# Machine Learning คืออะไร? มีประโยชน์อย่างไร? ใช้งานตอนไหน?
หากคุณเคยฝันว่าจะบอกคอมพิวเตอร์ให้ทำงานแบบวิเศษได้โดยไม่ต้องสั่งการแบบเฉพาะเจาะจงทุกขั้นตอน, Machine Learning (หรือการเรียนรู้ของเครื่อง) คือความฝันนั้นที่เป็นจริง!
ลองนึกภาพว่าคุณกำลังสอนน้องหมาให้วิ่งตามลูกบอล เมื่อคุณโยนลูกบอลไป, น้องหมาจะต้องสังเกตและเรียนรู้จากการเคลื่อนไหวของลูกบอล เพื่อคว้าลูกบอลมาให้คุณ Machine Learning ก็เหมือนการที่เราสอนน้องหมา แต่เปลี่ยนจากน้องหมาเป็นคอมพิวเตอร์ที่เราสอนมันเพื่อให้ทำงานบางอย่างได้เองโดยอัตโนมัติ
ด้วย Machine Learning, คอมพิวเตอร์จะได้เรียนรู้ว่าจะตอบสนองกับข้อมูลหรือสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างไร โดยไม่ต้องมีคนเขียนโค้ดสั่งการโดยสิ้นเชิง Machine Learning ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อทำความเข้าใจและเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับ
Machine Learning ช่วยให้เราสามารถแก้ปัญหาที่ท้าทายอย่างมากมายได้:
1. การจดจำใบหน้า: กล้องวงจรปิดสามารถเรียนรู้จดจำใบหน้าของคุณแล้วแจกแจงว่าคุณเป็นใคร
2. การแนะนำผลิตภัณฑ์: ร้านค้าออนไลน์ใช้เพื่อแนะนำสินค้าที่คุณอาจชอบ เหมือนกับมีคนรู้ใจ!
3. การแปลภาษา: เมื่อคุณต้องการแปลภาษาจากประเทศอื่นเพียงแค่พิมพ์เข้าไปแล้วจะได้ความหมาย
4. การดูแลสุขภาพ: ช่วยในการวินิจฉัยโรคและแนะนำการรักษาที่เหมาะสม
และอีกมากมายที่สามารถทำให้ชีวิตเราง่ายขึ้นไปอีก!
เราใช้ Machine Learning ได้ตลอดเวลาในชีวิตประจำวัน อย่างที่กล่าวมาข้างต้น ยิ่งไปกว่านั้น Machine Learning ยังถูกนำไปใช้ในการวางแผนทางการเงิน, ขนส่งสาธารณะ, การจัดการพลังงาน, และแม้แต่ในการทำนายสภาพอากาศ
สำหรับตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ดูเพียงแค่การทำนายพฤติกรรมของลูกค้าในร้านค้าออนไลน์:
โดยปกติถ้าเราจะทำนายว่าลูกค้าจะชอบสินค้าประเภทไหน เราอาจต้องวิเคราะห์ข้อมูลส่วนตัว, ประวัติการซื้อขาย, รีวิวสินค้าที่ลูกค้าเขียน, ฯลฯ ซึ่งดูจะเป็นงานที่ยากและกินเวลามาก แต่ด้วย Machine Learning, เราสามารถสร้างระบบที่เรียนรู้จากพฤติกรรมเหล่านี้แล้วทำนายสิ่งที่ลูกค้าอาจสนใจได้ในอนาคต
# นี่คือตัวอย่างโค้ดง่ายๆ ในภาษา Python ที่ใช้ Machine Learning ในการคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าอาจซื้อ
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
# สร้างข้อมูลสมมติ
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)
# แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกฝนและชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
# สร้างและฝึกฝนโมเดล Machine Learning
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# ทำนายผลลัพธ์
predictions = model.predict(X_test)
print(f"ความแม่นยำของโมเดล: {np.mean(predictions == y_test)}")
โค้ดด้านบนสร้างข้อมูลสมมติแล้วใช้ `RandomForestClassifier` ซึ่งเป็นวิธีหนึ่งใน Machine Learning เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์หลังจากที่มีการฝึกฝนโมเดลด้วยข้อมูลที่มีอยู่
ในตอนท้าย, Machine Learning ไม่ใช่แค่เรื่องที่ฟังดูยากและไกลตัว แต่เป็นเรื่องที่สามารถสัมผัสและใช้งานได้จริงในทุกๆ วัน หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้และอยากทำความเข้าใจมากขึ้น เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้พื้นฐานและทยอยไปยังขั้นสูงได้ที่สถาบันการเรียนรู้ที่มุ่งเน้นวิชาการ อย่างเช่น EPT ซึ่งพร้อมจะถ่ายทอดความรู้ลึกและเข้าใจง่ายให้กับทุกคนที่มีใจรักการเรียนรู้.
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