# Data Science และ Machine Learning (ML): รากฐานของโลกยุคใหม่
ในยุคที่ข้อมูลเป็นรากฐานของเทคโนโลยีและนวัตกรรม, Data Science และ Machine Learning (ML) กลายเป็นคำที่ไม่ใช่แค่คำศัพท์ในหมู่นักเขียนโปรแกรมหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น แต่ก็เริ่มเข้ามามีบทบาทสำคัญในหลากหลายภาคส่วนของสังคม ทั้งอุตสาหกรรมการผลิต, การเงิน, สุขภาพ, การค้าปลีก, และการศึกษา เช่นเดียวกัน การศึกษาและฝึกฝนด้าน Data Science และ ML กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการสร้างเสริมทักษะให้กับผู้เรียนในยุคดิจิทัลนี้เช่นกัน แต่ Data Science และ Machine Learning คืออะไร และมีความสำคัญอย่างไรบ้าง?
เราอาจจะนิยาม Data Science ว่าเป็นสาขาวิทยาศาสตร์ที่ผสมผสานความรู้ทางสถิติ, การสืบค้นข้อมูล (Data Mining), และการวิเคราะห์เพื่อเข้าใจและคาดการณ์ปรากฏการณ์ผ่านข้อมูลที่มีอย่างมากมาย. Data Scientists นำข้อมูลมาซึ่งสามารถมาจากหลายต้นทาง เช่น ทวีตบน Twitter, ภาพถ่ายจากดาวเทียม, ฐานข้อมูลการขายของบริษัทต่างๆ เพื่อสร้างมุมมองที่ใหม่และปฏิบัติการต่างๆ ที่ขึ้นอยู่กับความเข้าใจที่มีต่อข้อมูลเหล่านั้น.
Machine Learning คือหนึ่งในเทคนิคหลักของ Data Science ที่ใช้ในการแยกความซับซ้อนออกจากข้อมูล. ML นำเอาข้อมูลจำนวนมากมาฝึกสอนระบบคอมพิวเตอร์เพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้พฤติกรรมหรือรูปแบบที่แฝงอยู่ในข้อมูล เพื่อทำนายหรือตัดสินใจโดยอัตโนมัติในอนาคตโดยไม่ต้องมีการโปรแกรมรูปแบบเฉพาะมาก่อน.
1. การตัดสินใจที่ดีขึ้น: Data Science และ ML ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ๆ และช่วยในการค้นหาพฤติกรรมหรือรูปแบบที่ไม่สามารถสังเกตเห็นได้ด้วยตาเปล่า ทำให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพและมีข้อมูลครบถ้วนมากขึ้น.
2. นวัตกรรมใหม่: การใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น ML สามารถช่วยในการสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ที่ตอบโจทย์ลูกค้าและยกระดับอุตสาหกรรมได้.
3. การปรับปรุงกระบวนการ: Data Science สามารถสร้างแบบจำลองทางสถิติและการทำนายที่ช่วยในการปรับปรุงกระบวนการผลิต, การบริการลูกค้า, และการส่งมอบสินค้า.
ในด้านการแพทย์
Data Science และ ML ใช้ในการคาดการณ์โรค, การวิเคราะห์ผลการทดลองทางคลินิก, และการพัฒนายาใหม่ๆ เพื่อการรักษาในลักษณะที่เฉพาะตัวมากขึ้น (Personalized Medicine).
ในด้านการเงิน
ระบบธนาคารใช้ ML เพื่อตรวจจับธุรกรรมที่ผิดปกติและป้องกันการทุจริต นอกจากนี้ยังมีการใช้ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงเครดิตและการสร้างระบบแนะนำการลงทุน.
ในด้านการค้าปลีก
บริษัทค้าปลีกใช้ Data Science เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อขายของลูกค้าและการปรับเปลี่ยนคลังสินค้า เพื่อเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า.
ในด้านการศึกษา
ML สามารถช่วยส่งเสริมประสบการณ์การเรียนรู้โดยการปรับเนื้อหาตามความต้องการและรูปแบบการเรียนรู้ของแต่ละบุคคล.
ไม่ว่าจะเป็นการใช้งานเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก, การสร้างระบบการแนะนำสินค้าในเว็บไซต์, หรือการพัฒนาระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติสำหรับรถยนต์, Data Science และ ML ถือเป็นส่วนหนึ่งของการปฏิวัติวิธีที่เรามองและปฏิบัติต่อโลกข้อมูล.
ตัวอย่างโค้ด Machine Learning
การใช้งาน ML มักจะสร้าหรือ 'Train' แบบจำลอง (Model) ที่คาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่ ตัวอย่างสำหรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องใช้ scikit-learn, ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมใน Python:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# โหลดข้อมูลเซ็ตไอริส
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกสอนและชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# สร้างแบบจำลองตัวแยกประเภทป่าสุ่ม (Random Forest Classifier)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)
# ทำนายผลลัพธ์จากชุดทดสอบ
y_pred = clf.predict(X_test)
# ประเมินแบบจำลองด้วยคะแนนความแม่นยำ
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")
ปกติ, การพัฒนาระบบ ML นั้นต้องการความเข้าใจทั้งในด้านทฤษฎีและการใช้งานจริง และเพื่อให้การเรียนรู้ด้าน Data Science และ Machine Learning เป็นไปด้วยความเข้าใจที่ชัดเจนและเป็นระบบ การเรียนรู้กับสถาบันที่มีคุณภาพและมีประสบการณ์ในการสอนเป็นสิ่งที่สำคัญ. EPT (Expert-Programming-Tutor) เป็นหนึ่งในสถาบันที่ดำเนินการสอนเกี่ยวกับการพัฒนาทักษะใน Data Science และ ML ทำให้ผู้เรียนสามารถจับจ้องไปที่ความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในอนาคตและก้าวไปสู่การเป็นมืออาชีพที่มีคุณค่าในตลาดงาน.
การสร้างความเข้าใจความสำคัญและประยุกต์ใช้ Data Science และ ML ในด้านต่างๆ ของชีวิตและอุตสาหกรรมสามารถบันดาลความเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่ ซึ่งไม่เพียงแต่ยกระดับการทำงานและผลผลิตเท่านั้น แต่ยังเป็นส่วนสำคัญในการสร้างสังคมที่มีข้อมูลเป็นฐานที่มีความเข้าใจความต้องการของมนุษย์ได้อย่างแท้จริง.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM