วันนี้เรายินดีที่ได้เปิดตัว Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers ซึ่งเป็นชุดหลักสูตรการฝึกอบรมด้านดิจิทัลแบบตามความต้องการ (on-demand) ฟรี 3 หลักสูตร หลักสูตรเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมสร้างศักยภาพให้กับผู้นำธุรกิจและผู้ดูแลด้านเทคโนโลยี ด้วยความรู้พื้นฐานที่จำเป็นในการเริ่มสร้างกลยุทธ์ในการใช้แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning: ML) ในองค์กร แม้ว่าพวกเขาจะไม่มีประสบการณ์ด้าน ML มาก่อนก็ตาม
แต่ละหลักสูตรใช้เวลา 30 นาที ประกอบด้วยตัวอย่างการใช้งานจริง (real-world) จากประสบการณ์กว่า 20 ปีของ Amazon ในการขยาย ML ภายในองค์กรของตนเอง ตลอดจนบทเรียนที่ได้จากการใช้งานของลูกค้าที่ประสบความสำเร็จนับไม่ถ้วน หลักสูตรใหม่เหล่านี้อ้างอิงตามเนื้อหาที่อยู่บน AWS Machine Learning Embark program ซึ่งเป็นหลักสูตร ML แบบเร่งรัดพิเศษ ช่วยให้ผู้บริหารและนักเทคโนโลยีในองค์กรสามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจด้วย ML ผ่านประสบการณ์การเรียนรู้แบบองค์รวม
หลังจากจบหลักสูตรทั้งสามแล้ว ผู้นำธุรกิจและผู้ดูแลด้านเทคโนโลยีจะสามารถประเมินความพร้อมขององค์กรได้ดีขึ้น ระบุความต้องการของธุรกิจที่ ML จะส่งผลมากที่สุด รวมถึงระบุขั้นตอนต่อไปอย่างเป็นรูปธรรม
ความต้องการทักษะ ML ที่เพิ่มขึ้น
ML มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงในหลายอุตสาหกรรม แต่องค์กรส่วนใหญ่เผชิญกับปัญหาในการนำ ML มาปรับใช้ในระดับที่เหมาะสม การวิจัยล่าสุดของ Gartner แสดงให้เห็นว่ามีเพียง 53% ของโครงการ ML เกิดขึ้นได้สำเร็จตั้งแต่ต้นแบบจนถึงการผลิต อุปสรรคที่เราพบบ่อยที่สุดในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับธุรกิจและวัฒนธรรม ตัวอย่างเช่นองค์กรต่าง ๆ มักจะประสบปัญหาในการระบุการใช้งาน ML ที่ถูกต้องในช่วงเริ่มต้น ซึ่งสิ่งนี้กลายเป็นปัญหาที่หนักขึ้น เนื่องจากองค์กรขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะการใช้ ML ให้ตรงตามเป้าหมายขององค์กร จากการศึกษาอื่น ๆ ของ Gartner พบว่า “ทักษะของพนักงาน” เป็นความท้าทายหรืออุปสรรคอันดับแรกในการนำปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) และ ML มาใช้ ผู้นำธุรกิจมีบทบาทสำคัญในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ด้วยการขับเคลื่อนวัฒนธรรมด้านการเรียนรู้และนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรยังขาดทรัพยากรในการพัฒนาความรู้เกี่ยวกับ ML และการใช้งาน
เมื่อปีที่แล้ว Amazon ประกาศว่าเรามุ่งมั่นที่จะช่วยให้ผู้คน 29 ล้านคนทั่วโลกพัฒนาทักษะด้านเทคโนโลยีด้วยการฝึกอบรมทักษะการประมวลผลบนคลาวด์ฟรีภายในปีพ.ศ. 2568 โดยหลักสูตรใหม่ Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers คืออีกก้าวหนึ่งของเราสำหรับแนวทางดังกล่าว ประกอบไปด้วย 3 หลักสูตร ได้แก่
Machine Learning: The Art of the Possible เป็นหลักสูตรแรกในชุดนี้ มีการใช้ภาษาที่ชัดเจนรวมถึงมีตัวอย่างประกอบต่าง ๆ ที่เฉพาะเจาะจง ช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของ ML กรณีการใช้งานทั่วไป หรือแม้แต่อุปสรรคต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้น
Planning a Machine Learning Project คือหลักสูตรที่ 2 ซึ่งบอกถึงวิธีที่คุณสามารถช่วยองค์กรวางแผนโครงการ ML เริ่มต้นด้วยขั้นตอนการประเมินว่า ML เหมาะสมกับเป้าหมายของคุณหรือไม่ และดำเนินการผ่านคำถามต่าง ๆ ที่คุณต้องถามระหว่างการปรับใช้ หลักสูตรนี้จะช่วยให้เข้าใจประเด็นสำคัญต่าง ๆ เช่น ความพร้อมของข้อมูล ระยะเวลาของโครงการ และการปรับใช้
Building a Machine Learning Ready Organization คือหลักสูตรสุดท้าย นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีเตรียมองค์กรเพื่อให้ประสบความสำเร็จในการนำ ML ไปใช้ ตั้งแต่การประเมินกลยุทธ์ข้อมูล ไปจนถึงวัฒนธรรม และการเริ่มนำร่อง ML และอื่น ๆ
การผลักดันแนวทางใหม่ของ ML
โปรแกรม AWS ML Embark ได้ช่วยให้องค์กรหลายแห่งใช้ประโยชน์จาก ML ให้เกิดผลในวงกว้างได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น Met Office (กรมอุตุนิยมวิทยาของสหราชอาณาจักร) เป็นตัวอย่างที่ดีของวิธีการที่องค์กรต่าง ๆ สามารถผลักดันความรู้ด้าน ML ของทีมผ่านหลักสูตร ML Embark ซึ่ง Met Office ในฐานะองค์กรด้านการวิจัยและวิทยาศาสตร์ ได้พัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์อากาศและการคาดการณ์สภาพภูมิอากาศแบบกำหนดเอง ซึ่งอาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่เชิงสังเกตการณ์ที่มีการอัปเดตอยู่ตลอดเวลา Met Office มองหาวิธีการพัฒนาโดยใช้ ML ตรวจสอบว่าชีวภาคของโลกสามารถเปลี่ยนแปลงอย่างไร เพื่อหาแนวทางตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในความท้าทายด้านการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีมากมาย Met Office ร่วมมือกับ Amazon ML Solutions Lab (MLSL) ผ่านโปรแกรม ML Embark Accelerator เพื่อสำรวจแนวทางใหม่ ๆ ในการแก้ปัญหานี้
“เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้ร่วมงานกับทีมงานจาก AWS Machine Learning Solutions Lab ที่เป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรม Embark” ศาสตราจารย์อัลเบิร์ต ไคลน์-แท็งก์ หัวหน้าประจำ Met Office Hadley Centre for Climate Science and Services กล่าว “ทีมงาน AWS Machine Learning Solutions Lab ได้มอบทักษะและประสบการณ์ทางเทคโนโลยี อันเป็นการช่วยให้เราได้เปิดโลกทัศน์เกี่ยวกับปัญหาของการจำแนกอันซับซ้อน โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ดียิ่งขึ้นในเรื่องการเปลี่ยนแปลงของภูมิอากาศสร้างผลกระทบต่อชีวภาคของโลกได้อย่างไร แบบจำลองภูมิอากาศของเรานั้นสร้างข้อมูลได้จำนวนมหาศาล และความสามารถในการดึงมูลค่าเพิ่มจากข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการให้คำแนะนำแก่รัฐบาลรวมถึงผู้ที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ ด้านพาณิชย์ การประยุกต์ใช้เทคนิค ML ในโครงการวิจัยต่าง ๆ เช่นนี้แสดงให้เห็นถึงการช่วยให้ Met Office ได้พัฒนาทักษะเหล่านี้ยิ่งขึ้นต่อไปในอนาคต”
การเปิดให้ทุกคนสามารถเข้าถึงการฝึกอบรม ML อย่างกว้างขวางโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย
Amazon มีโปรแกรม AWS Machine Learning Embark ให้บริการโดยตรงสำหรับลูกค้าบางราย และด้วยหลักสูตร Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers เรากำลังจัดทำส่วนหนึ่งของหลักสูตรการฝึกอบรมด้านดิจิทัล AWS ML Embark ที่มีให้บริการทั่วโลกในรูปแบบสำหรับการเรียนรู้ด้วยตนเองฟรี
นอกจากนี้เรายังขยายความพร้อมใช้งานของโปรแกรม ML Embark แบบเต็มรูปแบบ ผ่าน AWS Partners ที่สำคัญที่รวมถึง Slalom Consulting เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะได้ร่วมกันนำเสนอโปรแกรมเร่งรัดสุดพิเศษนี้ให้กับลูกค้าองค์กรที่ต้องการเริ่มต้นประสบการณ์การใช้ ML ของพวกเขา
แอนดรู สกลาร์ หัวหน้าฝ่ายฝึกอบรมและการรับรองของ AWS ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น (Andrew Sklar, Head of AWS Training and Certification in Asia Pacific and Japan) กล่าวว่า “แมชชีนเลิร์นนิงมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงเกือบทุกอุตสาหกรรม แต่องค์กรต้องการพนักงานที่มีทักษะในการใช้ ML ในระดับที่เหมาะสม ซึ่งรวมถึงผู้บริหารที่ต้องมีข้อมูลและความรู้พื้นฐานในการตัดสินใจเลือกโซลูชั่นที่เหมาะกับองค์กร และผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่สามารถใช้โซลูชัน ML ได้ โดยเป้าหมายของเราสำหรับหลักสูตรนี้คือการช่วยให้ผู้บริหารรวมถึงผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้าน ML มาก่อน สามารถเพิ่มความรู้ได้อย่างรวดเร็ว จากประสบการณ์ของผม องค์กรที่ลงทุนในการฝึกอบรมระบบคลาวด์อย่างทั่วถึงในองค์กร สามารถประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลได้เร็วขึ้น”
มาร่วมเพิ่มทักษะความรู้ด้าน ML และช่วยนำองค์กรไปสู่การสร้างสรรค์นวัตกรรมด้วย ML เรียนรู้เพิ่มเติม และเริ่มต้นได้แล้ววันนี้
บทความโดย มิเชล เค.ลี รองประธานของอะเมซอน แมชชีนเลิร์นนิง โซลูชั่น แล็บ อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (Michelle K. Lee, Vice President of the Amazon Machine Learning Solutions Lab at Amazon Web Services)
