เนื่องจากอุตสาหกรรมจำนวนมากขึ้นใช้พลังของอัลกอริธึมในการดำเนินการอัตโนมัติและตัดสินใจเลือก แมชชีนเลิร์นนิงจึงกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในการดำเนินงานของโลกร่วมสมัย
ปัญหาอคติในแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงถูกรวมเข้ากับกระบวนการตัดสินใจขององค์กรต่างๆ
เพื่อรับประกันว่าตัวเลือกที่สร้างโดยอัลกอริทึมนั้นเป็นกลางและปราศจากอคติควรเป็นเป้าหมายสำหรับองค์กรใดๆ ที่ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของแบบจำลองสามารถเชื่อถือได้และถูกมองว่ายุติธรรม สิ่งสำคัญคือต้องรับรู้และจัดการ เรียนรู้เครื่อง อคติ
มันเกี่ยวข้องกับคำถามเกี่ยวกับความสามารถในการอธิบายแบบจำลอง หรือความง่ายที่บุคคลจะเข้าใจว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้มาถึงจุดสิ้นสุดได้อย่างไร แนวโน้มและรูปแบบที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแมปและเรียนรู้มาจากตัวข้อมูลเองมากกว่าผ่านการพัฒนามนุษย์โดยตรง
อคติในแมชชีนเลิร์นนิงอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ หากไม่มีการควบคุมและตรวจสอบ เมื่อมีการปรับใช้โมเดล มักพบสถานการณ์ที่ไม่ได้สะท้อนให้เห็นอย่างชัดเจนในตัวอย่างข้อมูลการฝึกอบรม
โมเดลอาจดูไม่เหมาะสมสำหรับชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่เป็นตัวแทนนี้ แม้จะมีข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพดีเยี่ยม แต่แบบจำลองอาจยังคงได้รับผลกระทบจากอคติทางประวัติศาสตร์อันเป็นผลมาจากอิทธิพลทางวัฒนธรรมในวงกว้าง
เมื่อนำไปใช้แล้ว โมเดลที่มีอคติอาจเป็นประโยชน์กับบางกลุ่มหรือสูญเสียความแม่นยำไปกับชุดย่อยของข้อมูลบางชุด ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการตัดสินที่ลงโทษบุคคลบางกลุ่มอย่างไม่เป็นธรรม ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อโลกแห่งความเป็นจริง
บทความนี้กล่าวถึงอคติของแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงสิ่งที่เป็น วิธีสังเกต อันตรายที่อาจเกิดขึ้น และอื่นๆ อีกมากมาย
ดังนั้น Machine Learning Bias คืออะไร?
อัลกอริธึมที่สร้างเอาต์พุตที่มีความเอนเอียงอย่างเป็นระบบอันเป็นผลมาจากสมมติฐานที่ผิดพลาดที่เกิดขึ้นระหว่างกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องเรียกว่าอคติของการเรียนรู้ของเครื่อง หรือที่เรียกว่าอคติของอัลกอริทึม
ความเอนเอียงของแมชชีนเลิร์นนิงคือแนวโน้มของโมเดลที่จะสนับสนุนชุดข้อมูลเฉพาะหรือชุดย่อยของข้อมูล มักใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่เป็นตัวแทน ด้วยการรวบรวมข้อมูลบางส่วน โมเดลที่มีอคติจะมีประสิทธิภาพต่ำกว่า ซึ่งจะทำให้ความแม่นยำของโมเดลลดลง
ในสภาพแวดล้อมจริง นี่อาจบ่งบอกได้ว่าข้อมูลการฝึกที่มีอคติส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ของแบบจำลองที่โปรดปรานเชื้อชาติ ข้อมูลประชากร หรือเพศ
เป็นผลให้ผลลัพธ์ของการเรียนรู้ของเครื่องอาจไม่ยุติธรรมหรือเลือกปฏิบัติ การฝึกอบรมแบบไม่เป็นตัวแทน ชุดข้อมูลมีส่วนทำให้เกิดอคติ ในการเรียนรู้ของเครื่อง
แบบจำลองผลลัพธ์สามารถเอนเอียงไปยังหมวดหมู่อื่นๆ ที่มีบทบาทน้อยกว่า หากข้อมูลการฝึกอบรมขาดหรือเป็นตัวแทนมากเกินไปของการจัดกลุ่มข้อมูลเฉพาะ สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้หากตัวอย่างข้อมูลการฝึกอบรมไม่ตรงกับสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงอย่างแม่นยำ
แมชชีนเลิร์นนิงในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ซึ่งสามารถใช้ตรวจสอบข้อมูลผู้ป่วยกับโรคหรือความเจ็บป่วยที่ทราบได้ เป็นตัวอย่างที่สำคัญ แบบจำลองสามารถเร่งการแทรกแซงของผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์ได้เมื่อใช้อย่างเหมาะสม
อย่างไรก็ตาม อคติก็เป็นไปได้ เมื่อถูกขอให้คาดการณ์การเจ็บป่วยที่เป็นไปได้ในผู้ป่วยสูงอายุ แบบจำลองไม่สามารถทำงานได้ดีหากข้อมูลการฝึกอบรมที่ใช้ในการสร้างส่วนใหญ่ประกอบด้วยข้อมูลผู้ป่วยจากช่วงอายุที่เล็กกว่า
นอกจากนี้ สถิติในอดีตสามารถบิดเบือนได้ ตัวอย่างเช่น เนื่องจากในอดีต พนักงานส่วนใหญ่เป็นผู้ชาย นางแบบที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อกรองผู้สมัครงานจึงชอบผู้สมัครชาย
ความเอนเอียงของแมชชีนเลิร์นนิงจะมีอิทธิพลต่อความถูกต้องของแบบจำลองในทั้งสองสถานการณ์ และในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด อาจส่งผลให้เกิดการเลือกปฏิบัติและไม่ยุติธรรมได้ข้อสรุป
ต้องทบทวนการตัดสินใจอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีอคติเช่น โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แทนที่การทำงานแบบแมนนวลมากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยเหตุนี้ แนวทางปฏิบัติในการกำกับดูแลแบบจำลองในองค์กรใดๆ ควรรวมการตรวจสอบอคติของการเรียนรู้ของเครื่องด้วย
งานหลายประเภทในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมายกำลังดำเนินการด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ทุกวันนี้ มีการใช้แบบจำลองเพื่อทำให้กระบวนการที่ยากขึ้นเรื่อยๆ เป็นอัตโนมัติและเพื่อสร้างคำแนะนำ ในกระบวนการตัดสินใจนี้ ความลำเอียงหมายความว่าตัวแบบอาจชอบกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งมากกว่ากลุ่มอื่นโดยอิงจากอคติที่เรียนรู้
เมื่อใช้ในการตัดสินที่ไม่ปลอดภัยโดยมีผลที่ตามมาจริง อาจส่งผลกระทบที่รุนแรงได้ เมื่อใช้เพื่ออนุมัติการขอสินเชื่อโดยอัตโนมัติ เช่น โมเดลที่มีอคติอาจส่งผลเสียต่อประชากรบางกลุ่ม ในธุรกิจที่มีการควบคุมซึ่งสามารถตรวจสอบหรือตรวจสอบการกระทำใดๆ ได้ นี่เป็นปัจจัยสำคัญอย่างยิ่งที่ต้องนำมาพิจารณา
ประเภทอคติการเรียนรู้ของเครื่อง
- อัลกอริธึมอคติ – สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อมีจุดบกพร่องในอัลกอริทึมที่ทำการคำนวณที่ขับเคลื่อนการคำนวณของแมชชีนเลิร์นนิง
- ตัวอย่างอคติ – เมื่อข้อมูลถูกใช้ไป ฝึกการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลมีปัญหา สิ่งนี้เกิดขึ้น ในกรณีของอคติประเภทนี้ จำนวนหรือคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกระบบไม่เพียงพอ อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกอบรมให้เชื่อว่าครูทุกคนเป็นผู้หญิง หากข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยครูหญิงทั้งหมด
- อคติการยกเว้น – กรณีนี้เกิดขึ้นเมื่อไม่มีจุดข้อมูลสำคัญจากชุดข้อมูลที่กำลังใช้งาน ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้หากผู้สร้างแบบจำลองไม่ตระหนักถึงความสำคัญของจุดข้อมูลที่ขาดหายไป
