คุณเคยสงสัยไหมว่า Netflix รู้ได้อย่างไรว่าเราควรจะดูรายการอะไรต่อ? Facebook แยกใบหน้าในรูปของเราได้อย่างไร? อะไรที่ทำให้รถยนต์ไร้คนขับ สามารถเกิดขึ้นได้จริง? หรือแม้กระทั่ง พนักงานบริการลูกค้ารู้ได้อย่างไรว่าคุณจะพึงพอใจในบริการของพวกเขาหรือไม่ ก่อนที่คุณจะทันได้ตอบแบบสอบถามเสียอีก คำตอบของคอนเซปต์ที่นำไปสู่นวัตกรรมเหล่านี้ ก็คือ “Machine Learning” Machine Learning คืออะไร? ก่อนอื่น มาดูคำจำกัดความของ Machine Learning กัน : Machine Learning คือ การทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผล คาดการณ์ ตัดสินปัญหาต่างๆ ด้วยตนเองผ่านการเรียนรู้ชุดข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ตัวอย่างเกี่ยวกับอัลกิริทึมของ Machine Learning ที่พบเห็นได้ในชีวิตประจำวัน ก็คือแพลตฟอร์มสตรีมเพลงต่างๆ ที่มักจะแนะนำเพลงใหม่ๆ หรือศิลปินให้กับผู้ใช้ โดยอัลกอรึทึมของ Machine Learning จะทำการวิเคราะห์จากข้อมูลเพลงหรือศิลปินที่ผู้ใช้ชื่นชอบ เทียบกับผู้ฟังอื่นที่มีแนวโน้มการฟังเพลงแบบเดียวกัน หลายธุรกิจที่มีระบบแนะนำมักจะใช้เทคนิคนี้เช่นเดียวกัน ปัจจุบันมีการนำ Machine Learning เข้ามาใช้ในงานที่เป็น ‘ระบบอัตโนมัติ’ มากมายแทบทุกวงการ ไม่ว่าจะเป็นบริษัทด้านการรักษาความปลอดภัยที่ใช้ Machine Learning เข้าช่วยในการกวาดล้างมัลแวร์ ตลอดจนผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินที่ต้องการการแจ้งเตือนหุ้นตัวโปรด อัลกอริทึมของเอไอจะถูกโปรแกรมให้เรียนรู้ในแบบที่คล้ายกับผู้ช่วยส่วนตัวบนโลกเสมือน ซึ่งเป็นอะไรที่ Machine Learning สามารถทำได้ดีเลยทีเดียว Machine Learning มักมาควบคู่กับระบบและการ Coding ที่สลับซับซ้อน ที่ในท้ายที่สุดแล้วทำหน้าที่ไม่แตกต่างจากกลไกของไฟฉาย รถยนตร์ หรือจอคอมพิวเตอร์ ดังนั้นเมื่อกล่าวถึง “Machine Learning” ความหมายของมันก็คือบางอย่างที่แสดงผลการทำงานเดียวกับข้อมูลที่ถูกป้อน และให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไป เหมือนกับคุณมีไฟฉายที่มักเปิดเองอัตโนมัติเมื่อคุณพูดประมาณว่า “ที่นี่มืดจังเลยนะ” ต่อให้คุณไม่ได้พูดประโยคเดียวกันนี้ ไฟฉายนั้นก็จะยังคงเปิดเองต่อให้คุณพูดประโยคอื่นที่ขอแค่มีคำว่า “มืด” แล้ว Deep Learning คืออะไร? ในแง่การปฏิบัติแล้ว จะกล่าวว่า Deep Learning เป็นซับเซตของ Machine Learning ก็คงไม่ผิดนัก ในความเป็นจริงเทคนิคของ Deep Learning ไม่แตกต่างจาก Machine Learning และยังมีฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายคลึงกัน หากแต่ว่า ขีดความสามารถจะแตกต่างกันเสียหน่อย...
Continue reading
