Machine Learning เครื่องมือสุดฉลาดล้ำ หนึ่งในบริการของ AWS


Notice: Undefined variable: body in /var/www/wordpress/wp-content/plugins/seed-stat-pro/admin/class-seed-stat-admin.php on line 264
184
184

Machine Learning คือหนึ่งในเครื่องมือจากบริการของ AWS ที่ช่วยพัฒนาการทำงานของระบบ เครื่องมือ และชิ้นงานต่าง ๆ ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพื่อมอบความสะดวกสบายให้แก่ผู้ใช้งาน ไม่ว่าจะเป็นเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน รวมไปถึงเครื่องมืออุปกรณ์ไอที และเครื่องจักรต่าง ๆ ถึงแม้ว่าจะมีการใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น และแฝงอยู่ในชีวิตประจำวันของผู้คนรอบด้าน แต่ก็ยังมีหลาย ๆ คนที่มีข้อสงสัยเกี่ยวกับ Machine Learning ในบทความนี้คุณจะได้รู้จักกับการทำงาน ประโยชน์ และตัวอย่างของ Machine Learning ที่อยู่ในชีวิตประจำวันของเรา รวมถึงขั้นตอนการพัฒนาระบบ Machine Learning ด้วยเช่นกัน

1. Machine Learning คืออะไร

Machine Learning (ML) หมายถึงส่วนการเรียนรู้ด้วยตัวเองของโปรแกรม หรือระบบต่าง ๆ โดยเป็นการเรียนรู้จากข้อมูล โดยเมื่อให้ข้อมูลแล้ว ML จะประมวลผลเพื่อสรุปออกมาเป็นกฎเกณฑ์ หรือรูปแบบ ซึ่งสามารถใช้หาแนวโน้มที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต รวมถึงการเรียนรู้รูปแบบข้อมูลเพื่อการตีความ และวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ โดยที่ ML นั้นจะเป็นเหมือนกับส่วนสมองของโปรแกรม เครื่องมือต่าง ๆ รวมถึง AI ด้วยเช่นกัน

เนื่องจาก Machine Learning เป็นส่วนการเรียนรู้ของระบบ จึงจำเป็นต้องใช้เวลาในการพัฒนา ป้อนข้อมูลหลาย ๆ ชุดที่มีความหลากหลาย ควบคู่ไปกับการปรับปรุง แก้ไขระบบการเรียนรู้หลาย ๆ ครั้ง เพื่อให้ ML เรียนรู้ จดจำ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ไม่ว่าจะเป็นการคาดคะเน หรือผลการวิเคราะห์ที่แม่นยำมากที่สุดนั่นเอง

แม้ว่า Machine Learning จะเป็นเครื่องมือที่ล้ำสมัย และดูเข้าถึงได้ยาก แต่จริง ๆ แล้ว ML นั้นถูกใช้อย่างแพร่หลายมาก และไม่ว่าจะเป็นธุรกิจสตาร์ตอัป องค์กรขนาดเล็กหรือขนาดใหญ่ ก็สามารถเข้าถึงและใช้งาน Machine Learning ได้ผ่านบริการของ AWS หรือ Amazon Web Services นั่นเอง

2. ประโยชน์ของ Machine Learning

Machine Learning นั้นสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับทุก ๆ แวดวง ไม่ว่าจะเป็นการตลาด การค้าปลีก บริการทางการเงิน ความบันเทิง รวมถึงทางการแพทย์ด้วยเช่นกัน เนื่องจาก Machine Learning นั้นเป็นเครื่องมือที่ช่วยเรียนรู้ข้อมูลจำนวนมาก ๆ เพื่อใช้วิเคราะห์ และคาดการณ์แนวโน้มของสิ่งต่าง ๆ จากข้อมูลได้อย่างแม่นยำ จึงสามารถนำไปใช้ได้กับทุกโปรเจกที่ต้องการเครื่องมือช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์และคาดคะเนแนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้า การแนะนำเพลง ภาพยนตร์ หรือซีรีส์ที่ตรงกับความชอบของผู้ใช้แต่ละคน หรือแม้แต่การวิเคราะห์และวินิจฉัยโรคต่าง ๆ จากอาการ จากภาพเอกซเรย์ หรือผลการสแกนต่าง ๆ