- อคติอคติ – ในกรณีนี้ แมชชีนเลิร์นนิงเองมีอคติ เนื่องจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมระบบสะท้อนถึงอคติในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น อคติ ทัศนคติเหมารวม และสมมติฐานทางสังคมที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากต้องรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ไว้ในระบบคอมพิวเตอร์ที่รวมเฉพาะแพทย์ชายและพยาบาลหญิงเท่านั้น ทัศนคติทางเพศในโลกแห่งความเป็นจริงเกี่ยวกับบุคลากรทางการแพทย์จะคงอยู่ตลอดไป
- การวัดอคติ – ตามความหมายของชื่อ ความลำเอียงนี้เป็นผลมาจากปัญหาพื้นฐานเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลและวิธีการที่ใช้ในการรวบรวมหรือประเมินข้อมูล ระบบที่ได้รับการฝึกอบรมให้ประเมินน้ำหนักได้อย่างแม่นยำจะมีความลำเอียง หากมีการปัดเศษน้ำหนักที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมอย่างสม่ำเสมอ และการใช้รูปภาพของพนักงานที่พึงพอใจในการฝึกอบรมระบบที่หมายถึงการประเมินสภาพแวดล้อมในที่ทำงานอาจมีความลำเอียงหากพนักงานในภาพทราบ พวกเขากำลังถูกวัดเพื่อความสุข
ปัจจัยใดบ้างที่ทำให้เกิดอคติในการเรียนรู้ของเครื่อง
แม้ว่าจะมีสาเหตุหลายประการสำหรับความเอนเอียงของแมชชีนเลิร์นนิง แต่ก็มักเกิดจากอคติในข้อมูลการฝึกอบรมเอง มีสาเหตุที่เป็นไปได้หลายประการสำหรับความลำเอียงในข้อมูลการฝึกอบรม
ภาพประกอบที่ชัดเจนที่สุดคือข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งเป็นชุดย่อยของเงื่อนไขที่เห็นในระบบที่ปรับใช้ซึ่งไม่ปกติ นี่อาจเป็นข้อมูลการฝึกอบรมที่เป็นตัวแทนของหมวดหมู่หนึ่งหรือปริมาณที่ไม่สมส่วนสำหรับอีกหมวดหมู่หนึ่ง
สิ่งนี้เรียกว่าอคติตัวอย่าง และอาจเป็นผลมาจากการรวบรวมข้อมูลการฝึกที่ไม่สุ่มตัวอย่าง วิธีการที่ใช้ในการรวบรวม วิเคราะห์ หรือจำแนกข้อมูล ตลอดจนรากเหง้าทางประวัติศาสตร์ของข้อมูล ล้วนสามารถนำไปสู่อคติในตัวข้อมูลได้
ข้อมูลอาจมีอคติในอดีตในวัฒนธรรมขนาดใหญ่ที่รวบรวมไว้
ความเอนเอียงของแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่เกิดจาก:
- อคติที่เกิดจากมนุษย์หรือสังคมในข้อมูลทางประวัติศาสตร์ใช้เพื่อฝึกอัลกอริทึม
- ข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่สะท้อนสถานการณ์จริง
- อคติขณะติดฉลากหรือเตรียมข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล
ตัวอย่างเช่น การขาดความหลากหลายในข้อมูลการฝึกอบรมอาจทำให้เกิดอคติในการนำเสนอ ความถูกต้องแม่นยำของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมักได้รับผลกระทบจากอคติทางประวัติศาสตร์ในวัฒนธรรมที่กว้างขึ้น
ซึ่งบางครั้งเรียกว่าอคติทางสังคมหรือของมนุษย์ การค้นหาคอลเล็กชันข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไม่มีแนวโน้มที่จะมีอคติทางสังคมอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลของวงจรชีวิตของแมชชีนเลิร์นนิงมีความอ่อนไหวต่ออคติของมนุษย์เท่ากัน
ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและประมวลผลโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ มีความจำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล ไม่ว่าจะเกิดจากข้อมูลที่หลากหลายที่ได้รับการล้าง ลักษณะการติดป้ายกำกับจุดข้อมูล หรือการเลือกคุณสมบัติ ความลำเอียงในกระบวนการติดฉลากนี้อาจนำไปสู่ความลำเอียงในการเรียนรู้ของเครื่อง
ความเสี่ยงอคติของการเรียนรู้ของเครื่อง
เนื่องจากแบบจำลองเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จึงสันนิษฐานว่าแบบจำลองนั้นให้การตัดสินที่เป็นกลาง โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมักมีความลำเอียง ซึ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์
อุตสาหกรรมจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้แทนซอฟต์แวร์และขั้นตอนที่ล้าสมัย โมเดลที่มีอคติอาจมีผลเสียในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่องานที่ซับซ้อนมากขึ้นเป็นแบบอัตโนมัติโดยใช้แบบจำลอง
แมชชีนเลิร์นนิงก็ไม่ต่างจากกระบวนการตัดสินใจอื่นๆ ในองค์กรและบุคคลทั่วไปคาดหวังให้มีความโปร่งใสและเท่าเทียมกัน เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงเป็นกระบวนการอัตโนมัติ การตัดสินที่ใช้กระบวนการนี้จึงได้รับการตรวจสอบอย่างใกล้ชิดในบางครั้ง
จำเป็นอย่างยิ่งที่องค์กรจะต้องดำเนินการในเชิงรุกในการจัดการกับอันตราย เนื่องจากอคติในการเรียนรู้ด้วยเครื่องมักส่งผลกระทบในการเลือกปฏิบัติหรือเชิงลบต่อประชากรบางกลุ่ม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สำหรับบริบทที่มีการควบคุม ต้องคำนึงถึงความเป็นไปได้ของอคติในการเรียนรู้ของเครื่องด้วย
ตัวอย่างเช่น สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงในธนาคารเพื่อยอมรับหรือปฏิเสธผู้สมัครจำนองโดยอัตโนมัติหลังการคัดกรองเบื้องต้น แบบจำลองที่มีอคติต่อผู้สมัครบางกลุ่มอาจส่งผลเสียต่อทั้งผู้สมัครและองค์กร
อคติใดๆ ที่พบในสภาพแวดล้อมการปรับใช้ที่อาจมีการพิจารณาการกระทำที่อาจนำไปสู่ปัญหาใหญ่ โมเดลนี้อาจใช้ไม่ได้ผล และในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด อาจเป็นการเลือกปฏิบัติโดยจงใจ
อคติต้องได้รับการประเมินและเตรียมพร้อมอย่างรอบคอบ เนื่องจากอาจส่งผลให้โมเดลถูกลบออกจากการทำให้ใช้งานได้โดยสิ้นเชิง การสร้างความมั่นใจในการตัดสินใจเกี่ยวกับโมเดลจำเป็นต้องมีความเข้าใจและจัดการกับอคติของแมชชีนเลิร์นนิง
ระดับความไว้วางใจภายในองค์กรและในหมู่ผู้ใช้บริการภายนอกอาจได้รับผลกระทบจากการรับรู้อคติในการตัดสินใจแบบอย่าง หากแบบจำลองไม่น่าเชื่อถือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแนะนำตัวเลือกที่มีความเสี่ยงสูง แบบจำลองเหล่านั้นจะไม่ถูกนำมาใช้อย่างเต็มศักยภาพภายในองค์กร
เมื่อประเมินความสามารถในการอธิบายได้ของแบบจำลอง การบัญชีสำหรับอคติควรเป็นปัจจัยที่ต้องนำมาพิจารณา ความถูกต้องและความถูกต้องของตัวเลือกแบบจำลองอาจได้รับผลกระทบอย่างรุนแรงจากอคติของแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่ได้ตรวจสอบ
บางครั้งอาจส่งผลให้เกิดการเลือกปฏิบัติที่อาจส่งผลกระทบต่อบุคคลหรือกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง มีแอปพลิเคชันมากมายสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ และแต่ละแอปพลิเคชันมีความอ่อนไหวต่ออคติของการเรียนรู้ของเครื่องในระดับหนึ่ง
อคติของแมชชีนเลิร์นนิงแสดงโดย:
- เนื่องจากไม่มีข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลาย อัลกอริธึมการจดจำใบหน้าจึงอาจแม่นยำน้อยลงสำหรับกลุ่มเชื้อชาติบางกลุ่ม
- โปรแกรมสามารถตรวจจับอคติทางเชื้อชาติและเพศในข้อมูลอันเนื่องมาจากอคติของมนุษย์หรือในอดีต
- ด้วยภาษาถิ่นหรือสำเนียงบางอย่าง การประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติอาจมีความแม่นยำมากขึ้น และอาจไม่สามารถประมวลผลสำเนียงที่ไม่ค่อยมีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมได้
