ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง

หลายคนไม่ทราบว่าแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งจริงๆ แล้วเป็นรูปแบบหนึ่งของ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ ได้รับการพัฒนาขึ้นในปี 1950 ในปีพ.ศ. 2502 อาเธอร์ ซามูเอลได้พัฒนาโปรแกรมการเรียนรู้คอมพิวเตอร์เบื้องต้น โดยที่คอมพิวเตอร์ไอบีเอ็มจะเล่นหมากฮอสได้ดีกว่า ก้าวข้ามทศวรรษข้างหน้าไปสู่ยุคปัจจุบันนี้ AI เป็นนวัตกรรมล้ำสมัยที่มีศักยภาพในการสร้างงานที่น่าตื่นเต้นและให้ผลกำไรสูง

มีความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้น เนื่องจากวิศวกรซอฟต์แวร์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้มีทักษะที่แม่นยำซึ่งจำเป็นในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง อุตสาหกรรมต่างๆ ต้องการวิศวกรที่เชี่ยวชาญทั้งสองสาขา และยังสามารถทำสิ่งต่างๆ ที่วิศวกรซอฟต์แวร์และนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลไม่สามารถทำได้ มืออาชีพคนนี้เป็นเพียงวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

• นิยามการเรียนรู้เชิงลึก
• คำจำกัดความของการเรียนรู้ของเครื่อง
• แมชชีนเลิร์นนิงกับการเรียนรู้เชิงลึก
• เทรนด์

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

โรงเรียนแห่งความคิดบางแห่งถือว่าการเรียนรู้เชิงลึกเป็นพรมแดนขั้นสูงของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ซึ่งเป็นความซับซ้อนของความซับซ้อน เป็นไปได้ทีเดียวที่คุณได้เห็นผลลัพธ์ของระบบการเรียนรู้เชิงลึกแบบเข้มข้นโดยที่คุณไม่รู้ตัว! เป็นไปได้มากว่าคุณเคยดู Netflix และได้เห็นคำแนะนำสำหรับภาพยนตร์ให้เพลิดเพลิน

อันที่จริง บริการสตรีมเพลงหลายบริการเลือกเพลงโดยการประเมินเพลงที่คุณเคยฟังก่อนหน้านี้หรือเพลงที่คุณคลิกปุ่ม "ชอบ" หรือให้คะแนนห้าดาว ความสามารถทั้งหมดนี้เป็นไปได้เพราะการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง การเรียนรู้เชิงลึกยังถูกนำมาใช้สำหรับการจดจำรูปภาพและอัลกอริธึมการรู้จำเสียงของ Google

ในทำนองเดียวกัน แมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้เชิงลึกมักจะถูกมองว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง – อาจเป็นชุดย่อย

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงโปรแกรมระบบคอมพิวเตอร์เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนโดยไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมซ้ำอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าพวกเขายังคงเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของตนต่อไป เช่น การเล่นเกม โดยปราศจากการแทรกแซงจากมนุษย์ ทุกวันนี้ แมชชีนเลิร์นนิงกำลังถูกนำไปใช้ในภาคส่วนต่างๆ มากมาย รวมถึงการดูแลสุขภาพ การเงิน วิทยาศาสตร์ ศิลปะ และอื่นๆ อีกมากมาย

นอกจากนี้ยังมีหลายวิธีในการรับเครื่องเพื่อเรียนรู้ ตั้งแต่วิธีการง่ายๆ เช่น แผนผังการตัดสินใจขั้นพื้นฐาน ไปจนถึงวิธีการที่ซับซ้อนกว่านั้นซึ่งเกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) หลายชั้น ยินดีกับอินเทอร์เน็ต ข้อมูลจำนวนมากได้รับการพัฒนาและจัดเก็บ ข้อมูลดังกล่าวสามารถจัดเตรียมให้กับระบบคอมพิวเตอร์เพื่อให้ "เรียนรู้" ได้อย่างถูกต้อง

เทคนิคทั่วไปสองอย่างที่ใช้กันในปัจจุบันคือแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python และแมชชีนเลิร์นนิงด้วย R แม้ว่าเป้าหมายของเราจะไม่ใช่เพื่อหารือเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมเฉพาะที่นี่ แต่การเข้าใจ Python หรือ R นั้นมีประโยชน์มากทีเดียว โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการเจาะลึกลงไปในการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วย Python และเครื่องเรียนรู้ด้วย R

การเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้ของเครื่อง

แม้ว่าคำว่า "การเรียนรู้เชิงลึก" และ "การเรียนรู้ของเครื่อง" มักใช้สลับกันได้ แต่คุณจำเป็นต้องเข้าใจว่ามันแตกต่างกันอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังพิจารณาอาชีพด้านปัญญาประดิษฐ์ แม้ว่าระบบคอมพิวเตอร์ AI บางระบบจะไม่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง แต่ก็ยังถือว่า "ฉลาด" อยู่ ด้านล่างนี้ เราจะเจาะลึกในการอภิปรายเจาะลึกของ การเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้ของเครื่อง

1. การแทรกแซงของมนุษย์

   ในระบบแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไป มนุษย์จำเป็นต้องระบุและเขียนโค้ดคุณสมบัติที่ระบุด้วยมือ โดยขึ้นอยู่กับรูปแบบข้อมูล (เช่น การวางแนว รูปร่าง ค่า ฯลฯ) ในขณะที่ระบบการเรียนรู้เชิงลึกมีจุดมุ่งหมายเพื่อควบคุมคุณลักษณะเหล่านั้นโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์เพิ่มเติม การใช้โปรแกรมจดจำใบหน้าเป็นตัวอย่างกรณีศึกษา โปรแกรมเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ที่จะตรวจจับและระบุเส้นและขอบของใบหน้า ตามด้วยลักษณะเด่นอื่นๆ ของใบหน้า และจากนั้นก็จะแสดงลักษณะทั่วไปของใบหน้าในที่สุด

   กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมหาศาล และในขณะที่โปรแกรมสอนตัวเองเมื่อเวลาผ่านไป โอกาสที่จะได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำ (นั่นคือ การจดจำใบหน้าอย่างถูกต้อง) จะเพิ่มขึ้น การฝึกอบรมนี้เกิดขึ้นโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งไม่แตกต่างจากวิธีการทำงานของสมองของมนุษย์มากนัก โดยที่มนุษย์ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมใหม่

2. ฮาร์ดแวร์

   เป็นผลมาจากปริมาณของข้อมูลที่ประมวลผล เช่นเดียวกับความซับซ้อนของการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ประยุกต์ใช้ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูงเมื่อเทียบกับระบบการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไป หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นฮาร์ดแวร์ชนิดหนึ่งที่ใช้สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ในทางกลับกัน โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงไม่ต้องการพลังประมวลผลมากเพื่อทำงานบนเครื่องระดับล่าง

3. เวลา

   ไม่น่าแปลกใจที่ผลของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นในระบบการเรียนรู้เชิงลึก และเมื่อพิจารณาถึงพารามิเตอร์จำนวนมากและสูตรทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงที่เกี่ยวข้อง ระบบการเรียนรู้เชิงลึกจึงต้องใช้เวลามากในการฝึกอบรม ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงอาจใช้เวลาน้อยกว่าเพียงไม่กี่วินาทีและอาจใช้เวลาสองสามชั่วโมง การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งนั้นใช้เวลาสองสามชั่วโมงถึงสองสัปดาห์

4. เข้าใกล้

   อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมักจะแยกวิเคราะห์ข้อมูลเป็นบิต จากนั้นบิตเหล่านี้จะถูกรวบรวมเพื่อพัฒนาโซลูชันหรือผลลัพธ์ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกจะพิจารณาความสมบูรณ์ของสถานการณ์หรือปัญหาในคราวเดียว ตัวอย่างเช่น หากคุณตั้งใจให้โปรแกรมจดจำวัตถุบางอย่างในรูปภาพ (ลักษณะของวัตถุและตำแหน่งหรือตำแหน่งของวัตถุ เช่น ป้ายทะเบียนรถในที่จอดรถ) การเรียนรู้ด้วยเครื่องจะสามารถทำได้โดยผ่านสองขั้นตอน: ขั้นแรกให้ตรวจจับวัตถุแล้วรับรู้วัตถุ

   

   ในทางกลับกัน โปรแกรมการเรียนรู้เชิงลึกต้องการให้คุณป้อนภาพ และด้วยความช่วยเหลือ โปรแกรมจะส่งทั้งวัตถุที่รู้จักและตำแหน่งของวัตถุในภาพในผลลัพธ์เดียว

