ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

ยุคของ ปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเราได้ใช้ชีวิตอย่างจมดิ่งลงไปแล้ว ได้นำแนวคิดและคำศัพท์ใหม่ๆ มากมายเข้ามาในชีวิตของเรา ซึ่งเราค่อย ๆ คุ้นเคยทีละเล็กทีละน้อย ในบทความนี้เราจะมาวิเคราะห์ ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกสองแนวคิดที่แตกต่างกันซึ่งมักสับสน

ในการเริ่มต้น สิ่งสำคัญคือต้องสร้างความแตกต่างเป็นอันดับแรก แม้ว่าแนวคิดทั้งสอง (ML และ DL) จะเป็นส่วนหนึ่งของ AI ก็ตาม แต่จริงๆ แล้วทั้งสองแนวคิดต่างกัน แม้ว่าจะมีหลายจุดที่เหมือนกันก็ตาม สองที่มาของเทคโนโลยีใหม่ที่หลายคนคิดว่าได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงโลก

พยายามให้ความกระจ่างเกี่ยวกับคำพูดที่ไม่มีความหมายที่ชัดเจนนี้ ไม่มีอะไรดีไปกว่า หันไปใช้การเปรียบเทียบเชิงปฏิบัติ เพื่ออธิบายความแตกต่างเหล่านี้ ลองจินตนาการว่า AI เป็นหมวดหมู่ที่ครอบคลุมวิธีการขนส่งทั้งหมดที่มีอยู่ (รถยนต์ จักรยาน รถไฟ...) ในรูปแบบนี้ Machine Learning จะเป็นรถยนต์ ในขณะที่ Deep Learning จะเป็นรถยนต์ไฟฟ้า

กล่าวอีกนัยหนึ่ง DL จะเป็นวิวัฒนาการหรือความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของ ML สาขาที่โผล่ออกมาจากสาขาอื่นซึ่งในทางกลับกันก็เกิดจากลำต้นของปัญญาประดิษฐ์ ในย่อหน้าต่อไปนี้เราจะเจาะลึกเรื่องนี้โดยละเอียด

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

Machine Learning มักจะถูกกำหนดให้เป็นหมวดหมู่ย่อยของปัญญาประดิษฐ์นั่นเอง ช่วยให้ระบบ "เรียนรู้" และตัดสินใจตามข้อมูล- ตามแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน อัลกอริธึม ML ดึงข้อมูลมาทำนายและตัดสินใจ แม้ว่าระบบเหล่านี้จะไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้สำหรับงานนี้โดยเฉพาะก็ตาม

เพื่อให้แมชชีนเลิร์นนิงทำงานได้อย่างสมบูรณ์ จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและประมวลผลล่วงหน้า สิ่งนี้ย่อมนำมาซึ่งการ การแทรกแซงของมนุษย์จำเป็นต้องเลือกข้อมูลและแยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

การเรียนรู้ของเครื่องใช้เพื่อดำเนินงานต่างๆ เช่น การจัดประเภทข้อความ การคาดการณ์ทางการเงิน ระบบแนะนำผลิตภัณฑ์ เป็นต้น

การเรียนรู้ลึก (DL)

ดังที่เราได้ชี้ให้เห็นในตอนต้นของโพสต์ Deep Learning นั้นเป็นประเภทหนึ่ง หมวดหมู่ย่อยขั้นสูงของ Machine Learning- โมเดลที่ได้รับแรงบันดาลใจโดยตรงจากโครงสร้างของ สมองมนุษย์- ML ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นหรือที่เรียกว่า "โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก" ซึ่งช่วยให้คุณระบุรูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ต่างจากแมชชีนเลิร์นนิง Deep Learning ไม่ต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์ในการทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากเนื่องจากสามารถตรวจจับการนำเสนอหรือคุณสมบัติได้ด้วยตัวเอง นอกจากนี้ ยิ่งจัดการข้อมูลได้มากเท่าใด ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะละเอียดยิ่งขึ้นเท่านั้น

DL ใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การใช้งานจริงประกอบด้วยการพัฒนาผู้ช่วยเสมือน ยานพาหนะอัตโนมัติ เครื่องมือสร้างเนื้อหา และการแปลอัตโนมัติ และอื่นๆ อีกมากมาย

การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก: ความเหมือนและความแตกต่าง

ทั้ง ML และ DL มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโปรแกรมที่สามารถระบุข้อมูลและรูปแบบได้ พวกเขาแตกต่างกันในวิธีการประมวลผลข้อมูลและวิธีการแยกและระบุคุณสมบัติ

เพื่อคลายข้อสงสัย เราจะซื้อ Machine Learning และ Deep Learning แบบทีละจุด ด้วยวิธีนี้ จึงง่ายกว่าที่จะแยกแยะทั้งสองแนวคิดและเข้าใจมิติที่แท้จริงของพวกเขา เราเผชิญหน้ากับ ML และ DL ในทุกแง่มุมพื้นฐาน:

Datos

• ML: ใช้งานได้กับฐานข้อมูลที่ค่อนข้างเล็กและมีโครงสร้างที่ดีเท่านั้น
• DL: คุณสามารถทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากได้

อัลกอริทึม

• ML: จัดการแบบจำลองทางสถิติและอัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์อย่างง่าย เช่น แผนผังการตัดสินใจ
• DL: มันใช้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก

การแยกคุณสมบัติพื้นฐาน

• ML: ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์
• DL: การแตกข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ เนื่องจากเครือข่ายเรียนรู้คุณสมบัติต่างๆ

การคำนวณ

• ML: พลังการประมวลผลที่เข้มข้นน้อยลง
• DL: ต้องการพลังการคำนวณที่ยอดเยี่ยม (การใช้ GPU)

การใช้งาน

• ML: โมเดลการคาดการณ์ ระบบการแนะนำ แชทบอทบริการลูกค้า ฯลฯ
• DL: การจดจำรูปภาพ ยานพาหนะอัตโนมัติ การสร้างเนื้อหา ฯลฯ

เกรดความแม่นยำ

• ความแม่นยำลดลงในงานที่ซับซ้อน
• แม่นยำยิ่งขึ้นในงานที่ซับซ้อน

เป็นการดีที่สุดที่จะแสดงความแตกต่างเหล่านี้ด้วย ตัวอย่างที่ใช้ได้จริง: โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับข้อมูลจากมนุษย์ เรามาใส่ชุดรูปภาพที่มีป้ายกำกับว่า "มีรถยนต์" และ "ไม่มีรถยนต์" ในเวลาเดียวกัน พวกเขาจะเพิ่มลักษณะการระบุเพิ่มเติม เช่น สี รูปร่าง ฯลฯ

ในทางกลับกัน ในรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึก วิธีการนี้ประกอบด้วยการอนุญาตให้ระบบ "ดำดิ่ง" ลงสู่มหาสมุทรอันกว้างใหญ่ของข้อมูลรูปภาพที่มีป้ายกำกับ เพื่อที่ตัวมันเองจะดำเนินการกระบวนการแยกคุณสมบัติผ่านโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก

ข้อสรุป

โดยสรุป เราจะบอกว่าความแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning ก็คืออย่างแรกนั้นง่ายกว่า เหมาะกว่าสำหรับการทำงานกับข้อมูลน้อยลงและดำเนินงานที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ในทางกลับกัน ประการที่สองเป็นอาวุธที่ทรงพลังกว่ามากในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนด้วยข้อมูลจำนวนมาก นอกจากนี้ ยังสามารถปฏิบัติงานได้โดยอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย