การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการเรียนรู้เชิงลึก: คำอธิบายและความแตกต่างทั้งหมด

© archy13/Shutterstock.com

การศึกษาและติดตามความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ค่อนข้างท้าทาย อย่างไรก็ตาม เมื่อเรียนรู้พื้นฐานของมัน เรามาถึงสองวิธีหลัก: การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

ระบบเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อชีวิตของเราในหลายๆ ด้าน ตัวอย่างเช่น พวกเขาเป็นแรงผลักดันที่ทำให้แพลตฟอร์มยอดนิยมอย่าง Netflix เลือกรายการที่เหมาะสมสำหรับคุณ และพวกเขายังอยู่เบื้องหลังการนำเทคโนโลยีรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตัวเองมาใช้จริงอีกด้วย

ดังนั้น การเรียนรู้ด้วยเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นคำศัพท์เทคโนโลยีแบบถอดเปลี่ยนได้หรือไม่ ในบทความนี้ เราจะเปิดเผยทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับแนวคิด AI ที่โดดเด่นเหล่านี้ รวมถึงความแตกต่างและความคล้ายคลึงกัน อ่านเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม.

การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการเรียนรู้เชิงลึก: การเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน

การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการเรียนรู้เชิงลึก: อะไรคือความแตกต่าง?

มาดูกัน ที่ความแตกต่างระหว่างทั้งสอง

คำจำกัดความและความหมาย 

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นประเภทหนึ่งของ AI ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์เพื่อยกระดับการดำเนินงานโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ แนวคิด AI นี้ถูกนำมาใช้ในภาคส่วนต่าง ๆ รวมถึงการดูแลสุขภาพ ศิลปะ การเงิน และวิทยาศาสตร์

ในทางกลับกัน การเรียนรู้เชิงลึกคือแมชชีนเลิร์นนิงเวอร์ชันอัปเกรด มันใช้เครือข่ายประสาทซึ่งออกแบบมาเพื่อเลียนแบบโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ นอกจากนี้ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกไม่ต้องการการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ในการทำงาน พวกเขาสามารถเพิ่มความสามารถและความแม่นยำได้อย่างอิสระโดยใช้ข้อมูลที่ผู้ใช้ให้มา

การแทรกแซงของมนุษย์ 

ในการประยุกต์ใช้กับปัญหาทางธุรกิจ แมชชีนเลิร์นนิงยังเรียกว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

©Alexander Supertramp/Shutterstock.com

ระบบแมชชีนเลิร์นนิงต้องการโปรแกรมเมอร์เพื่อระบุและลงมือ คุณลักษณะที่ใช้รหัสขึ้นอยู่กับประเภทข้อมูล (การวางแนว รูปร่าง ค่าพิกเซล) ในทางกลับกัน ระบบการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเรียนรู้คุณลักษณะเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลจากมนุษย์ พวกมันทำงานคล้ายกับสมองของมนุษย์ และคุณไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมซ้ำเมื่อสร้างโปรแกรมแล้ว

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของระบบการเรียนรู้เชิงลึกคือระบบการจดจำใบหน้า ระบบนี้จะค้นพบวิธีการตรวจจับและประเมินขอบ ใบหน้า เส้น และการแสดงใบหน้าโดยรวมโดยอิสระ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการทำงานนี้มีจำนวนมาก ดังนั้นโปรแกรมจะฝึกฝนตัวเองอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป การฝึกอบรมนี้จะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการระบุใบหน้า

ฮาร์ดแวร์

ระบบการเรียนรู้เชิงลึกจะประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและแก้ปัญหาการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนอย่างต่อเนื่องโดยใช้อัลกอริทึม ดังนั้นพวกเขาจึงต้องการฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังเพื่อทำงานนี้ให้สำเร็จอย่างมีประสิทธิภาพและทันเวลา

หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ระดับไฮเอนด์เหมาะที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ในทางตรงกันข้าม โปรแกรม แมชชีนเลิร์นนิง ไม่ต้องการพลังการประมวลผลที่สูงขึ้นในการทำงาน ทำงานได้อย่างราบรื่นบนฮาร์ดแวร์ระดับล่างส่วนใหญ่

เวลา

ระบบการเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้เวลามากขึ้นในการฝึกอบรม นี่เป็นเพราะข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ระบบต้องประมวลผลและสูตรและพารามิเตอร์ทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนจำนวนมากที่ต้องแก้ไข

เมื่อเปรียบเทียบกับแมชชีนเลิร์นนิง เวลาในการฝึกฝนนั้นยาวนานมาก อาจใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่ชั่วโมงไปจนถึงหลายปี ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงจะใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีหรือไม่กี่ชั่วโมงเท่านั้น

แนวทาง

คำว่า”ลึก”ในการเรียนรู้เชิงลึกหมายถึงการใช้หลายเลเยอร์ในเครือข่าย

©Laurent T/Shutterstock.com

อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงจะแยกวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกลุ่มและรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ ในทางกลับกัน โปรแกรมการเรียนรู้เชิงลึกจะประเมินปัญหาทั้งหมดในคราวเดียว

สมมติว่าคุณต้องการระบุวัตถุเฉพาะในรูปภาพด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง คุณต้องแบ่งกระบวนการออกเป็นหลายขั้นตอน อย่างไรก็ตาม ด้วยการเรียนรู้เชิงลึก คุณจะใส่วัตถุในระบบเท่านั้น หากไม่มีความช่วยเหลือ โปรแกรมจะสร้างวัตถุที่ระบุและตำแหน่งของวัตถุในภาพทันที

แอปพลิเคชัน

จากความแตกต่างที่กล่าวถึงข้างต้น คุณต้องตระหนักว่าการเรียนรู้เชิงลึก และระบบแมชชีนเลิร์นนิงมีการใช้งานที่แตกต่างกัน แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่โดดเด่นบางตัว ได้แก่ ตัวระบุสแปมอีเมล โปรแกรมคาดการณ์ เช่น ราคาตลาดหุ้นและพยากรณ์อากาศ และโปรแกรมสำหรับสร้างแผนการรักษาตามหลักฐานในศูนย์สุขภาพ

แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยบริการสตรีมเพลง การจดจำใบหน้า Netflix และรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเองที่ได้รับการประชาสัมพันธ์อย่างมาก ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง เครือข่ายที่เป็นกลางหลายชั้นช่วยให้สามารถตรวจจับสัญญาณไฟจราจรและสิ่งกีดขวาง และกำหนดเวลาที่ควรลดความเร็วหรือเพิ่มความเร็ว

ความท้าทายในการติดตั้งเครื่องจักรและระบบการเรียนรู้เชิงลึก

การนำทั้งระบบแมชชีนเลิร์นนิงและระบบการเรียนรู้เชิงลึกไปใช้นั้นมีความท้าทายพอสมควร ต่อไปนี้เป็นอุปสรรคบางประการที่คุณน่าจะเผชิญ:

ข้อมูลคุณภาพต่ำหรือไม่เพียงพอ: แนวคิด AI ทั้งสองนี้ต้องการการฝึกอบรมด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องในหัวข้อที่พวกเขาจัดการเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้ส่วนใหญ่ประสบปัญหาในการป้อนอัลกอริทึม AI ด้วยคุณภาพและปริมาณข้อมูลที่เพียงพอ น่าเสียดายที่ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อพวกเขาไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นหรือไม่มีอยู่จริง ความไม่สมดุลนี้จะส่งผลให้เกิดการเลือกปฏิบัติหรือไม่ตรงกันเมื่อใช้การเรียนรู้ของเครื่องหรือระบบการเรียนรู้เชิงลึก โครงสร้างพื้นฐานที่ล้าสมัย: แนวคิด AI เหล่านี้ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลภายในไม่กี่วินาทีเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่จำเป็นมาก นอกจากนี้ พวกเขายังต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมกับอุปกรณ์ปฏิบัติการระดับไฮเอนด์เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้ที่มีเครื่องจักรที่ล้าสมัยไม่สามารถได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จากระบบเหล่านี้ เพื่อให้คุณใช้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องหรือการเรียนรู้เชิงลึก คุณต้องลงทุนในเครื่องมือ แอปพลิเคชัน และโครงสร้างพื้นฐานขั้นสูงทางเทคโนโลยี การผสานรวมเข้ากับระบบ: การผสานรวม AI เข้ากับโปรแกรมการฝึกอบรมของคุณต้องการมากกว่าการดาวน์โหลดปลั๊กอินใน LMS ของคุณ ก่อนอื่นคุณต้องพิจารณาว่าคุณมีโครงสร้างพื้นฐาน ที่เก็บข้อมูล และตัวประมวลผลเพื่อรันระบบนี้อย่างราบรื่นหรือไม่ นอกจากนี้ พนักงานของคุณจะต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างเพียงพอเพื่อใช้แมชชีนเลิร์นนิงและระบบการเรียนรู้เชิงลึก พวกเขาต้องการความเชี่ยวชาญในการแก้ปัญหาง่ายๆ และตรวจหาปัญหาที่มีประสิทธิภาพต่ำโดยอัลกอริทึม AI การวางรากฐานที่จำเป็นเพื่อรวมเทคโนโลยีนี้เป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ ความสามารถพิเศษด้าน AI ไม่เพียงพอ: การค้นหาและจ้างบุคลากรที่มีความรู้และทักษะกว้างขวางเกี่ยวกับแนวคิด AI เหล่านี้เป็นสิ่งที่ท้าทาย การขาดผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ในบริษัทถือเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง และขัดขวางไม่ให้พวกเขานำการเรียนรู้เชิงลึกหรือการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ในองค์กรของตน ประเมินระบบของคุณสูงเกินไป: ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกทำให้บางคนเชื่อว่าระบบเหล่านี้ไม่เคยผิดพลาด นั่นเป็นการประเมินค่าที่สูงเกินไปของระบบเหล่านี้ เนื่องจากระบบพึ่งพาข้อมูลที่อัปโหลดโดยผู้ใช้เป็นอย่างมาก ดังนั้น คุณภาพของข้อมูลจะเป็นตัวกำหนดความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของระบบ ผู้ใช้หลายคนมีประสบการณ์เชิงลบกับการเรียนรู้เชิงลึกและระบบการเรียนรู้ของเครื่องอันเป็นผลมาจากปัญหานี้ ข้อกำหนดด้านค่าใช้จ่าย: การนำระบบการเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งานจะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม การพัฒนา การใช้งาน และการรวมระบบเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เพื่อให้ประสบความสำเร็จ นอกจากการจ่ายเงินให้ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้แล้ว คุณต้องให้ทุนสนับสนุนการฝึกอบรม AI แก่พนักงานของคุณด้วย ค่าใช้จ่ายอื่นๆ ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ได้แก่ การอัพเกรดอุปกรณ์ไอทีและโครงสร้างพื้นฐานของคุณ พูดตามตรง กระบวนการทั้งหมดนี้ใช้เงินทุนสูง

แมชชีนเลิร์นนิงกับการเรียนรู้เชิงลึก: 7 ข้อเท็จจริงที่ต้องรู้

การเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิงทำให้หุ่นยนต์สามารถทำงานสื่อสารมวลชนได้ ซึ่งน่าเสียดายที่อาจนำไปสู่การแทนที่พนักงานที่ทำงานในสาขาที่เกี่ยวข้องเหล่านี้ ในอนาคต การเรียนรู้เชิงลึกช่วยปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ในอุตสาหกรรมแอปพลิเคชันมือถือผ่านอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก ตอนนี้เราสามารถสร้างเครื่องมือที่สามารถทำงานต่างๆ เช่น การแปลภาษาและการรู้จำเสียง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังทำงานอย่างขยันขันแข็งเพื่อเปิดใช้งานเชิงลึก การเรียนรู้เพื่อให้สามารถอ่านตัวอักษรและภาษากายเพื่อตรวจจับอารมณ์ ปัญญาประดิษฐ์ที่รวมกับการเรียนรู้เชิงลึกสามารถประมวลผลรายงานข้อมูลนับล้านและใช้ข้อมูลที่ได้รับเพื่อคำนวณผลลัพธ์ที่ดีที่สุด การเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อจดจำและจำแนกวัตถุในภาพและวิดีโอ การเรียนรู้เชิงลึกทำให้สามารถออกแบบสัตว์เลี้ยงหุ่นยนต์ที่มีลักษณะเหมือนสัตว์จริงๆ แต่จะมีข้อดีตรงที่ไม่ต้องการความสนใจน้อยลง

แมชชีนเลิร์นนิงกับแมชชีนเลิร์นนิง: อันไหนดีกว่ากัน?

ในขณะที่การถกเถียงเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิงยังคงดำเนินต่อไป เห็นได้ชัดว่าการเรียนรู้เชิงลึกกำลังเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด คนส่วนใหญ่ชอบการเรียนรู้ของเครื่องมากกว่าด้วยเหตุผลเหล่านี้:

ข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่จากข้อมูล: ระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้คุณภาพและข้อมูลขนาดใหญ่สามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ รูปแบบ และคุณสมบัติที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลที่มนุษย์ ไม่สามารถตรวจจับได้ โมเดลนี้เหมาะสำหรับการรวบรวมข้อมูลทางการตลาด การวิจัย และข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ นอกจากนี้ยังสามารถทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลอื่นๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอลดปัจจัยมนุษย์ให้เหลือน้อยที่สุด: อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกจะดำเนินกระบวนการแยกคุณลักษณะโดยอิสระ พวกเขาไม่ต้องพึ่งพาการแทรกแซงของมนุษย์ แต่พวกเขาทำงานนี้ได้อย่างแม่นยำ พวกเขายังสามารถทำกระบวนการนี้ให้เสร็จเร็วขึ้นและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดของมนุษย์ ประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้: ด้วยความสามารถในการประมวลผลที่เพียงพอ อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถจัดการงานหลายพันรายการได้ในเวลาไม่กี่นาที นอกจากนี้ยังเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพด้วยการฝึกฝนตัวเองอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการเรียนรู้เชิงลึก: คำอธิบายแบบเต็มและคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับความแตกต่าง (คำถามที่พบบ่อย) 

นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้การเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่

ใช่ นักวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์และดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้อัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติเพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงโดยอัตโนมัติจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ข้อมูลคลัสเตอร์ และจำแนกข้อมูลตามปัจจัยต่างๆ เมื่อใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่อาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันทีด้วยวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติแบบดั้งเดิม

การเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนที่ต้องการความซับซ้อน อัลกอริทึมเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก

ฉันจะเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงได้เร็วแค่ไหน

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาที่เติบโตและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ดังนั้นการศึกษาจึงเป็นกระบวนการต่อเนื่อง ขึ้นอยู่กับเวลาที่คุณมุ่งมั่นที่จะเรียนรู้และภูมิหลังของคุณ อาจใช้เวลาสองสามสัปดาห์ เดือน หรือหนึ่งปีในการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในการเรียนรู้ของเครื่อง ยิ่งไปกว่านั้น ความเข้าใจในแนวคิด AI นี้จะเป็นตัวกำหนดว่าคุณเรียนรู้ได้เร็วเพียงใด

การเรียนรู้เชิงลึกมีความท้าทายเพียงใด

แนวคิดและทักษะทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสิ่งที่ท้าทายเสมอสำหรับผู้เริ่มต้น อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้จะง่ายขึ้นเมื่อคุณเริ่มแยกย่อยโดยใช้รูปแบบการเรียนรู้ ดังที่อธิบายไว้ในบทความนี้

หากคุณอุทิศเวลาให้กับการศึกษาทุกวัน คุณจะพบว่าเข้าใจแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกได้ค่อนข้างง่าย นอกจากนี้ คุณไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนทั้งหมดเพื่อฝึกฝนทักษะของคุณในโลกแห่งความเป็นจริง คุณสามารถเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องขณะทำงาน

การเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมีการเขียนโค้ดหรือไม่

การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นแพลตฟอร์มบริการที่ช่วยให้ผู้ใช้ เพื่อพัฒนาโมเดลและฝึกอบรม ปรับใช้ และรันโปรแกรมโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ดังนั้น คุณไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์ระดับปรมาจารย์เพื่อสำรวจแนวคิด AI เหล่านี้ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาทักษะพื้นฐานในการเขียนโปรแกรมเป็นข้อได้เปรียบเพิ่มเติม

แมชชีนเลิร์นนิงมีอนาคตหรือไม่

แมชชีนเลิร์นนิงเติบโตอย่างรวดเร็ว สาขาการศึกษาและการวิจัย ซึ่งหมายความว่าความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน และความต้องการนี้มีแต่จะเพิ่มขึ้นในอนาคตเมื่อมีผู้คนจำนวนมากขึ้นสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์และวิธีการทำงานของมัน