การแก้ปัญหาอคติในการเรียนรู้ของเครื่อง
การตรวจสอบและฝึกอบรมโมเดลใหม่เมื่อพบอคติเป็นสองวิธีในการจัดการอคติของแมชชีนเลิร์นนิง ในกรณีส่วนใหญ่ ความเอนเอียงของแบบจำลองเป็นการบ่งชี้ถึงความเอนเอียงในข้อมูลการฝึก หรืออย่างน้อย ความเอนเอียงก็อาจเกี่ยวข้องกับขั้นตอนการฝึกอบรมของวงจรชีวิตการเรียนรู้ของเครื่อง
ทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตของแบบจำลองควรมีขั้นตอนในการจับอคติหรือการเบี่ยงเบนของแบบจำลอง รวมถึงกระบวนการตรวจสอบแมชชีนเลิร์นนิงหลังจากการปรับใช้ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบโมเดลและชุดข้อมูลบ่อยครั้งเพื่อหาอคติ
ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบชุดข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อดูว่ามีการกระจายและแสดงกลุ่มอย่างไร เป็นไปได้ที่จะแก้ไขและ/หรือปรับปรุงชุดข้อมูลที่ไม่ได้เป็นตัวแทนทั้งหมด
นอกจากนี้ ควรพิจารณาอคติขณะประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง การทดสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองในชุดย่อยต่างๆ ของข้อมูลสามารถแสดงว่ามีความลำเอียงหรือเกินพอดีหรือไม่เมื่อเทียบกับกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง
เป็นไปได้ที่จะประเมินประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในชุดย่อยของข้อมูลบางชุดโดยใช้เทคนิคการตรวจสอบข้าม ขั้นตอนเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบที่แตกต่างกัน
คุณสามารถขจัดอคติในแมชชีนเลิร์นนิงได้โดย:
- เมื่อจำเป็น ให้ฝึกโมเดลใหม่โดยใช้ชุดการฝึกที่ใหญ่และเป็นตัวแทนมากขึ้น
- กำหนดขั้นตอนในเชิงรุกเพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่มีอคติและการตัดสินที่ไม่ปกติ
- การถ่วงน้ำหนักคุณลักษณะและการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ตามความจำเป็นสามารถช่วยพิจารณาอคติได้
- ส่งเสริมความละเอียดของอคติที่ค้นพบผ่านวงจรการตรวจจับและการปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง
สรุป
เป็นเรื่องน่าเย้ายวนที่จะเชื่อว่าเมื่อได้รับการฝึกฝนแล้ว โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะทำงานโดยอัตโนมัติ อันที่จริง สภาพแวดล้อมการทำงานของแบบจำลองนั้นเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ และผู้จัดการต้องฝึกแบบจำลองใหม่โดยใช้ชุดข้อมูลใหม่เป็นประจำ
ปัจจุบันแมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งในความสามารถทางเทคโนโลยีที่น่าสนใจที่สุดพร้อมประโยชน์ทางเศรษฐกิจในโลกแห่งความเป็นจริง แมชชีนเลิร์นนิงเมื่อจับคู่กับเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและพลังประมวลผลมหาศาลที่พร้อมใช้งานผ่านคลาวด์สาธารณะ มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่บุคคลโต้ตอบกับเทคโนโลยี และอาจรวมถึงอุตสาหกรรมทั้งหมด
อย่างไรก็ตาม ตามที่มีแนวโน้มว่าเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงจะต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบเพื่อหลีกเลี่ยงอคติที่ไม่ได้ตั้งใจ ประสิทธิภาพของการตัดสินที่ทำโดยเครื่องอาจได้รับผลกระทบอย่างรุนแรงจากอคติ ซึ่งเป็นสิ่งที่นักพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต้องคำนึงถึง
เขียนความเห็น