วันนี้ AI GEN จะพาทุกคนมาทำความรู้จักกับ Machine learning กันแบบละเอียด พร้อมอธิบายถึงตัวอย่างการนำ Machine learning ไปประยุกต์ใช้งานทางธุรกิจได้จริง
Machine learning คืออะไร
Machine learning คือสาขาหนึ่งของ AI และวิทยาการคอมพิวเตอร์ (computer science) ที่โฟกัสในเรื่องของการใช้ข้อมูล และอัลกอริทึ่มในการสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้ด้วยตนเองเพื่อที่จะสามารถเลียนแบบวิธีการ หรือรูปแบบที่มนุษย์ใช้ในการเรียนรู้ ซึ่งความแม่นยำจะมีการพัฒนาขึ้นเรื่อยๆ
โดย Machine learning ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ทำให้สาขา Data science หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเติบโตขึ้น ผ่านการใช้วิธีการทางสถิติ และอัลกอรึทึมถูกเทรนมาให้สามารถจัดประเภทข้อมูล และคาดการณ์สิ่งต่างๆ ได้ เพื่อที่ได้เป็นข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่สำคัญในโปรเจคการทำ Data mining ได้ โดยสามารถนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มาใช้ในการตัดสินใจที่สำคัญทางธุรกิจในภายหลังได้
Machine learning มีวิธีการทำงานอย่างไร
IBM ได้แบ่งระบบการเรียนรู้ของอัลกอริทึ่มของ Machine learning ออกไป 3 ส่วนได้แก่
1. ขั้นตอนการตัดสินใจ (Decision process)
โดยทั่วไปแล้วอัลกอริทึ่มของ Machine learning นั้นจะนำมาใช้ในการคาดการณ์ หรือการจัดประเภทข้อมูล โดยพิจารณาจากข้อมูลที่ได้มีการใส่เข้ามาในระบบ ทั้งข้อมูลที่ผ่านการ Label และไม่ได้มีการ Label อัลกอรึทึ่ม Machine learning สามารถที่จะคาดการณ์เกี่ยวกับแพทเทิร์นของข้อมูลได้
2. ฟังก์ชันการประเมินความผิดพลาด (An Error Function)
ฟังก์ชันการประเมินความผิดพลาดจะประเมินการคาดการณ์ของโมเดล AI ถ้ามีตัวอย่างข้อมูลที่ทราบ ฟังก์ชันนี้จะสามารถทำการเปรียบเทียบเพื่อที่จะประเมินความแม่นยำของโมเดล AI ได้
3. กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดล หรือแบบจำลอง
หากโมเดลสามารถเข้ากับ datapoint ของข้อมูลที่ใช้ในการเทรนได้ดีกว่า น้ำหนักของข้อมูลจะถูกปรับให้ลดลงเพื่อลดความคลาดเคลื่อนระหว่างตัวอย่างที่ทราบและการประมาณการแบบจำลอง อัลกอริทึมจะทำขั้นตอน “ประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพ” นี้วนซ้ำไปมา เพื่อที่จะอัปเดตน้ำหนักของแต่ละข้อมูลโดยอัตโนมัติจนกว่าจะถึงเกณฑ์ความแม่นยำที่กำหนดไว้
Machine learning กับการนำไปใช้งานในภาคธุรกิจ
ตัวอย่างของการ Machine learning ที่เราสามารถพบเห็นในการทำธุรกิจยุคปัจจุบัน มีดังต่อไปนี้
• การรู้จำเสียง : หรือ Speech recognition คือความสามารถในการใช้เทคโนโลยี NLP (Natural language processing) ในการแปลงจากเสียงพูดให้เป็นข้อความ สมาร์ทโฟนส่วนใหญ่มักมีจะฟีเจอร์นี้เพื่อใช้ตอบโจทย์การค้นหาด้วยเสียงของผู้ใช้งาน หรือยกระดับการเข้าถึงข้อความ เช่น Siri เป็นต้น
• การให้บริการลูกค้า : แชทบอท AI กำลังจะเข้ามาแทนที่พนักงานให้บริการใน Customer journey และเข้ามาเปลี่ยนวิธีการคิดเกี่ยวกับการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าผ่านเว็บไซต์ และโซเชียลมีเดีย แชทบอทมักจะนำมาใช้ในการตอบคำถามที่ลูกค้ามักจะสอบถามเข้ามาบ่อยๆ หรือ FAQ เช่น สถานะการจัดส่งสินค้า หรือการให้คำแนะนำลูกค้าได้แบบรายบุคคล แนะนำสินค้าและบริการที่เกี่ยวข้อง
• Computer vision: เทคโนโลยี AI ทำให้คอมพิวเตอร์ได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากภาพดิจิทัล วิดีโอ และสื่อภาพอื่นๆ ที่ถูกป้อนเข้ามาในระบบ ด้วยความสามารถของโครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน ทำให้ Computer vision สามารถที่จะแท็กชื่อคนบนรูปถ่ายในโซเชียลมีเดียได้ ถ่ายภาพรังสีวิทยาทางด้านการแพทย์ และรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติในอุตสาหกรรมยานยนต์
• ระบบการแนะนำ : หรือ Recommendation engine อัลกอริทึม AI สามารถช่วยค้นพบเทรนด์ของข้อมูลที่นำไปใช้ในกลยุทธ์ Cross-selling ได้ดียิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูลประวัติการซื้อสินค้าในอดีตมาวิเคราะห์ โดยธุรกิจค้าปลีกได้มีการนำวิธีการนี้ไปใช้งานเพื่อที่จะแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้องที่ลูกค้าน่าจะสนใจในขั้นตอนที่ลูกค้ากำลังจะชำระเงิน
• การเทรดหุ้นแบบอัตโนมัติ : ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการพอร์ตหุ้น แพลตฟอร์มการซื้อขายหุ้นที่มีความถี่สูงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำการซื้อขายหุ้นนับพันหรือล้านหุ้นต่อวันโดยไม่จำเป็นต้องใช้คนในการดูแล
• การป้องกันการทุจริต : ธนาคาร และสถาบันการเงินต่างๆ สามารถใช้เทคโนโลยี Machine learning ในการตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยได้ Supervised learning สามารถเทรนโมเดลโดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับธุรกรรมที่เคยเป็นการฉ้อโกง หลังจากนั้นการตรวจจับความผิดปกติจะสามารถระบุธุรกรรมที่ดูผิดปกติ และจำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบเพิ่มเติมจากพนักงาน และผู้ที่เกี่ยวข้องได้
Think AI Think AI GEN
อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่ลิงค์ : https://bit.ly/3A5hmT8
ผู้ที่สนใจเกี่ยวกับการนำโซลูชัน AI ไปใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจ
สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI GEN ได้ที่
· Website : https://aigencorp.com/
· Facebook : AI GEN : ไอเจ็น
· Line : @aigen
- 2
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
