ไขข้อสงสัย Deep Learning คืออะไร ต่างจาก Machine Learning ไหม

เคยตั้งคำถามกันไหมว่าเทคโนโลยีที่อยู่ในชีวิตประจำวันของคุณ ทำไมจึงมีความฉลาดเทียบเท่ามนุษย์? แท้จริงแล้วเทคโนโลยีอันชาญฉลาดเหล่านี้ล้วนมีเบื้องหลังที่สำคัญอย่างระบบ Artificial Intelligenc หรือ AI ที่พัฒนาสิ่งไม่มีชีวิตให้ฉลาดเหมือนมนุษย์ การทำงานของระบบ AI จึงเปรียบเสมือนร่างกายของมนุษย์ ซึ่งมีส่วนสำคัญที่ใช้การสั่งการ ประมวลผล หรือวิเคราะห์สิ่งต่าง ๆ นั่นคือ “สมอง” ภายในระบบ AI จึงมีเทคโนโลยีที่เรียกว่า Machine Learning ทำหน้าที่สร้างการเรียนรู้ให้กับระบบ AI นั่นเอง

และนอกจากนี้ ยังมีอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่ถูกต่อยอดมาจาก Machine Learning อย่าง “Deep Learning” ซึ่งมีจุดเด่นในเรื่องของการประมวลผลที่ใกล้เคียงกับสมองมนุษย์มากที่สุด และเป็นเทคโนโลยีที่ยกระดับองค์กรต่าง ๆ ให้ก้าวสู่การเป็นผู้นำทางธุรกิจ

บทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกันว่า Deep Learning คืออะไร? และการใช้งาน Deep Learning โดยยกตัวอย่างจากธุรกิจระดับโลกที่ประสบความสำเร็จ

Deep Learning (DL) คืออะไร

“การเรียนรู้เชิงลึก” หรือ Deep Learning คือ หนึ่งในเทคโนโลยี Machine Learning ที่สร้างขึ้นมาเพื่อใช้สอนปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดย Deep Learning จะใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network: ANN) ในการเรียนรู้เพื่อให้ใกล้เคียงกับสมองของมนุษย์ ทำให้มีความแม่นยำในการประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การจดจำรูปภาพ, การประมวลผลคำพูด และสามารถเข้าใจภาษาทั่วไป Deep Learning จึงเหมาะกับการจัดการข้อมูลที่มีมิติสูง (High-Dimensional Data) และเหมาะสำหรับการใช้งานต่าง ๆ เช่น การประมวลผลภาพและวิดีโอ ซึ่งอาจมีข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นต้น

การทำงานของ Deep Learning

จากที่เราทำความเข้าใจกันแล้วว่า AI Deep Learning คือส่วนพี่พัฒนามาจาก Machine Learning ต่อไปเราจะมาเจาะลึกเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมหรือ Artificial Neural Network ว่ามีส่วนช่วยให้ Deep Learning ทำงานอย่างไรบ้าง

Artificial Neural Network เป็นอัลกอริทึมที่จำลองมาจากสมองของมนุษย์ ซึ่งมีเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันเป็นล้าน ๆ ส่งผลให้อัลกอริทึมของ Neural Network จะมีลักษณะเป็น Node เรียงกัน 4 ชั้น ดังต่อไปนี้

Input Layer

Input Layer หรือ ชั้นข้อมูลขาเข้า เป็นการนำเข้าข้อมูลทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง โดยข้อมูลเหล่านี้จะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกัน

Hidden Layer

Hidden Layer หรือ ชั้นประมวลผล สามารถมีได้มากกว่า 1 ชั้น ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมของระบบเครือข่าย (Network Architecture)

Output Layer

Output Layer เป็นชั้นที่นำผลลัพธ์จาก Hidden Layer มาประมวลในฟังก์ชันที่รับผลรวมการประมวลผลทั้งหมด จากทุก Input (Activation Function) อีกรอบหนึ่ง

Prediction

Prediction เป็นชั้นที่นำเอาผลลัพธ์จาก Output Layer มาจำลองวิธีการตัดสินใจรูปแบบต่าง ๆ ตามหลัก Model Decision Tree

Deep Learning Vs Machine Learning แตกต่างกันอย่างไร

Machine Learning (ML) คือ การที่คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองจากประสบการณ์ในอดีต โดยไม่ต้องได้รับการโปรแกรมหรือสั่งการโดยตรงจากมนุษย์ เพื่อทำการค้นหา สรุป คาดคะเน ทำนายผลลัพธ์ และพัฒนากระบวนการตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม

โดยความแตกต่างระหว่าง Deep Learning และ Machine Learning คือ ความสามารถในการประมวลผล เนื่องจาก Deep Learning จะสามารถแก้ไขปัญหาและประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้ดีกว่า Machine Learning

อ่านบความเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล: Data Analytics คืออะไร ศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ที่ทุกองค์กรต้องการ

ตัวอย่างการใช้งาน Deep Learning ในธุรกิจ

Spotify

คงไม่มีใครไม่รู้จัก Spotify แอปพลิเคชันสตรีมมิ่งชื่อดังที่นิยมใช้กันทั่วโลก ซึ่งหนึ่งในฟีเจอร์ที่โดดเด่นของแอปพลิเคชันนี้ คือ การจัด Playlist ประจำวัน หรือ Playlist เพลงยอดฮิต โดยอิงจากสไตล์การฟังเพลงของผู้ใช้งานเป็นหลัก ซึ่ง Spotify ใช้เทคโนโลยี Deep Learning ในการศึกษา และเรียนรู้พฤติกรรมของลูกค้า จากนั้นจึงทำการประมวลผลและจัด Playlist ที่เหมาะกับผู้ใช้งานแต่ละบุคคล

Tesla

ในยุคที่การอนุรักษ์โลกเป็นเรื่องของทุกคน รถยนต์ไฟฟ้า หรือ รถ EV จึงได้รับความนิยมมากขึ้น ซึ่ง Tesla คือบริษัทผลิตรถยนต์ไฟฟ้าที่ใคร ๆ ก็ต้องรู้จัก นอกจากจะเป็นรถที่ขับเคลื่อนได้โดยไม่ต้องใช้น้ำมัน ช่วยลดการเกิดมลภาวะต่าง ๆ แล้ว ยังมีฟีเจอร์ที่โดดเด่นอย่างระบบ Autopilot ที่ใช้เทคโนโลยี Deep Learning เพื่อเรียนรู้เส้นทาง, สภาพแวดล้อมบนท้องถนน และระบบไฟจราจร เพื่อให้สามารถขับขี่ไปยังเป้าหมายได้เองแม้ไร้คนขับ

Siri

ฟีเจอร์อัจฉริยะที่ผู้ใช้งาน Apple ต้องรู้จักอย่าง Siri ก็ถูกพัฒนามาจาก Deep Learning เช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นฟีเจอร์สั่งการด้วยเสียง, ฟีเจอร์ Unlock ด้วย Face ID (ระบบสแกนใบหน้า) และฟีเจอร์สุดล้ำอีกมากมาย โดยใช้ Deep Learning เพื่อเรียนรู้เสียง หรือจดจำใบหน้าผ่านเทคโนโลยี จากนั้นจึงประมวลเพื่อให้ระบบสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Lazada

แอปพลิเคชัน Online Shopping อย่าง Lazada ใช้ Deep Learning ในการเรียนรู้ จดจำสินค้าต่าง ๆ เพื่อจัดหมวดหมู่สินค้า และสามารถค้นหาสินค้าได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้ Deep Learning ศึกษาพฤติกรรมลูกค้า เพื่อแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้อง หรือสินค้าที่ผู้ใช้งานอาจจะสนใจได้อย่างชาญฉลาดอีกด้วย

สรุป Deep Learning

โดยสรุปแล้ว Deep Learning คือ เทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การตัดสินใจ หรือแม้แต่การเรียนรู้เหมือนมนุษย์ โดยเทคโนโลยีต่าง ๆ ที่อยู่ในชีวิตประจำวันของเราต่างนำ Deep Learning มาปรับใช้มากขึ้น จึงเป็นสาเหตุสำคัญที่องค์กรควรเรียนรู้และเลือกใช้ Deep Learning ให้เหมาะสม เพื่อพัฒนาธุรกิจให้เป็นไปตามหลักการ Digital Transformation

เริ่มต้นใช้เทคโนโลยีที่ชาญฉลาดเพื่อพัฒนาธุรกิจของคุณได้ที่ Data Wow เราเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน Data ที่มีประสบการณ์มากมายจากหลายภาคธุรกิจ นำเทคโนโลยี Machine Learning, Deep Learning และ AI เข้ามาช่วยบริหารข้อมูล และวิเคราะห์เพื่อหา Insigths ที่ตอบโจทย์ สามารถวางกลยุทธ์และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด ติดต่อเราได้วันนี้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560