3. ตัวอย่าง Machine Learning ในชีวิตประจำวัน

Machine Learning เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีในบริการของ AWS

เมื่อได้รู้ถึงการทำงานและประโยชน์ของ Machine Learning กันแล้ว หลาย ๆ คนอาจพอมองออกแล้วว่ามีสิ่งใดบ้างในชีวิตประจำวันของเราที่มีการใช้งาน Machine Learning ซึ่งมีอยู่มากมายเหมือนกัน เรียกได้ว่าแทบจะทุก ๆ ระบบปฏิบัติการ เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน และโซเชียลมีเดียที่คุณใช้งานเลยก็ว่าได้ ไม่ว่าจะเป็น

  • Siri จาก Apple และ Google’s Assistance ที่ใช้ Machine Learning ในการเรียนรู้ จดจำเสียง และถอดความเสียงของคุณออกมาเป็นข้อความคำสั่ง และตอบรับคำสั่งนั้น ๆ ด้วยข้อมูลจากการวิเคราะห์พฤติกรรมที่ผ่าน ๆ มาของคุณ
  • การที่ YouTube และ Netflix สามารถแนะนำรายการโชว์ต่าง ๆ ที่คุณอาจจะชื่นชอบให้ได้อย่างแม่นยำ โดยใช้ข้อมูลจากประเภทของหนังและรายการต่าง ๆ ที่คุณเคยดูในอดีต
  • การจดจำใบหน้าในระบบ Face Recognition ที่จำหน้าของคุณได้แม้จะใส่แว่น ถอดแว่น แต่งหน้า หรือไม่แต่งหน้า เพราะใช้ข้อมูลจากการเรียนรู้องค์ประกอบต่าง ๆ ของใบหน้าคุณซ้ำ ๆ หลาย ๆ วัน ในหลาย ๆ โอกาสโฆษณาบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ ของ Google และโซเชียลมีเดียต่าง ๆ ที่ตรงกับความชอบ และความสนใจของคุณ เพราะ Machine Learning ได้เรียนรู้จากสิ่งที่คุณเคยค้นหา สิ่งที่คุณเปิดดู หรือกดถูกใจบ่อย ๆ

4. ขั้นตอนการพัฒนา Machine Learning

อย่างที่ได้กล่าวถึงไปในข้างต้นว่า Machine Learning นั้น เป็นระบบที่ต้องมีการพัฒนา ป้อนข้อมูลให้เรียนรู้ และปรับปรุงหลาย ๆ ครั้งเพื่อให้ได้ Machine Learning ที่คาดการณ์และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ผู้พัฒนาระบบ Machine Learning จึงควรทำตามขั้นตอนดังต่อไปนี้

  1. Prepare – เตรียมการสำหรับสร้างโมเดล Machine Learning โดยเตรียมชุดข้อมูลต่าง ๆ และการตั้งค่าระบบเบื้องต้น
  2. Build – ทดลองสร้างโมเดล Machine Learning ขึ้นมาจากชุดข้อมูลที่เตรียมไว้
  3. Train & Tune – ฝึกฝนระบบ Machine Learning ที่สร้างขึ้น ทดสอบความแม่นยำ และปรับปรุงผลการวิเคราะห์
  4. Deploy & Manage – นำระบบ Machine Learning ที่ได้ไปใช้จริง และคอยดูแล จัดการ และอัปเดตให้ทำงานกับพฤติกรรมของข้อมูลใหม่ ๆ อยู่เสมอเพื่อให้ได้ Machine Learning ที่มีความแม่นยำสูงสุด

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนา Machine Learning ได้ที่นี่

หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือที่จะมอบความก้าวหน้า ความแม่นยำ สะดวกสบาย และทันสมัยให้แก่ชิ้นงานของคุณ เลือกใช้ Machine Learning พร้อมเครื่องมือสุดล้ำสมัยอีกมากมายจากบริการของ AWS ผ่านความช่วยเหลือจากบริษัทให้บริการ AWS ที่เป็นพาร์ตเนอร์อย่างเป็นทางการของ Amazon Web Services ในไทย อย่าง Cloud HM ได้เลย เรามีทีมงานที่มีประสบการณ์ และความเชี่ยวชาญในการสร้างโซลูชันจาก AWS พร้อมให้บริการคุณไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ หรือโปรเจกในแวดวงใดก็ตาม

— Cloud HM