ความแตกต่างระหว่าง Machine Learning, Deep Learning, และ AI (Artificial Intelligence) หลายคนก็คิดว่ามันเหมือนกันทั้งหมดนั้นแหละ เพราะมันคือ Ai ทั้งหมด
คำตอบ คือ ใช่ แต่แต่ละอย่างก็มีความแตกต่างในแต่ละแง่มุมออกไปเช่นกันครับ
Artificial Intelligence (AI) - ปัญญาประดิษฐ์
ความหมาย
- AI คือ การสร้างระบบที่สามารถทำงานได้เหมือนมนุษย์ หรือ สามารถคิดและตัดสินใจได้ โดยอาศัยข้อมูลที่ได้รับมา
- AI เป็นแนวคิดกว้างที่ครอบคลุมการพัฒนาเครื่องจักรหรือซอฟต์แวร์ที่สามารถทำงานที่ต้องใช้การตัดสินใจจากมนุษย์ เช่น การประมวลผลภาษา, การรับรู้ภาพ, การตัดสินใจ, หรือแม้กระทั่งการเล่นเกม เอาไปปรับใช้กับหวยไวได้เลย
ตัวอย่าง
- ระบบตอบคำถามอัตโนมัติ (Chatbot)
- ระบบแนะนำสินค้าของ Amazon
- การขับรถอัตโนมัติ (Autonomous driving)
สรุป
- AI เป็นคอนเซ็ปต์กว้างๆ ที่สามารถครอบคลุมทั้ง Machine Learning และ Deep Learning ด้วย
Machine Learning (ML) - การเรียนรู้ของเครื่อง
ความหมาย
- Machine Learning คือ สาขาหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการฝึกเครื่องจักรหรือซอฟต์แวร์ให้ เรียนรู้จากข้อมูล และสามารถทำการทำนายหรือตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมที่เป็นขั้นตอนสำหรับทุกการกระทำ
- ML ใช้ อัลกอริธึม เพื่อ ฝึกโมเดล จากข้อมูลที่มี โดยที่โมเดลสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้เมื่อได้ข้อมูลใหม่
ตัวอย่าง
- การจำแนกประเภท เช่น การตรวจจับสแปมในอีเมล
- การทำนายราคา เช่น การทำนายราคาหุ้นจากข้อมูลในอดีต
- ระบบแนะนำ เช่น ระบบแนะนำเพลงใน Spotify
สรุป
- ML เป็นวิธีการที่ ใช้ข้อมูล เพื่อฝึกให้คอมพิวเตอร์สามารถทำการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนคำสั่งให้ทุกการกระทำ
Deep Learning (DL) - การเรียนรู้ลึก
ความหมาย
- Deep Learning คือ สาขาย่อยของ Machine Learning ที่ใช้ เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้น (หรือที่เรียกว่า Deep Neural Networks) เพื่อเรียนรู้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่
- เป็นวิธีการที่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่ เช่น ข้อมูลภาพ, เสียง, และข้อความได้ดีกว่า ML แบบดั้งเดิม
- Deep Learning มักจะต้องการข้อมูลจำนวนมากและพลังการประมวลผลสูง
ตัวอย่าง
- การรู้จำภาพ เช่น ระบบที่สามารถจำแนกวัตถุในภาพ (เช่น Facebook ใช้ Deep Learning ในการแนะนำการแท็กเพื่อนในภาพ)
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) เช่น การแปลภาษา, การสรุปเนื้อหา
- การขับรถอัตโนมัติ เช่น Tesla ใช้ Deep Learning ในการรับรู้สภาพแวดล้อมและตัดสินใจในการขับรถ
สรุป
- Deep Learning เป็นการเรียนรู้ที่ ลึกกว่า Machine Learning โดยใช้ เครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน เพื่อจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนและใหญ่กว่า
ความแตกต่างหลักๆ ระหว่าง AI, ML, และ DL
ปัจจัย | AI (ปัญญาประดิษฐ์) | Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) | Deep Learning (การเรียนรู้ลึก) |
คำจำกัดความ | ระบบที่สามารถคิดและตัดสินใจเหมือนมนุษย์ | การใช้ข้อมูลในการฝึกโมเดลเพื่อทำนายและตัดสินใจ | การใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นในการเรียนรู้ข้อมูลที่ซับซ้อน |
ขอบเขต | กว้างมาก ครอบคลุมทั้ง ML และ DL | เป็นสาขาย่อยของ AI | เป็นสาขาย่อยของ ML |
ความซับซ้อน | สามารถใช้หลายวิธีรวมถึง ML และ DL | มักจะใช้การเรียนรู้จากข้อมูล | ใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน |
การประมวลผลข้อมูล | มีหลายวิธีการ (ไม่จำเป็นต้องเรียนรู้จากข้อมูล) | เรียนรู้จากข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึม | ใช้ข้อมูลจำนวนมากและพลังการคำนวณสูง |
ตัวอย่างการใช้งาน | ระบบตอบคำถาม, การเล่นเกม, การตัดสินใจ | การทำนายราคา, การจำแนกประเภทข้อมูล | การรู้จำภาพ, การขับรถอัตโนมัติ, การแปลภาษา |
สรุป
- AI (Artificial Intelligence): คือลักษณะกว้างที่พยายามทำให้เครื่องจักรสามารถทำงานที่ต้องใช้ปัญญาของมนุษย์ เช่น การรับรู้ การตัดสินใจ หรือการเรียนรู้จากข้อมูล
- ML (Machine Learning): เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นที่การใช้ ข้อมูล เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และทำการทำนายหรือการตัดสินใจได้โดยไม่ต้องเขียนคำสั่งทีละขั้นตอน
- DL (Deep Learning): เป็นการ เรียนรู้เชิงลึก ที่ใช้ เครือข่ายประสาทเทียม เพื่อจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนและมีปริมาณมาก