7 แอปพลิเคชั่น Machine Learning ชั้นนำในปี 2023

ไม่ว่าหนังไซไฟ Pop Culture (ป๊อปคัลเจอร์) ในช่วงปลายศตวรรษที่ 20 จะบอกอะไรกับเรา แต่หุ่นยนต์ก็ยังไม่สามารถยึดครองโลกได้ แต่มันก็ไม่ใช่เรื่องที่ผิดซะทีเดียว: ตอนนี้ Machine Learning (แมชชีนเลิร์นนิ่ง: การเรียนรู้ด้วยตนเองของเครื่องจักร) ก็ได้แทรกซึมอยู่ในเกือบทุกระดับของสังคม ระบบคอมพิวเตอร์และ AI กลายมาเป็นผู้เชี่ยวชาญในเนื้อหางานที่หลากหลายในหลายๆ อุตสาหกรรม แอปพลิเคชั่น Machine Learning ทั้ง 7 รายการที่เราได้อธิบายไว้ในบทความนี้เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของยอดภูเขาน้ำแข็งเท่านั้น เราลองมาดูกันเลยดีกว่า

💡 เชื่อว่า AI และโลกดิจิทัลคืออนาคตของเรา? มาเข้าร่วม BeInCrypto Trading Community ของเหล่าสาวก Crypto บน Telegram สิ: เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสกุลเงินแห่งอนาคตและระบบกระจายอำนาจ เริ่มการเทรดด้วยหลักสูตรการเทรดขั้นพื้นฐานที่เรียนรู้ได้ฟรีของเรา และพูดคุยเกี่ยวกับแนวโน้มของเหรียญต่างๆ กับนักเทรดมืออาชีพ! เข้าร่วมเลยเดี๋ยวนี้

Machine Learning คืออะไร?

พูดให้เข้าใจง่ายๆ ก็คือ Machine Learning (แมชชีนเลิร์นนิ่ง) เป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทรงพลังและแพร่หลาย มันเป็นแอปพลิเคชั่นของ AI ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากประสบการณ์และพัฒนาตนเองได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม

Arthur Samuel ผู้บุกเบิกด้านเกมคอมพิวเตอร์และ AI เป็นคนแรกที่บัญญัติคำว่า “Machine Learning” ในปี 1959 เขานิยามคำว่า Machine Learning ว่าเป็น “สาขาการศึกษาที่จะทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจน”

Machine Learning ใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อเลียนแบบการเรียนรู้ของมนุษย์ เป้าหมายคือการเพิ่มความแม่นยำยิ่งขึ้นในขณะที่ทำการจัดประเภท, คาดการณ์, หรือดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล พูดอย่างกว้างๆ ก็คือ มันทำงานใน 3 วิธีพื้นฐานดังนี้:

• การใช้อัลกอริทึมและข้อมูลร่วมกันเพื่อคาดการณ์รูปแบบและจำแนกชุดข้อมูล
• ประเมินความแม่นยำโดยใช้ฟังก์ชั่นข้อผิดพลาด
• เป็นกระบวนการการปรับปรุงเพื่อปรับแต่งจุดข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองที่ต้องการ

Machine Learning ทั้ง 3 ประเภท

Machine Learning นั้นมีอยู่ 3 หมวดหมู่ย่อยเพิ่มเติมดังนี้:

• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Reinforcement Learning

ต่อไปนี้เป็นสรุปย่อของแต่ละหมวดหมู่ย่อยเหล่านี้

Supervised Learning (การเรียนรู้โดยมีผู้ฝึกสอน)

เหมือนกับชื่อของมัน Supervised Machine Learning จำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลโดยมนุษย์ในระดับหนึ่ง มันจะต้องใช้ชุดข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตที่รู้จักในระหว่างขั้นตอนการฝึกฝนของวงจรชีวิตของ Machine Learning

โดยปกติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะติดป้ายกำกับข้อมูลการฝึกฝนก่อนที่จะนำมันไปใช้ในการฝึกฝนและทดสอบแบบจำลอง เมื่อแบบจำลองเรียนรู้ที่จะสร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตแล้ว แบบจำลองจะจัดประเภทชุดข้อมูลที่ไม่รู้จักเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์

