# สายงาน Machine Learning Scientist คืออะไร ทำหน้าที่อะไร อยากเป็นต้องรู้อะไรบ้าง
ในยุคที่ข้อมูล (Data) และเทคโนโลยีดิจิทัลเป็นรากฐานสำคัญของธุรกิจและวิทยาการมากยิ่งขึ้น วิทยาการเรียนรู้ของเครื่องจักร หรือ Machine Learning (ML) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ สำหรับผู้ที่เกี่ยวข้องหรือสนใจในด้านนี้ การเป็นนักวิทยาศาสตร์เครื่องยนต์เรียนรู้หรือ Machine Learning Scientist นับเป็นเส้นทางอาชีพที่ท้าทายและน่าสนใจ
เขาคือผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานกับอัลกอริทึมและโมเดลเชิงสถิติเพื่อการสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้และทำนายผลลัพธ์ได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีการโปรแกรมที่เฉพาะเจาะจง นักวิทยาศาสตร์เครื่องยนต์เรียนรู้จะต้องมีความรู้ที่ลึกซึ้งในด้านสถิติ, การคำนวณเชิงกลุ่ม, อัลกอริทึม, พื้นฐานข้อมูล, และการเขียนโค้ด
นักวิทยาศาสตร์เครื่องยนต์เรียนรู้มีหน้าที่หลักในการสร้าง ปรับแต่ง และทดสอบโมเดล ML เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่ประกอบไปด้วยงานหลากหลายรูปแบบ เช่น การทำนายทางธุรกิจ, การจำแนกประเภทของข้อมูล, หรือการแนะนำผลิตภัณฑ์แก่ลูกค้า พวกเขาต้องสามารถใช้ความรู้ทางด้านคณิตศาสตร์และสถิติในการแปลผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลเพื่อเสนอแนวทางแก้ไขหรือปรับปรุงระบบ
ความรู้ทางด้านสถิติและคณิตศาสตร์
แนวทางหลักของ ML มีพื้นฐานมาจากสถิติ ดังนั้น ความเข้าใจในเรื่องนี้ถือเป็นสิ่งจำเป็น รวมถึงต้องมีความรู้เรื่องอัลกอริทึมและทฤษฎีความน่าจะเป็น
การเขียนโปรแกรม
การเข้าชั้นเรียนที่สถาบันเช่น EPT จะช่วยให้ได้มีพื้นฐานการเขียนโค้ดที่มั่นคง ภาษาโปรแกรมที่นิยมใช้กันมากในด้าน ML ได้แก่ Python และ R ซึ่งมีไลบรารีอย่าง NumPy, Pandas, TensorFlow และ Scikit-learn ที่อำนวยความสะดวกบ้าน
ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล
ความรู้เรื่องการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นที่นัก ML ควรจะมี ต้องเข้าใจหลักการของการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) และการเตรียมข้อมูลก่อนการประมวลผล
การเรียนรู้แบบลึก (Deep Learning)
ในบางกรณี ความรู้เรื่องของ neural networks และ deep learning frameworks เช่น Keras หรือ PyTorch อาจจะถูกต้องพิจารณาเข้ามาในระบบ ML ให้สามารถทำงานได้ซับซ้อนมากขึ้น
สมมติว่ามีโครงการที่ต้องการพัฒนาระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) ให้กับเว็บไซต์ขายของออนไลน์ คุณจะต้องเริ่มงานด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้ การซื้อขายสินค้า และผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายสินค้าที่ลูกค้าอาจจะสนใจได้
# ตัวอย่างโค้ดการสร้างระบบแนะนำสินค้าด้วยเทคนิค Collaborative Filtering
import pandas as pd
from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic, accuracy
from surprise.model_selection import train_test_split
# ข้อมูลในรูปแบบของบทวิจารณ์สินค้า
ratings_dict = {
'itemID': [1,1,1,2,2,3,3,3,3],
'userID': [9,32,2,45,89,8,7,10,12],
'rating': [3,2,4,3,1,5,4,3,5]
}
df = pd.DataFrame(ratings_dict)
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(df[['userID', 'itemID', 'rating']], reader)
# สร้าง trainset และ testset
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)
# ใช้ KNN เพื่อหา similar users
algo = KNNBasic()
algo.fit(trainset)
# ทำการทดสอบ
predictions = algo.test(testset)
# คำนวณโมเดลว่ามีความแม่นยำแค่ไหน
accuracy.rmse(predictions)
จากตัวอย่างข้างต้น จะเห็นว่าการเป็น Machine Learning Scientist อาจจำเป็นต้องมีความเข้าใจการทำงานของอัลกอริทึม การเขียนโค้ด และการทดสอบโมเดลเพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย
ในท้ายที่สุด สายงานของ Machine Learning Scientist จำเป็นต้องมีความรู้ที่ลึกซึ้ง ความสามารถในการตั้งสมมติฐานและการทดลองทางวิทยาศาสตร์เพื่อพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องจักรให้ก้าวหน้า ซึ่งความรู้และมนุษย์เทคนิคเหล่านี้สามารถเรียนรู้ได้จากหลักสูตรที่องค์กรการศึกษาเช่น EPT ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การปลูกฝังทักษะและพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านการเขียนโปรแกรมและแนวคิดที่จำเป็นสำหรับการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องยนต์เรียนรู้ในอนาคต.
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