Share

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 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

  1. ขั้นตอนการตัดสินใจ (Decision process)

โดยทั่วไปแล้วอัลกอริทึ่มของ Machine learning นั้นจะนำมาใช้ในการคาดการณ์ หรือการจัดประเภทข้อมูล โดยพิจารณาจากข้อมูลที่ได้มีการใส่เข้ามาในระบบ ทั้งข้อมูลที่ผ่านการ Label และไม่ได้มีการ Label อัลกอรึทึ่ม Machine learning สามารถที่จะคาดการณ์เกี่ยวกับแพทเทิร์นของข้อมูลได้ 

  1. ฟังก์ชันการประเมินความผิดพลาด (An Error Function)

ฟังก์ชันการประเมินความผิดพลาดจะประเมินการคาดการณ์ของโมเดล AI ถ้ามีตัวอย่างข้อมูลที่ทราบ ฟังก์ชันนี้จะสามารถทำการเปรียบเทียบเพื่อที่จะประเมินความแม่นยำของโมเดล AI ได้

  1. กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดล หรือแบบจำลอง

หากโมเดลสามารถเข้ากับ datapoint ของข้อมูลที่ใช้ในการเทรนได้ดีกว่า น้ำหนักของข้อมูลจะถูกปรับให้ลดลงเพื่อลดความคลาดเคลื่อนระหว่างตัวอย่างที่ทราบและการประมาณการแบบจำลอง อัลกอริทึมจะทำขั้นตอน “ประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพ” นี้วนซ้ำไปมา เพื่อที่จะอัปเดตน้ำหนักของแต่ละข้อมูลโดยอัตโนมัติจนกว่าจะถึงเกณฑ์ความแม่นยำที่กำหนดไว้

รูปแบบของ Machine learning

โมเดลของ Machine learning สามารถแบ่งได้เป็น 3 รูปแบบหลัก ได้แก่

  1. Supervised machine learning

Supervised learning หรือการเรียนรู้แบบมีผู้มีสอน คือการใช้การระบุประเภทข้อมูลในการเทรนให้อัลกอริทึมสามารถจะจัดประเภทของข้อมูลได้ หรือให้คาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ เมื่อมีการป้อนข้อมูลเข้ามาในโมเดล โมเดลจะทำการปรับน้ำหนักของข้อมูลจนกว่าข้อมูลได้ถูกนำมาใช้งานได้อย่างเหมาะสม โดยขั้นตอนนี้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการตรวจสอบไขว้กันเพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลจะหลีกเลี่ยงเรื่องของ overfitting และ underfitting การเรียนรู้แบบมีผู้สอนช่วยให้ธุรกิจสามารถแก้ไขปัญหาได้หลากหลายในวงกว้าง เช่น การจัดหมวดหมู่อีเมลสแปมให้อยู่ในกล่องอีเมลแยก เป็นต้น

  1. Unsupervised machine learning

Unsupervised learning หรือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเป็นการใช้อัลกอริทึม Machine learning เพื่อวิเคราะห์ และจัดกลุ่มชุดข้อมูลที่ยังไม่ได้มีการระบุประเภท อัลกอริทึ่มเหล่านี้สามารถทำการค้นพบแพทเทิร์นที่ซ่อนอยู่ หรือการจัดกลุ่มของข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องมีคนเข้ามาแทรกแซงในการทำงาน ความสามารถของการเรียนรู้รูปแบบนี้ที่สามารถค้นพบความเหมือน และความแตกต่างของข้อมูลได้นั้นทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ กลยุทธ์การขายแบบ cross-selling การแบ่งกลุ่มลูกค้า และการจดจำภาพและรูปแบบ 

  1. Semi-supervised learning

Semi-supervised learning หรือการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนนำเสนอสิ่งที่อยู่กึ่งกลางระหว่าง Supervised และ Unsupervised learning ในระหว่างที่เทรนโมเดลจะใช้ข้อมูลจำนวนหนึ่งที่ได้ทำการระบุประเภทเพื่อเป็นแนวทางในการจำแนกประเภท และดึงคุณลักษณะออกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยังไม่ได้มีการระบุประเภทของข้อมูล การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนนั้นจะแก้ไขปัญหาของการที่ไม่มีข้อมูลที่ได้ทำการระบุประเภทไว้แล้วที่เพียงพอสำหรับอัลกอริทึ่มแบบ Supervised learning และยังช่วยประหยัดต้นทุนในการที่ต้องทำการระบุประเภทของข้อมูลเป็นจำนวนมากได้อีกด้วย

การนำ Machine learning ไปใช้กับภาคธุรกิจ

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

AI GEN Live chat