หากคุณเคยศึกษาเรื่องเทรนด์การตลาด 2024 คุณจะพบว่า AI (Artificial Intelligence) และ Machine Learning คือ เทคโนโลยีที่มีบทบาทค่อนข้างมากในปีนี้ ดังจะเห็นได้จากการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ ๆ บน Social Media หรือสมาร์ทโฟนอัจฉริยะในช่วงที่ผ่านมา และในบทความนี้ Digital Tips จะพาคุณไปรู้จักกับเทคโนโลยีนี้ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น มาเคลียร์ให้ชัดกันว่า Machine Learning คืออะไร, Machine Learning แปลว่าอะไร พร้อมสรุปการทำงานที่คุณควรรู้!
Machine Learning คืออะไร?
Machine Learning คือ ส่วนย่อย หรือพาร์ทหนึ่งของ AI (Artificial Intelligence) ที่ต้องอาศัยการฝึกอบรมอัลกอริทึมด้วยชุดข้อมูล ให้สามารถเรียนรู้และต่อยอดจากข้อมูลเหล่านั้นด้วยตัวเองได้ โดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมกำกับไว้อย่างชัดเจน เนื่องจาก Machine Learning จะเรียนรู้โดยธรรมชาติจากข้อมูล และเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ ๆ ก็สามารถเติบโต พัฒนา และปรับเปลี่ยนได้เองอย่างอิสระ อย่างไรก็ดี คำว่า Machine Learning หมายถึง “การเรียนรู้ของเครื่องจักร” ซึ่งนั่นแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้ถูกพัฒนาขึ้นภายใต้วัตถุประสงค์ใด และจะสามารถช่วยแบ่งเบาภาระของมนุษย์ในเรื่องที่ซับซ้อนได้ดีแค่ไหน
ข้อแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ AI
แม้จะพอเข้าใจว่า Machine Learning แปลว่าอะไรแล้ว แต่บางท่านก็อาจจะยังมีข้อสงสัย ว่าคำ ๆ นี้มีความหมายต่างกับ AI อย่างไร ก่อนอื่น เราขออธิบายความหมายของ AI ให้คุณเข้าใจแบบสั้น ๆ ก่อน
AI หรือ Artificial Inteeligence เป็นคำเรียกรวม ๆ ของการพัฒนาเทคโนโลยีที่มอบความเฉลียวฉลาดให้กับสิ่งที่ไม่มีชีวิต โดยใช้ความรู้ด้านวิศวกรรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นหลัก เพื่อให้กำเนิดซอฟต์แวร์อัจฉริยะที่สามารถช่วยมนุษย์ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ส่วน Machine Learning คือ ส่วนย่อยของ AI ที่ควบคุมการจดจำข้อมูลและการเรียนรู้ ดังนั้น หากมีคนถามว่า AI และ Machine Learning คืออะไร เราสามารถเปรียบเทียบให้เห็นภาพอย่างง่าย ๆ ว่า AI เป็นเหมือนร่างกาย และ Machine Learning ก็คือมันสมอง ที่ใช้ในการเรียนรู้ คิด วิเคราะห์ และสั่งการอวัยวะอื่น ๆ ให้ทำงานนั่นเอง
>> อ่านเพิ่มเติม: Generative AI คือ (รอลิงก์)
ข้อแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Automation
เมื่อพูดถึงการใช้เทคโนโลยีทำงานแทนคน นอกจาก Machine Learning แล้ว ยังมี Automation หรือระบบอัตโนมัติด้วย ซึ่งทั้ง 2 เทคโนโลยีนี้ แตกต่างกันค่อนข้างมากเลยทีเดียว
Automation คือ การใช้เทคโนโลยีทำงานแทนมนุษย์ เพื่อลดจำนวนการใช้คนจริง ๆ ในระบบให้เหลือน้อยที่สุด การใช้ Automation ช่วยทำงาน มักเกิดขึ้นในโรงงานอุตสาหกรรม โดยจะมอบงานที่มีกระบวนการแน่นอน ไม่ซับซ้อน เช่น งานประกอบ งานขนส่ง งานทำความสะอาด ฯลฯ ให้เครื่องจักรจัดการแทน
ทั้งนี้ แม้ Automation จะถูกคิดค้นขึ้นมาเพื่อช่วยมนุษย์ทำงานเหมือนกัน แต่สิ่งที่แตกต่างกับ Machine Learning คือ เครื่องจักรในระบบ Automation จะปฏิบัติตามคำสั่งที่ป้อนข้อมูลไว้เท่านั้น ไม่มีการเรียนรู้จากประสบการณ์ คำนวณ หรือวิเคราะห์ข้อมูลใด ๆ แทนมนุษย์
ข้อแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning
อีกคำหนึ่งที่น่าสนใจไม่แพ้ Machine Learning ก็คือ Deep Learning หรือ “การเรียนรู้เชิงลึก” ซึ่งอันที่แล้ว Deep Learning คือ เทคโนโลยีที่สร้างขึ้นจากวัตถุประสงค์เดียวกับ Machine Learning ทุกประการ และมีหลักการทำงานค่อนข้างใกล้เคียงกัน
แต่สิ่งที่ทำให้ Deep Learning ต่างกับ Machine Learning คือ ขีดความสามารถ เพราะไม่ว่า Machine Learning จะเรียนรู้ด้วยตนเองได้ดีแค่ไหน แต่ก็ยังต้องมีข้อมูลที่เป็นแนวทางหลักให้ยึดโยง ในขณะที่ Deep Learning จะมีโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) ช่วยในการถอดรหัสและทำความเข้าใจบริบทของสิ่งต่าง ๆ ใกล้เคียงกับสมองมนุษย์ จึงทำให้สามารถเข้าใจสถานการณ์ใหม่ ๆ แม้ยังไม่เคยได้รับการป้อนข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับเรื่องนั้นได้
เพื่อให้คุณเห็นภาพมากยิ่งขึ้น ลองนึกถึงการทำงานของ Deep Learning ตัวอย่างต่าง ๆ เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง (Self-driving Car) โปรแกรม Chatbot ต่าง ๆ เช่น ChatGPT หรือการจดจำใบหน้า (Facial Recognition) เป็นต้น
Machine Learning มีหลักการทำงานอย่างไร?
