Machine Learning – ในศตวรรษที่ 21 ที่เราอาศัยอยู่ทุกวันนี้ มันเป็นยุคที่เทคโนโลยีต่างๆ ได้ก้าวหน้าไปไกลจนบางครั้งเหมือนจะไกลเกินกว่าจินตนาการ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในการดำเนินงานทางธุรกิจ หรือ Digital Transformation ได้เกิดขึ้นอย่างแพร่หลายทั่วโลก พร้อมคำศัพท์ทางดิจิทัลมากมายที่ผุดขึ้นราวกับดอกเห็ด และหนึ่งในนั้น คือ คำว่า “Machine Learning” แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดที่ว่าระบบสามารถเรียนรู้ได้เองจากข้อมูลและสามารถกำหนดรูปแบบ และตัดสินใจได้เองโดยอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด ซึ่งวันนี้ Talka จะพาทุกคนมาทำความรู้จักกับแมชชีนเลิร์นนิ่งให้ดียิ่งขึ้นถึงความหมาย และประโยชน์ด้านต่างๆ ที่มีต่อโลกของธุรกิจและอุตสาหกรรมในปัจจุบันนี้ครับ
Machine Learning คืออะไร?
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ที่เน้นการใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อเลียนแบบวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ โดยค่อยๆ ปรับปรุงและพัฒนาความแม่นยำให้สูงขึ้น แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะเป็นศาสตร์กว้างๆ ของการเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ แต่แมชชีนเลิร์นนิงนั้นเป็นส่วนย่อยเฉพาะของ AI กล่าวคือ ปัญญญาประดิษฐ์ฝึกให้แมชชีนเรียนรู้ถึงวิธีการต่างๆ ในการเรียนรู้
เมื่อพูดถึง IBM ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์และให้บริการด้านคอมพิวเตอร์และสารสนเทศรายใหญ่ของโลก พวกเขามีประวัติความเป็นมาที่ยาวนานเกี่ยวกับ Machine Learning อาร์เธอร์ ลี ซามูเอล ( Arthur Lee Samuel ) นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ทำงานกับ IBM ตั้งแต่ยุค 1940s ได้รับเครดิตว่าเป็นผู้สร้างคำว่า “แมชชีนเลิร์นนิง” เป็นคนแรก ด้วยผลงานวิจัยและการสร้างเกมหมากฮอสลงบนเครื่อง IBM 7094 ถึงขนาดที่ว่า Robert Nealey ผู้เชี่ยวชาญด้านหมากฮอสในยุคนั้นอ้างว่าเขาได้เล่นเกมบนคอมพิวเตอร์ IBM 7094 ในปี 1962 และเป็นฝ่ายแพ้ให้กับคอมพิวเตอร์ ซึ่งเมื่อเทียบกับสิ่งที่ ML สามารถทำได้ในปัจจุบัน ความสำเร็จในอดีตนี้อาจดูเล็กน้อย อย่างไรก็ตามผลงานของ อาร์เธอร์ ลี ซามูเอล ก็ถือได้ว่าเป็นก้าวสำคัญของ แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ของโลกก็ว่าได้
แมชชีนเลิร์นนิง เป็นองค์ประกอบที่สำคัญของสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง ในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมาความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในการจัดเก็บและพลังของการประมวลผลได้เข้าถึงผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ ที่ล้วนแล้วแต่อาศัยความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง อาทิ ระบบแนะนำของ Netflix และ รถยนต์ที่ขับเคลื่อนเอง เป็นต้น ปัจจุบัน อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง หรือ ML Model มักสร้างขึ้นโดยใช้เฟรมเวิร์ก เช่น TensorFlow ซึ่งเป็น Library แบบ Open Source จาก Google เป็นต้น
Machine Learning ในชีวิตประจำวัน
ตัวอย่าง Machine Learning ที่คุณอาจพบในชีวิตประจำวัน
-
การรู้จำเสียงพูด (Automatic Speech Recognition: ASR)
เรียกอีกอย่างว่าการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) ได้แก่ การรู้จำเสียงพูดของคอมพิวเตอร์ หรือเสียงพูดเป็นข้อความ และเป็นความสามารถที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อแปลคำพูดของมนุษย์ให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นลายลักษณ์อักษร อุปกรณ์มือถือจำนวนมากได้รวมการรู้จำเสียงไว้ในระบบ เพื่อทำการค้นหาด้วยเสียง เช่น Siri เป็นต้น
-
บริการลูกค้า (ML with Customer Service)
แชทบอทออนไลน์กำลังเข้ามาแทนที่มนุษย์ตลอดเส้นทางของลูกค้า ซึ่งเปลี่ยนวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของลูกค้าในเว็บไซต์ และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย Chatbots ตอบคำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ เช่น การจัดส่ง หรือให้คำแนะนำเฉพาะบุคคล การขายข้ามผลิตภัณฑ์ หรือขนาดที่แนะนำสำหรับผู้ใช้ ตัวอย่างรวมถึงตัวแทนเสมือนบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ บอทส่งข้อความโดยใช้ Slack และ Facebook Messenger และงานที่มักทำโดยผู้ช่วยเสมือนและผู้ช่วยเสียง
-
คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision)
เทคโนโลยี AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์ได้รับข้อมูลที่มีความหมายจากภาพดิจิทัล วิดีโอ และอินพุตภาพอื่นๆ จากนั้นจึงดำเนินการตามความเหมาะสม คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) จะใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลภาพที่ขับเคลื่อนโดยโครงข่ายประสาทเทียม ((Artificial Neural Networks) มีแอปพลิเคชั่นในการติดแท็กภาพถ่ายบนโซเชียลมีเดีย การถ่ายภาพรังสีวิทยาในการดูแลสุขภาพ และรถยนต์ที่ขับเคลื่อนเองในอุตสาหกรรมยานยนต์
-
เครื่องมือแนะนำ (Consumer Behavior Predict)
ด้วยการใช้ข้อมูลพฤติกรรมการบริโภคที่ผ่านมา อัลกอริธึม AI สามารถช่วยในการค้นหาแนวโน้มของข้อมูลที่สามารถนำมาใช้เพื่อพัฒนากลยุทธ์การขายแบบต่อเนื่องที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งผู้ค้าปลีกออนไลน์ใช้แนวทางนี้เพื่อให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องแก่ลูกค้าในระหว่างขั้นตอนการชำระเงิน
-
การซื้อขายหุ้นอัตโนมัติ (Automated Stock Trading)
เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตหุ้น แพลตฟอร์มการซื้อขายความถี่สูง ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสร้างการซื้อขายหลายพันหรือล้านครั้งต่อวัน โดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ การซื้อขายหุ้น AI จะวิเคราะห์จุดข้อมูลนับล้าน และดำเนินการซื้อขายในราคาที่เหมาะสม นอกจากนี้ ยังวิเคราะห์ตลาด และคาดการณ์ด้วยความแม่นยำที่มากขึ้น ซึ่งช่วยลดความเสี่ยง และให้ผลตอบแทนที่สูงขึ้น
-
การตรวจจับการฉ้อโกง (ML for Fraud detection)
การตรวจจับการฉ้อโกงโดยใช้ ML ปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและชุดข้อมูลตัวอย่างธุรกรรมบัตรเครดิตเพื่อฝึกโมเดลให้รู้จักรูปแบบการฉ้อโกง โมเดลนี้เป็นการเรียนรู้ด้วยตนเอง ซึ่งช่วยให้สามารถปรับให้เข้ากับรูปแบบการฉ้อโกงใหม่ๆ ที่ไม่รู้จัก และเพื่อตรวจหากิจกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกงโดยอัตโนมัติ และการตั้งค่าสถานะกิจกรรมนั้นเพื่อตรวจสอบ ธนาคารและสถาบันการเงินต่างๆ สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิง เพื่อระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยได้ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลสามารถฝึกแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงที่น่าสงสัย ซึ่งการตรวจจับความผิดปกติสามารถระบุธุรกรรมที่ดูผิดปกติและสมควรได้รับการตรวจสอบเพิ่มเติมโดยมนุษย์
อุตสาหกรรมใดใช้ Machine Learning?
อุตสาหกรรมส่วนใหญ่ที่ทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก ได้ตระหนักถึงคุณค่าของเทคโนโลยีด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกซึ่งมักจะเป็นแบบเรียลไทม์ องค์กรสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือได้เปรียบเหนือคู่แข่งจากการนำ ML มาประยุกต์ใช้
-
บริการทางการเงิน
ธนาคารและธุรกิจอื่นๆ ในอุตสาหกรรมการเงินใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจุดประสงค์หลักสองประการ คือ เพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญในข้อมูล และ ป้องกันการฉ้อโกง ข้อมูลเชิงลึกสามารถระบุโอกาสในการลงทุน หรือช่วยให้นักลงทุนรู้ว่าควรทำการซื้อขายเมื่อใด การขุดข้อมูลยังสามารถระบุลูกค้าที่มีโปรไฟล์ที่มีความเสี่ยงสูง หรือใช้การเฝ้าระวังทางอินเทอร์เน็ต เพื่อระบุสัญญาณเตือนของการฉ้อโกงในรูปแบบต่างๆ
-
ภาครัฐ
หน่วยงานภาครัฐ เช่น ด้านความปลอดภัยสาธารณะ และสาธารณูปโภคมีความต้องการเฉพาะสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากมีแหล่งข้อมูลหลายแห่งที่สามารถขุดหาข้อมูลเชิงลึกได้ การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนกลาง เช่น ระบุวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดเงิน แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยตรวจจับการฉ้อโกงและลดการขโมยข้อมูลส่วนบุคคลได้
-
การดูแลสุขภาพ
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทรนด์ที่เติบโตอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ เนื่องจากมีอุปกรณ์สวมใส่และเซ็นเซอร์ที่สามารถใช้ข้อมูลเพื่อประเมินสุขภาพของผู้ใช้แบบเรียลไทม์ เทคโนโลยีนี้ยังสามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้มหรือสัญญาณอันตรายที่อาจนำไปสู่การวินิจฉัยและการรักษาที่ดีขึ้นได้
-
การค้าปลีก
เว็บไซต์แนะนำสินค้าที่คุณอาจชอบโดยอิงจากการซื้อครั้งก่อนกำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ประวัติการซื้อของคุณ ผู้ค้าปลีกใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการเก็บข้อมูล วิเคราะห์ และใช้เพื่อปรับแต่งประสบการณ์การชอปปิ้ง โดยใช้แคมเปญการตลาด การปรับราคาให้เหมาะสม การวางแผนสินค้า และ ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า
-
ปิโตรเลียมและก๊าซธรรมชาติ
การหาแหล่งพลังงานใหม่ วิเคราะห์แร่ธาตุในดิน การคาดการณ์ความล้มเหลวของเซ็นเซอร์โรงกลั่น ปรับปรุงการกระจายน้ำมันให้มีประสิทธิภาพและคุ้มทุนมากขึ้น จำนวนกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับอุตสาหกรรมนี้มีมากมาย และยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง
-
การขนส่ง
การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มเป็นกุญแจสำคัญในอุตสาหกรรมการขนส่ง ซึ่งต้องอาศัยการทำให้เส้นทางในการขนส่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นและคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเพื่อเพิ่มผลกำไร การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับบริษัทจัดส่ง การขนส่งสาธารณะ และองค์กรด้านการขนส่งอื่นๆ
ประโยชน์ของ Machine Learning ที่มีต่อธุรกิจ
อย่างที่รู้กันดีว่า แมชชีนเลิร์นนิงแพร่หลายอย่างรวดเร็วในทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่การเกษตรไปจนถึงการวิจัยทางการแพทย์ ตลาดหุ้น การตรวจสอบการจราจร ฯลฯ ตัวอย่างเช่น แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้ในการเกษตรสำหรับงานต่างๆ เช่น การทำนายรูปแบบสภาพอากาศ และการหมุนเวียนพืชผล แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ให้เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจมากขึ้น บริการต่างๆ เช่น Azure ML และ Amazon SageMaker ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้พลังของการประมวลผลแบบคลาวด์เพื่อผสานรวม ML เพื่อให้เหมาะกับทุกความต้องการทางธุรกิจ ซึ่งต่อไปนี้ คือ ประโยชน์ของ ML ที่มีต่อธุรกิจต่างๆ ในบางประเด็นครับ
1. Machine Learning ให้ความเข้าใจผู้บริโภคอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
ด้วยการแนะนำผ่านกระบวนการอัตโนมัติ ธุรกิจต่างๆ สามารถยึดผู้บริโภคเป็นศูนย์กลางได้มากขึ้น เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าในแบบที่แยกคุณออกจากการแข่งขัน คุณในฐานะเจ้าของธุรกิจต้องเข้าใจความต้องการของผู้บริโภคของคุณ หากคุณไม่ได้ส่งมอบสิ่งที่ผู้บริโภคกำลังมองหา มีความเป็นไปได้สูงที่คุณจะสูญเสียผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าในการแข่งขัน แมชชีนเลิร์นนิงมีส่วนสำคัญในการไขปริศนาเกี่ยวกับความชอบของผู้บริโภค ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดถูกซ่อนอยู่หลังข้อมูลที่รวบรวมโดยธุรกิจ การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้เป็นหนึ่งในกรณีการใช้งานทั่วไปของแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคการค้าปลีก
เมื่อพูดถึงเรื่องการค้าปลีกไม่ว่าจะทางออนไลน์หรือออฟไลน์ ธุรกิจต่างๆ จะรวบรวมข้อมูลการซื้อของลูกค้าจำนวนมหาศาล การเรียกใช้ข้อมูลนี้ผ่านอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค แนวโน้มตลาด สินค้ายอดนิยม และอื่นๆ ได้ สิ่งนี้ทำให้ผู้ค้าปลีกสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีข้อมูลโดยอิงจากข้อมูลที่คาดการณ์ไว้
ตัวอย่างเช่น ML ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตัดสินใจอย่างถูกต้องในการจัดการสต็อก ปรับปรุงการสั่งซื้อตามความต้องการของตลาดและความต้องการของผู้บริโภค ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของกระบวนการลอจิสติกส์ และการดำเนินงาน ผสานรวมกับแพลตฟอร์มการตลาดเพื่อทำการตลาดผลิตภัณฑ์โดยตรงที่กำหนดเป้าหมายไปยังผู้บริโภคที่เฉพาะเจาะจง ในสภาพแวดล้อมออนไลน์ ML สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการท่องเว็บของผู้ใช้ คาดเดาการตั้งค่าของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ เพื่อเสนอคำแนะนำที่ตรงเป้าหมาย
2. แนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม
การแนะนำผลิตภัณฑ์เป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การขายและการตลาด รวมถึงการเพิ่มยอดขายและการขายต่อเนื่อง โมเดล ML จะวิเคราะห์ประวัติการซื้อของลูกค้าและขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาระบุผลิตภัณฑ์เหล่านั้นจากคลังผลิตภัณฑ์ของคุณที่ลูกค้าสนใจ อัลกอริธึมจะระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในรายการ จากนั้นจะจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันเป็นกลุ่ม กระบวนการนี้เรียกว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งเป็นอัลกอริธึม ML ชนิดเฉพาะ โมเดลดังกล่าวจะช่วยให้ธุรกิจสามารถให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์แก่ลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นแรงจูงใจในการซื้อผลิตภัณฑ์ ด้วยวิธีนี้ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะช่วยในการสร้างระบบการแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหนือกว่า
3. Machine Learning ปรับปรุงกระบวนการผลิตให้เป็นอัตโนมัติ (Automation System)