5. แอปพลิเคชั่น

   จากความแตกต่างที่กล่าวมาทั้งหมดข้างต้น คุณน่าจะเดาได้ว่าระบบการเรียนรู้เชิงลึกและระบบการเรียนรู้ของเครื่องใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน พวกเขาใช้ที่ไหน? แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องอย่างง่าย ได้แก่ เครื่องตรวจจับสแปมอีเมล โปรแกรมคาดการณ์ (ที่สามารถใช้สำหรับคาดการณ์ต้นทุนในตลาดหุ้นหรือเมื่อใดและที่ใดที่พายุเฮอริเคนจะโจมตี) ตลอดจนโปรแกรมที่สร้างตัวเลือกการรักษาตามหลักฐานสำหรับผู้ป่วยในโรงพยาบาล

   ในทางกลับกัน แอปพลิเคชันของการเรียนรู้เชิงลึกนั้นรวมถึงการจดจำใบหน้า บริการสตรีมเพลง และ Netflix นอกจากนี้ รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองเป็นอีกแอปพลิเคชั่นหนึ่งของการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการเผยแพร่อย่างมาก โปรแกรมใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อดำเนินการต่างๆ เช่น การรู้ว่าเมื่อใดควรช้าลงหรือเร็วขึ้น รับรู้สัญญาณไฟจราจร และกำหนดวัตถุที่ควรหลีกเลี่ยง

6. การกำกับดูแล

   การสอนแมชชีน ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้เชิงลึกหรือแมชชีนเลิร์นนิง วิธีการเรียนรู้นั้นเกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมาก ทั้งนี้การอบรมมี 2 รูปแบบ คือ แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล

   ในสองประเภทนั้น การฝึกอบรมภายใต้การดูแลนั้นใช้กันอย่างแพร่หลายมากกว่า ที่นี่ คนป้อนเครื่องด้วยข้อมูลตัวอย่างที่มีป้ายกำกับว่าคำตอบที่ถูกต้อง จากนั้นจึงขึ้นอยู่กับเครื่องที่จะเรียนรู้วิธีระบุรูปแบบและนำขั้นตอนต่างๆ ไปใช้เพื่อป้อนข้อมูลใหม่

   ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลมักไม่ได้ใช้ อย่างไรก็ตาม มันเปิดโอกาสให้เครื่องจักรสามารถค้นหาคำตอบใหม่ๆ สำหรับคำถามใหม่ๆ ที่แม้แต่มนุษย์เราก็ยังไม่รู้ การฝึกอบรมแบบไม่มีผู้ดูแลทำให้ได้รับข้อมูลเพิ่มเติมจากมนุษย์เป็นศูนย์ ดังนั้นการเรียนรู้เชิงลึกจึงจัดอยู่ในหมวดหมู่นี้

   ดังนั้นเราจึงสามารถตรวจสอบหัวข้อ การเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ที่เกี่ยวข้องกับประเภทของข้อมูลที่พวกเขาได้รับการฝึกอบรม (หรือที่พวกเขาเรียนรู้จาก)

7. เลเยอร์ของอัลกอริทึม

   แมชชีนเลิร์นนิงทั่วไปทำงานในลักษณะที่แตกต่างจากวิธีการเรียนรู้เชิงลึกที่เฉพาะเจาะจง ระบบการเรียนรู้ของเครื่องทุกระบบใช้อัลกอริธึมในการแยกวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้จากข้อมูล และในการตัดสินผลลัพธ์ โดยปกติพวกเขาใช้การให้เหตุผลเชิงเส้นโดยนำแต่ละกระบวนการไปใช้กับข้อมูลตามลำดับ

   ในขณะเดียวกัน การเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ ANN เป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่พยายามเลียนแบบสมองของมนุษย์ แทนที่จะใช้ขั้นตอนเชิงเส้นและเรียงตามลำดับ ข้อมูลจะถูกกรองผ่านหลายชั้นของเฟสเพื่อกำหนดรูปแบบด้วยตัวมันเอง และไม่มีความช่วยเหลือจากมนุษย์ ผลที่ได้คือมีการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น และผลลัพธ์ที่มนุษย์ไม่อาจคาดการณ์ได้

   โดยพื้นฐานแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงกับการเรียนรู้เชิงลึก นั้นขึ้นอยู่กับวิธีที่แต่ละรายการวิเคราะห์อินพุต การเรียนรู้เชิงลึกใช้อัลกอริทึมหลายชั้นเพื่อค้นหารูปแบบและเลียนแบบความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแบบเชิงเส้นมากกว่า และเปรียบเทียบอินพุตกับข้อมูลตัวอย่าง

8. แนวคิด

   แมชชีนเลิร์นนิงใช้ประโยชน์จากแนวคิดที่ง่ายกว่า เช่น โมเดลการทำนาย ในทางกลับกัน การเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ตั้งโปรแกรมไว้เพื่อเลียนแบบวิธีที่มนุษย์ใช้เหตุผลและเรียนรู้ หากคุณจำย้อนกลับไปในวิชาชีววิทยาระดับมัธยมศึกษาตอนปลาย คุณลักษณะการคำนวณที่สำคัญและองค์ประกอบเซลล์หลักของสมองมนุษย์คือนิวตรอน การเชื่อมต่อที่เป็นกลางแต่ละรายการสามารถเปรียบได้กับคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก การเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทในสมองทำหน้าที่ประมวลผลอินพุตประเภทต่างๆ เช่น ประสาทสัมผัส, การมองเห็น, การได้ยิน เป็นต้น

   ในโปรแกรมคอมพิวเตอร์การเรียนรู้เชิงลึก เช่นเดียวกับการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาจะได้รับข้อมูลเข้า อย่างไรก็ตาม ข้อมูลมักจะอยู่ในรูปของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากระบบการเรียนรู้เชิงลึกต้องการชุดข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจและส่งผลที่ถูกต้อง หลังจากนั้น โครงข่ายประสาทเทียมได้นำเสนอชุดคำถามแบบเลขฐานสองแบบใช่/ไม่ใช่ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง และการจำแนกประเภทของข้อมูลขึ้นอยู่กับคำตอบที่เราได้รับ

เทรนด์

การเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิงมีความเป็นไปได้ที่แทบจะไร้ขีดจำกัดในอนาคต! โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การใช้งานหุ่นยนต์ที่เพิ่มขึ้นรับประกันได้ ไม่เพียงแต่ในภาคการผลิตเท่านั้น แต่ยังรับประกันในหลายๆ ด้านที่จะทำให้ชีวิตประจำวันของเราดีขึ้นทั้งในรูปแบบใหญ่และเล็ก ภาคการดูแลสุขภาพอาจประสบกับการเปลี่ยนแปลง เนื่องจากระบบการเรียนรู้เชิงลึกจะช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การทำนายหรือตรวจหามะเร็งได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยชีวิตผู้คนได้มากมาย

ในด้านการเงิน การเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิงจะช่วยในกระบวนการทางธุรกิจในการประหยัดเงิน การลงทุนอย่างชาญฉลาด และการกระจายทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ยิ่งไปกว่านั้น 3 ส่วนนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มในอนาคตสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง ณ ตอนนี้ หลายๆ ด้านที่จะปรับปรุงยังคงเป็นเพียงจุดประกายในจินตนาการของนักพัฒนาเท่านั้น

ความคิดสุดท้าย

โดยรวมแล้ว เราหวังว่าบทความนี้จะให้ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ ตอนนี้คุณมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มในอนาคตของการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว ไม่ต้องสงสัยเลยว่า มันเป็นเวลาที่น่าสนใจมาก (และแน่นอนว่ามีกำไร!) ในการมีส่วนร่วมในวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง ตามความเป็นจริง PayScale รายงานว่าเงินเดือนปัจจุบันของวิศวกรการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีตั้งแต่ 100,000 ถึง 166,000 เหรียญ

คุณเห็นแล้วว่าตอนนี้เป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะเริ่มเรียนเพื่อทำงานในสาขานี้หรือฝึกฝนทักษะของคุณ เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีที่โดดเด่นและเป็นนวัตกรรมใหม่นี้ สิ่งที่คุณต้องทำคืออ่านอย่างครอบคลุมและมีส่วนร่วมในกระบวนการนี้

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

Data Science กับ Machine Learning ต่างกันอย่างไร?