ข้อมูลส่วนใหญ่ที่ใช้ในสถานการณ์นี้จะเป็นข้อมูลดิบและไม่มีป้ายกำกับ มนุษย์จะต้องทำการ “กำกับดูแล” เพื่อให้ข้อมูลได้รับการติดป้ายอย่างถูกต้องเพื่อที่แบบจำลองจะสามารถระบุความสัมพันธ์ที่เชื่อมต่อข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตได้ นี่มักจะเป็นกระบวนการที่ใช้ทรัพยากรมากมายซึ่งจะต้องใช้ข้อมูลดิบจำนวนมหาศาล

Supervised Learning มีประโยชน์สำหรับกรณีการใช้งานเช่น:

• การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง
• การระบุปัจจัยเสี่ยงของโรค
• การประเมินคำขอสินเชื่อเพื่อดูว่าผู้สมัครมีความเสี่ยงต่ำหรือมีความเสี่ยงสูง
• การตรวจจับธุรกรรมที่ฉ้อโกง
• การคาดการณ์ราคาอสังหาริมทรัพย์

Unsupervised Learning (การเรียนรู้โดยไม่มีการสอน)

ใน Unsupervised Machine Learning แบบจำลองจะได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลดิบและไม่มีป้ายกำกับ วิธีนี้มีประโยชน์เมื่อทำการระบุรูปแบบของชุดข้อมูลดิบหรือจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกันเป็นกลุ่มๆ

Unsupervised Learning นั้นเหมาะสมเช่นกันหากจำเป็นต้องทำการสำรวจในระยะเริ่มต้นเพื่อทำความเข้าใจชุดข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น วิธีการนี้แตกต่างจาก Supervised Learning ตรงที่ต้องอาศัยการกำกับดูแลจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย โดยปกติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะกำหนดไฮเปอร์พารามิเตอร์ของแบบจำลอง อย่างไรก็ตาม แบบจำลองจะดำเนินการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แยกกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เนื่องด้วยธรรมชาติของวิธีการนี้ Unsupervised Machine Learning จึงประสบความสำเร็จอย่างมากในการค้นหารูปแบบและแนวโน้มในชุดข้อมูลดิบ มันจะเหมาะที่สุดสำหรับการใช้งานเช่น:

• จำแนกโปรไฟล์ลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อหรือการบริโภค
• การจัดประเภทรายการสินค้าคงคลังตามสถิติการผลิตและ/หรือการขาย
• เน้นการเชื่อมโยงในข้อมูลลูกค้า ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ซื้อเสื้อผ้าบางประเภทอาจจะสนใจรองเท้าประเภทใดประเภทหนึ่ง

Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง)

Reinforcement Learning ใช้เพื่อฝึกแบบจำลอง Machine Learning เพื่อให้ทำการตัดสินใจตามลำดับ มีวัตถุประสงค์เพื่อสอนแบบจำลองเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการในสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอนและอาจจะมีความซับซ้อน

สำหรับแนวทางนี้ แบบจำลองจะอยู่กับสภาพแวดล้อมแบบเกม มันจำเป็นต้องปรับใช้วิธีการลองผิดลองถูกเพื่อหาวิธีแก้ปัญหา

เพื่อให้บรรลุผลที่ต้องการ แบบจำลองจะได้รับรางวัลหรือบทลงโทษตามผลของการกระทำที่ทำ สำหรับแบบจำลอง Machine Learning เป้าหมายคือกสนเพิ่มรางวัลรวมให้ได้มากที่สุด

ถึงแม้ว่าผู้ออกแบบจะกำหนดนโยบายการให้รางวัล/บทลงโทษ แต่พวกเขาจะไม่ยุ่งเกี่ยวกับวิธีที่แบบจำลองทำการแก้ปัญหา มันจะขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่จะหาวิธีส่งมอบผลลัพธ์ที่ต้องการและเพิ่มผลตอบแทนสูงสุด นั่นคือสิ่งที่แตกต่างจาก Supervised Learning

โดยปกติแล้ว วิธีการนี้เริ่มต้นด้วยการที่แบบจำลองเริ่มต้นด้วยวิธีการลองผิดลองถูกแบบสุ่ม และจบลงด้วยการใช้กลยุทธ์ที่ซับซ้อน

ตัวอย่างการใช้งานในชีวิตจริงของ Reinforcement Learning ประกอบด้วย:

• ฝึกพาหนะไร้คนขับให้ขับและจอดเองโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์
• สัญญาณไฟจราจรแบบเปลี่ยนแปลงได้เพื่อช่วยควบคุมการจราจร

7 แอปพลิเคชั่น Machine Learning ชั้นนำ

1. การวินิจฉัยโรค

หนึ่งในแอปพลิเคชั่นหลักของ Machine Learning ด้านการดูแลสุขภาพคือการระบุและวินิจฉัยโรคที่ยากต่อการวินิจฉัย ตัวอย่างทั่วไปก็ได้แก่ มะเร็งชนิดต่างๆ ที่ตรวจพบได้ยากในระยะเริ่มแรก และโรคทางพันธุกรรม

ตัวอย่างเช่น IBM Watson Genomics ที่เลิกใช้งานไปแล้วในขณะนี้ได้ให้ภาพรวมที่ดีมากว่าการผสมผสานการจัดลำดับเนื้องอกตามจีโนมเข้ากับการคำนวณเรื่องความรู้ความเข้าใจที่สามารถนำไปสู่การวินิจฉัยโรคที่รวดเร็วขึ้นอย่างมากได้อย่างไร ในทำนองเดียวกัน บริษัทยาชีวเวชภัณฑ์ชั้นนำอย่าง Berg ได้นำ Machine Learning มาใช้เพื่อพัฒนาวิธีการรักษาในด้านต่างๆ รวมถึงมะเร็งวิทยาอีกด้วย

อีกตัวอย่างที่ดีของแอปพลิเคชั่น Machine Learning ในภาคการดูแลสุขภาพคือโปรแกรม PreDicT ของ P1Vital ซึ่งย่อมาจาก Predicting Response to Depression Treatment

2. การจดจำรูปภาพ

การจดจำรูปภาพนั้นถูกใช้งานทั่วไปในชีวิตประจำวันของเรา สังเกตเห็นถึงคุณสมบัติของการจดจำใบหน้าในแอปแกลเลอรี่ของสมาร์ทโฟนของคุณหรือไม่ นั่นถูกสร้างขึ้นด้วย Machine Learning เช่นเดียวกับฟีเจอร์บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่นการแท็กเพื่อนอัตโนมัติ มันใช้เทคโนโลยี Deep Face ของ Facebook ซึ่งใช้ Machine Learning เพื่อเสนอคำแนะนำในการแท็กเพื่อนในรูปภาพ โปรแกรมสอดแนมความลับอันล้ำสมัยที่รัฐบาลโลกบางแห่งใช้งานยังต้องพึ่งพาการจดจำรูปภาพที่อำนวยความสะดวกโดย Machine Learning

การจดจำภาพด้วย Machine Learning ยังมีอยู่ในแอปพลิเคชั่นในภาคการดูแลสุขภาพอีกด้วย ในระหว่างขั้นตอนการรักษาหลายๆ อย่าง การขาดหายไปแม้เพียงองค์ประกอบเล็กๆ ก็อาจจะเกิดผลลัพท์ที่เลวร้ายได้ ภาพสแกนและภาพเอ็กซเรย์นั้นสามารถใช้การตรวจจับรูปภาพ (Image Detection) เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของจุดที่เล็กน้อยที่สุดจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งได้ เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจจับความก้าวหน้าของการติดเชื้อไวรัสหรือการแพร่กระจายของเนื้องอกได้อย่างแม่นยำ

3. ยานพาหนะไร้คนขับ

สำหรับเรื่องยานพาหนะไร้คนขับ มีการคาดการณ์ว่า AI จะทำงานได้ดีกว่าคนขับที่เป็นมนุษย์ โดยไม่คำนึงถึงสถานการณ์ และนั่นคือตอนที่อัลกอริธึมของ Machine Learning เข้ามามีส่วนร่วม นอกเหนือจากการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) แล้ว อัลกอริทึมของ Machine Learning ยังช่วยให้ยานพาหนะไร้คนขับสามารถตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง เช่น Tesla Model S หรือ Ford F-150 นั้นเกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ออนบอร์ดที่รับข้อมูลจากชุดเซ็นเซอร์ เพื่อให้มั่นใจว่า ADAS สามารถเข้าใจถึงโลกรอบๆ ตัวรถได้อย่างปลอดภัยและแม่นยำ ระบบใช้สตรีมข้อมูลนี้เพื่อควบคุมความเร็วและทิศทางของยานพาหนะ นอกจากนี้ ข้อมูลยังจะถูกใช้เพื่อประมวลผลกิจกรรมหลักอื่นๆ เช่น การตรวจจับและติดตามวัตถุ, การรับรู้, และการคาดการณ์ อีกด้วย

4. การตรวจจับการฉ้อโกงออนไลน์

Machine Learning มีประโยชน์มากยิ่งขึ้นในการรักษาความปลอดภัยของธุรกรรมออนไลน์และตรวจจับการปลอมแปลง มันมีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในการตรวจจับพฤติกรรมฉ้อโกงที่เกี่ยวข้องกับการใช้บัญชีปลอม, ID ปลอม, และฟิชชิง (Phishing)

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในการตรวจจับการฉ้อโกงจะเกี่ยวกับอัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลประวัติเพื่อแนะนำความเสี่ยงตามกฏที่ตั้งค่าไว้ กฎเหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อบล็อกการกระทำบางอย่างของผู้ใช้งานที่ถูกตั้งค่าสถานะว่าน่าสงสัย ตัวอย่างเช่น การเข้าสู่ระบบที่น่าสงสัย, การขโมยข้อมูลประจำตัวที่อาจจะเกิดขึ้นได้, การทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง และอื่นๆ

โดยปกติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะป้อนบันทึกการฉ้อโกงและการปลอมแปลงครั้งก่อนจำนวนมากให้กับแบบจำลอง Machine Learning พวกเขายังตั้งค่าสถานะเคสที่ไม่เป็นการฉ้อโกงเพื่อกำจัดผลบวกปลอม (False Positive) ให้ได้มากที่สุด ยิ่งมีปริมาณข้อมูลมากเท่าใด การแนะนำของกฎโดยทั่วไปก็ยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

5. การแนะนำผลิตภัณฑ์

การแนะนำผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซและแพลตฟอร์มความบันเทิงเป็นตัวอย่างที่สำคัญของแอปพลิเคชั่น Machine Learning ในธุรกิจ

คำแนะนำเหล่านี้สร้างและจัดส่งโดย “ระบบผู้แนะนำ” เครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมของ Machine Learning เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามข้อมูลผู้ใช้งานและรูปแบบของพฤติกรรม ข้อมูลผู้ใช้งานและรูปแบบพฤติกรรมจะถูกรวบรวมจากประวัติการเข้าชม, การถูกใจ, การแชร์ และข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย

รูปแบบของข้อมูลโดยทั่วไปจะประกอบด้วย:

• พฤติกรรม: รูปแบบการซื้อ, อัตราการใช้งาน, ประวัติ, และสถานะความภักดี
• ข้อมูลประชากร: อายุ, เพศ, รายได้
• ภูมิศาสตร์: เมือง, ภูมิภาค, ภูมิอากาศ ฯลฯ
• จิตวิทยาของผู้บริโภค: ความสนใจ, บุคลิกภาพ, วิถีชีวิต

ผู้บริโภคแต่ละรายจะได้รับคำแนะนำส่วนบุคคล คำแนะนำเนื้อหา และโฆษณาตามตัวแปรเหล่านี้

6. ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ (Intelligent Virtual Assistant หรือ IVA)

IVA เป็นระบบที่ใช้งาน Machine Learning ซึ่งสามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติ (หรือก็คือ ภาษามนุษย์) และตอบสนองไปตามนั้น ผู้ช่วย AI อัจฉริยะเหล่านี้จะให้คำตอบแบบหลายตัวเลือกสำหรับคำถามแต่ละข้อ พวกเขายังสามารถเข้าใจเจตนาของผู้ใช้งานจากข้อความอิสระได้อีกด้วย

IVAs นั้นมีการใช้งานในด้านการสนับสนุนลูกค้าโดยอัตโนมัติมากขึ้น เช่น Virtual Customer Assistants สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถระบุปัญหาที่เฉพาะเจาะจงเป็นอย่างมากให้กับเครื่องจักรได้เหมือนกับที่พวกเขาอธิบายให้มนุษย์ฟัง

โปรดทราบก่อนว่า IVA นั้นไม่เหมือนกับแชทบอท พวกเขามีความซับซ้อนมากกว่าและสามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติได้ เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว แชทบอทส่วนใหญ่สื่อสารกับผู้ใช้งานโดยเสนอตัวเลือกแบบใช่/ไม่ใช่อย่างง่ายๆ เท่านั้น

ด้วยการมาถึงของผลิตภัณฑ์ที่ไม่ต้องเขียนโค้ด ทำให้ตอนนี้สามารถสร้าง IVA ได้ในเวลาเพียง 15 นาที

7. การซื้อขายอัตโนมัติ

Machine Learning ยังได้เติบโตมากขึ้นในแอปพลิเคชั่นสำหรับการซื้อขายหุ้นและ Crypto อัลกอริทึมของ Machine Learning ที่ซับซ้อนจะทำการคำนวณและวิเคราะห์เบื้องหลัง ข้อมูลที่สร้างขึ้นจะช่วยให้นักเทรดตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Machine Learning นั้นจะมีประโยชน์อย่างมากเมื่อต้องการแยกสัญญาณจากข้อมูลทางการเงินและข้อมูลทางเลือก สัญญาณเหล่านี้สามารถใช้ในการออกแบบและตรวจสอบความถูกต้องทางสถิติของกลยุทธ์อย่างเป็นระบบได้

แอปพลิเคชั่น Machine Learning: อนาคตจะเป็นอย่างไร?

แอปพลิเคชั่น Machine Learning กำลังเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันของเราในหลายๆ แง่มุม ข้อมูลในบทความนี้เป็นตัวอย่างเพียงบางส่วนเท่านั้น

แอปพลิเคชั่นอื่นๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก, การรวบรวมและจำแนกข้อมูลทางจักรวาลวิทยา, การศึกษาสิ่งมีชีวิตในทะเล, วิศวกรรม, ข่าวกรองทางทหาร, หรือแม้แต่งานศิลปะดิจิทัล ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังทำการปลดล็อกความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่มากยิ่งขึ้น การให้ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้ถือเป็นเรื่องที่สมควรทำเมื่อดูจากการที่เทคโนโลยีนี้มีความสำคัญและความเกี่ยวข้องกับชีวิตของพวกเรามากขึ้นเรื่อยๆ

คำศัพท์ทางเทคนิคในบทความ

• Application (แอปพลิเคชั่น): ซอฟแวร์ประเภทหนึ่งที่ช่วยอำนวยความสะดวกในด้านต่างๆ ให้กับผู้ใช้งาน แอปพลิเคชั่นสำหรับใช้งานบนเครื่อง PCและ Laptop นั้นจะเรียกว่า “Desktop Application” ส่วนที่ใช้งานบนอุปกรณ์พกพานั้นจะเรียกว่า “Mobile Application”
• Pop Culture (ป๊อปคัลเจอร์): วัฒนธรรมที่ได้รับความนิยมจากมวลชน ทุกคนรู้จัก อีกทั้งได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง เช่น ดนตรี ภาพยนตร์ หนังสือ การแต่งกาย เป็นต้น
• AI หรือ Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์): ระบบประมวลผลของคอมพิวเตอร์, หุ่นยนต์, เครื่องจักร หรืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ที่มีการวิเคราะห์เชิงลึกคล้ายกับความคิดของมนุษย์ และจะก่อให้เกิดผลลัพธ์ต่างๆ ตามรูปแบบการทำงานของมันได้อย่างอัตโนมัติ
• Machine Learning (แมชชีนเลิร์นนิ่ง): แมชชีนเลิร์นนิ่งหรือการเรียนรู้ของตัวเครื่องจักรเองนั้นจะใช้อัลกอริทึมที่ประมวลผลจากข้อมูลต่างๆ เรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้น และนำไปสู่การตัดสินใจที่มีพื้นฐานมาจากข้อมูลต่างๆ ที่ป้อนเข้าไป
• Deep Learning (ดีพเลิร์นนิ่ง): ดีพเลิร์นนิ่งนั้นจะสร้าง “โครงข่ายประสาทเทียม” ที่สามารถเรียนรู้และทำตัดสินใจอย่างชาญฉลาดด้วยตัว AI เองได้
• Phishing (ฟิชชิง): คือคำที่ใช้เรียกเทคนิคการหลอกลวงเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูล เช่น ชื่อผู้ใช้งาน, รหัสผ่าน, หรือข้อมูลส่วนบุคคลอื่นๆ เพื่อนำข้อมูลที่ได้ไปใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต หรือสร้างความเสียหายในด้านอื่นๆ

คำถามที่พบบ่อย

แพลตฟอร์มคริปโตที่ดีที่สุดในไทย | พฤศจิกายน 2024

CoinEx สำรวจเลย

Margex สำรวจเลย

BYDFi สำรวจเลย

BingX สำรวจเลย

Coinrule สำรวจเลย

แพลตฟอร์มคริปโตที่ดีที่สุดในไทย | พฤศจิกายน 2024

CoinEx สำรวจเลย

Margex สำรวจเลย

BYDFi สำรวจเลย

BingX สำรวจเลย

Coinrule สำรวจเลย

แพลตฟอร์มคริปโตที่ดีที่สุดในไทย | พฤศจิกายน 2024

CoinEx

Margex

BYDFi

BingX

Coinrule