ระบบอัตโนมัติ ส่งผลกระทบอย่างมากต่อภาคธุรกิจเกือบทั้งหมดด้วยการปรับปรุงการทำงานที่ซ้ำซากจำเจ ช่วยประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากร วิวัฒนาการขั้นต่อไปของระบบอัตโนมัติ คือ การรวมเทคนิคการทำงานอัตโนมัติเหล่านี้เข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างกระบวนการอัตโนมัติที่มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในระดับการผลิตเชิงอุตสาหกรรมสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิตได้
ซึ่งสามารถทำได้โดยการประเมินรูปแบบการผลิตในปัจจุบันและทำความเข้าใจข้อบกพร่องและจุดบกพร่องทั้งหมด ด้วยวิธีนี้ ธุรกิจสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็วเพื่อรักษาขั้นตอนการผลิตให้อยู่ในสภาพคล่องตัวสูงสุด แน่นอนว่า ML ไม่ได้จำกัดอยู่แค่กระบวนการผลิตเท่านั้น การรวม ML เข้ากับ AI สามารถสร้างหุ่นยนต์อัตโนมัติอัจฉริยะทำงานแทนมนุษย์ที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
หุ่นยนต์อัตโนมัติอัจฉริยะจะเข้ามาลดข้อบกพร่องในการผลิต และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการผลิต ระบบอัตโนมัติ ML เป็นมากกว่าการใช้งานในภาคอุตสาหกรรม และเป็นประโยชน์ต่อภาคส่วนอื่นๆ เช่น การเกษตร การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ฯลฯ ในการเกษตร งานต่างๆ เช่น กิจกรรมการทำฟาร์มแบบอัตโนมัติ และการวิจัย สามารถปรับปรุงได้โดยการผสานรวมกับ ML เพื่อคาดการณ์และถอดรหัสชุดข้อมูลต่างๆได้อย่างแม่นยำ
4. ช่วยทำนายและวินิจฉัยทางการแพทย์อย่างแม่นยำ
ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ML ช่วยในการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง ทำการวินิจฉัยที่เกือบสมบูรณ์แบบ แนะนำยาที่ดีที่สุด และทำนายการกลับเป็นซ้ำ สิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่มีอยู่ของบันทึกผู้ป่วยที่ไม่ระบุชื่อตลอดจนอาการที่แสดงโดยพวกเขา การวินิจฉัยที่แม่นยำและคำแนะนำด้านยาที่ดีขึ้นจะช่วยให้ผู้ป่วยฟื้นตัวได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องใช้ยาจากภายนอก ด้วยวิธีนี้ ML ทำให้สามารถปรับปรุงสุขภาพของผู้ป่วยได้โดยมีค่าใช้จ่ายน้อยที่สุดได้
5. ลดความซับซ้อนของเอกสารที่เน้นเวลาในการคีย์ข้อมูล
ความซ้ำซ้อนของข้อมูลและความไม่ถูกต้อง เป็นประเด็นสำคัญที่องค์กรต่างๆ เผชิญอยู่ และต้องการทำให้กระบวนการป้อนข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ สถานการณ์นี้สามารถปรับปรุงได้อย่างมาก โดยการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยสิ่งนี้ เครื่องจักรจะสามารถทำงานการป้อนข้อมูลที่ต้องใช้เวลามาก และธุรกิจสามารถปล่อยให้ทรัพยากรที่มีทักษะมีอิสระที่จะมุ่งเน้นไปที่หน้าที่เพิ่มมูลค่าอื่นๆ ได้อย่างเต็มที่
6. Machine Learning ช่วยปรับปรุงความปลอดภัย
ด้วยเทคโนโลยีบนเว็บไซต์ที่หลั่งไหลเข้ามามากมาย ทำให้โลกต้องพึ่งพาบริการเว็บไซต์มากขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลให้มีไลฟ์สไตล์ที่เชื่อมต่อถึงกันและสะดวกยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามย่อมมีความเสี่ยงบางประการ ที่อาจเกิดขึ้นบนโลกอินเทอร์เน็ตที่ไร้พรมแดน อาทิ
- การโจมตีแบบฟิชชิ่ง
- การขโมยข้อมูลส่วนตัว
- แรนซัมแวร์
- การละเมิดด้านข้อมูล
- ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว
ธุรกิจต่างๆ ปฏิบัติตามกลไกการป้องกัน และควบคุมต่างๆ เพื่อให้มั่นใจถึงความปลอดภัยของผู้ใช้และธุรกิจบางส่วน รวมถึงไฟร์วอลล์ ระบบป้องกันการบุกรุก แอปพลิเคชันการจัดการภัยคุกคาม นโยบายการจัดเก็บข้อมูลที่เข้มงวด ในบริษัทขนาดใหญ่ ทีมรักษาความปลอดภัย จะคอยตรวจสอบ อัปเดต และแก้ไขจุดอ่อนในแอปพลิเคชันออนไลน์อย่างสม่ำเสมอ การเรียนรู้ของเครื่องอาจเป็นประโยชน์ในการลดภาระงานการตรวจสอบและการประเมินช่องโหว่ไปยังอัลกอริธึมอัตโนมัติเพื่อเสริมความแข็งแรงให้แก่ทีมรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น การพิจารณาตัวกรองสแปมอย่างง่าย เป็นต้น
ธุรกิจต่างๆ สามารถลดสแปมหรืออีเมลที่มีความเสี่ยงที่ลงเอยในกล่องจดหมายของพนักงานได้อย่างมาก โดยการรวม ML ไว้ในตัวกรองสแปม เนื่องจาก ML เรียนรู้อยู่เสมอ ยิ่งอัลกอริธึม ML พิจารณาอีเมลมากเท่าไหร่ การกรองก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น อีกตัวอย่างหนึ่ง คือ การประเมินภัยคุกคาม ซึ่งในแต่ละวันแอปพลิเคชันออนไลน์ส่วนใหญ่ต้องเผชิญกับการโจมตีประเภทต่างๆ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำนายรูปแบบการโจมตีในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ข้อมูลการโจมตีที่ผ่านมาและชี้ให้เห็นช่องโหว่ภายในแอปพลิเคชัน ในการก้าวไปอีกขั้น ทีมพัฒนาสามารถรวม ML ไว้ในขั้นตอนการทดสอบแอปพลิเคชันเพื่อประเมินช่องโหว่ของแอปพลิเคชันก่อนที่จะเผยแพร่ไปยังสภาพแวดล้อมที่ใช้งานจริง
7. ช่วยจัดการด้านการเงิน
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถใช้ในการวิเคราะห์ทางการเงินสำหรับ งานง่ายๆ เช่น การทำนายค่าใช้จ่ายทางธุรกิจ และการวิเคราะห์ต้นทุน ตลอดจนงานที่ซับซ้อน เช่น การซื้อขายด้วยอัลกอริธึม และการตรวจจับการฉ้อโกง กรณีการใช้งานทั้งหมดเหล่านี้อาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตอย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตามความแม่นยำของการคาดคะเนเหล่านี้อาจผันผวนขึ้นอยู่กับอัลกอริทึม ML และข้อมูลที่ระบุ ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีอัลกอริธึม ML ที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาจะเพียงพอสำหรับงานง่ายๆ เช่น การคาดคะเนค่าใช้จ่ายของธุรกิจ เป็นต้น
นอกจากนี้ สำหรับการซื้อขายด้วยอัลกอริธึม อัลกอริทึม ML จะผ่านการแก้ไข ปรับเปลี่ยน และอิงข้อมูลจากหลายทศวรรษ จนกว่าจะพบโมเดล ML ที่แม่นยำที่สุดที่พร้อมสำหรับการผลิต นักลงทุนและนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์พึ่งพา ML อย่างมากในการคาดการณ์สภาวะตลาดอย่างแม่นยำก่อนเข้าสู่ตลาด การคาดคะเนที่ตรงเวลาและแม่นยำเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการค่าใช้จ่ายโดยรวมในขณะที่สามารถเพิ่มผลกำไรได้ และเมื่อใช้ร่วมกับระบบอัตโนมัติ การวิเคราะห์ผู้ใช้จะนำไปสู่การประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก
8. บริการองค์ความรู้
แมชชีนเลิร์นนิง ยังสามารถช่วยในการปรับปรุงบริการด้านความรู้ความเข้าใจ เช่น การจดจำภาพ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น การปรับปรุงเทคโนโลยีการจดจำภาพจะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สร้างตัวเลือกการตรวจสอบสิทธิ์ที่ปลอดภัยและสะดวกสบายยิ่งขึ้น และการระบุผลิตภัณฑ์เพื่อขับเคลื่อนบริการค้าปลีกแบบอัตโนมัติ เช่น การชำระเงินแบบไม่ใช้แคชเชียร์ สิ่งนี้นำไปสู่ประสบการณ์การค้าปลีกที่เป็นนวัตกรรม ด้วยการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติและความเข้าใจที่ดีขึ้น ธุรกิจต่างๆ จะสามารถตอบสนองผู้ชมที่หลากหลายได้อย่างง่ายดายจากภูมิหลังทางภูมิศาสตร์ วัฒนธรรม และชาติพันธุ์ที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ ความสามารถในการให้บริการหรือประสบการณ์ในภาษาพื้นเมืองจะนำไปสู่ฐานลูกค้าที่กว้างขึ้นในการโต้ตอบกับธุรกิจโดยอัตโนมัติ
แหล่งที่มา :
