Machine กับ Deep Learning คืออะไร

โลกนี้กำลังจะเปลี่ยนเป็นของ Ai แล้ว ดังนั้น เราควรมาทำความรู้จักกับ Ai ให้มากขึ้น เริ่มต้นกับคำที่พูดบ่อยๆ  นั่นคือ Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) ซึ่งเป็นสาขาย่อยของ Artificial Intelligence (AI) ทั้งสองอย่างนี้มีการใช้งานในการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้จากข้อมูล แต่มีความแตกต่างกันในหลายๆ แง่มุม

Machine Learning (ML)

คือการเรียนรู้ของเครื่อง คือการทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงการทำงานของตนเองได้จากประสบการณ์โดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมที่ชัดเจนเพื่อให้เครื่องทำงานนั้นๆ ML ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายหรือวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ได้ เป้าหมายหลักของ ML คือการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงไปตามข้อมูลที่ได้รับ สามารถสรุปเป็นหัวข้อได้ดังนี้

• ความหมาย: การทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนสำหรับการทำงานนั้นๆ
• วิธีการเรียนรู้: ใช้อัลกอริทึมที่ช่วยในการค้นหาข้อมูล รูปแบบ และความสัมพันธ์ในข้อมูล เช่น Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN)
• การทำงาน: ใช้การประมวลผลลักษณะข้อมูล (features) ที่ต้องออกแบบโดยมนุษย์
• การประยุกต์ใช้งาน: ใช้ในงานต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม (clustering), การจำแนกประเภท (classification), การทำนาย (regression)
  
  

Deep Learning (DL)

คือการเรียนรู้เชิงลึก เป็นสาขาย่อยของ Machine Learning ที่เน้นการใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ที่มีหลายชั้นในการประมวลผลข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้สามารถเรียนรู้และสกัดลักษณะข้อมูลจากข้อมูลดิบได้เอง ทำให้ DL มีความสามารถในการจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนและไม่เป็นโครงสร้าง เช่น ภาพ เสียง และข้อความ สามารถสรุปเป็นหัวข้อได้ดังนี้

• ความหมาย: เป็นสาขาย่อยของ ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้น (layers) ในการเรียนรู้จากข้อมูล
• วิธีการเรียนรู้: ใช้โครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เช่น Convolutional Neural Networks (CNNs) และ Recurrent Neural Networks (RNNs) ที่สามารถเรียนรู้ลักษณะข้อมูล (features) ได้เองจากข้อมูลดิบ (raw data)
• การทำงาน: ไม่ต้องการการประมวลผลลักษณะข้อมูล (features) จากมนุษย์ เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมสามารถเรียนรู้และสกัดลักษณะข้อมูลได้เอง
• การประยุกต์ใช้งาน: ใช้ในงานที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาพ (image processing), การรู้จำเสียง (speech recognition), การแปลภาษา (language translation), การขับขี่อัตโนมัติ (autonomous driving)
  
  

ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning (ML)

การตลาดและการโฆษณา

• การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation): ใช้การจัดกลุ่ม (clustering) เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามลักษณะการซื้อสินค้า ช่วยให้บริษัทสามารถทำการตลาดได้ตรงกลุ่มเป้าหมาย
• การแนะนำสินค้า (Product Recommendation): ใช้การจำแนกประเภท (classification) เพื่อแนะนำสินค้าที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละคน โดยอ้างอิงจากประวัติการซื้อสินค้าของลูกค้า

การวิเคราะห์ทางการเงิน

• การทำนายความเสี่ยงทางการเงิน (Financial Risk Prediction): ใช้การทำนาย (regression) เพื่อประเมินความเสี่ยงของการลงทุนหรือการให้สินเชื่อ
• การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection): ใช้การจำแนกประเภท (classification) เพื่อระบุธุรกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกง

การแพทย์และสุขภาพ

• การวินิจฉัยโรค (Disease Diagnosis): ใช้การจำแนกประเภท (classification) เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคจากข้อมูลทางการแพทย์ เช่น ข้อมูลการตรวจเลือดหรือข้อมูลจากภาพทางการแพทย์
• การพยากรณ์ผลลัพธ์การรักษา (Treatment Outcome Prediction): ใช้การทำนาย (regression) เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของการรักษาผู้ป่วย
• ตัวอย่างการใช้งาน Deep Learning (DL)

การประมวลผลภาพและวิดีโอ

• การรู้จำภาพ (Image Recognition): ใช้ Convolutional Neural Networks (CNNs) เพื่อรู้จำวัตถุในภาพ เช่น การตรวจจับใบหน้าในภาพถ่าย หรือการระบุป้ายทะเบียนรถยนต์จากภาพ
• การสร้างภาพจากข้อมูล (Image Generation): ใช้ Generative Adversarial Networks (GANs) เพื่อสร้างภาพจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การสร้างภาพจากข้อความบรรยาย

การรู้จำเสียงและการพูด

• การรู้จำเสียงพูด (Speech Recognition): ใช้ Recurrent Neural Networks (RNNs) หรือ Long Short-Term Memory (LSTM) เพื่อแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ เช่น ระบบผู้ช่วยเสมือนอย่าง Google Assistant หรือ Siri
• การสังเคราะห์เสียงพูด (Speech Synthesis): ใช้ Deep Learning เพื่อสร้างเสียงพูดจากข้อความ เช่น ระบบ Text-to-Speech (TTS) ที่ใช้ในการทำให้อุปกรณ์สามารถพูดได้

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP)

• การแปลภาษา (Machine Translation): ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการแปลภาษาจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง เช่น Google Translate
• การสรุปความ (Text Summarization): ใช้ Deep Learning ในการสรุปเนื้อหาจากบทความยาวๆ ให้เป็นสรุปที่กระชับและเข้าใจง่าย

การขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Driving)

• การตรวจจับวัตถุ (Object Detection): ใช้ CNNs เพื่อระบุวัตถุต่างๆ บนท้องถนน เช่น รถยนต์ คนเดินถนน และสัญญาณจราจร
• การวางแผนเส้นทาง (Path Planning): ใช้ Deep Reinforcement Learning เพื่อให้รถสามารถวางแผนเส้นทางและหลีกเลี่ยงอุปสรรคได้อย่างปลอดภัย

บทสรุป การเลือกใช้งานระหว่าง ML และ DL ขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหาและข้อมูลที่มีอยู่ หากเป็นงานที่ซับซ้อนและมีข้อมูลมากมาย DL จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ในขณะที่ ML อาจเหมาะกับงานที่เรียบง่ายและมีข้อมูลจำกัด