ML Definition
Machine Learning (อ้างอิงจาก Wikipedia) เป็นคำที่ Arthur Samuel นักวิจัยของ IBM เริ่มใช้ในปี 1959 โดยเค้าให้นิยามคำว่า ML ไว้ดังนี้
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed
Arthur Samuel
ML แปลเป็นภาษาไทยง่ายๆว่า คอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้ด้วยตัวเองโดยเราไม่ต้องเขียนโปรแกรมสั่งมันตรงๆแบบ hard code (explicitly programmed)
ลองนึกภาพโปรแกรมสมัยก่อนที่เขียน if-else เยอะมากๆเพื่อ classify ว่ารูปลายมือที่เห็นตรงหน้าเป็นเลข 0,1,2,3,4,…9 เป็นเรื่องยากมากที่จะเขียน if-else ดักทุก cases ได้ครบ
ทุกวันนี้ปัญหา hand-written digits ถือว่าเป็นปัญหาที่แก้ได้เกือบ 100% แล้วโดยงานวิจัย ML ยุคบุกเบิกของ Yann LeCun ในปี 1989 ก่อนแอดเกิดปีนึงพอดีเลย 555+
จากรูปด้านบน ML เปลี่ยนกระบวนการทำงานของ Traditional Programming เวลาเราใช้ ML เราแค่ feed ข้อมูลกับคำตอบเข้าไป แล้ว ML จะหากฎหรือ rules ในการทำงานให้เราเอง
📝 Technical Note – ในทางคณิตศาสตร์ ML ก็คล้ายๆกับการทำ function approximation ที่ map ความสัมพันธ์ระหว่าง data และ answers ที่มันได้เรียนรู้ answers = function(data)
Formative Quiz
ML Use Cases
ปัจจุบัน machine learning คือหัวใจสำคัญของการทำ digital transformation ในหลายๆองค์กรทั่วโลก
- ML = automated decisions
- ML = less human, more machine (for simple tasks)
หนังสือ Designing Machine Learning Systems (2022) ของ Chip Huyen ยกตัวอย่าง ML use cases ในองค์กรระดับ enterprise ไว้ตามรูปด้านล่าง
- 38% ใช้ ML เพื่อลดต้นทุนในบริษัท
- 37% หา insights/ intelligence ที่ช่วยให้บริษัทเราฉลาดขึ้น
- 34% ปรับปรุงประสบการณ์ใช้งาน customer experience
- 30% ทำพวก internal processing automation ลดพวกงาน manual tasks ที่ต้องใช้คนทำ
- 29% ทำให้ลูกค้าอยู่กับเรานานขึ้น customer retention
AI vs. ML vs. Deep Learning
3 คำที่หลายคนมีคำถามเสมอ ว่ามันเกี่ยวข้องกันยังไง? จริงๆความสัมพันธ์ของ ML, AI และ DL เขียนสรุปได้ง่ายๆใน code block ด้านล่าง
AI > ML > Deep Learning- AI = Artificial Intelligence
- ML = Machine Learning
- DL = Deep Learning
โดยสรุปคือ AI เป็นศาสตร์ใหญ่ และ ML เป็นเทคนิคหนึ่งที่ใช้ในการพัฒนา AI ได้
ส่วน Deep Learning (DL) เป็นหนึ่งใน algorithms ตระกูล neural networks ของ Machine Learning (ML) เดี๋ยวพอทุกคนเรียนจนจบจะรู้ว่า ML algorithms ที่ให้เลือกใช้หลายร้อยหลายพันตัวมากๆ
Will ML/ AI replace Human?
คำถามยอดฮิต มีให้อ่านกันทุกเดือนว่า ML/ AI จะมาแทนที่มนุษย์ไหม
ส่วนตัวแอดคิดว่างานที่มีการทำซ้ำเรื่อยๆ simple tasks ส่วนหนึ่งจะถูก ML มาแทนที่ แต่งานอื่นๆที่ไม่ค่อย simple เช่น งานที่ใช้ความคิด จินตนาการ สร้างสรรค์ แคมเปญการตลาด ส่วนตัวแอดคิดว่า AI ยังมาแทนที่ได้ยาก อย่างน้อยก็อีก 5-10 ปีจากนี้ (ความเห็นส่วนตัวอีกแล้ว แอดอาจจะผิดก็ได้ 555+)
🔥 หลายคนอาจจะเถียงว่า ChatGPT หรือ Midjourney ก็ตอบแชทและทำงาน art ได้แล้วเหมือนกันนะ
ตัว ChatGPT เวอร์ชัน beta ยังมีตอบผิดให้เราเห็นอยู่บ่อยๆเลย การนำข้อมูลที่ได้จาก ChatGPT ไปใช้ยังเชื่อถือได้บ้างไม่ได้บ้าง และต้นทุนในการรัน ChatGPT ตอนนี้ก็ยังถือว่าค่อนข้างสูงมาก เว็บ Indian Express ประเมินว่า ChatGPT ที่รันบน Microsoft Server ตอนนี้มีค่าใช้จ่ายอยู่ที่วันละ 100K USD หรือ 3.5 ล้านบาทต่อวัน
ไม่ต้องมองไกลถึง ChatGPT ก็ได้ ขนาด Google Map ยังพาเราหลงเลยบางครั้ง ประเด็นคือ ML/ AI ก็มีผิดพลาดเหมือนกัน ไม่ต่างกับมนุษย์เลย จนกว่าเทคโนโลยี AI พวกนี้จะถูกลง + more reliable แอดว่าเรายังมีเวลาให้เตรียมตัว
ส่วน Midjourney คุณภาพของรูปภาพจะออกมาดีแค่ไหนอยู่ที่ prompt ที่มนุษย์เราใส่ลงไป ไม่ใช่ทุกภาพที่ midjourney ทำจะออกมาดีเหมือนกันหมด (ในสื่อเราเห็นแต่ภาพสวยๆเท่านั้น ของจริงมีไม่สวยก็เยอะ 555+)
✅ คนที่จะไม่ถูกแทนที่ด้วย ML/ AI คือคนที่รู้วิธีการนำมันมาใช้ให้เกิดประโยชน์มากกว่า