องค์กรที่กำลังก้าวเข้าสู่กระบวนการ Digital Transformation และกำลังทำความเข้าใจว่า Machine Learning คืออะไร ต้องเริ่มจากเข้าใจหลักการทำงานก่อน ซึ่งกระบวนการทั้งหมดนั้นจะเริ่มต้นจากการป้อนข้อมูลการฝึกอบรมให้กับอัลกอริทึม โดยนักพัฒนาจะเลือกป้อนเฉพาะข้อมูลที่อยากให้ Machine Learning ตัวนั้น ๆ ได้เรียนรู้ เช่น รูปภาพ ข้อความ เสียง ฯลฯ จากนั้น อัลกอริทึมก็จะวิเคราะห์และหาความสัมพันธ์ของข้อมูล เพื่อประเมินว่ามีข้อมูลใดเหมือนหรือแตกต่างกันบ้าง นำไปสู่การสร้างโมเดลสำหรับทำนายผลลัพธ์หรือตัดสินใจเรื่องต่าง ๆ แทนมนุษย์
รูปแบบการทำงานของ Machine Learning
อ่านมาถึงตรงนี้ คุณคงเข้าใจแล้วว่า Machine Learning คืออะไร และมีหลักการทำงานอย่างไร ลำดับต่อไป เราขออธิบายให้ลึกซึ้งขึ้นอีกสักนิด ผ่านการจำแนกรูปแบบการทำงานของ Machine Learning ออกเป็น 3 แบบ ได้แก่ Reinforcemant Learning, Supervised Learning และ Unsupervised Learning Reinforcemant Learning
1. Reinforcement Learning
Reinforcement Learning คือ การป้อนชุดข้อมูล พร้อมกำหนดสถานการณ์และเงื่อนไขบางอย่างให้กับอัลกอริทึม เช่น หากตัดสินใจตามสถานการณ์ A จะได้รับบทลงโทษ แต่หากตัดสินใจตามสถานการณ์ B จะได้รับรางวัล การทำเช่นนี้จะช่วยกระตุ้นคุณสมบัติบางอย่างของ Machine Learning คือ การเรียนรู้และตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล ดังนั้น ระบบจะเริ่มพัฒนาการทำงาน ให้ได้รับรางวัลมากกว่าบทลงโทษ ยกตัวอย่างเช่น Reinforcement Learning ในเกม หรือในโปรแกรมเทรดหุ้น เป็นต้น อย่างไรก็ดี รูปแบบการทำงานนี้จะมีข้อจำกัดเล็กน้อย คือใช้เวลานาน และอัลกอริทึมอาจจดจำสถานการณ์ที่จะได้รับบทลงโทษมากกว่าแทน
2. Supervised Learning
Supervised Learning คือ การกำหนดข้อมูลทั้ง Input และ Output ให้กับอัลกอริทึม เพื่อให้อัลกอริทึมฝึกหาความสัมพันธ์จากข้อมูลเหล่านั้น และเริ่มมีกรอบการทำงานสำหรับทำนายความแตกต่างของข้อมูลชุดต่อไป เช่น ป้อนข้อมูลรูปสัตว์ และโมเดลจำแนกประเภทสัตว์ลงไป และลองทดสอบด้วยการป้อนรูปสัตว์รูปใหม่ ๆ ลงไป เพื่อให้อัลกอริทึมระบุว่าเป็นสัตว์ประเภทไหน เป็นต้น ทั้งนี้ Supervised Learning ตัวอย่าง ก็คือพวกระบบกรองอีเมลสแปม หรือโปรแกรมคาดการณ์ยอดขายต่าง ๆ ข้อดีคือทำงานเร็ว ให้ประสิทธิภาพสูง แต่จะไม่สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนมาก ๆ ได้
3. Unsupervised Learning
Unsupervised Learning คือ การป้อนข้อมูลเฉพาะส่วนที่เป็น Input เพียงอย่างเดียว แล้วให้อัลกอริทึมค่อย ๆ เรียนรู้และจำแนกความแตกต่างของข้อมูลด้วยตัวเอง ซึ่งเป็นการทำงานภายใต้แนวคิดที่ว่า Machine Learning คือ เครื่องมือที่สามารถวิเคระาห์ข้อมูลเองได้ ยกตัวอย่างเช่น ฟีเจอร์แนะนำสินค้าใน E-commerce ที่ทำนายแนวโน้มจากประวัติการซื้อขาย และโปรแกรมตรวจจับการฉ้อโกง ข้อดีของรูปแบบการทำงานนี้ คือการรองรับข้อมูลที่้ซับซ้อน แต่จะใช้เวลานาน และเสี่ยงผิดพลาดค่อนข้างสูง
