่งหมายความว่าตัวอย่างการฝึกอบรมแต่ละตัวอย่างจะจับคู่กับฉลากเอาต์พุต อัลกอริทึมเรียนรู้การคาดการณ์เอาต์พุตจากข้อมูลอินพุต
- การเรียนรู้แบบไม่มีกำกับดูแล: อัลกอริทึมจะได้รับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับโดยไม่มีคำสั่งคำสั่งที่ชัดเจน ระบบต้องเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างจากตัวข้อมูลเอง
- การเรียนรู้แบบมีการกำกับดูแลครึ่งหนึ่ง: วิธีการนี้ใช้ทั้งข้อมูลที่ติดป้ายและไม่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม โดยปกติ ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนน้อยจะถูกจับคู่กับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากขึ้น
- การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: อัลกอริทึมเรียนรู้เมื่อพยายามบรรลุเป้าหมายในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เช่น การขับรถหรือการเล่นเกมแบบโต้ตอบ ระบบได้รับความคิดเห็นเกี่ยวกับการดำเนินการเมื่อนำทางพื้นที่ปัญหา
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดคำสั่งที่ใช้กับข้อมูลเพื่อเปิดใช้งานการจดจำรูปแบบ การจำแนกประเภท และการคาดการณ์รูปแบบ นี่คือตัวอย่างของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง:
- การถดถอยเชิงเส้น: อัลกอริทึมนี้คาดการณ์จุดข้อมูลในอนาคต โดยอิงตามความสัมพันธ์เชิงเส้นกับจุดข้อมูลก่อนหน้า
- การถดถอยเชิงตรรกะ: กระบวนการนี้ประเมินความน่าจะเป็นของจุดข้อมูลในอนาคตโดยอิงตามตัวแปรอิสระ
- อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม: อัลกอริทึมประเภทนี้ สามารถจัดกลุ่มจุดข้อมูลตามความคล้ายคลึงกันของจุดเหล่านั้น
- แผนผังการตัดสินใจ: แผนผังการตัดสินใจจัดเรียงข้อมูลเป็นประเภทย่อยที่แตกต่างกันโดยใช้ชุดของการทดสอบเงื่อนไข
- Random forest: อัลกอริทึมนี้จะรวบคำตอบจากต้นให้การตัดสินใจจำนวนมาก
เครื่องมือและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง
นักพัฒนา AI สร้างซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ เฟรมเวิร์ก และไลบรารีโค้ดที่เขียนไว้ล่วงหน้า การเรียนรู้ของเครื่องทำงานบนภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python และ C++ รวมถึงภาษาเฉพาะทาง เช่น R ซึ่งออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ทางสถิติ TensorFlow และ PyTorch เป็นตัวอย่างเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงไลบรารีและเครื่องมือทั้งหมดที่รวมแพ็กเกจไว้ด้วยกัน
รูปแบบการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง
AI การเรียนรู้ของเครื่องถูกใช้ในงานคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย ซึ่งซับซ้อนเกินกว่าที่จะจัดการด้วยอัลกอริทึมที่มีการกำหนดกฎไว้อย่างชัดเจน ตัวอย่างของแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนเหล่านี้ ได้แก่ การจดจำเสียง การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ระบบแนะนำ และการตรวจจับการฉ้อโกง
กรณีการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง
การบริการลูกค้า
มีการใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้าในหลายแง่มุม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ให้บริการออนไลน์
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)—โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจ แปล และสร้างภาษาในลักษณะมนุษย์—เป็นพลังพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือที่เน้นเสียงและข้อความ เช่น การแปลงเสียงเป็นข้อความ ผู้ช่วยเสียง แชทบอท และแอปพลิเคชัน Generative AI (GenAI) ที่ช่วยในการทำงานอัตโนมัติในส่วนงานบริการลูกค้า
ผู้ให้บริการค้าปลีกและผู้ให้บริการออนไลน์ยังใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำ เพื่อปรับปรุงการบริการและการมีส่วนร่วมของลูกค้า ระบบผู้ช่วยแนะนำต้องอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการกรองข้อมูลเพื่อคาดการณ์ประเภทของเนื้อหาที่ผู้ใช้ต้องการอย่างถูกต้อง โดยอ้างอิงจากตัวเลือกที่ผ่านมา ความคิดเห็น การมีส่วนร่วม และรูปแบบที่คล้ายกันจากผู้ใช้รายอื่นที่มีโปรไฟล์ที่คล้ายกัน
การผลิต
การควบคุมคุณภาพในกระบวนการผลิตนั้นได้อาศัยความช่วยเหลือจากคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ซึ่งต้องพึ่งพาการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์จะแปลข้อมูลภาพในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องและความผิดปกติ ตรวจสอบและควบคุมกระบวนการ เร่งการตอบสนอง และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ซึ่งมักจะในเวลาเกือบเรียลไทม์
