สำรวจโลกของ Machine Learning และ Deep Learning: อะไรคือความต่างที่แท้จริง?

สำรวจโลกของ Machine Learning และ Deep Learning: อะไรคือความต่างที่แท้จริง?

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันอย่างมาก หลายคนอาจเคยได้ยินคำว่า Machine Learning และ Deep Learning แต่ยังสงสัยว่าสองสิ่งนี้แตกต่างกันอย่างไร และเกี่ยวข้องกันแค่ไหน บทความนี้จะพาไปทำความเข้าใจถึงแก่นแท้ของทั้งสองเทคโนโลยีนี้อย่างละเอียด

หัวใจของ Machine Learning

Machine Learning หรือ ML เป็นแขนงหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นการสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จาก ข้อมูล โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมแบบเจาะจงในทุกขั้นตอน

ลองนึกภาพการสอนเด็กให้รู้จักสุนัข ผู้สอนจะบอกว่าอะไรคือสุนัข ดูจากลักษณะขน หู หาง คอมพิวเตอร์ก็เช่นกัน

เมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก ระบบจะวิเคราะห์ รูปแบบ (patterns) ที่ซ่อนอยู่ และใช้รูปแบบเหล่านั้นในการ คาดการณ์ หรือ ตัดสินใจ

ตัวอย่างที่เราพบเห็นได้บ่อยคือ การตรวจจับ สแปมอีเมล หรือระบบ แนะนำสินค้า ที่รู้ใจผู้ใช้งาน

ML จะต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญในการดึง คุณสมบัติเด่น (feature extraction) ออกมาจากข้อมูลก่อน เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้ง่ายขึ้น นี่คือกระบวนการที่ต้องใช้ความรู้และเวลาค่อนข้างมาก

เมื่อ Machine Learning ก้าวไปอีกขั้นสู่ Deep Learning

Deep Learning หรือ DL คือส่วนย่อยหนึ่งของ Machine Learning ที่มีความพิเศษตรงที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างการทำงานของ สมองมนุษย์

เทคโนโลยีนี้ใช้ โครงข่ายประสาทเทียม (neural networks) ที่มีหลายชั้น หรือที่เรียกว่า “โครงข่ายลึก” (deep networks) ในการประมวลผล

ความโดดเด่นของ Deep Learning คือความสามารถในการ เรียนรู้คุณสมบัติเด่น จากข้อมูลดิบได้ด้วยตัวเองโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องพึ่งพามนุษย์มาคอยสกัดคุณสมบัติให้

ลองนึกถึงการแยกแยะรูปภาพ ระบบ Deep Learning สามารถเรียนรู้ได้เองว่ารูปไหนคือแมว รูปไหนคือสุนัข จากพิกเซลของภาพโดยตรง

ตัวอย่างการใช้งานที่เห็นชัดเจนคือ การจดจำใบหน้า การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเทคโนโลยีใน รถยนต์ไร้คนขับ

ความแตกต่างที่สำคัญ: เลือกใช้แบบไหนให้เหมาะ

เมื่อเปรียบเทียบ Machine Learning และ Deep Learning จะพบความแตกต่างที่สำคัญหลายประการที่ช่วยให้ตัดสินใจเลือกใช้ได้เหมาะสมกับสถานการณ์

• การสกัดคุณสมบัติ (Feature Extraction): ML ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญในการสกัดคุณสมบัติ ส่วน DL สามารถเรียนรู้และสกัดคุณสมบัติได้เองโดยอัตโนมัติ

• ปริมาณข้อมูล: ML ทำงานได้ดีกับ ข้อมูลขนาดเล็กถึงปานกลาง แต่ประสิทธิภาพจะถึงจุดอิ่มตัวเมื่อข้อมูลมีปริมาณมากขึ้น ในขณะที่ DL ต้องการ ข้อมูลปริมาณมหาศาล เพื่อให้สามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ ประสิทธิภาพก็ยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

• ฮาร์ดแวร์: ML ต้องการ กำลังประมวลผล ไม่มากนัก มักจะใช้ CPU ทั่วไปได้ แต่ DL ต้องการ ฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) เพื่อรองรับการคำนวณที่ซับซ้อนของโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น

• เวลาในการฝึกฝน: ML มักใช้เวลาในการฝึกฝน สั้นกว่า ส่วน DL ใช้เวลา นานกว่ามาก โดยเฉพาะกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดลที่ซับซ้อน

• ความเข้าใจในการทำงาน: ML มักจะ อธิบายกระบวนการตัดสินใจได้ง่ายกว่า (white box) ทำให้เข้าใจว่าทำไมถึงได้ผลลัพธ์เช่นนั้น แต่ DL มักจะเหมือน กล่องดำ (black box) ที่ยากจะตีความว่าทำไมถึงได้ผลลัพธ์ที่ออกมา

ตัดสินใจเลือกใช้: โจทย์ของคุณเหมาะกับอะไร?

การเลือกระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning ขึ้นอยู่กับ ลักษณะของปัญหา ปริมาณข้อมูล และ ทรัพยากร ที่มีอยู่

หากมี ข้อมูลไม่มากนัก และต้องการ ความโปร่งใส ในการตัดสินใจของโมเดล หรือมี ข้อจำกัดด้านกำลังประมวลผล Machine Learning คือทางเลือกที่เหมาะสมกว่า

แต่ถ้ามี ข้อมูลมหาศาล และกำลังเผชิญกับ ปัญหาที่ซับซ้อนมาก เช่น การจดจำภาพ เสียง หรือข้อความ ซึ่งการสกัดคุณสมบัติด้วยมนุษย์ทำได้ยาก หรือใช้เวลานาน Deep Learning จะเป็นตัวเลือกที่ทรงพลังที่สุด โดยมีข้อแม้ว่าต้องมี ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่พร้อม

ความเข้าใจในความแตกต่างนี้ช่วยให้สามารถเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสม เพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมและแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในโลกของ AI ที่กำลังก้าวหน้าไปไม่หยุดนิ่ง