การเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึก - ความแตกต่างที่สำคัญ

คำศัพท์ต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึกกำลังเป็นที่นิยมกันในทุกวันนี้ อย่างไรก็ตาม ผู้คนมักใช้คำเหล่านี้สลับกัน แม้ว่าข้อกำหนดเหล่านี้จะเกี่ยวข้องกันอย่างมาก แต่ก็ยังมีคุณสมบัติที่โดดเด่นและกรณีการใช้งานเฉพาะอีกด้วย

AI จัดการกับเครื่องจักรอัตโนมัติที่แก้ปัญหาและตัดสินใจโดยเลียนแบบความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นโดเมนย่อยของ AI แมชชีนเลิร์นนิงเป็น AI ที่สามารถคาดการณ์ได้โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการตัดสินใจโดยเลียนแบบกระบวนการประสาทและการรับรู้ของจิตใจมนุษย์

ภาพด้านบนแสดงลำดับชั้น เราจะอธิบายความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกต่อไป นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเลือกวิธีการที่เหมาะสมตามการใช้งานและขอบเขตที่มุ่งเน้น เรามาคุยกันในรายละเอียด

การเรียนรู้ของเครื่องอย่างย่อ

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถ "ฝึกฝน" เครื่องจักรด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ยิ่งเครื่องวิเคราะห์ข้อมูลมากเท่าใด ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นก็สามารถผลิตได้โดยการตัดสินใจและคาดการณ์สำหรับเหตุการณ์หรือสถานการณ์ที่มองไม่เห็น

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อคาดการณ์และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ หากข้อมูลไม่มีป้ายกำกับและจัดระเบียบ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะไม่เข้าใจอย่างถูกต้อง และจะกลายเป็นโดเมนของการเรียนรู้เชิงลึก

ความพร้อมใช้งานของข้อมูลปริมาณมหาศาลในองค์กรทำให้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นองค์ประกอบสำคัญของการตัดสินใจ เครื่องมือแนะนำเป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง บริการ OTT เช่น Netflix เรียนรู้การตั้งค่าเนื้อหาของคุณและแนะนำเนื้อหาที่คล้ายกันตามพฤติกรรมการค้นหาและประวัติการดูของคุณ

เข้าใจไหม โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการฝึกอบรมอย่างไรมาดูประเภทของ ML กันก่อน

มีวิธีการสี่ประเภทในการเรียนรู้ของเครื่อง

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล - ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง บ่อยครั้งที่ต้องมีการเรียนรู้ข้อมูลเพิ่มเติมและการปรับเปลี่ยนเป็นระยะเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์
• Semi-supervised – เป็นระดับกลางระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งแสดงการทำงานของทั้งสองโดเมน สามารถให้ผลลัพธ์กับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับบางส่วน และไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล – ค้นพบรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกในชุดข้อมูลโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ การจัดกลุ่มเป็นแอปพลิเคชันทั่วไปของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
• การเรียนรู้แบบเสริมแรง – รูปแบบการเรียนรู้แบบเสริมแรงต้องการผลป้อนกลับหรือการเสริมแรงอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากมีข้อมูลใหม่เข้ามาเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง นอกจากนี้ยังใช้ "ฟังก์ชันให้รางวัล" ที่ช่วยให้เรียนรู้ด้วยตนเองโดยให้รางวัลกับผลลัพธ์ที่ต้องการและลงโทษสิ่งที่ไม่ถูกต้อง

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยสรุป

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องการการแทรกแซงของมนุษย์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะปรับปรุงตัวเองหลังจากผลลัพธ์แต่ละครั้งโดยไม่มีการดูแลจากมนุษย์ แต่มักต้องการข้อมูลที่ละเอียดและมีความยาวมากกว่า

วิธีการเรียนรู้เชิงลึกออกแบบรูปแบบการเรียนรู้ที่ซับซ้อนโดยอิงจากโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากจิตใจมนุษย์ โมเดลเหล่านี้มีอัลกอริทึมหลายชั้นที่เรียกว่าเซลล์ประสาท พวกเขายังคงพัฒนาต่อไปโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ เช่น จิตแห่งการรับรู้ที่ปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยการฝึกฝน การทบทวน และเวลา

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการจำแนกประเภทและการดึงคุณสมบัติ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองเชิงลึกจะป้อนชุดข้อมูลในการจดจำใบหน้า โมเดลสร้างเมทริกซ์หลายมิติเพื่อจดจำลักษณะใบหน้าแต่ละส่วนเป็นพิกเซล เมื่อคุณขอให้จดจำรูปภาพของบุคคลที่ไม่ได้เปิดเผย ก็จะจดจำได้อย่างง่ายดายด้วยการจับคู่ใบหน้าที่มีจำกัด

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Convolution คือกระบวนการกำหนดน้ำหนักให้กับวัตถุต่างๆ ของภาพ ตามน้ำหนักที่กำหนดเหล่านี้ แบบจำลองของ CNN จะจดจำได้ ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับน้ำหนักเหล่านี้ใกล้เคียงกับน้ำหนักของวัตถุที่ป้อนเป็นชุดรถไฟ
• โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) – ต่างจาก CNN ตรงที่โมเดล RNN จะทบทวนผลลัพธ์และจุดข้อมูลก่อนหน้าเพื่อทำการตัดสินใจและการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น มันเป็นแบบจำลองที่แท้จริงของฟังก์ชันการรับรู้ของมนุษย์
• Generative Adversarial Networks (GANs) – ตัวแยกประเภทสองตัวใน GAN คือตัวกำเนิด & ตัวจำแนก เข้าถึงข้อมูลเดียวกัน ตัวสร้างสร้างข้อมูลปลอมโดยรวบรวมความคิดเห็นจากผู้เลือกปฏิบัติ ผู้จำแนกพยายามจำแนกว่าข้อมูลที่กำหนดเป็นข้อมูลจริงหรือข้อมูลปลอม

ความแตกต่างที่โดดเด่น

ด้านล่างนี้คือความแตกต่างที่น่าสังเกตบางประการ

การเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึก – อันไหนดีที่สุด?

ตัวเลือกระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงกับการเรียนรู้เชิงลึกนั้นขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานอย่างแท้จริง ทั้งสองอย่างนี้ใช้เพื่อสร้างเครื่องจักรที่มีความฉลาดใกล้เคียงมนุษย์ ความแม่นยำของทั้งสองรุ่นขึ้นอยู่กับว่าคุณใช้ KPI และแอตทริบิวต์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องหรือไม่

แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกจะกลายเป็นองค์ประกอบทางธุรกิจตามปกติในอุตสาหกรรมต่างๆ ไม่ต้องสงสัยเลยว่า AI จะทำให้กิจกรรมในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การบิน สงคราม และรถยนต์เป็นไปโดยอัตโนมัติในอนาคตอันใกล้นี้

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI และวิธีที่ AI ปฏิวัติผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างต่อเนื่อง โปรดอ่านบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับ unite.ai.