ML ย่อมาจากอะไร? ความหมายและที่มาของคำว่า "ML"

ในยุคดิจิทัลที่เราอยู่ในปัจจุบัน เทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงชีวิตของเราคือ "การเรียนรู้ของเครื่อง" หรือ Machine Learning (ML) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่ทุกครั้งที่มีข้อมูลเข้ามา

การเรียนรู้ของเครื่องมีต้นกำเนิดจากความพยายามของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ในการสร้างอัลกอริธึมที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและทำความเข้าใจแบบแผนที่ซับซ้อนได้ การพัฒนานี้เริ่มต้นในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 และได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยการเติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่และความก้าวหน้าในฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์

ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถเห็นได้จากการใช้งานในหลากหลายด้าน ตั้งแต่การแนะนำสินค้าบนเว็บไซต์, การตรวจจับภาพและเสียง, ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ ซึ่งทั้งหมดนี้ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา

การศึกษาการเรียนรู้ของเครื่องจะช่วยให้เรามีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับว่าเทคโนโลยีนี้เริ่มต้นจากอะไรและจะพัฒนาไปในทิศทางใดในอนาคต

ML ย อ มา จาก อะไร: คำแนะนำเบื้องต้น

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หรือที่รู้จักกันในชื่อ ML เป็นหนึ่งในสาขาที่สำคัญและเติบโตเร็วที่สุดในวงการเทคโนโลยีปัจจุบัน หลายคนอาจสงสัยว่า ML มาจากอะไร และทำไมมันถึงมีความสำคัญในยุคปัจจุบันML ย่อมาจาก "Machine Learning" ซึ่งแปลเป็นไทยว่า "การเรียนรู้ของเครื่อง" และเป็นส่วนหนึ่งของสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ที่ใช้เทคนิคและอัลกอริธึมในการฝึกสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนสำหรับทุกการตัดสินใจการพัฒนา ML เริ่มต้นจากความพยายามในการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานที่ต้องการความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวได้เอง โดยไม่ต้องมีการเขียนโค้ดเฉพาะสำหรับทุกสถานการณ์ เทคโนโลยีนี้มีพื้นฐานมาจากการวิจัยในด้านปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และคณิตศาสตร์ ซึ่งรวมถึงทฤษฎีการเรียนรู้ (Learning Theory) และสถิติ (Statistics)การพัฒนา ML มีประวัติศาสตร์ยาวนานตั้งแต่กลางศตวรรษที่ 20 โดยนักวิจัยเช่น Alan Turing และ John McCarthy ได้มีการตั้งคำถามและเสนอแนวคิดเกี่ยวกับการสร้างเครื่องที่สามารถเรียนรู้และทำงานคล้ายคลึงกับสมองมนุษย์ ความก้าวหน้าในด้านการคอมพิวเตอร์และข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ได้ทำให้ ML เป็นเทคโนโลยีที่ใช้งานได้จริงและแพร่หลายมากขึ้นปัจจุบัน ML มีการประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในหลากหลายสาขา เช่น การค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สามารถปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการของผู้ใช้ และอื่น ๆ อีกมากมาย การเข้าใจถึงที่มาของ ML ช่วยให้เราสามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและเกิดประโยชน์สูงสุด

การเริ่มต้นของ Machine Learning

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและเทคนิคที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างละเอียดล่วงหน้า จุดเริ่มต้นของ Machine Learning นั้นมีรากฐานมาจากหลายสาขาวิชาที่เกี่ยวข้อง รวมถึงคณิตศาสตร์, สถิติศาสตร์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์แนวคิดพื้นฐานของ Machine Learning คือการใช้ข้อมูลเพื่อฝึกสอนโมเดลหรืออัลกอริธึมให้สามารถทำนายหรือทำการตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง เมื่อได้รับข้อมูลใหม่ โมเดลที่ผ่านการฝึกฝนแล้วจะสามารถประเมินและให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ได้อย่างแม่นยำในอดีต การเรียนรู้ของเครื่องได้รับอิทธิพลจากการวิจัยในด้านสถิติศาสตร์และทฤษฎีการคำนวณ ในช่วงทศวรรษ 1950s นักวิจัยเช่น อลัน ทัวริง และ เจฟฟรีย์ ฮินตัน ได้ทำงานเพื่อพัฒนาความเข้าใจในด้านพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะในการสร้างอัลกอริธึมที่สามารถประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้นในทศวรรษ 1980s และ 1990s การเรียนรู้ของเครื่องเริ่มได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น เนื่องจากการพัฒนาในด้านเทคโนโลยีการคอมพิวเตอร์และการมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สามารถใช้ในการฝึกสอนโมเดล นอกจากนี้ การเกิดขึ้นของอินเทอร์เน็ตและฐานข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยกระตุ้นให้การเรียนรู้ของเครื่องเติบโตอย่างรวดเร็วปัจจุบัน Machine Learning เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีผลกระทบมากมายในหลายสาขา เช่น การแพทย์, การเงิน, การตลาด, และการขนส่ง การใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยในการค้นพบแนวโน้มที่ซ่อนอยู่และเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจทางธุรกิจด้วยความก้าวหน้าในด้านคอมพิวเตอร์และการเข้าถึงข้อมูลมากขึ้น การเรียนรู้ของเครื่องมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราเข้าใจและใช้ข้อมูล เพื่อสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ และปรับปรุงคุณภาพชีวิตในหลายๆ ด้าน

แหล่งกำเนิดของข้อมูลใน ML

ในการพัฒนาและการใช้งาน Machine Learning (ML) ข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้โมเดลเรียนรู้และสร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ การเข้าใจแหล่งกำเนิดของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนโมเดล ML สามารถช่วยในการเลือกและจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น ดังนี้:ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยมนุษย์: ข้อมูลประเภทนี้รวมถึงข้อมูลที่ได้จากการสำรวจ, การวิจัย, หรือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มีการจัดการโดยมนุษย์ ข้อมูลเหล่านี้มักจะมีโครงสร้างที่ชัดเจน เช่น ข้อมูลสำรวจความคิดเห็นหรือข้อมูลจากฐานข้อมูลทางการแพทย์ข้อมูลที่ได้จากการบันทึกกิจกรรม: ข้อมูลประเภทนี้รวมถึงข้อมูลที่ได้จากการบันทึกกิจกรรมของผู้ใช้งาน เช่น ข้อมูลจากการใช้งานเว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, หรือการบันทึกการซื้อขาย ข้อมูลเหล่านี้มักจะมีความหลากหลายและมีความละเอียดสูงข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยเซ็นเซอร์: ข้อมูลประเภทนี้มาจากการใช้เซ็นเซอร์ต่าง ๆ เช่น เซ็นเซอร์ภาพ, เซ็นเซอร์เสียง, หรือเซ็นเซอร์วัดค่าต่าง ๆ ข้อมูลที่ได้จากเซ็นเซอร์มักจะมีความแม่นยำสูงและสามารถใช้ในการฝึกฝนโมเดลที่เกี่ยวข้องกับการรับรู้ของเครื่องข้อมูลจากแหล่งออนไลน์: ข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งออนไลน์ เช่น ข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์, เว็บบล็อก, หรือแหล่งข้อมูลเปิด (Open Data) ข้อมูลจากแหล่งเหล่านี้มักจะมีขนาดใหญ่และหลากหลาย แต่ต้องระมัดระวังเรื่องความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลการเลือกและจัดการข้อมูลอย่างถูกต้องจากแหล่งกำเนิดที่หลากหลายเหล่านี้มีความสำคัญต่อการพัฒนาโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพ และสามารถช่วยให้โมเดลทำงานได้ดีขึ้นในสถานการณ์ที่หลากหลาย

