Machine Learning คืออะไร มีกี่ประเภท แตกต่างจาก AI อย่างไร

การพัฒนาเทคโนโลยีอัจฉริยะไม่เพียงแค่เปลี่ยนแปลงโลกของนวัตกรรม แต่ยังส่งผลต่อการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและการนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด หนึ่งในหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนนี้คือ “Machine Learning” หรือ การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งหลายคนอาจเคยได้ยินผ่านบทสนทนาเกี่ยวกับ AI อยู่บ่อยครั้ง แต่ยังไม่แน่ใจว่ามันคืออะไร บทความนี้จะพาไปทำความเข้าใจว่า Machine Learning คืออะไร  แตกต่างจาก AI อย่างไร และสามารถนำไปใช้งานอะไรได้บ้าง

AI / ML / DL คืออะไร? ต่างกันอย่างไร ?

การทำงานของระบบอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้และพัฒนาได้ด้วยตัวเองไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป คำว่า “Machine Learning” หรือ “การเรียนรู้ของเครื่อง” จึงกลายเป็นคำที่เรามักได้ยินบ่อยขึ้นในบทสนทนาเกี่ยวกับเทคโนโลยี ไม่ว่าจะในด้านธุรกิจ การแพทย์ หรือแม้แต่ในชีวิตประจำวัน หลายคนอาจสงสัยว่า Machine Learning คืออะไร มีลักษณะการทำงานอย่างไร และแตกต่างจาก AI อย่างไรบ้าง 

AI / ML / DL คืออะไร?

เทคโนโลยีกำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและเพิ่มประสิทธิภาพในหลากหลายอุตสาหกรรม เบื้องหลังความก้าวหน้านี้ คือ แนวคิดและศาสตร์ที่เกี่ยวกับ AI, Machine Learning และ Deep Learning ซึ่งแม้จะมีความเกี่ยวข้องกันแต่ก็มีความแตกต่างที่น่าสนใจ

Artificial Intelligence (AI)

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) คือ เทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นเพื่อให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ คิดวิเคราะห์ และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด โดย AI ไม่ได้เพียงแค่เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์เท่านั้น แต่ยังสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลภายในเวลาอันสั้น พร้อมทั้งพัฒนาและปรับปรุงตัวเองได้อย่างต่อเนื่องผ่านกระบวนการที่เรียกว่า Machine Learning และ Deep Learning

ในปัจจุบัน AI ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในการทำงานหลายภาคส่วนทั้งทางด้านการแพทย์ การเงิน การตลาด การศึกษา และอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะ, ผู้ช่วยเสมือน (Virtual Assistant), การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics), การสร้างคอนเทนต์อัตโนมัติด้วย Generative AI, การวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์, การคาดการณ์แนวโน้มตลาด หรือการเขียนบทความคุณภาพสูงที่เหมาะกับ SEO

Machine Learning (ML)

การเรียนรู้ของเครื่อง หรือ Machine Learning หมายถึง กระบวนการที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลและเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้นได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีการตั้งโปรแกรมแบบเจาะจงในทุกขั้นตอนเหมือนในอดีต ระบบสามารถปรับตัวและตัดสินใจได้จากประสบการณ์ที่เคยได้ข้อมูลมา Machine Learning ถือเป็นหนึ่งในหัวใจหลักของเทคโนโลยี AI ที่อยู่เบื้องหลังการทำงานของเทคโนโลยีต่างๆ ที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน เช่น ระบบแนะนำของ YouTube หรือ Netflix ฟีเจอร์การจดจำใบหน้าในสมาร์ตโฟน การตรวจจับอีเมลสแปม ระบบ Chatbot และการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแบบเรียลไทม์ ในปัจจุบัน Machine Learning Algorithms พัฒนาไปไกลถึงระดับที่สามารถเรียนรู้แบบ Deep Learning ซึ่งใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ทำให้ AI มีความสามารถในการวิเคราะห์ภาพ เสียง ภาษา และพฤติกรรมได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

Deep Learning (DL)

Deep Learning เป็นหนึ่งในสาขาย่อยที่สำคัญของ Machine Learning ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและกระบวนการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โครงข่ายเซลล์ประสาท (Neural Networks) ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สรุปความแตกต่างของ AI / ML / DL ต่างกันอย่างไร?

• AI = เป้าหมายหลักที่ต้องการสร้างระบบอัจฉริยะ
• ML = วิธีหนึ่งในการทำให้เครื่องฉลาด โดยเรียนรู้จากข้อมูล
• DL = วิธีเรียนรู้ที่ลึกและซับซ้อนยิ่งขึ้น โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

ตัวอย่าง Use case ในแต่ละอุตสาหกรรม

การนำเอา AI มาประยุกต์ใช้ในการทำงานมีบทบาทสำคัญในการสร้างประสิทธิภาพและมูลค่าให้กับธุรกิจ ตัวอย่าง Use case ของ AI ในแต่ละอุตสาหกรรม และประโยชน์ของการใช้  Machine Learning มีอะไรบ้าง

การเงิน (Financial)

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลคือสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูง ธนาคารและสถาบันการเงินต่างหันมาใช้เทคโนโลยี Machine Learning และ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน โดยเฉพาะในด้านการป้องกันการฉ้อโกง การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Assessment) และการพิจารณาปล่อยสินเชื่อ โดย AI สามารถตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติแบบเรียลไทม์จากพฤติกรรมธุรกรรมที่ลูกค้าทำเป็นประจำ ซึ่งช่วยลดความเสียหายจากการทุจริตทางการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพ ระบบ Machine Learning สามารถเรียนรู้และปรับปรุงโมเดลการวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงินได้อย่างต่อเนื่อง ช่วยให้ธนาคารสามารถประเมินความสามารถในการชำระหนี้ของผู้ขอสินเชื่อได้แม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยคาดการณ์แนวโน้มการลงทุนและตรวจสอบโอกาสในการสร้างผลตอบแทนที่คุ้มค่า นอกจากนั้นยังสามารถรวมเข้ากับระบบ Know Your Customer (KYC) และระบบ Anti-Money Laundering (AML) เพื่อเสริมสร้างความปลอดภัยและความโปร่งใสในการให้บริการทางการเงินอีกด้วย

หน่วยงานภาครัฐ (Government)

หน่วยงานภาครัฐในหลายประเทศเริ่มหันมาใช้ AI เพื่อยกระดับประสิทธิภาพในการดำเนินงานและเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความมั่นคงและการให้บริการประชาชน เช่น การนำ AI มาใช้ในระบบตรวจคนเข้าเมืองในสนามบิน ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลใบหน้า (facial recognition) และตรวจสอบเอกสารการเดินทางได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ลดระยะเวลาในการตรวจสอบและเพิ่มความปลอดภัยให้แก่ผู้โดยสาร เทคโนโลยี AI ช่วยป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ โดยการตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล เช่น ระบบประกันสุขภาพ ข้อมูลภาษี หรือทะเบียนราษฎร ที่หน่วยงานภาครัฐจัดเก็บไว้ เทคโนโลยี AI ยังมีบทบาทในงานวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายของภาครัฐ ไม่ว่าจะเป็นการพยากรณ์แนวโน้มทางเศรษฐกิจ การบริหารจัดการจราจรอัจฉริยะ หรือการตรวจสอบความผิดปกติในการใช้งบประมาณ การนำ AI มาใช้ในภาครัฐไม่เพียงแค่ช่วยลดภาระงานของมนุษย์เท่านั้น แต่ยังช่วยยกระดับการให้บริการสาธารณะอย่างยั่งยืน พร้อมทั้งเสริมสร้างความเชื่อมั่นด้านความปลอดภัยให้แก่ประชาชน

การแพทย์ (Healthcare)

AI และ Machine Learning มีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าของอุตสาหกรรมการแพทย์เป็นอย่างมาก ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้แม่นยำยิ่งขึ้น การคัดกรองความเสี่ยงล่วงหน้า ไปจนถึงการติดตามผลสุขภาพของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ เทคโนโลยี AI ยังช่วยในงานด้านการวิจัย เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากงานวิจัยทางคลินิก การพัฒนายาใหม่โดยใช้การจำลองโมเลกุล และการคาดการณ์แนวโน้มของโรคในอนาคต บุคลากรทางการแพทย์สามารถใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อน และให้เวลากับการดูแลผู้ป่วยได้มากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ยังเริ่มมีการประยุกต์ใช้ AI ในการให้บริการสุขภาพทางไกล (Telemedicine) ระบบ Chatbot ที่ให้คำปรึกษาสุขภาพเบื้องต้น ไปจนถึงการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ด้วยระบบ Computer Vision  ในอนาคต AI จะยิ่งมีบทบาทมากขึ้นในระบบสาธารณสุข โดยเน้นการให้บริการที่แม่นยำเฉพาะบุคคล (Personalized Healthcare) และการป้องกันโรคแบบเชิงรุก

การค้าปลีก (Retail)

Machine Learning เป็นเครื่องมือหลักที่ช่วยให้แบรนด์สามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยระบบสามารถวิเคราะห์ประวัติการซื้อขาย พฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ ไปจนถึงข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เพื่อสร้างการแนะนำสินค้าแบบเฉพาะบุคคลที่ตรงความต้องการลูกค้าแต่ละราย ช่วยเพิ่มโอกาสในการขาย ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้งาน (User Experience) และสร้างความสัมพันธ์ระยะยาวกับลูกค้าผ่านการสื่อสารแบบอัตโนมัติ เช่น แชตบอท หรืออีเมลแคมเปญที่ออกแบบเฉพาะบุคคล Machine Learning ยังสามารถคาดการณ์แนวโน้มตลาดและวิเคราะห์ความต้องการในอนาคตของผู้บริโภค ทำให้ธุรกิจสามารถวางแผนด้านสินค้า การตลาด และโลจิสติกส์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว การใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning อย่างมีประสิทธิภาพจึงไม่ใช่แค่การเพิ่มยอดขายในระยะสั้น แต่เป็นการสร้างระบบอัจฉริยะที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าอย่างยั่งยืน

การขนส่ง (Logistic)

ปัจจุบันอุตสาหกรรมโลจิสติกส์และการขนส่งกำลังก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ โดย Machine Learning ช่วยยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงานในหลายด้าน เช่น 

• การบริหารจัดการคลังสินค้า (Smart Warehouse Management)

ระบบสามารถเรียนรู้และวิเคราะห์พฤติกรรมการจัดเก็บสินค้า เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต ปรับปรุงการจัดเรียงสินค้าในคลัง ลดเวลาในการหยิบสินค้า และเพิ่มความแม่นยำในการจัดส่ง

• การวิเคราะห์สภาพและประเมินยานพาหนะ (Vehicle Health Monitoring)

Machine Learning สามารถคาดการณ์ปัญหาทางเทคนิคที่อาจเกิดขึ้นในรถบรรทุกหรือยานพาหนะต่างๆ ได้ล่วงหน้า ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาแบบฉุกเฉิน และเพิ่มความปลอดภัยในการขนส่ง

• ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Driving System)

การฝึกฝนระบบ AI ให้สามารถเรียนรู้สภาพแวดล้อม การจราจร และพฤติกรรมของผู้ขับขี่ในสถานการณ์จริง ทำให้ยานพาหนะสามารถตัดสินใจได้อย่างอัจฉริยะ ลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุ และช่วยแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานด้านขนส่ง

• การวางแผนเส้นทางและจัดการเวลา (Predictive Route Optimization)

Machine Learning ถูกนำมาใช้วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรและสภาพอากาศแบบเรียลไทม์ เพื่อเลือกเส้นทางที่เร็วที่สุด ลดเวลาขนส่ง และประหยัดเชื้อเพลิงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

พลังงาน (Oil and Gas)

พลังงานถือเป็นปัจจัยสำคัญในการสนับสนุนการดำเนินงานต่างๆ ทั้งในภาคธุรกิจและชีวิตประจำวัน การนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้ในด้านการจัดการพลังงาน ช่วยให้การคาดการณ์การใช้พลังงานในระดับบุคคลและระดับประเทศมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการพยากรณ์ความต้องการพลังงานในอนาคต ซึ่งจะช่วยให้สามารถวางแผนการผลิตและการกระจายพลังงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน เทคโนโลยี AI ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อทำนายแนวโน้มการใช้พลังงานในแต่ละภาคส่วน รวมถึงการลดการสูญเสียพลังงานและการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานอีกด้วย การพัฒนานวัตกรรมยังช่วยสนับสนุนการตัดสินใจทางนโยบายและการลงทุนในแหล่งพลังงานทดแทนที่มีศักยภาพสูงในอนาคต

Custom Machine Learning Models

หากโมเดล AI ทั่วไปไม่ตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะของธุรกิจ การสร้างโมเดล Machine Learning แบบกำหนดเอง (Custom ML Models) คือคำตอบที่ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและตรงจุดมากขึ้น

1. AI Platform

AI Platform ของ Google Cloud ถูกออกแบบให้เป็นบริการครบวงจร (End-to-End) ที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนในกระบวนการการพัฒนา Machine Learning และ Data Science ตั้งแต่การเก็บข้อมูล (Data Ingestion) การจัดเตรียมข้อมูล (Data Preparation) ไปจนถึงการสร้างและพัฒนาโมเดล (AI Platform Notebooks) และการฝึกฝนโมเดล (Model Training) รวมถึงการโฮสต์ (Model Hosting) และการวิเคราะห์ผล (Model Evaluation)  การใช้ AI Platform ช่วยให้การพัฒนาและใช้งานโมเดล AI เป็นไปอย่างราบรื่น เพิ่มประสิทธิภาพในการอัปเดตและปรับปรุงโมเดลให้ทันสมัยอยู่เสมอ เพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจจากข้อมูลที่มีอยู่ สามารถนำเอาโมเดลไปใช้งานจริง (Deployment) บนแอปพลิเคชันต่างๆ 

2. Cloud AutoML

Cloud AutoML เป็นบริการที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง Machine Learning ได้ง่ายๆ บน Cloud โดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะในการเขียนโค้ดแบบมืออาชีพ ผู้ใช้เพียงแค่เตรียมข้อมูลที่ต้องการนำมาใช้ในการฝึกโมเดลเท่านั้น Cloud AutoML รองรับการใช้งานร่วมกับบริการอื่นๆ ของ Google Cloud เช่น Google Cloud Storage สำหรับการเก็บข้อมูล หรือ AI Platform สำหรับการจัดการโมเดล ทำให้สามารถสร้างและปรับแต่ง Machine Learning Pipeline ได้อย่างครบวงจร หนึ่งในจุดเด่นของ Cloud AutoML คือเป็นบริการแบบ Low-Code ที่ออกแบบมาให้ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดลได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเลย เพียงแค่ทำการอัปโหลดข้อมูลเข้าสู่ระบบ จากนั้นทำการ Label ข้อมูลและเริ่มการฝึกโมเดลได้ทันทีผ่าน Interface ที่ใช้งานง่ายและเข้าใจได้ไม่ยาก นอกจากนี้ยังสามารถนำโมเดลที่ได้ไปใช้งานในรูปแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ 

Pre-trained Machine Learning Model

ปัจจุบัน Google ได้รวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบข้อมูลสาธารณะที่สามารถเข้าถึงได้ ซึ่งทีมพัฒนาของ Google ได้นำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ในการฝึกฝนโมเดล Machine Learning เพื่อสร้างโมเดลที่พร้อมใช้งานและสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ที่หลากหลาย ได้แก่

Vision API

Google Vision API คือบริการ Machine Learning ที่เน้นการประมวลผลข้อมูลจากรูปภาพ โดยเฉพาะในการตรวจจับและวิเคราะห์ลักษณะต่างๆ ภายในภาพ มีฟีเจอร์ที่หลากหลายและครอบคลุม ได้แก่

• Face Detection: การตรวจจับใบหน้าในภาพ สามารถแยกแยะตำแหน่งใบหน้าและลักษณะของบุคคลในภาพได้แม่นยำ
• Landmark Detection: การตรวจจับสถานที่สำคัญหรือแลนด์มาร์กที่มีชื่อเสียง เช่น อนุสาวรีย์หรืออาคารต่างๆ ที่ปรากฏในภาพ
• Logo Detection: การตรวจจับโลโก้ของแบรนด์หรือสัญลักษณ์ที่ปรากฏในภาพ
• Optical Character Recognition (OCR): การแปลงข้อความที่ปรากฏในภาพเป็นข้อความดิจิทัล ซึ่งช่วยให้สามารถค้นหาข้อมูลจากข้อความในรูปภาพได้
• Image Properties Analysis: การวิเคราะห์คุณสมบัติของภาพ เช่น ความคมชัดและสีที่ใช้ในภาพ

Vision API สามารถใช้ในหลากหลายกรณี เช่น การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ในแอปพลิเคชันมือถือ การตรวจสอบเนื้อหาภาพในสื่อดิจิทัล การสร้างเครื่องมือการค้นหาภาพที่มีประสิทธิภาพสูง และยังสามารถประยุกต์ใช้งานร่วมกับเทคโนโลยีอื่นๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลภาพเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำและทันสมัยมากขึ้น

Speech API

การแปลงเสียงเป็นข้อความได้รับความนิยมมากขึ้น โดยระบบ Speech-to-Text API สามารถรองรับการแปลงเสียงเป็นข้อความมากกว่า 125 ภาษา และระบบ Text-to-Speech API รองรับการแปลงข้อความเป็นเสียงได้มากถึง 30 ภาษา มีเสียงที่หลากหลายกว่า 180 เสียง ทั้งเสียงของผู้ชายและผู้หญิง รวมถึงสำเนียงจากภูมิภาคต่างๆ ทำให้สามารถตอบสนองต่อความต้องการที่หลากหลายของผู้ใช้ในระดับสากลและมีความแม่นยำสูง นอกจากนั้นยังสามารถปรับเสียงและสำเนียงให้เหมาะสมกับผู้ใช้แต่ละรายได้อย่างง่ายดาย

Natural Language API

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) เป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยให้ระบบเข้าใจและวิเคราะห์ข้อความที่มนุษย์สร้างขึ้นได้อย่างลึกซึ้ง บริการ NLP จาก Google Cloud ได้รับการพัฒนาให้สามารถทำการวิเคราะห์เชิงลึกทั้งในเรื่องของ Sentiment Analysis หรือการวิเคราะห์อารมณ์จากข้อความ สามารถทำการ Entity Recognition เพื่อแยกแยะคำศัพท์ที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น ชื่อบุคคล องค์กร สถานที่ หรือราคาสินค้า ในปัจจุบัน เทคโนโลยี NLP มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และสามารถนำไปใช้ในหลากหลายแง่มุม ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาข้อมูลบนเว็บไซต์ การวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ใช้ในโซเชียลมีเดีย การปรับปรุงการบริการให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ หรือการสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นสำหรับลูกค้าผ่านการตอบสนองแบบอัตโนมัติจากระบบ AI

สรุป  Machine Learning ช่วยธุรกิจ

ยุคที่เทคโนโลยีมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว Machine Learning ได้กลายมาเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจยุคใหม่ ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล คาดการณ์แนวโน้ม และเรียนรู้พฤติกรรมผู้บริโภค ทำให้สามารถยกระดับ Customer Experience ได้อย่างตรงจุด อีกทั้งยังช่วยให้การตัดสินใจในองค์กรแม่นยำมากขึ้น และช่วยสนับสนุนการพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ 

สำหรับองค์กรที่กำลังมองหาแนวทางในการเริ่มต้นหรือยกระดับการใช้ AI และ Machine Learning ในกระบวนการทำงาน SOLUTIONS IMPACT มีโปรแกรม Machine Learning Course และเทคโนโลยี AI ที่ออกแบบมาเพื่อพัฒนาศักยภาพบุคลากร ทั้งในด้านความเข้าใจเทคโนโลยีดิจิทัล การประยุกต์ใช้ AI ในภาคธุรกิจ และการสร้าง mindset แห่งการเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืน สามารถเข้ามาปรึกษาเราก่อนได้ที่ LINE 

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Machine Learning