Deep Learning คืออะไร แตกต่างจาก Machine Learning อย่างไร?

Deep learning คือเทคโนโลยีที่มีความสำคัญในการพัฒนางานด้าน AI และเป็นเทคโนโลยีที่สามารถประยุกต์ใช้งานได้ในหลาย ๆ งานที่ต้องการความสามารถในการเรียนรู้และการจำแนกข้อมูลที่มีความซับซ้อนและมีปริมาณมาก จึงถูกนำมาใช้งานในหลาย ๆ ด้าน เช่น การจดจำใบหน้าการประมวลผลเสียง การแปลภาษา การสร้างสื่อสังคมออนไลน์ แม้แต่การพัฒนารถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ก็ยังใช้ Deep learning นั่นเอง เพื่อให้ทุกคนเข้าใจ Deep Learning มากขึ้น บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับ Deep Learning ว่าคืออะไร และมีประโยชน์อย่างไร!

ทำความรู้จักกับ Deep Learning คือ

การเรียนรู้เชิงลึก หรือ Deep Learning คือแขนงหนึ่งของ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) ที่ใช้ในการสอนปัญญาประดิษฐ์หรือ AI โดยเน้นการสร้างและฝึกโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้น (หรือที่เรียกว่า "deep" เพราะมีหลาย layer นั่นเอง) เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และทำความเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง และตัดสินใจจากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะกับข้อมูลที่มีความซับซ้อน เช่น ภาพ เสียง และภาษา เป็นต้น

หลักการทำงานของ Deep Learning

Deep Learning คือการใช้โครงสร้างพื้นฐานที่เรียกว่า Neural Network ในการทำงาน ประกอบไปด้วยชั้นหลายชั้นที่มีการเชื่อมโยงกัน โดยที่แต่ละชั้นจะรับข้อมูลจากชั้นก่อนหน้า ประมวลผลข้อมูล และส่งต่อไปยังชั้นถัดไป ซึ่งการประมวลผลเหล่านี้จะเกิดขึ้นจากการคำนวณเชิงคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ดังนี้

1. Input Layer คือ ชั้นรับข้อมูลเข้าสู่ระบบ เช่น รูปภาพ (พิกเซล), เสียง, หรือข้อความ

2. Hidden Layers คือ ชั้นซ่อนที่ประมวลผลข้อมูล สามารถมีได้หลายชั้น โดยแต่ละชั้นจะประกอบด้วย Neuron (นิวรอน) ที่เป็นหน่วยประมวลผลที่ทำงานคล้ายเซลล์สมอง และ Activation Function เช่น ReLU, Sigmoid, Tanh ที่ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้ความไม่เป็นเชิงเส้น

3. Output Layer คือ ชั้นแสดงผลลัพธ์ เช่น บอกว่ารูปภาพคือแมวหรือหมา, หรือประโยคต่อไปคืออะไร

และยิ่งมีชั้นซ่อนมาก (deep) โมเดลก็จะสามารถเรียนรู้สิ่งที่ซับซ้อนได้มากขึ้น เช่น การจดจำใบหน้า, การแปลภาษา, หรือการเล่นเกม นั่นเอง

ประเภทของ Deep Learning

ประเภทของ Deep Learning คือ สามารถจำแนกตามรูปแบบของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่ใช้ในงานแต่ละประเภทได้ โดยแต่ละแบบถูกออกแบบให้เหมาะกับลักษณะของข้อมูล เช่น ภาพ เสียง ข้อความ หรือข้อมูลลำดับเวลา โดยประเภทของ Deep Learning หลัก ๆ มีดังนี้

● Feedforward Neural Networks (FNN)

เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สุด ของ Deep Learning ใช้กับงานทั่วไป เช่น การจำแนกประเภท (Classification), การพยากรณ์ (Regression) โดยข้อมูลไหลจาก ชั้น Input → Hidden Layers → Output เท่านั้น ไม่มีการวนกลับ

● Convolutional Neural Networks (CNN)

ออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลภาพ (Image) และวิดีโอ โดยใช้ Convolution Layers ในการดึงคุณลักษณะจากภาพ เช่น ขอบ, รูปร่าง, ลวดลาย มี Pooling Layer เพื่อลดขนาดภาพ ใช้ในการจำและวิเคราะห์ข้อมูลภาพ เช่น การจำแนกรูปภาพ (Image Classification), การตรวจจับวัตถุ (Object Detection) และการรู้จำใบหน้า (Face Recognition)

● Recurrent Neural Networks (RNN)

เหมาะกับการจัดการกับข้อมูลที่เป็นลำดับ (Sequence) เช่น ข้อความ, เสียง, สัญญาณเวลา โดยมีการวนลูปข้อมูลกลับไปยังตัวเอง (Recurrent) ทำให้สามารถจดจำบริบทจากอดีตได้ ใช้กับงานการแปลภาษา, การจดจำเสียงพูด (Speech Recognition) และการวิเคราะห์ข้อความ (Sentiment Analysis)

● Generative Adversarial Networks (GANs)

เป็นสถาปัตยกรรมที่ประกอบด้วย 2 ส่วน คือ Generator และ Discriminator โดยที่ Generator จะสร้างข้อมูลปลอม ในขณะที่ Discriminator จะพยายามแยกข้อมูลจริงกับปลอม ซึ่งกระบวนการนี้จะทำให้ GANs สามารถสร้างภาพที่สมจริงได้นั่นเอง เหมาะกับการใช้สำหรับ สร้างข้อมูลใหม่ เช่น การสร้างภาพใบหน้าปลอม (Deepfake), การสร้างงานศิลปะ และการฟื้นฟูภาพเก่า

ประโยชน์ที่น่าสนใจจาก Deep Learning

Deep Learning คือเทคโนโลยีหลักในยุคปัจจุบัน เพราะสามารถนำไปใช้กับงานที่ซับซ้อน และให้ผลลัพธ์แม่นยำสูงเกินความสามารถของมนุษย์ในหลายด้าน ต่อไปนี้คือ ประโยชน์ที่น่าสนใจของ Deep Learning ที่เปลี่ยนแปลงโลกในหลายวงการ

1. เพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน

Deep Learning สามารถดึงรูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลขนาดใหญ่ได้ โดยไม่ต้องออกแบบฟีเจอร์เอง เช่น วิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม, เสียงหัวใจ, หรือพฤติกรรมผู้ใช้งาน

2. การรู้จำภาพ (Image Recognition)

Deep Learning คือถูกออกแบบมาใช้ในระบบรู้จำใบหน้า, ตรวจจับวัตถุ, ตรวจสอบภาพผิดปกติ ที่เห็นชัดคือการถูกนำไปใช้ในระบบรักษาความปลอดภัย, Face ID ของ iPhone และ กล้องวงจรปิดอัจฉริยะในเมืองอัจฉริยะ

3. การแปลภาษาอัตโนมัติ (Machine Translation)

ช่วยให้การแปลภาษาด้วย AI เช่น Google Translate มีความแม่นยำ และเข้าใจบริบทมากขึ้น โดยใช้โมเดลอย่าง Transformer และ LSTM ซึ่งช่วยให้การสื่อสารข้ามภาษาเร็วขึ้นในการท่องเที่ยว ธุรกิจ หรือการเรียนรู้

4. ระบบสั่งงานด้วยเสียง (Speech Recognition & Voice Assistant)

Deep Learning คือเข้ามาใช้ช่วยให้ระบบสามารถเข้าใจเสียงพูดมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ผู้ใช้สามารถควบคุมอุปกรณ์ต่าง ๆ ได้ด้วยเสียง เช่น สั่งเปิดไฟ หรือค้นหาข้อมูล ซึ่งถูกใช้หลัก ๆ ใน Siri, Google Assistant, Alexa

5. การขับเคลื่อนยานยนต์อัตโนมัติ (Autonomous Vehicles)

รถไร้คนขับใช้ Deep Learning ในการตีความข้อมูลจากกล้องและเซนเซอร์ ช่วยให้รถเข้าใจภาพถนน สัญญาณไฟ คนเดินถนน ฯลฯ

6. การแพทย์แม่นยำ (Precision Medicine)

Deep Learning ถูกใช้ในการวิเคราะห์ DNA, ประวัติผู้ป่วย, และภาพทางการแพทย์ เพื่อวินิจฉัยและแนะนำการรักษาเฉพาะบุคคล การใช้ Deep Learning สามารถช่วยตรวจจับโรคได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น ทำให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้แม่นยำและเร็วขึ้น

ตัวอย่างธุรกิจที่นำ Deep Learning มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน

● Tesla

ปัจจุบันตลาดรถยนต์ EV กำลังได้รับความนิยม หนึ่งในบริษัทที่ทุกคนรู้จักอย่าง Tesla ก็มีฟีเจอร์เด่นอย่าง ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autopilot & Full Self-Driving - FSD) ที่มีการนำ Deep Learning เข้ามาเพื่อวิเคราะห์ภาพจากกล้องรอบรถแบบเรียลไทม์, การตรวจจับเลนถนน, คนเดินถนน, สัญญาณไฟ, ป้ายจราจร ฯลฯ เพื่อประมวลผลให้ระบบควบคุมและวางแผนเส้นทางอัจฉริยะ เพื่อให้รถสามารถเรียนรู้วิธีขับไปยังเป้าหมายได้โดยไร้คนขับและยังปลอดภัย ทำให้สามารถสร้างความได้เปรียบทางเทคโนโลยีเหนือคู่แข่งในอุตสาหกรรมยานยนต์ EV

● Amazon

ค่ายช้อปปิ้งยักษ์ใหญ่อย่าง Amazon ก็ใช้งาน Deep Learning ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้เพื่อนำเสนอสินค้าที่ตรงใจ หรือเกี่ยวข้องกับสิ่งที่ต้องการค้นหา และใช้ในการจัดการคลังสินค้าอัจฉริยะ ในการจดจำสินค้า จัดหมวดหมู่อัตโนมัติ ทำให้สามารถเพิ่มยอดขายผ่านการแนะนำสินค้ามากขึ้น ช่วยลดต้นทุนคลังสินค้า และยังเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองของระบบ Alexa อีกด้วย

● YouTube Music

ใช้เทคโนโลยีจาก Google Brain และ DeepMind เพื่อศึกษา วิเคราะห์ และเรียนรู้พฤติกรรมการฟังและการดูวิดีโอของผู้ใช้งาน และสร้างเพลย์ลิสต์แบบอัตโนมัติออกมาให้ผู้ใช้งาน เช่น “เพลงยอดฮิต”, “เพลงแนะนำประจำวัน” หรือแนะนำเพลงตามสถานที่, เวลา, หรืออารมณ์ เช่น เพลงสำหรับออกกำลังกาย นั่นเอง

Deep Learning vs Machine Learning แตกต่างกันอย่างไร อันไหนดีกว่า ? 

คำถามยอดฮิตที่หลายคนสับสนว่า Machine Learning กับ Deep Learning คือสิ่งเดียวกันหรือไม่ และอะไร “ดีกว่า” กันแน่ มาดูคำอธิบายแบบเข้าใจง่าย ๆ กัน!

Machine Learning คือกระบวนการที่ทำให้คอมพิวเตอร์ “เรียนรู้” ได้จากข้อมูล โดยไม่ต้องเขียนกฎทุกอย่างลงไปเอง หรือกล่าวง่าย ๆ คือ เรานำข้อมูลเข้าไปให้ระบบ แล้วระบบจะเรียนรู้จากข้อมูลนั้น เพื่อทำการทำนาย หรือ ตัดสินใจในอนาคต ตัวอย่างเช่น การตรวจจับอีเมลสแปม, พยากรณ์ยอดขายจากข้อมูลในอดีต หรือการวิเคราะห์คะแนนสอบเพื่อคัดเลือกนักเรียน ซึ่งเหมาะกับงานเรียบง่าย เช่น ตารางข้อมูล เป็นต้น

ส่วน Deep Learning คือสาขาย่อยของ Machine Learning ที่ใช้โครงสร้างที่เลียนแบบสมองของมนุษย์ เรียกว่า Neural Network ที่ใช้โครงข่ายที่มีหลายชั้น ซึ่งจุดเด่นของ Deep Learning คือ สามารถวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้ดีกว่า (ภาพ เสียง ภาษา) โดยไม่ต้องบอกฟีเจอร์หรือคุณลักษณะให้ระบบรู้ ระบบจะเรียนรู้เองจากข้อมูลดิบ ซึ่งเหมาะกับงานซับซ้อน เช่น การรู้จำใบหน้า

แล้วแบบไหน “ดีกว่ากัน”?

คำตอบ คือ ทั้งสองมีจุดเด่นของตัวเอง และ ไม่มีใคร “ดีกว่า” เสมอไป ทางเลือกที่ดีที่สุดคือ เลือกใช้ให้เหมาะกับปัญหาและทรัพยากรที่มีจะดีที่สุด เช่น

ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเล็ก ๆ แบบรวดเร็ว และต้องอธิบายผลลัพธ์ให้มนุษย์เข้าใจได้ ก็ควรเลือกใช้ Machine Learning แต่ถ้ามีข้อมูลจำนวนมากและมี CPU แรง ๆ พร้อมทั้งต้องการเข้าใจรูปภาพ เสียง ภาษา และวิดีโอ ก็ต้องใช้ Deep Learning แทนนั่นเอง

สรุป

Deep Learning คือรูปแบบหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก และสามารถตัดสินใจหรือสร้างสิ่งใหม่ได้อย่างชาญฉลาด โดยเฉพาะกับข้อมูลที่มีความซับซ้อน เช่น ภาพ เสียง และภาษา เป็นต้น และในปัจจุบัน การนำ Deep Learning มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจก็ยังเป็นสิ่งที่น่าสนใจ และยังสามารถพัฒนาไปได้อีกไกล ดังนั้น สิ่งสำคัญคือต้องเรียนรู้ ทำความเข้าใจ เพื่อค้นพบโอกาสใหม่ ๆ และยกระดับธุรกิจของคุณก้าวสู่ยุคแห่งเทคโนโลยี