Machine Learning เมื่อเครื่องจักรเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง
Machine Learning (ML) คือการสอนให้ระบบคอมพิวเตอร์ทำการเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าไป และสร้างผลลัพธ์การตอบสนองต่อข้อมูลขึ้นมาได้เองโดยไม่ต้องถูกโปรแกรมเพิ่มเข้าไป
- ★หลักการทำงานของ Machine Learning
โดยภาพรวมนั้น Machine Learning เป็นการศึกษา Algorithm ของคอมพิวเตอร์ที่มีการพัฒนา ซึ่ง Machine Learning ถูกมองว่าเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI โดย Algorithm สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จากข้อมูลตัวอย่าง เพื่อที่จะคาดการณ์หรือตัดสินใจได้อย่างชัดเจน
Machine Learning พัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ (การจำแนกวัตถุออกเป็นประเภทตามรูปแบบของวัตถุ) เกี่ยวข้องกับการสร้าง Algorithm ที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ Algorithm นั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้า เพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ Machine Learning มีความเกี่ยวข้องอย่างมากกับสถิติศาสตร์
เนื่องจากทั้งสองสาขาศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการทำนายเช่นกัน นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับเรื่องการหาตัวเลือกที่ดีที่สุดตามเงื่อนไขทางคณิตศาสตร์ ในแง่ของวิธีการ ทฤษฎี และการประยุกต์ใช้
การทำงานของ Machine Learning ไม่ต่างจากกระบวนการเรียนรู้ของมนุษย์ ซึ่งก็คือการได้รับความรู้ ทักษะ พฤติกรรม การฝึกฝน รวมถึงการเรียนรู้จากประสบการณ์ การสอนให้ระบบคอมพิวเตอร์ทำการเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง ต้องอาศัยข้อมูลพื้นฐานและชุดคำสั่งให้คอมพิวเตอร์รู้จักแยกแยะความแตกต่างของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น ภาพ เสียง วัตถุ บุคคล ฯลฯ เพื่อให้ได้ผลลัพท์ตรงตามวัตถุประสงค์การใช้งาน และเกิดการเรื่องรู้ด้วยตนเองอย่างแม่นยำ
รูปแบบการเรียนรู้ของ Machine Learning
การเรียนรู้ของ Machine Learning สามารถแบ่งประเภทได้กว้างๆ 3 กลุ่ม ดังนี้
- ■การเรียนรู้แบบมีผู้สอน - Supervised Learning
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลของผู้สอนนั้น ทำงานอ้างอิงจาก Training Data ถูกกำหนดโดยการใช้ชุดข้อมูลนำเข้าและข้อมูลส่งออกตามพื้นฐานตัวอย่าง เพื่อฝึก Algorithm ให้รู้จักการจัดประเภทข้อมูล หรือคาดการณ์ผลลัพธ์อย่างแม่นยำ
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ช่วยให้องค์กรสามารถแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้หลากหลาย เช่น การจัดประเภทสแปมในโฟลเดอร์ที่แยกจากกล่องข้อความของคุณ
- ■การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน - Unsupervised Learning
เป็นเทคนิคที่เครื่องจักรต้องเรียนรู้ด้วยตัวเอง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน ความสามารถของวิธีนี้ใช้ในการค้นหาความเหมือนและความแตกต่างของข้อมูล ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ กลยุทธ์การขายต่อเนื่อง การแบ่งกลุ่มลูกค้า การจดจำภาพและรูปแบบ
- ■การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง - Reinforcement Learning
เป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่คล้ายกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอน แต่ Algorithm ไม่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลตัวอย่าง ซึ่งโมเดลนี้เรียนรู้ตามสิ่งที่เกิดขึ้นโดยใช้การลองผิดลองถูก โดยคอมพิวเตอร์จะต้องทำงานบางอย่าง โดยที่ไม่มีผู้สอนคอยบอกอย่างจริงจัง ว่าวิธีการที่ทำอยู่นั้นเข้าใกล้เป้าหมายแล้วหรือไม่ ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เพื่อเล่นเกม
Algorithm ที่ใช้กับ Machine Learning
จากบทความข้างต้นจะมีการพูดถึง “Algorithm” อยู่บ่อยครั้ง ซึ่ง Algorithm ก็คือชุดคำสั่งที่ใช้แก้ลำดับชั้นปัญหาอย่างใดอย่างหนึ่ง หรือใช้ในการคำนวณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ Algorithm เป็นกระบวนการแก้ปัญหาที่สามารถอธิบายออกมาเป็นขั้นตอนที่ชัดเจน เมื่อนำเข้าอะไรแล้วจะต้องได้ผลลัพธ์เช่นไร กระบวนการนี้ประกอบด้วย วิธีการเป็นขั้นๆ และส่วนที่ต้องวนซ้ำ (Loop) จนกระทั่งเสร็จสิ้นการทำงานและได้ผลลัพธ์
