รู้จักกับ Machine learning พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงทางธุรกิจ
เทคโนโลยี AI ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจในปัจจุบันมากยิ่งขึ้น ด้วยความสามารถอันโดดเด่นที่จะช่วยยกระดับประสิทธิภาพในขั้นตอนทำงานให้กับธุรกิจด้วยการเปลี่ยนรูปแบบการทำงานแบบแมนนวลให้เป็นแบบอัตโนมัติมากขึ้น ที่จะเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับธุรกิจได้เป็นอย่างดีทำให้สามารถรองรับจำนวนธุรกรรม และจำนวนลูกค้าที่มีมากขึ้นได้โดยที่ไม่ต้องเพิ่มต้นทุนในด้านอื่นๆ โดยการทำให้เทคโนโลยี AI ทำงานได้อย่างดีที่สุดนั้นประกอบไปด้วยองค์ประกอบทางเทคโนโลยีในหลากหลายด้าน หนึ่งในนั้นคือ Machine learning ซึ่งถือเป็นหนึ่งในสาขาของ AI ที่มีหน้าที่ในการเทรน หรือฝึกฝนคอมพิวเตอร์โดยจะทำการหารูปแบบ หรือแพทเทิร์นต่างๆ จากข้อมูลที่ถูกใส่เข้ามาในระบบ เพื่อนำไปสร้างเป็นโมเดล AI ที่ใช้ในวิเคราะห์ และคาดการณ์เรื่องต่างๆ ได้แบบอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น การแนะนำคลิปวิดีโอที่เราอาจจะสนใจใน Youtube หรือ การแนะนำสินค้าที่เราอาจจะสนใจในแพลตฟอร์ม E-commerce ต่างๆ เป็นต้น เหล่านี้ล้วนเป็นสิ่งที่ Machine learning เป็นเทคโนโลยีที่เป็นตัวขับเคลื่อนอยู่เบื้องหลัง 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
ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การพัฒนา และความก้าวหน้าของเทคโนโลยีในเชิงของการประมวลผล และการจัดเก็บข้อมูลทำให้เกิดเป็นนวัตกรรมใหม่ๆ ที่มี Machine learning เป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังสำคัญ เช่น ระบบแนะนำหนัง หรือซีรี่ส์ของ Netflix และ รถยนต์ไร้คนขับ (self-driving cars) เป็นต้น
Machine learning มีวิธีการทำงานอย่างไร
IBM ได้แบ่งระบบการเรียนรู้ของอัลกอริทึ่มของ Machine learning ออกไป 3 ส่วนได้แก่
- ขั้นตอนการตัดสินใจ (Decision process)
โดยทั่วไปแล้วอัลกอริทึ่มของ Machine learning นั้นจะนำมาใช้ในการคาดการณ์ หรือการจัดประเภทข้อมูล โดยพิจารณาจากข้อมูลที่ได้มีการใส่เข้ามาในระบบ ทั้งข้อมูลที่ผ่านการ Label และไม่ได้มีการ Label อัลกอรึทึ่ม Machine learning สามารถที่จะคาดการณ์เกี่ยวกับแพทเทิร์นของข้อมูลได้
- ฟังก์ชันการประเมินความผิดพลาด (An Error Function)
ฟังก์ชันการประเมินความผิดพลาดจะประเมินการคาดการณ์ของโมเดล AI ถ้ามีตัวอย่างข้อมูลที่ทราบ ฟังก์ชันนี้จะสามารถทำการเปรียบเทียบเพื่อที่จะประเมินความแม่นยำของโมเดล AI ได้
- กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดล หรือแบบจำลอง
หากโมเดลสามารถเข้ากับ datapoint ของข้อมูลที่ใช้ในการเทรนได้ดีกว่า น้ำหนักของข้อมูลจะถูกปรับให้ลดลงเพื่อลดความคลาดเคลื่อนระหว่างตัวอย่างที่ทราบและการประมาณการแบบจำลอง อัลกอริทึมจะทำขั้นตอน “ประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพ” นี้วนซ้ำไปมา เพื่อที่จะอัปเดตน้ำหนักของแต่ละข้อมูลโดยอัตโนมัติจนกว่าจะถึงเกณฑ์ความแม่นยำที่กำหนดไว้
รูปแบบของ Machine learning
โมเดลของ Machine learning สามารถแบ่งได้เป็น 3 รูปแบบหลัก ได้แก่
- Supervised machine learning
