Blockdit Logo (Mobile)
AI and Me
•
6 ก.ย. เวลา 23:30 • วิทยาศาสตร์ & เทคโนโลยี

Machine Learning และ Deep Learning: ความแตกต่างและการประยุกต์ใช้

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) คำว่า "Machine Learning" และ "Deep Learning" เป็นคำที่ได้ยินบ่อยๆ แต่หลายคนอาจยังไม่เข้าใจถึงความแตกต่างและการใช้งานของทั้งสองนี้ บทความนี้จะช่วยอธิบายความหมายของ Machine Learning และ Deep Learning แบบเข้าใจง่าย พร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน
2
Machine Learning คืออะไร?
Machine Learning (ML) หรือ "การเรียนรู้ของเครื่อง" คือวิธีการที่เครื่องจักรหรือคอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ โดยไม่ต้องถูกโปรแกรมอย่างละเอียดในการทำงานทุกขั้นตอน ML จะใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ใหม่ๆ ได้
ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าของ Netflix หรือ YouTube ที่สามารถแนะนำภาพยนตร์หรือวิดีโอที่คุณอาจชอบ โดยเรียนรู้จากประวัติการดูของคุณและของผู้ใช้อื่นๆ
Deep Learning คืออะไร?
Deep Learning (DL) หรือ "การเรียนรู้เชิงลึก" เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งมีหลายชั้น (layers) เพื่อเรียนรู้และประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น โครงข่ายนี้เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ในการรับรู้รูปแบบและการตัดสินใจ
Deep Learning มีความสามารถสูงกว่า Machine Learning ทั่วไปในการทำงานที่ซับซ้อน เช่น การรู้จำภาพใบหน้า การเข้าใจภาษามนุษย์ และการขับเคลื่อนรถยนต์อัตโนมัติ
Machine Learning vs Deep Learning
ความแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning
  • 1.
    โครงสร้าง: ML ใช้อัลกอริทึมง่ายๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) หรือ การจัดกลุ่ม (Clustering) ในขณะที่ DL ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้น
  • 2.
    การประมวลผลข้อมูล: ML สามารถทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างง่ายๆ ได้ ในขณะที่ DL สามารถทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ภาพและเสียง
  • 3.
    ความต้องการข้อมูล: DL ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้สามารถฝึกฝนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่วน ML สามารถทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีปริมาณน้อยกว่า
การประยุกต์ใช้ Machine Learning และ Deep Learning
  • 1.
    Machine Learning: ใช้ในระบบแนะนำสินค้า การวิเคราะห์ความเสี่ยงในธุรกิจประกันภัย การคาดการณ์แนวโน้มทางการตลาด และการตรวจจับการฉ้อโกง
  • 2.
    Deep Learning: ใช้ในการรู้จำภาพใบหน้าในสมาร์ทโฟน การแปลภาษาผ่าน Google Translate การขับเคลื่อนรถยนต์ไร้คนขับ และการวินิจฉัยโรคจากภาพถ่ายทางการแพทย์
สรุป
Machine Learning และ Deep Learning เป็นสองเทคนิคที่สำคัญในโลกของ AI ที่มีการใช้งานที่แตกต่างกันตามความซับซ้อนของข้อมูลและปัญหาที่ต้องการแก้ไข การทำความเข้าใจถึงความแตกต่างนี้จะช่วยให้เราสามารถเลือกใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมสำหรับงานหรือโครงการต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Machine Learning สอนให้เครื่องเรียนรู้จากข้อมูล แต่ Deep Learning สอนให้เครื่องเข้าใจและคิดวิเคราะห์อย่างมนุษย์
AI And Me
โฆษณา