Machine Learning คือหนึ่งในเครื่องมือจากบริการของ AWS ที่ช่วยพัฒนาการทำงานของระบบ เครื่องมือ และชิ้นงานต่าง ๆ ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพื่อมอบความสะดวกสบายให้แก่ผู้ใช้งาน ไม่ว่าจะเป็นเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน รวมไปถึงเครื่องมืออุปกรณ์ไอที และเครื่องจักรต่าง ๆ ถึงแม้ว่าจะมีการใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น และแฝงอยู่ในชีวิตประจำวันของผู้คนรอบด้าน แต่ก็ยังมีหลาย ๆ คนที่มีข้อสงสัยเกี่ยวกับ Machine Learning ในบทความนี้คุณจะได้รู้จักกับการทำงาน ประโยชน์ และตัวอย่างของ Machine Learning ที่อยู่ในชีวิตประจำวันของเรา รวมถึงขั้นตอนการพัฒนาระบบ Machine Learning ด้วยเช่นกัน
1. Machine Learning คืออะไร
Machine Learning (ML) หมายถึงส่วนการเรียนรู้ด้วยตัวเองของโปรแกรม หรือระบบต่าง ๆ โดยเป็นการเรียนรู้จากข้อมูล โดยเมื่อให้ข้อมูลแล้ว ML จะประมวลผลเพื่อสรุปออกมาเป็นกฎเกณฑ์ หรือรูปแบบ ซึ่งสามารถใช้หาแนวโน้มที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต รวมถึงการเรียนรู้รูปแบบข้อมูลเพื่อการตีความ และวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ โดยที่ ML นั้นจะเป็นเหมือนกับส่วนสมองของโปรแกรม เครื่องมือต่าง ๆ รวมถึง AI ด้วยเช่นกัน
เนื่องจาก Machine Learning เป็นส่วนการเรียนรู้ของระบบ จึงจำเป็นต้องใช้เวลาในการพัฒนา ป้อนข้อมูลหลาย ๆ ชุดที่มีความหลากหลาย ควบคู่ไปกับการปรับปรุง แก้ไขระบบการเรียนรู้หลาย ๆ ครั้ง เพื่อให้ ML เรียนรู้ จดจำ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ไม่ว่าจะเป็นการคาดคะเน หรือผลการวิเคราะห์ที่แม่นยำมากที่สุดนั่นเอง
แม้ว่า Machine Learning จะเป็นเครื่องมือที่ล้ำสมัย และดูเข้าถึงได้ยาก แต่จริง ๆ แล้ว ML นั้นถูกใช้อย่างแพร่หลายมาก และไม่ว่าจะเป็นธุรกิจสตาร์ตอัป องค์กรขนาดเล็กหรือขนาดใหญ่ ก็สามารถเข้าถึงและใช้งาน Machine Learning ได้ผ่านบริการของ AWS หรือ Amazon Web Services นั่นเอง
2. ประโยชน์ของ Machine Learning
Machine Learning นั้นสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับทุก ๆ แวดวง ไม่ว่าจะเป็นการตลาด การค้าปลีก บริการทางการเงิน ความบันเทิง รวมถึงทางการแพทย์ด้วยเช่นกัน เนื่องจาก Machine Learning นั้นเป็นเครื่องมือที่ช่วยเรียนรู้ข้อมูลจำนวนมาก ๆ เพื่อใช้วิเคราะห์ และคาดการณ์แนวโน้มของสิ่งต่าง ๆ จากข้อมูลได้อย่างแม่นยำ จึงสามารถนำไปใช้ได้กับทุกโปรเจกที่ต้องการเครื่องมือช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์และคาดคะเนแนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้า การแนะนำเพลง ภาพยนตร์ หรือซีรีส์ที่ตรงกับความชอบของผู้ใช้แต่ละคน หรือแม้แต่การวิเคราะห์และวินิจฉัยโรคต่าง ๆ จากอาการ จากภาพเอกซเรย์ หรือผลการสแกนต่าง ๆ
3. ตัวอย่าง Machine Learning ในชีวิตประจำวัน
เมื่อได้รู้ถึงการทำงานและประโยชน์ของ Machine Learning กันแล้ว หลาย ๆ คนอาจพอมองออกแล้วว่ามีสิ่งใดบ้างในชีวิตประจำวันของเราที่มีการใช้งาน Machine Learning ซึ่งมีอยู่มากมายเหมือนกัน เรียกได้ว่าแทบจะทุก ๆ ระบบปฏิบัติการ เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน และโซเชียลมีเดียที่คุณใช้งานเลยก็ว่าได้ ไม่ว่าจะเป็น
- Siri จาก Apple และ Google’s Assistance ที่ใช้ Machine Learning ในการเรียนรู้ จดจำเสียง และถอดความเสียงของคุณออกมาเป็นข้อความคำสั่ง และตอบรับคำสั่งนั้น ๆ ด้วยข้อมูลจากการวิเคราะห์พฤติกรรมที่ผ่าน ๆ มาของคุณ
- การที่ YouTube และ Netflix สามารถแนะนำรายการโชว์ต่าง ๆ ที่คุณอาจจะชื่นชอบให้ได้อย่างแม่นยำ โดยใช้ข้อมูลจากประเภทของหนังและรายการต่าง ๆ ที่คุณเคยดูในอดีต
- การจดจำใบหน้าในระบบ Face Recognition ที่จำหน้าของคุณได้แม้จะใส่แว่น ถอดแว่น แต่งหน้า หรือไม่แต่งหน้า เพราะใช้ข้อมูลจากการเรียนรู้องค์ประกอบต่าง ๆ ของใบหน้าคุณซ้ำ ๆ หลาย ๆ วัน ในหลาย ๆ โอกาสโฆษณาบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ ของ Google และโซเชียลมีเดียต่าง ๆ ที่ตรงกับความชอบ และความสนใจของคุณ เพราะ Machine Learning ได้เรียนรู้จากสิ่งที่คุณเคยค้นหา สิ่งที่คุณเปิดดู หรือกดถูกใจบ่อย ๆ
4. ขั้นตอนการพัฒนา Machine Learning
อย่างที่ได้กล่าวถึงไปในข้างต้นว่า Machine Learning นั้น เป็นระบบที่ต้องมีการพัฒนา ป้อนข้อมูลให้เรียนรู้ และปรับปรุงหลาย ๆ ครั้งเพื่อให้ได้ Machine Learning ที่คาดการณ์และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ผู้พัฒนาระบบ Machine Learning จึงควรทำตามขั้นตอนดังต่อไปนี้
- Prepare – เตรียมการสำหรับสร้างโมเดล Machine Learning โดยเตรียมชุดข้อมูลต่าง ๆ และการตั้งค่าระบบเบื้องต้น
- Build – ทดลองสร้างโมเดล Machine Learning ขึ้นมาจากชุดข้อมูลที่เตรียมไว้
- Train & Tune – ฝึกฝนระบบ Machine Learning ที่สร้างขึ้น ทดสอบความแม่นยำ และปรับปรุงผลการวิเคราะห์
- Deploy & Manage – นำระบบ Machine Learning ที่ได้ไปใช้จริง และคอยดูแล จัดการ และอัปเดตให้ทำงานกับพฤติกรรมของข้อมูลใหม่ ๆ อยู่เสมอเพื่อให้ได้ Machine Learning ที่มีความแม่นยำสูงสุด