เทคโนโลยีพื้นฐานที่ ML ใช้

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning หรือ ML) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ที่เน้นการพัฒนาระบบที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากข้อมูลได้โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนเพื่อให้ทำงานนั้นๆ เทคโนโลยีพื้นฐานที่ ML ใช้นั้นมีหลายอย่าง ซึ่งแต่ละอย่างมีบทบาทสำคัญในการสร้างและปรับปรุงโมเดลของ ML ดังนี้ข้อมูล (Data): ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในกระบวนการ ML เพราะการเรียนรู้ของเครื่องจะต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกฝนโมเดล การมีข้อมูลที่ดีและมีคุณภาพสูงจะช่วยให้การฝึกอบรมโมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อมูลอาจเป็นข้อมูลตัวเลข ข้อความ รูปภาพ หรือเสียงก็ได้ ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่ต้องการแก้ไขอัลกอริธึม (Algorithms): อัลกอริธึมใน ML คือชุดของกฎและขั้นตอนที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดลที่สามารถทำนายหรือแยกแยะข้อมูลใหม่ๆ ได้ อัลกอริธึมที่นิยมใช้ เช่น การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression), การจำแนกประเภท (Classification), และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งเป็นการขยายของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)โมเดล (Models): โมเดลคือการนำอัลกอริธึมไปประยุกต์ใช้กับข้อมูลเพื่อให้สามารถทำนายผลหรือสรุปข้อมูลได้ โมเดลจะต้องได้รับการฝึกฝนและปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอเพื่อตอบสนองกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปฟีเจอร์ (Features): ฟีเจอร์หรือคุณสมบัติเป็นการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีความหมายและสามารถใช้ในการฝึกฝนโมเดลได้ ฟีเจอร์ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้และทำความเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น การแยกแยะสี ขนาด หรือรูปทรงในข้อมูลภาพการประเมินผล (Evaluation): การประเมินผลเป็นกระบวนการที่ใช้ในการตรวจสอบความแม่นยำของโมเดลหลังจากการฝึกฝน โดยทั่วไปจะใช้การแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกฝน (Training Set) และชุดทดสอบ (Test Set) เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลที่พัฒนานั้นสามารถทำงานได้ดีในสถานการณ์จริงการเข้าใจเทคโนโลยีพื้นฐานเหล่านี้จะช่วยให้สามารถพัฒนาและนำไปใช้ Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยให้การสร้างโมเดลต่างๆ สามารถตอบโจทย์และทำงานได้ตามที่ต้องการ

การพัฒนาของ ML ในปัจจุบัน

ในปัจจุบัน เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning หรือ ML) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และมีบทบาทสำคัญในหลากหลายสาขา ตั้งแต่การแพทย์ การเงิน ไปจนถึงการขนส่ง ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่สร้างโอกาสใหม่ ๆ แต่ยังมีความท้าทายที่ต้องเผชิญอีกด้วย

การพัฒนา ML อย่างต่อเนื่องได้สร้างการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในด้านต่าง ๆ โดยมีการพัฒนาอัลกอริธึมใหม่ ๆ การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ และการประมวลผลที่รวดเร็วขึ้น ซึ่งทำให้สามารถสร้างโมเดลที่มีความแม่นยำสูงและสามารถทำงานได้ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย

สรุป

การพัฒนาของ ML ในปัจจุบันมีความก้าวหน้าและเติบโตอย่างรวดเร็ว ซึ่งสะท้อนถึงศักยภาพที่ไม่สิ้นสุดในการนำมาใช้ในด้านต่าง ๆ ดังนี้:

• การประยุกต์ใช้ในวงการแพทย์: ML ถูกใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์เพื่อการวินิจฉัยโรคและการพยากรณ์ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
• การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้: แพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น โซเชียลมีเดียและอีคอมเมิร์ซ ใช้ ML เพื่อให้บริการที่เหมาะสมกับความต้องการของผู้ใช้แต่ละราย
• การพัฒนาอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพสูง: การสร้างโมเดลที่มีความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวต่อสถานการณ์ใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็ว
• การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: ML ช่วยในการจัดการข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน เพื่อให้สามารถดึงข้อมูลที่มีคุณค่าออกมาได้

การพัฒนาในด้าน ML ยังมีอนาคตที่สดใส ด้วยการวิจัยและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราสามารถคาดหวังว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญมากขึ้นในอนาคตที่ทำให้ชีวิตของเรามีความสะดวกสบายและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น