การเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึก: ความแตกต่างและการเปรียบเทียบ

การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกกลายเป็นส่วนสำคัญของทุกอาชีพ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา คอมพิวเตอร์พยายามคาดการณ์อย่างแม่นยำโดยอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด

การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นความพยายามสองประการในด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความเข้าใจของคอมพิวเตอร์ 

ประเด็นที่สำคัญ

1. การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน
2. การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาเฉพาะของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและทำการตัดสินใจที่ซับซ้อน
3. การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเลิศในงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การจดจำรูปภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องมีความหลากหลายมากกว่าสำหรับปัญหาประเภทต่างๆ

การเรียนรู้ของเครื่อง vs การเรียนรู้เชิงลึก 

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองทางสถิติที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะได้โดยอัตโนมัติ เรียนรู้อย่างลึกซึ้ง เป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้จากข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งจัดเป็นชั้นๆ

แมชชีนเลิร์นนิงมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อคัดลอกวิธีที่มนุษย์ได้รับข้อมูล

บางสาขาที่ใช้ Machine Learning ได้แก่ การแพทย์ การกรองอีเมล การรู้จำเสียง และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงยังเป็นเวอร์ชันพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์อีกด้วย

ผลลัพธ์ของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นตัวเลข เช่น การจำแนกคะแนน 

การเรียนรู้เชิงลึกมีพื้นฐานมาจากโครงข่ายประสาทเทียมพร้อมการเรียนรู้แบบเป็นตัวแทน กระบวนการทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวข้องกับการใช้หลายเลเยอร์ในเครือข่าย

การเรียนรู้เชิงลึกเรียกอีกอย่างว่าการเรียนรู้แบบมีโครงสร้างเชิงลึก เลเยอร์เหล่านี้อาจแตกต่างกันในการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความเข้าใจ

มีสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกที่หลากหลาย การเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยจุดข้อมูลหลายล้านจุด

การเรียนรู้เชิงลึกมีแนวโน้มที่จะแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยใช้ข้อมูลและอัลกอริทึม 

ตารางเปรียบเทียบ

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	เครื่องเรียนรู้	การเรียนรู้ลึก ๆ
จุดข้อมูล	แมชชีนเลิร์นนิงประกอบด้วยจุดข้อมูลหลายพันจุด	การเรียนรู้เชิงลึกมีจุดข้อมูลเป็นแสน
ฟังก์ชัน	วัตถุประสงค์หลักของแมชชีนเลิร์นนิงคือการรักษาความสามารถในการแข่งขันและเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ	ฟังก์ชั่นการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
Outputs	ผลลัพธ์ของการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยค่าตัวเลขและองค์ประกอบรูปแบบอิสระ	แมชชีนเลิร์นนิงมีความซับซ้อนน้อยกว่า จึงเข้าใจได้ง่ายกว่าการเรียนรู้เชิงลึก
ความซับซ้อน	การเรียนรู้ของเครื่องมีความซับซ้อนน้อยกว่าและเข้าใจง่ายกว่าการเรียนรู้เชิงลึก	การเรียนรู้เชิงลึกเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน
ตั้งเวลา	แมชชีนเลิร์นนิงใช้เวลาตั้งค่าน้อยลง	การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้เวลาในการตั้งค่ามากขึ้น

Machine Learning คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และวิทยาการคอมพิวเตอร์

วัตถุประสงค์หลักของการเรียนรู้ของเครื่องคือการมุ่งเน้นไปที่การใช้ข้อมูลและอัลกอริธึมเพื่อคัดลอกวิธีที่มนุษย์ได้รับข้อมูล

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสร้างแบบจำลองข้อมูลการฝึกอบรมตามข้อมูลตัวอย่าง 

การเรียนรู้ของเครื่องมีการใช้งานจริงหลายประการ บางสาขาที่ใช้ Machine Learning ได้แก่ การแพทย์ การกรองอีเมล การรู้จำเสียง และคอมพิวเตอร์วิทัศน์

การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพในสาขาเหล่านี้ เนื่องจากการพัฒนาอัลกอริธึมแบบเดิมๆ ถือเป็นเรื่องท้าทาย การเรียนรู้ของเครื่องเป็นที่รู้จักในชื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในด้านธุรกิจ

ดังนั้นการเรียนรู้ของเครื่องจึงเป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลและอัลกอริธึมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ การเรียนรู้ของเครื่องเน้นการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่วิเคราะห์ข้อมูลและผู้ใช้เอง

นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงยังเป็นเวอร์ชันพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์อีกด้วย ผลลัพธ์ของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นตัวเลข เช่น การจำแนกคะแนน 

แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องที่โดดเด่นบางส่วนได้แก่ เกษตรกรรม ดาราศาสตร์ การธนาคาร วิทยาศาสตร์พลเมือง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การดึงข้อมูล การประกันภัย การรู้จำลายมือ การตลาด การวินิจฉัยทางการแพทย์ และเครื่องมือค้นหา

แมชชีนเลิร์นนิงมีข้อจำกัดบางประการ เช่น ไม่สามารถให้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวังได้ นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงอาจมีอคติด้านข้อมูลที่แตกต่างกัน 

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกหมายถึงสาขาหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง อีกชื่อหนึ่งของการเรียนรู้เชิงลึกคือการเรียนรู้เชิงลึกที่มีโครงสร้าง

มีสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกที่หลากหลาย บางส่วนเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก การสนับสนุน การเรียนรู้ เครือข่ายความเชื่อเชิงลึก และโครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วน

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเชิงปฏิบัติบางประการได้แก่ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ชีวสารสนเทศศาสตร์ การตรวจสอบวัสดุ การรู้จำคำพูด และการออกแบบยา

กระบวนการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวข้องกับการใช้หลายเลเยอร์ในเครือข่าย เลเยอร์เหล่านี้อาจแตกต่างกันในความเข้าใจเชิงลึกเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความเข้าใจ 

การเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยจุดข้อมูลหลายล้านจุด ผลลัพธ์ของความเข้าใจอย่างลึกซึ้งรวมถึงค่าตัวเลขและองค์ประกอบที่มีรูปแบบอิสระ

การเรียนรู้เชิงลึกมีแนวโน้มที่จะแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยใช้ข้อมูลและอัลกอริธึม ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้วิธีโลภทีละชั้น

วิธีการเรียนรู้เชิงลึกมีการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติที่สำคัญ การเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแล งาน 

กรณีที่น่าเชื่อที่สุดของการเรียนรู้เชิงลึกคือการรู้จำเสียงในระดับสูง การดำเนินการการเรียนรู้เชิงลึกในด้านอื่นๆ ได้แก่ การประมวลผลทัศนศิลป์ การจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการจัดการลูกค้าสัมพันธ์

อย่างไรก็ตาม เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกบางอย่างอาจแสดงพฤติกรรมที่เป็นปัญหา 

ความแตกต่างหลักระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก 

1. แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะประกอบด้วยจุดข้อมูลนับพันจุด แต่ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งก็มีเป็นล้านจุด 
2. วัตถุประสงค์หลักของแมชชีนเลิร์นนิงคือการรักษาความสามารถในการแข่งขันและเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ในทางตรงกันข้าม การเรียนรู้เชิงลึกจะทำหน้าที่ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน 
3. แมชชีนเลิร์นนิงใช้เวลาตั้งค่าน้อยลง ในทางกลับกัน การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้เวลาในการตั้งค่ามากขึ้น 
4. การเรียนรู้ของเครื่องมีความซับซ้อนน้อยกว่าและเข้าใจง่ายกว่าการเรียนรู้เชิงลึก 
5. ผลลัพธ์ของการเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นตัวเลข เช่น การจำแนกคะแนน ในทางตรงกันข้าม ผลลัพธ์ของการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยค่าตัวเลขและองค์ประกอบรูปแบบอิสระ

อ้างอิง

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications 
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications 

อัพเดตล่าสุด : 05 กรกฎาคม 2023