Supervised learning หรือการเรียนรู้แบบมีผู้มีสอน คือการใช้การระบุประเภทข้อมูลในการเทรนให้อัลกอริทึมสามารถจะจัดประเภทของข้อมูลได้ หรือให้คาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ เมื่อมีการป้อนข้อมูลเข้ามาในโมเดล โมเดลจะทำการปรับน้ำหนักของข้อมูลจนกว่าข้อมูลได้ถูกนำมาใช้งานได้อย่างเหมาะสม โดยขั้นตอนนี้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการตรวจสอบไขว้กันเพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลจะหลีกเลี่ยงเรื่องของ overfitting และ underfitting การเรียนรู้แบบมีผู้สอนช่วยให้ธุรกิจสามารถแก้ไขปัญหาได้หลากหลายในวงกว้าง เช่น การจัดหมวดหมู่อีเมลสแปมให้อยู่ในกล่องอีเมลแยก เป็นต้น
- Unsupervised machine learning
Unsupervised learning หรือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเป็นการใช้อัลกอริทึม Machine learning เพื่อวิเคราะห์ และจัดกลุ่มชุดข้อมูลที่ยังไม่ได้มีการระบุประเภท อัลกอริทึ่มเหล่านี้สามารถทำการค้นพบแพทเทิร์นที่ซ่อนอยู่ หรือการจัดกลุ่มของข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องมีคนเข้ามาแทรกแซงในการทำงาน ความสามารถของการเรียนรู้รูปแบบนี้ที่สามารถค้นพบความเหมือน และความแตกต่างของข้อมูลได้นั้นทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ กลยุทธ์การขายแบบ cross-selling การแบ่งกลุ่มลูกค้า และการจดจำภาพและรูปแบบ
- Semi-supervised learning
Semi-supervised learning หรือการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนนำเสนอสิ่งที่อยู่กึ่งกลางระหว่าง Supervised และ Unsupervised learning ในระหว่างที่เทรนโมเดลจะใช้ข้อมูลจำนวนหนึ่งที่ได้ทำการระบุประเภทเพื่อเป็นแนวทางในการจำแนกประเภท และดึงคุณลักษณะออกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยังไม่ได้มีการระบุประเภทของข้อมูล การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนนั้นจะแก้ไขปัญหาของการที่ไม่มีข้อมูลที่ได้ทำการระบุประเภทไว้แล้วที่เพียงพอสำหรับอัลกอริทึ่มแบบ Supervised learning และยังช่วยประหยัดต้นทุนในการที่ต้องทำการระบุประเภทของข้อมูลเป็นจำนวนมากได้อีกด้วย
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 รวมถึงแนะนำไซส์สินค้าที่เหมาะกับลูกค้า เป็นต้น รวมไปถึงผู้ช่วยเสมือนตามเว็บไซต์ E-commerce เช่น บอทในการส่งข้อความ ที่ใช้ผ่าน Slack หรือ Facebook messenger และหน้าที่เหล่านี้สามารถใช้แชทบอท และผู้ช่วยเสมือนในการจัดการให้ได้เช่นกัน
- 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
ต้องการนำเทคโนโลยี Machine learning มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจของคุณ
หากธุรกิจของคุณกำลังมองหาเทคโนโลยี AI และ Machine learning ไปใช้งาน เพื่อยกระดับขั้นตอนการทำงานให้มีประสิทธิภาพ และเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญของ AI GEN ยินดีให้คำปรึกษาตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผนการเลือกโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์แต่ละธุรกิจ การออกแบบขั้นตอนการทำงาน และการนำโซลูชัน AI ไปใช้งานให้ประสบผลสำเร็จด้วยความเชี่ยวชาญทางด้านเทคโนโลยี AI และ Machine learning และประสบการณ์ในการให้บริการโซลูชัน AI กับลูกค้าในธุรกิจหลากหลายอุตสาหกรรม สนใจพูดคุยเพื่อปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่
ทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน AI อัจฉริยะ พร้อมช่วยขับเคลื่อนการทำงานของธุรกิจ มีประสบการณ์ให้บริการโซลูชัน AI เพื่อองค์กรระดับประเทศมากมาย