ประโยชน์ของ Machine Learning พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
Machine Learning คือ เครื่องมือที่มีประโยชน์ต่อสังคมมนุษย์เป็นอย่างมาก ทั้งในแง่การตลาด เช่น การใช้งาน Martech ต่าง ๆ การวางกลยุทธ์การตลาด หรือแม้แต่การดำเนินชีวิตประจำวัน หากคุณยังนึกไม่ออกว่าตัวเองเคยใช้ประโยชน์จาก Machine Learning ตัวไหนบ้าง ลองมาดูตัวอย่างเหล่านี้
- ระบบแนะนำสินค้าน่าซื้อบน E-commerce หรือเพลงน่าฟังบน Spotify: สงสัยไหมว่าแอปพลิเคชันเหล่านี้รู้ได้อย่างไร ว่าคุณอยากได้สินค้าประเภทไหน หรือเพลงใดที่คุณชอบฟังและอยากกดฟังอีก คำตอบคือฝีมือของ Machine Learning ที่แฝงตัวอยู่เบื้องหลังการทำงานของแอปพลิเคชันเหล่านั้น
- บุคคลที่คุณอาจรู้จัก บน Social Media: เคยไหม? เพิ่งสมัคร Social Media ใหม่ แต่จู่ ๆ บัญชีของเพื่อนหรือคนรู้จักก็ขึ้นมาเป็นบัญชีแนะนำ ทั้ง ๆ ที่คุณยังไม่เคยนำบัญชีใหม่ไปเชื่อมต่อกับใคร คำตอบคือ Machine Learning จะเรียนรู้จากการเชื่อมต่อที่มีอยู่ของคุณ และซิงค์ข้อมูลมาให้
- การทำนายการจราจรบน Google Maps: ใครเคยใช้ Google Maps ในเวลาเร่งด่วนจะทราบดีว่า Google Maps จะมีฟีเจอร์ทำนายแนวโน้มการจราจร ว่าถนนเส้นใดจะรถติด การจราจรจะติดขัดนานแค่ไหน ต้องใช้เวลานานเท่าใด ฯลฯ นั่นเพราะ Machine Learning คือ อาวุธสำคัญในโปรแกรมเหล่านี้ ทำหน้าที่วิเคระาห์ข้อมูลการจราจรให้
Machine Learning คือ ผู้ช่วยคนสำคัญที่แทรกซึมอยู่ในชีวิตประจำวันของเรา
Machine Learning คือ มันสมองของ AI ที่ทำให้การแบ่งเบาภาระมนุษย์โดยซอฟต์แวร์เป็นไปได้ โดยจะอาศัยการป้อนข้อมูลเข้าไป เพื่อให้อัลกอริทึมเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้น และดัดแปลงการตัดสินใจจากประสบการณ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล ปัจจุบัน Machine Learning เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อย ๆ และมีแนวโน้มว่าจะพัฒนาไปข้างหน้าอย่างไม่หยุดยั้ง
ทั้งนี้ หากคุณอยากเรียนรู้วิธีการใช้งานทั้ง AI และ Machine Learning ให้เป็นประโยชน์กับการตลาดมากยิ่งขึ้น อย่าพลาด “THE ULTIMATE COURSE TO UNLEASH THE POWER OF AI” โดย Digital Tips คอร์สเดียวที่จะอธิบายอย่างครบเครื่องว่า AI คืออะไร? พร้อมอธิบายวิธีใช้โปรแกรม AI ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ติดตามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ทาง LINE SHOPPING และ Facebook: Digital Tips Acadamy
อ้างอิง
Coursera. Machine Learning vs. AI: Differences, Uses, and Benefits
Available from: https://www.coursera.org/articles/machine-learning-vs-ai
Coursera. What Is Deep Learning? Definition, Examples, and Careers
Available from: https://www.coursera.org/articles/what-is-deep-learning
Coursera. 9 Real-Life Machine Learning Examples
Available from: https://www.coursera.org/articles/machine-learning-examples?