Algorithm ที่ดีจะต้องมีความชัดเจนไม่คลุมเครือ สามารถใช้เขียนโปรแกรมเพื่อสั่งการคอมพิวเตอร์ให้ทำงานที่มอบหมายให้สำเร็จได้ ยกตัวอย่างเช่น การคำนวณทางคณิตศาสตร์, การประมวลผลข้อมูล, การให้เหตุผลโดยอัตโนมัติ และ งานอื่นๆ ที่คอมพิวเตอร์สามารถทำได้ ซึ่ง Algorithm ที่นิยมใช้ทั่วไปกับ Machine Learning มีดังนี้
- ●Neural Networks - หรือโครงข่ายประสาทเทียม เป็นการจำลองวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมีหน่วยประมวลผลย่อยที่เชื่อมโยงกันจำนวนมาก Neural Networks นั้น มีข้อดีในด้านการจดจำรูปแบบและมีบทบาทสำคัญใน Application ต่างๆ รวมถึงการแปลภาษาธรรมชาติ การจดจำภาพ การรู้จำคำพูด และการสร้างภาพ
- ●Linear Regression - Algorithm นี้ใช้เพื่อทำนายค่าตัวเลข โดยอิงจากความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างค่าต่างๆ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เทคนิคนี้ในการคาดการณ์ราคาบ้านจากข้อมูลในอดีตของพื้นที่
- ●Logistic Regression – สร้างการคาดการณ์สำหรับตัวแปรการตอบสนองตามหมวดหมู่ เช่น คำตอบ “ใช่/ไม่ใช่” สำหรับคำถาม สามารถใช้กับ Application ต่างๆ เช่น การจำแนกสแปมและการควบคุมคุณภาพในสายการผลิต
- ●Clustering - เป็น Algorithm สำหรับการจัดกลุ่มข้อมูลที่ไม่เคยมีการจัดกลุ่มมาก่อน สามารถระบุรูปแบบข้อมูลเพื่อให้สามารถจัดกลุ่มได้ คอมพิวเตอร์สามารถช่วยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล โดยการระบุความแตกต่างระหว่างรายการข้อมูลที่มนุษย์มองข้าม
- ●Decision Trees - สามารถใช้ได้ทั้งการทำนายค่าตัวเลข และการจัดประเภทข้อมูลเป็นหมวดหมู่ ใช้ลำดับการแตกแขนงของการตัดสินใจที่เชื่อมโยงกัน ซึ่งข้อดีอย่างหนึ่งก็คือง่ายต่อการตรวจสอบ
การใช้ Machine Learning ที่พบเห็นได้ในชีวิตประจำวัน
หากลองสังเกตเทคโนโลยีที่อยู่รอบตัว จะเห็นว่ามีการนำ Machine Learning มาใช้อย่างหลากหลาย เพื่อตอบโจทย์การใช้ชีวิตประจำวัน ซึ่งเข้าช่วยทำให้ทุกอย่างสะดวกสบายและง่ายขึ้น
ยกตัวอย่างเช่น การใช้เทคโนโลยีรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ Automatic Speech Recognition (ASR) การรู้จำเสียงพูดของคอมพิวเตอร์ หรือการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ เป็นความสามารถที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อแปลคำพูดของมนุษย์ให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นลายลักษณ์อักษร อุปกรณ์มือถือจำนวนมากได้รวมเทคโนโลยีนี้ไว้ในระบบ เพื่อทำการค้นหาด้วยเสียง และสั่งการด้วยเสียง เช่น Apple Siri และ Google Assistant
สำหรับการให้บริการลูกค้านั้น ที่ชัดเจนมากๆ คือการใช้ Chatbots เข้ามาแทนที่การทำงานของมนุษย์ในการตอบคำถามของลูกค้า ซึ่งเปลี่ยนวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของลูกค้าในเว็บไซต์ และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอย่างมาก Chatbots ตอบคำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ เช่น การจัดส่ง ราคาค่าบริการ คำแนะนำเฉพาะบุคคล สถานที่ตั้งของร้านค้า ฯลฯ อย่างที่เราเห็นใน Facebook Messenger นั่นเอง
นอกจากนี้ผู้ให้บริการสตรีมมิงที่นำเสนอความบันเทิงทั้งภาพยนตร์และเพลง ต่างก็ใช้ Machine Learning เข้ามาช่วยในการจูงใจลูกค้า ทั้งการนำเสนอหนังและซีรีส์ที่เหมาะสมกับผู้ชม เพลย์ลิสต์ที่น่าฟัง ทั้งหมดนี้เกิดจากการคำนวณเนื้อหาที่ใกล้เคียงกับสิ่งที่ลูกค้าชื่นชอบ
ส่วนในด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์นั้น Machine Learning เป็นนวัตกรรมที่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี และความสร้างสรรค์ของวงการ IT ที่สร้างให้ระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและให้ผลลัพธ์หรือบริการที่ตรงตามความต้องการของผู้ใช้งานได้ ตั้งแต่ช่วยค้นหาข้อมูลการโจมตีล่วงหน้า การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การรักษาความปลอดภัยเชิงรุก การค้นหาและเชื่อมโยงข้อมูลส่วนบุคคลทั้งทางตรงและทางอ้อม
บริษัท เอ็นฟอร์ซ ซีเคียว จำกัด (มหาชน) (SECURE) ผู้เชี่ยวชาญในด้านผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัยทางเทคโนโลยีไซเบอร์ (Cyber Security) ในฐานะตัวแทนจำหน่ายและผู้ให้บริการอย่างครบวงจร โดยนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพและมีชื่อเสียงระดับโลก ที่มาพร้อมกับเทคโนโลยี Machine Learning ที่ล้ำสมัยมากมาย เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าในด้านการรักษาความปลอดภัยทางเทคโนโลยีไซเบอร์
สามารถติดตามโซลูชั่นอื่นๆ ได้ทาง
- 8
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
