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