บริการด้านการเงิน
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องมีส่วนช่วยในอุตสาหกรรมการเงินและการธนาคาร โดยใช้ประโยชน์จากการจดจำรูปแบบเพื่อปรับปรุงและปรับปรุงกิจกรรมที่หลากหลาย เช่น การตรวจจับการทุจริต การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การธนาคารที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล การดำเนินการชำระเงิน และแม้แต่การซื้อขายหุ้นแบบอัตโนมัติ
ระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการหุ่นยนต์ (Robotic Process Automation หรือ RPA)
AI ML ขับเคลื่อน RPA หรือการทำงานประจำและงานซ้ำ ๆ ที่โดยปกติแล้วมนุษย์มักจะทำโดยอัตโนมัติ โดยมีการประยุกต์ใช้ RPA อย่างแพร่หลายในทุกอุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น ในสภาพแวดล้อมสำนักงาน โซลูชัน RPA สามารถกรอกแบบฟอร์ม ย้ายไฟล์ ประมวลผลธุรกรรม หรือสร้างรายงานได้
วิธีการใช้การเรียนรู้แบบเครื่อง
ในการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ องค์กรจะต้องมีทีมผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้านการใช้งาน ซึ่งได้แก่:
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูลที่มุ่งเน้นการเตรียมข้อมูลและการพัฒนาโมเดล
- นักพัฒนา AI และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่เขียนโค้ดอัลกอริทึม ที่ขับเคลื่อนการเรียนรู้ของเครื่องและจัดการการปรับใช้และการปรับขนาด
- ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่ช่วยตรวจสอบผลลัพธ์การเรียนรู้ของเครื่องในระหว่างการฝึกอบรม การปรับแต่ง และกระบวนการหลังการปรับใช้ โดยใช้ความรู้ของตนเองในการตรวจสอบความแม่นยำของโมเดล AI
นอกจากนี้ องค์กรต่าง ๆ จะต้องใช้ฮาร์ดแวร์ AI เพื่อฝึกและรันโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง
อย่างไรก็ตาม การนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้แต่ละรูปแบบมีลักษณะความเฉพาะตัวที่แตกต่างกันไปตามกรณีการใช้งาน ตัวอย่างเช่น บริษัทขนาดใหญ่สามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ทางธุรกิจในศูนย์ข้อมูล ในขณะที่ร้านค้าปลีกสามารถใช้กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องบนเซิร์ฟเวอร์ Edge
ความท้าทายของการเรียนรู้ของเครื่อง
โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องบางส่วนสามารถนำไปใช้ได้โดยได้รับการสนับสนุนจากโมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้าและเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส อย่างไรก็ตาม กรณีการนำไปใช้ส่วนใหญ่จำเป็นต้องมีการปรับแต่ง ไม่เว้นแม้แต่การนำไปใช้เพียงเล็กน้อย องค์กรที่เพิ่งเริ่มใช้ AI อาจพบอุปสรรคในการสรรหาสมาชิกทีมที่มีความเชี่ยวชาญด้านทักษะที่จำเป็น
เมื่อมีทีมงานพร้อมแล้ว ความท้าทายต่อไป คือการออกแบบหรือปรับแต่งโมเดลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล โดยอาจต้องทำการวนซ้ำหลายครั้งเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการโอเวอร์ฟิตติ้ง เมื่อโมเดลตีความข้อมูลที่ใช้ฝึกได้เกินไปและไม่รับข้อมูลใหม่ หรือเกิดการอันเดอร์ฟิตติ้งเมื่อโมเดลมีความเรียบง่ายเกินกว่าที่จะจับรูปแบบข้อมูลที่ซ่อนอยู่ ในบางกรณี โมเดลจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ และข้อมูลเพิ่มเติมอาจเป็นเรื่องยาก มีค่าใช้จ่ายสูง หรือต้องใช้เวลานานในการรับมา
อีกความท้าทายหนึ่ง คือการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องบางอย่าง เช่น ระบบคำแนะนำ จะต้องอาศัยเบราว์เซอร์ของผู้ใช้และประวัติการซื้อ รวมทั้งข้อมูลประชากรด้วย โซลูชันการรักษาความปลอดภัยแบบหลายชั้น รวมถึงโซลูชันที่ใช้ประโยชน์จาก AI สามารถช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวและข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ รวมถึงข้อมูลที่เป็นความลับและทรัพย์สินทางปัญญาขององค์กร
การนำ AI ML ใหม่ไปใช้ควรสอดคล้องกับแนวปฏิบัติด้าน AI ที่รับผิดชอบ เพื่อให้แน่ใจว่าระบบจะถูกใช้ในลักษณะที่ปลอดภัย เชื่อถือได้ และมีจริยธรรม
อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง
การนำ AI มาใช้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วใน AI ML และเทคโนโลยีสนับสนุนทำให้เทคโนโลยีดังกล่าวเข้าถึงธุรกิจต่าง ๆ ได้มากขึ้น และในทางกลับกันก็ปลดล็อกความเป็นไปได้ที่ไร้ขีดจำกัดสำหรับการประยุกต์ใช้และผลกระทบระดับโลก การเรียนรู้ของเครื่องจะถูกนำไปใช้ในกรณีการใช้งานและบริบทใหม่ ๆ ในอนาคต