# ML/AI คืออะไร มีประโยชน์อย่างไร ใช้งานตอนไหน
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) เป็นเทคโนโลยีที่หลายคนอาจเคยได้ยินกันมาบ้างแล้วในยุคสมัยของข้อมูลมหาศาลที่ว่ากันว่าเป็น "น้ำมันใหม่" ของโลกปัจจุบันนี้ คำว่า "น้ำมัน" ในที่นี้หมายถึง "ทรัพยากรที่มีค่า" ที่ทำให้โลกเราเคลื่อนไหวได้ ก็เช่นเดียวกับข้อมูลที่กลายเป็นสิ่งที่ทรงพลังมากๆ ในยุคดิจิทัลนี้
เราลองนึกถึงหุ่นยนต์หรือเจ้าตัวน้อยในเกมที่สามารถทำงานได้เองโดยไม่ต้องมีคนคอยบงการ นั่นคือตัวอย่างของ AI ที่ใช้ "สมองจำลอง" ในการตัดสินใจและแก้ไขปัญหา การเรียนรู้ของเครื่องหรือ ML ก็เหมือนกับการที่เราสอนให้เด็กๆเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก เพียงแต่ ML นั้นจะใช้ข้อมูลในการ "เรียนรู้" แทนที่จะเป็นประสบการณ์จริงๆ
ML/AI ช่วยให้เครื่องจักรหรือโปรแกรมมี "ความฉลาด" ในการทำงานได้เอง ด้วยข้อมูลที่สะสมเข้ามา มันจะวิเคราะห์และทำนายผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันที่ช่วยคาดการณ์สภาพอากาศ หรือแม้แต่ระบบแนะนำเพลงหรือวิดีโอที่คุณอาจชอบบนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง
จริงๆแล้วเราใช้งาน ML/AI ในชีวิตประจำวันอย่างที่คาดไม่ถึง นี่คือตัวอย่างสองสามอย่าง:
- แชทบอท : หลายเว็บไซต์มีแชทบอทที่ช่วยตอบคำถามพื้นฐานแทนมนุษย์ - การจดจำใบหน้า: เช่น การปลดล็อคโทรศัพท์ด้วยใบหน้าของเรา - ระบบแนะนำผลิตภัณฑ์: ระบบที่สามารถแนะนำสินค้าหรือบริการที่เหมาะสมกับคุณ
ลองนึกว่า AI เหมือนเป็นเพื่อนใหม่ที่เราต้องสอนให้รู้จักโลกใบนี้ ML ก็เหมือนเป็นการสอนน้องๆให้เรียนรู้จากสิ่งรอบตัว ยิ่งเพื่อนเราได้เรียนรู้มากเท่าไหร่ เพื่อนของเราก็จะยิ่งฉลาดขึ้นเท่านั้น
ตัวอย่างเช่น ถ้าเราให้ ML เก็บข้อมูลว่าเราชอบกินผลไม้ชนิดไหนมากที่สุด แล้วมันก็จะ "เรียนรู้" และทำนายว่าเราอาจจะชอบผลไม้ชนิดใหม่ไหนต่อไป เหมือนกับวันที่เราอยากลองผลไม้ใหม่ๆ แต่ไม่รู้ว่าจะชอบหรือไม่ แต่ ML/AI ก็สามารถช่วยเราเดาได้
# ตัวอย่างโค้ด Python ที่แสดงถึงการใช้งาน ML
# ขั้นตอนแรกคือการนำเข้า library สำหรับ ML อย่าง scikit-learn
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# โหลดข้อมูล
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# สร้างแบบจำลองการตัดสินใจ (Decision Tree)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
# ทำนายชนิดของดอกไอริสที่ใกล้เคียงมากที่สุด
prediction = clf.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
# แสดงผลลัพธ์
print("ตัวอย่างเดาชนิดของดอกไอริส:", iris.target_names[prediction])
การศึกษาการเขียนโปรแกรมและเรียนรู้เกี่ยวกับ ML/AI กลายเป็นเรื่องที่สำคัญและน่าสนใจมากขึ้น แม้เราจะไม่ได้เน้นย้ำการชักชวนให้เข้าร่วมเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) แต่การสร้างความเข้าใจและเฝ้ามองโอกาสไปพร้อมๆ กับเราเป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้นไม่น้อย ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เรียนรู้ของวงการนี้หรือเพียงแค่อยากรู้เรื่องราวที่น่าสนใจก็ตาม ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมและการพัฒนา ML/AI คือกุญแจสำคัญในการเปิดประตูสู่โลกอนาคตที่สดใสรออยู่ข้างหน้าครับ!
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