การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง – อะไรคือความแตกต่าง?

สำรวจความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Deep Learning และ Machine Learning ในคู่มือที่ครอบคลุมนี้ ทำความเข้าใจลักษณะเฉพาะ การใช้งาน และความสัมพันธ์ระหว่างสองสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์

ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ มีคำศัพท์สองคำที่ครอบงำการสนทนา ได้แก่ การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง คำเหล่านี้มักจะใช้แทนกันได้ ทำให้เกิดความสับสนสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มเข้าสู่วงการนี้ แม้ว่าเทคนิคทั้งสองจะอยู่ภายใต้ AI และเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการฝึกอบรมเพื่อคาดการณ์ แต่ก็มีแนวทางและความสามารถที่แตกต่างกัน

ในบทความนี้ เราจะให้ความกระจ่างเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง เราจะสำรวจหลักการพื้นฐาน การใช้งาน และประโยชน์ที่เป็นไปได้ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ชื่นชอบเทคโนโลยีหรือนักธุรกิจมืออาชีพที่ต้องการควบคุมพลังของ AI มาร่วมกับเราในขณะที่เราไขความซับซ้อนของเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้

ทำความเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นไปที่การทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน มันเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการฝึกอบรมเพื่อจดจำรูปแบบในข้อมูลและคาดการณ์หรือดำเนินการตามรูปแบบเหล่านั้น

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

แนวทางหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปในการเรียนรู้ของเครื่องคือการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ในกระบวนทัศน์นี้ อัลกอริธึมจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ โดยที่จุดข้อมูลแต่ละจุดเชื่อมโยงกับเป้าหมายหรือค่าเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน ด้วยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะอินพุตและเอาต์พุตที่ทราบ โมเดลการเรียนรู้ภายใต้การดูแลสามารถสรุปรูปแบบและคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ อัลกอริทึมเรียนรู้จากโครงสร้างและความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบหรือการจัดกลุ่มโดยไม่ต้องมีป้ายกำกับหรือตัวแปรเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

การเรียนรู้ประเภทนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อสำรวจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากหรือค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันที

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังได้รับแรงบันดาลใจจากจิตวิทยาพฤติกรรมโดยใช้ระบบการให้รางวัลสำหรับอัลกอริทึมการฝึกอบรม โมเดลโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัลหรือการลงโทษตามการกระทำของมัน ผ่านการสำรวจแบบลองผิดลองถูก ตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมกำลังจะเรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสะสมสูงสุด

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพและการเงิน ไปจนถึงการตลาดและการขนส่ง พวกเขาได้เปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ระบบการแนะนำ การตรวจจับการฉ้อโกง ยานพาหนะอัตโนมัติ และอื่นๆ อีกมากมาย อย่างไรก็ตาม เมื่อเราเจาะลึกเข้าไปในโลกของ AI เราก็พบกับเทคนิคขั้นสูงมากขึ้น นั่นก็คือการเรียนรู้เชิงลึก

สิ่งที่ทำให้ Deep Learning แตกต่างออกไป

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่จำลองการทำงานของสมองมนุษย์ผ่านโครงข่ายประสาทเทียม เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันหลายชั้น (เซลล์ประสาทเทียม) ที่ประมวลผลข้อมูลและแยกคุณลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้นจากข้อมูลดิบ

โครงข่ายประสาทเทียม

หัวใจสำคัญของการเรียนรู้เชิงลึกคือโครงข่ายประสาทเทียม เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยเลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หนึ่งเลเยอร์ขึ้นไป และเลเยอร์เอาท์พุต แต่ละเลเยอร์ประกอบด้วยหลายโหนด (เซลล์ประสาท) ที่ทำการคำนวณข้อมูลขาเข้าโดยใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน การเชื่อมต่อระหว่างโหนดจะส่งข้อมูลในรูปแบบของสัญญาณถ่วงน้ำหนัก

โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก

โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกหมายถึงโครงข่ายประสาทเทียมที่มีเลเยอร์ซ่อนอยู่มากมาย ด้วยการแนะนำเชิงลึกในสถาปัตยกรรม เครือข่ายเหล่านี้สามารถเรียนรู้การแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้นได้ แต่ละเลเยอร์มุ่งเน้นไปที่การจับระดับนามธรรมที่แตกต่างกัน เพื่อให้สามารถแยกและนำเสนอคุณลักษณะที่ซับซ้อนได้

