การเรียนรู้ของเครื่องจักร vs. การเรียนรู้ลึก – ความแตกต่างหลัก

คำศัพท์เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML), และการเรียนรู้ลึก (Deep Learning) เป็นที่นิยมในขณะนี้ แต่คนส่วนใหญ่มักใช้คำเหล่านี้โดยไม่เข้าใจความแตกต่างที่แท้จริง แม้ว่าคำเหล่านี้จะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็มีลักษณะเฉพาะและกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน

ปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวข้องกับเครื่องจักรที่สามารถแก้ปัญหาและตัดสินใจได้เหมือนมนุษย์ การเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้ลึกเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้ด้วยการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด ในขณะที่การเรียนรู้ลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมเพื่อตัดสินใจโดยเลียนแบบกระบวนการความคิดและจิตใจของมนุษย์

รูปภาพด้านบนแสดงลำดับชั้นของสาขาเหล่านี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้ลึก เพื่อช่วยคุณเลือกแนวทางที่เหมาะสมตามการประยุกต์ใช้และพื้นที่สนใจ

การเรียนรู้ของเครื่องจักรในแบบย่อ

การเรียนรู้ของเครื่องจักรทำให้สามารถฝึกเครื่องจักรได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ยิ่งข้อมูลที่เครื่องจักรวิเคราะห์มากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะแม่นยำมากขึ้น

แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ หากข้อมูลไม่ได้รับการจัดระเบียบและระบุฉลาก แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรจะไม่สามารถเข้าใจข้อมูลได้อย่างถูกต้อง และจะกลายเป็นโดเมนของการเรียนรู้ลึก

การมีข้อมูลจำนวนมากในองค์กรทำให้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการตัดสินใจ ระบบแนะนำเป็นตัวอย่างที่ดีของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักร บริการสตรีมมิ่งเช่น Netflix (NFLX ) จะเรียนรู้ความชอบส่วนบุคคลของคุณและแนะนำเนื้อหาที่คล้ายกันตามประวัติการค้นหาและดู

เพื่อเข้าใจว่า แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรถูกฝึกฝนอย่างไร มาทำความรู้จักกับประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องจักรกัน

มีแนวทาง四แบบในการเรียนรู้ของเครื่องจักร

• การเรียนรู้แบบมีคำแนะนำ – ต้องการข้อมูลที่มีฉลากเพื่อให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ มักต้องการการเรียนรู้ข้อมูลเพิ่มเติมและปรับเปลี่ยนเป็นระยะเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์
• การเรียนรู้แบบกึ่งมีคำแนะนำ – เป็นระดับกลางระหว่างการเรียนรู้แบบมีคำแนะนำและแบบไม่มีคำแนะนำ มีลักษณะการทำงานของทั้งสองแบบ สามารถให้ผลลัพธ์ได้ด้วยข้อมูลที่มีฉลากบางส่วนและไม่ต้องการการปรับเปลี่ยนเป็นระยะเพื่อให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
• การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ – ค้นพบรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกในเซตข้อมูลโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ การจัดกลุ่มเป็นการประยุกต์ใช้ที่พบบ่อยที่สุดของการเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ
• การเรียนรู้แบบการเสริมแรง – ต้องการการให้คำแนะนำหรือการเสริมแรงอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา และใช้ฟังก์ชัน “รางวัล” ที่ช่วยให้สามารถเรียนรู้ด้วยตนเองโดยการให้รางวัลผลลัพธ์ที่ต้องการและลงโทษผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

การเรียนรู้ลึกในแบบย่อ

แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ ในทางกลับกัน แบบจำลองการเรียนรู้ลึกจะปรับปรุงตนเองหลังจากผลลัพธ์แต่ละครั้งโดยไม่ต้องมีการดูแลจากมนุษย์ แต่มักต้องการข้อมูลที่มีรายละเอียดและปริมาณมากขึ้น

แนวทางการเรียนรู้ลึกออกแบบแบบจำลองการเรียนรู้ที่ซับซ้อนโดยอาศัยเครือข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ แบบจำลองเหล่านี้มีหลายชั้นของอัลกอริทึมที่เรียกว่า “นิวรอน” ซึ่งจะปรับปรุงตนเองโดยไม่ต้องมีการดูแลจากมนุษย์ เช่นเดียวกับจิตใจที่ปรับปรุงและพัฒนาตนเองเมื่อมีการฝึกฝน การซ้ำ และเวลา

แบบจำลองการเรียนรู้ลึกใช้หลักในการจำแนกและค้นหาลักษณะเฉพาะ สำหรับตัวอย่างเช่น โมเดลการเรียนรู้ลึกจะให้อาหารเข้าไปในเซตข้อมูลสำหรับการรู้จำใบหน้า โมเดลจะสร้างเมทริกซ์หลายมิติเพื่อจดจำคุณลักษณะใบหน้าแต่ละคุณลักษณะเป็นพิกเซล เมื่อคุณขอให้โมเดลรู้จำภาพบุคคลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน มันจะรู้จำได้ง่ายโดยการเทียบคุณลักษณะใบหน้าที่จำกัด

• เครือข่ายประสาทเทียมแบบโคนโวลูชัน (CNN) – โคนโวลูชันคือกระบวนการกำหนดค่าน้ำหนักให้กับวัตถุต่างๆ ในภาพ โดยอาศัยค่าน้ำหนักที่กำหนดให้กับวัตถุเหล่านั้น โมเดล CNN จะรู้จำวัตถุได้ตามค่าน้ำหนักที่ใกล้เคียงกับวัตถุที่ใช้ในการฝึก
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบเรคคอร์เรนต์ (RNN) – ไม่เหมือนกับ CNN โมเดล RNN จะกลับมาที่ผลลัพธ์และจุดข้อมูลก่อนหน้าเพื่อตัดสินใจและทำนายผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น เป็นการจำลองฟังก์ชันการทำงานของจิตใจมนุษย์อย่างแท้จริง
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบกันเนอร์เรทีฟ (GANs) – ใน GAN มีเครื่องจำแนกสองตัว คือเจนเนอเรเตอร์และดิสคริมิเนเตอร์ ทั้งสองเข้าถึงข้อมูลเดียวกัน เจนเนอเรเตอร์สร้างข้อมูลปลอมโดยใช้ข้อเสนอแนะจากดิสคริมิเนเตอร์ ในขณะที่ดิสคริมิเนเตอร์พยายามจำแนกว่าข้อมูลที่กำหนดเป็นของจริงหรือปลอม

ความแตกต่างที่เด่นชัด

ด้านล่างนี้เป็นความแตกต่างที่สำคัญ

การเรียนรู้ของเครื่องจักร vs. การเรียนรู้ลึก – อะไรดีที่สุด?

การเลือกระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้ลึกขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของพวกมัน ทั้งสองถูกใช้เพื่อสร้างเครื่องจักรที่มีความฉลาดใกล้เคียงกับมนุษย์ ความแม่นยำของทั้งสองแบบจำลองขึ้นอยู่กับการใช้ KPI และคุณลักษณะข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

การเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้ลึกจะกลายเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไม่ต้องสงสัย ปัญญาประดิษฐ์จะทำให้กระบวนการทำงานในอุตสาหกรรมต่างๆ เป็นอัตโนมัติในอนาคต เช่น อุตสาหกรรมการบิน การสงคราม และการผลิตรถยนต์

หากคุณต้องการทราบเพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และวิธีที่มันเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างต่อเนื่อง อ่านบทความเพิ่มเติมบน unite.ai