เปรียบเทียบ Machine Learning vs AI คืออะไร แตกต่างกันยังไง?

การทำงานด้วย AI และ Machine Learning มีมานานหลายทศวรรษ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในศตวรรษ 21 ที่ทั้งโลกถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีล้ำสมัย ธุรกิจสมัยใหม่ทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลจึงต่างก็ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือขั้นสูงอย่าง Machine Learning และ AI มาเป็นตัวช่วยมากขึ้นเพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน นี่จึงเป็นเหตุที่ว่าทำไมเทคโนโลยีประเภทนี้ถึงได้กลายเป็นที่ต้องการมากกว่าที่เคย

ทำความรู้จักกับ Machine Learning 

Machine Learning เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์อัตโนมัติ โดยการใช้อัลกอริธึมในการกำหนดรูปแบบ คาดการณ์ การประยุกต์ใช้ Machine Learning ขององค์กรจะช่วยให้ธุรกิจสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ สามารถตัดสินใจโดยอ้างอิงจากข้อมูลเป็นหลักทำให้ประสิทธิภาพการดำเนินงานให้เพิ่มมากขึ้น 

ด้วยเทคโนโลยี Machine Learning ทำให้ธุรกิจสามารถสร้างแบบจำลองอัตโนมัติที่ประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและเรียนรู้วิธีใช้เพื่อแก้ไขปัญหา อย่างไรก็ตามหลายคนมักเข้าใจผิดและใช้สลับกันระหว่าง Machine Learning กับ Artificial Intelligence (AI) ทั้งแท้ที่จริงแล้ว Machine Learning เป็นเพียงหน่วยย่อยหนึ่งของ AI เท่านั้น

หลักการทำงานของ Machine Learning

โดยทั่วไปรูปแบบการทำงานระบบ Machine Learning ถูกแบ่งออกเป็น 3 ประเภท ดังนี้ 

1. Supervised Learning หรือการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เป็นการฝึก Machine Learning โดยการป้อนข้อมูลเข้าไป หลังจากนั้นระบบจะพยายามเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างจากข้อมูล Input จนสามารถทำนายผลได้ Machine Learning ประเภทนี้มีประโยชน์อย่างมากในธุรกิจปัจจุบัน เช่น การตรวจจับฉ้อโกง การพิจารณาความเสี่ยงของผู้ขอสินเชื่อ การทำนายราคาอสังหาริมทรัพย์ เป็นต้น  
2. Unsupervised Learning หรือการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้สอน Machine Learning ประเภทนี้เหมาะกับงานประมวลผลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น สามารถค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เปรียบเทียบได้กับการเรียนรู้ที่เกิดขึ้นในสมองมนุษย์ไปพร้อม ๆ กับการเรียนรู้สิ่งใหม่ เป้าหมายของ Unsupervised Learning คือการค้นหาโครงสร้างพื้นฐานของชุดข้อมูลและจัดกลุ่มตามความคล้ายคลึงกัน 
3. Reinforcement Learning หรือการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เป็นรูปแบบที่ฝึกซอฟต์แวร์เพื่อตัดสินใจให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยมีลักษณะความใกล้เคียงกับการเรียนรู้แบบลองผิดลองถูกของมนุษย์ เช่น การควบคุมสัญญาณไฟจราจรแบบไดนามิกเพื่อลดการจราจรติดขัด การสอนรถยนต์ให้จอดเองและระบบการขับขี่อัตโนมัติ 

Machine Learning กับ AI เหมือนหรือต่างกัน

Machine Learning และ AI เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน ทั้งสองเทคโนโลยีมีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างระบบอัจฉริยะ โดย AI ไม่จำเป็นต้องมีการตั้งโปรแกรมล่วงหน้าแต่ใช้อัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องการ Machine Learning 

จะเห็นได้ว่า AI เป็นแนวคิดที่มีสเกลกว้างกว่าในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะซึ่งสามารถจำลองความสามารถในการคิดและพฤติกรรมของมนุษย์ ในขณะที่ Machine Learning เป็นซับเซตของ AI ที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้จาก Big Data โมเดลของ Machine Learning สามารถสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยอาศัยการคาดการณ์จากข้อมูลนั้น ๆ ได้

การนำ Machine Learning ประยุกต์ใช้กับธุรกิจและองค์กร 

ธุรกิจสมัยใหม่ต่างบูรณาการ Machine Learning เข้ากับการทำงานขององค์กรเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและประสิทธิภาพองค์กร การใช้งาน Machine Learning ทำให้บริษัทสามารถเปลี่ยนงานประจำแบบเดิมให้เป็นการทำงานแบบอัตโนมัติ รวมถึงสามารถรับข้อมูลเชิงลึกจาก Machine Learning ได้เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และ การทำนายความต้องการลูกค้าหรือตลาด สิ่งเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงการทำงานและตัดสินใจโดยการอาศัยข้อมูลเป็นหลักซึ่งนำไปสู่ความได้เปรียบทางการแข่งขัน 

การมีผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ด้านโซลูชัน AI และ Machine Learning อย่าง Tangerine เข้ามาช่วยดูแลจะช่วยให้ธุรกิจของท่านสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ ไม่ต้องกังวลเรื่องการปฏิบัติงาน อีกทั้งประหยัดต้นทุนและคุ้มค่ากับการใช้งาน 

ตัวอย่างการนำ Machine Learning ในชีวิตประจำวัน

ท่านสามารถพบเห็นการใช้งาน Machine Learning ได้ทั่วไปในชีวิตประจำวัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโลกธุรกิจที่มีการแข่งขันกันสูงเพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานและยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า 

• การคาดการณ์การบำรุงรักษา ในขั้นตอนการผลิต อัลกอริธึมของ Machine Learning สามารถคาดการณ์อายุหรือระยะเวลาการทำงานของเครื่องจักรก่อนที่จะหยุดทำงาน ช่วยป้องกันความล่าช้าจากการหยุดชะงักของเครื่องจักรและลดต้นทุนการซ่อมแซมรักษาได้อีกด้วย 
• การตรวจจับฉ้อโกง สถาบันการเงินใช้ระบบ Machine Learning เพื่อตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันการทุจริตภายในองค์กรแบบเรียลไทม์ 
• เพิ่มประสิทธิภาพ Supply Chain ด้วย Machine Learning สามารถคาดการณ์ความต้องการและเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง ปรับปรุงการทำงานด้านโลจิสติกส์ 
• คำแนะนำด้านการตลาด แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซต่าง ๆ สามารถใช้ Machine Learning ในวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ ช่วยสร้างสรรค์ประสบการณ์การช็อปปิ้งของผู้ซื้อ และยังสามารถเพิ่มยอดขายให้กับร้านค้าออนไลน์ด้วยคำแนะนำแคมเปญการตลาดที่กระตุ้นการมีส่วนร่วมและการขาย

สรุป

Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่มีบทบาทสำคัญในกลยุทธ์ Digital Transformaion นอกจากจะช่วยวิเคราะห์และคาดการณ์จากข้อมูลเชิงลึกแล้วยังช่วยเพิ่มความแม่นยำให้กับการตัดสินขององค์กร ด้วยโซลูชันจาก Tangerine องค์กรธุรกิจต่าง ๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก AI และ Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตและความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ 

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมว่า Tangerine สามารถเปลี่ยนโฉมหน้าธุรกิจของท่านด้วยโซลูชัน Machine Learning ได้อย่างไร
สามารถสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ info@uat.tangerine.co.th หรือโทร 02-285-5511