Machine Learning (ML) กับ Deep Learning (DL)

นอกจาก Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) ที่เราได้รู้จักกันแล้ว ยังมีอีกหนึ่งวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่น่าสนใจ คือ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน หรือ Unsupervised Learning ซึ่งต่างจาก ML และ DL ตรงที่ข้อมูลที่ป้อนเข้ามาไม่มีป้ายกำกับหรือคำตอบชัดเจนให้เครื่องเรียนรู้ ใน Unsupervised Learning เครื่องจะค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ หรือโครงสร้างของข้อมูลเอง เช่น การจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering) หรือการลดมิติของข้อมูล (Dimensionality Reduction) ทำให้สามารถวิเคราะห์และเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลที่ถูกติดป้ายไว้ล่วงหน้า ประสบการณ์ส่วนตัวที่ได้ลองใช้ Unsupervised Learning คือการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าเพื่อทำการตลาดแบบส่วนบุคคล โดยใช้ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า เครื่องจักรสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ที่เหมาะสม เพื่อให้เราสามารถวางแผนการตลาดได้แม่นยำขึ้น การนำ Unsupervised Learning มาใช้ในงานจริงสามารถช่วยค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มนุษย์อาจมองข้ามไป นอกจากนี้ยังช่วยลดภาระในการเตรียมข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ ซึ่งบางครั้งต้องใช้เวลานานและทรัพยากรมาก เมื่อเปรียบเทียบกับ Deep Learning ซึ่งสามารถเรียนรู้คุณสมบัติจากข้อมูลดิบได้เอง Unsupervised Learning ก็มีบทบาทสำคัญในด้านการค้นพบแบบแผนที่ซับซ้อนในข้อมูลขนาดใหญ่ และมักถูกนำไปประยุกต์ใช้ควบคู่กับเทคนิคอื่น ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลอีกด้วย หวังว่าข้อมูลและประสบการณ์นี้จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจ Unsupervised Learning มากขึ้น และเห็นภาพรวมของการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลายมากขึ้นนะครับ