การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คืออะไร

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีวิทยาของ AI ที่ใช้เพื่อช่วยให้ระบบทำงานให้เสร็จสิ้นผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบ

เป้าหมายของการเรียนรู้ของเครื่องคือการทำให้ระบบที่ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง AI ตอบสนองต่อข้อมูลใหม่แบบไดนามิกโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมเพิ่มเติมหรือมีการแทรกแซงอื่น ๆ ของมนุษย์ เมื่อนำความสามารถในการปรับตัวนี้มาวนซ้ำอย่างต่อเนื่อง ก็จะช่วยปรับปรุงการตอบสนองและการดำเนินการของระบบเมื่อเวลาผ่านไป

การใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการยอมรับและนำไปใช้อย่างรวดเร็ว และสร้างความเปลี่ยนแปลงอย่างมากต่อหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการดูแลสุขภาพ การศึกษา และยานยนต์ รวมถึงชีวิตประจำวันและการสื่อสาร

กรณีคลาสสิกเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง

ก่อนหน้านี้ การเรียนรู้ของเครื่องอาศัยการสร้างแบบจำลองข้อมูลและเทคนิคการวิเคราะห์ รวมถึงการถดถอย เวกเตอร์สนับสนุน แผนผังการตัดสินใจ และวิธีการทางสถิติอื่น ๆ วิธีการนี้ถูกจัดให้เป็นการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก

ในการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก ความเชี่ยวชาญด้านโดเมนของมนุษย์เป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการออกแบบและเลือกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูล และเพื่อติดป้ายกำกับหรือจัดโครงสร้างข้อมูลที่จะใช้ในการฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างขนาดเล็ก และมีแนวโน้มที่จะใช้การประมวลผลน้อยกว่าวิธี ML ขั้นสูง เช่น การเรียนรู้เชิงลึก

คุณลักษณะหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกก็คือสามารถตีความได้ ซึ่งหมายความว่านักพัฒนามักจะเข้าใจได้ถึงสาเหตุที่ทำให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง AI ตัดสินใจหรือคาดการณ์บางอย่าง และปรับพารามิเตอร์หรือกระบวนการได้ง่ายขึ้นเมื่อจำเป็น

การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม

หมวดหมู่การเรียนรู้ของเครื่องที่กว้างขึ้นยังรวมถึงวิธีการร่วมสมัยที่ซับซ้อนมากขึ้น ใช้ข้อมูลจำนวนมาก และตีความได้น้อยกว่า

การเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเป็นชุดย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องสามารถสร้างแบบจำลองรูปแบบหลายชั้นในชุดข้อมูลที่ซับซ้อนได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถตรวจจับและจำแนกคุณสมบัติต่าง ๆ ภายในข้อมูลดิบ ดังนั้นนักพัฒนาจึงไม่จำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านโดเมนของมนุษย์เพื่อระบุหรือติดป้ายกำกับแต่ละคุณสมบัติ

โดยทั่วไปแล้ว การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้ทำงานได้ดี เนื่องจากอัลกอริธึมจำเป็นต้องระบุและจัดหมวดหมู่พารามิเตอร์จำนวนมาก และพารามิเตอร์ทั้งหมดต้องมีอยู่ในชุดข้อมูลที่มีปริมาณมากเพียงพอสำหรับการฝึกโมเดล ระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่มีมากกว่าสามชั้นเรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมเนื่องจากเลียนแบบโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันของระบบประสาทของมนุษย์

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกอาจดูคลุมเครือเหมือนกับ “กล่องดำ” เนื่องจากอัลกอริธึมมีความซับซ้อนมากจนยากที่จะเข้าใจว่าโมเดลเหล่านี้ทำการตัดสินใจที่เฉพาะเจาะจงแต่ละครั้งได้อย่างไร ชุดของกระบวนการและวิธีการที่เรียกว่า AI ที่อธิบายได้ (XAI) กำลังถูกนำมาใช้เพื่อทำให้การตัดสินใจเกี่ยวกับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมีความโปร่งใสมากขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างความไว้วางใจและความรับผิดชอบในระบบ AI เหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม

ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของกรณีการใช้งาน AI ทั้งหมด และความสามารถของการเรียนรู้ของเครื่องกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของผู้คน การสร้างสรรค์ และการโต้ตอบ ตลอดจนวิธีดำเนินธุรกิจ

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถอำนวยความสะดวกในการโต้ตอบแบบอัตโนมัติที่เป็นส่วนตัว เช่น แชทบอทและระบบแนะนำ เพื่อช่วยให้ลูกค้ารวบรวมข้อมูลและตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยประหยัดเวลาและปรับปรุงประสิทธิภาพได้ด้วยการทำให้งานประจำที่เคยต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ในหลายกรณี กระบวนการที่ใช้ ML จะเร็วกว่าและแม่นยำกว่ากระบวนการที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์ ส่งผลให้มีผลลัพธ์ที่ดีกว่า ขณะเดียวกันก็ย้ายพนักงานไปทำงานที่สร้างสรรค์และใช้ความคิดมากขึ้น ซึ่งคอมพิวเตอร์ไม่สามารถทำได้สำเร็จ

การเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มเพื่อตรวจจับความผิดปกติหรือทำนายเหตุการณ์ในอนาคต ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้มีโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมที่หลากหลายเพื่อปรับปรุงหรือปรับแต่งกระบวนการ เช่น ในการผลิต หรือเพื่อแจ้งข้อมูลสำหรับการวางแผน เช่น ในภาคพลังงาน เพื่อปรับโครงข่ายไฟฟ้าตามความต้องการที่คาดการณ์ไว้

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่องอาศัยเทคนิคทางสถิติเพื่อจดจำและดำเนินการกับรูปแบบของข้อมูลโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ อัลกอริธึม ML ได้รับการฝึกฝนให้ทำงานที่เฉพาะเจาะจงโดยการรับชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ประสิทธิภาพของ ML สามารถปรับแต่งซ้ำ ๆ ในระหว่างการฝึกเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการทำนายและการตัดสินใจ คุณภาพและปริมาณของข้อมูลและความสามารถในการปรับตัวของอัลกอริธึมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของโมเดล AI ที่เป็นผลจากการฝึก

วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องมี 4 วิธีหรือประเภทหลักดังต่อไปนี้:
 

• การเรียนรู้แบบมีการกำกับดูแล: อัลกอริธึมได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าตัวอย่างการฝึกแต่ละรายการจะจับคู่กับป้ายกำกับผลลัพธ์ อัลกอริทึมเรียนรู้ที่จะทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลอินพุต
• การเรียนรู้แบบไม่มีการกำกับดูแล: อัลกอริทึมจะได้รับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับโดยไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน ระบบจะต้องเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างจากข้อมูลเอง
• การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล: แนวทางนี้ใช้ข้อมูลทั้งแบบมีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึก โดยทั่วไป ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อยจะจับคู่กับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก
• การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: อัลกอริธึมเรียนรู้ในขณะที่พยายามบรรลุเป้าหมายในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก ตัวอย่างได้แก่การขับรถหรือการเล่นเกมแบบโต้ตอบ ระบบจะได้รับผลตอบรับเกี่ยวกับการดำเนินการในขณะที่สำรวจพื้นที่ปัญหา

การเรียนรู้ของเครื่องใช้ถูกนำไปใช้อย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่อง AI ถูกนำไปใช้ในงานคอมพิวเตอร์หลายประเภทที่ซับซ้อนเกินกว่าจะจัดการโดยอัลกอริธึมตามกฎที่ชัดเจน ตัวอย่างของการใช้งานที่ซับซ้อนเหล่านี้ ได้แก่ การรู้จำเสียง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ระบบให้คำแนะนำ และการตรวจจับการฉ้อโกง

กรณีการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง

การบริการลูกค้า
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงและยกระดับการบริการลูกค้าในหลาย ๆ ด้าน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ให้บริการออนไลน์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจ แปล และสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์ ซึ่งถือเป็นขุมพลังพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือที่เน้นคำพูดและข้อความ เช่น การแปลงเสียงเป็นข้อความ ระบบสั่งงานด้วยเสียง แชทบอท และการใช้งาน AI เชิงการสร้าง (GenAI) ที่ช่วยให้ฟังก์ชั่นบริการลูกค้าทำงานโดยอัตโนมัติ

ผู้ค้าปลีกและผู้ให้บริการออนไลน์ยังใช้ระบบคำแนะนำเพื่อปรับปรุงการบริการและการมีส่วนร่วมของลูกค้า ระบบให้แนะนำขึ้นอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องและการกรองข้อมูลเพื่อคาดการณ์ประเภทเนื้อหาที่ผู้ใช้ต้องการอย่างแม่นยำ โดยพิจารณาจากตัวเลือก ความคิดเห็น การมีส่วนร่วม และรูปแบบที่คล้ายกันในอดีตจากผู้ใช้รายอื่นที่มีโปรไฟล์คล้ายกัน

การผลิต
การควบคุมคุณภาพในการผลิตได้รับความช่วยเหลือจากคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ซึ่งจะต้องอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ตีความข้อมูลภาพในสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องและความผิดปกติ ติดตามและควบคุมกระบวนการ เร่งการตอบสนอง และสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ซึ่งมักจะเกิดขึ้นในเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์

บริการด้านการเงิน
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องมีส่วนช่วยในอุตสาหกรรมการเงินและการธนาคารโดยใช้ประโยชน์จากการจดจำรูปแบบเพื่อปรับปรุงและยกระดับกิจกรรมที่หลากหลาย เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การธนาคารที่ปรับให้เหมาะกับรายบุคคล การประมวลผลการชำระเงิน และแม้แต่การซื้อขายหุ้นอัตโนมัติ

ความท้าทายของการเรียนรู้ของเครื่อง

โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องบางรายการสามารถนำไปใช้ได้ด้วยการสนับสนุนจากโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าและเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส อย่างไรก็ตาม ในกรณีส่วนใหญ่อาจจำเป็นต้องมีการปรับแต่งเแม้สำหรับการใช้งานเพียงเล็กน้อยก็ตาม องค์กรที่เพิ่งเริ่มนำ AI มาใช้อาจพบอุปสรรคในการสรรหาสมาชิกในทีมที่มีทักษะที่จำเป็น

และเมื่อมีพนักงานพร้อมแล้ว ความท้าทายต่อไปคือการออกแบบหรือปรับแต่งโมเดลให้มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล โดยอาจต้องมีการดำเนินการซ้ำหลายครั้งเพื่อป้องกันการโอเวอร์ฟิตติ้งเมื่อโมเดลมีการตีความข้อมูลการฝึกที่แม่นยำเกินไปและไม่รองรับข้อมูลใหม่ หรือการอันเดอร์ฟิตติ้ง เมื่อโมเดลเรียบง่ายเกินกว่าที่จะจดจำรูปแบบข้อมูลพื้นฐาน ในบางกรณี โมเดลจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ และจัดหาข้อมูลเพิ่มเติมอาจทำได้ยาก มีค่าใช้จ่ายสูง หรือใช้เวลานาน

นอกจากนี้ ความปลอดภัยของข้อมูลก็เป็นความท้าทายอีกหนึ่งอย่าง การใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องบางประเภท เช่น ระบบการให้คำแนะนำ จะอาศัยข้อมูลในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้และประวัติการซื้อ รวมถึงข้อมูลประชากร โซลูชันความปลอดภัยแบบหลายชั้นซึ่งรวมถึงโซลูชันที่ยกระดับ AI สามารถช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวและข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ รวมถึงข้อมูลลับและทรัพย์สินทางปัญญาขององค์กร

การนำการเรียนรู้ของเครื่อง AI ไปใช้ในรูปแบบใหม่ ๆ ควรสอดคล้องกับแนวปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ เพื่อให้แน่ใจว่าการนำระบบไปใช้จะมีความปลอดภัย เชื่อถือได้ และมีจริยธรรม

อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง

การนำ AI มาใช้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในการเรียนรู้ของเครื่อง AI และเทคโนโลยีสนับสนุนกำลังช่วยให้ธุรกิจเข้าถึงได้มากขึ้น และในทางกลับกันก็ เป็นการปลดล็อกความเป็นไปได้ที่ไม่จำกัดสำหรับการใช้งานและการสร้างความเปลี่ยนแปลงระดับโลก การเรียนรู้ของเครื่องจะมีกรณีการใช้งานใหม่และบริบทใหม่ ๆ ในอนาคต