การเรียนรู้คุณลักษณะ

ข้อได้เปรียบที่สำคัญประการหนึ่งของการเรียนรู้เชิงลึกคือความสามารถในการเรียนรู้คุณสมบัติต่างๆ โดยตรงจากข้อมูลดิบโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องใช้วิศวกรรมคุณสมบัติด้วยตนเอง แมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมมักกำหนดให้ผู้เชี่ยวชาญในโดเมนระบุคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องไว้ล่วงหน้า ในทางตรงกันข้าม โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถค้นพบการนำเสนอที่มีความหมายได้โดยอัตโนมัติ โดยค่อยๆ สร้างจากโมเดลที่เรียบง่ายกว่าภายในแต่ละเลเยอร์

การรู้จำภาพและคำพูด

การเรียนรู้เชิงลึกได้ปฏิวัติงานการรู้จำภาพและคำพูด โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional (CNN) ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกประเภทหนึ่งที่ได้รับความนิยม มีความเป็นเลิศในการประมวลผลข้อมูลภาพโดยการใช้ตัวกรองเพื่อแยกลำดับชั้นเชิงพื้นที่ของคุณลักษณะด้านภาพ

โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) ได้สร้างความก้าวหน้าที่สำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยผสมผสานการพึ่งพาชั่วคราวเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลตามลำดับ

พลังของการเรียนรู้เชิงลึกอยู่ที่ความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมหาศาล ทำให้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และการสังเคราะห์เสียงพูด แม้ว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะมีข้อจำกัดในการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะประสบความสำเร็จในโดเมนดังกล่าว

การเปรียบเทียบการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง

แม้ว่าการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องจะมีเป้าหมายร่วมกันในการฝึกอบรมอัลกอริธึมเพื่อทำการคาดการณ์ แต่แนวทางและการนำไปใช้ก็มีความแตกต่างกันอย่างมาก

ข้อกำหนดข้อมูล

โดยทั่วไปแล้ว อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจำเป็นต้องมีชุดคุณลักษณะที่ออกแบบมาอย่างระมัดระวังสำหรับการฝึกอบรม ความรู้โดเมนมีบทบาทสำคัญในการเลือกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องซึ่งรวบรวมแก่นแท้ของปัญหา ในทางตรงกันข้าม โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเรียนรู้ฟีเจอร์ต่างๆ โดยอัตโนมัติจากข้อมูลดิบ ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการใช้วิศวกรรมฟีเจอร์ด้วยตนเอง

ประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายขนาด

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม เมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรืองานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลมิติสูง ลักษณะที่เป็นลำดับชั้นของโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกช่วยให้พวกมันจับรูปแบบที่ซับซ้อนและการเป็นตัวแทนที่อาจหลบเลี่ยงโมเดลที่เรียบง่ายกว่า

อย่างไรก็ตาม ข้อได้เปรียบนี้มาพร้อมกับต้นทุน โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกนั้นเน้นการประมวลผลและมักต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากในระหว่างการฝึกอบรม อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพในการคำนวณมากกว่า แต่อาจต่อสู้ดิ้นรนเพื่อให้ตรงกับประสิทธิภาพของการเรียนรู้เชิงลึกในงานที่ซับซ้อนบางอย่าง

บทสรุป

โดยสรุป แม้ว่าทั้งการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเป้าไปที่การทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ แต่ก็มีวิธีการและความสามารถที่แตกต่างกัน การเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่อัลกอริธึมการฝึกอบรมเพื่อจดจำรูปแบบในข้อมูลที่มีป้ายกำกับหรือไม่มีป้ายกำกับ ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกจะจำลองโครงข่ายประสาทเทียมของสมองมนุษย์เพื่อแยกคุณสมบัติต่างๆ ออกจากข้อมูลดิบโดยอัตโนมัติ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเลิศในการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพหรือคำพูด แต่ต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณจำนวนมาก

การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างเทคนิคอันทรงพลังทั้งสองนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้ประโยชน์จากจุดแข็งอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการรวมการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณหรือเจาะลึกความซับซ้อนของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก คุณสามารถปลดล็อกโอกาสใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรมและขับเคลื่อนความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมต่างๆ

ดังนั้นไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัย AI ที่มุ่งมั่นหรือผู้นำธุรกิจที่ต้องการควบคุมศักยภาพของ AI โปรดจำไว้ว่าทั้งการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องมีหน้าที่ในการกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี