Deep Learning คืออะไร เกี่ยวข้องกับ Machine Learning และ AI อย่างไร

ปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลกอย่างก้าวกระโดด และหนึ่งในแนวคิดที่ทรงพลังที่สุดก็คือ Deep Learning หรือการเรียนรู้เชิงลึก เทคโนโลยีนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถ คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจ ได้ใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการจดจำใบหน้า การแปลภาษาอัตโนมัติ หรือแม้แต่การขับรถไร้คนขับ สิ่งที่เป็นจุดเด่นของ Deep Learning คือโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network: ANN) ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักว่า Deep Learning คืออะไร เกี่ยวข้องอย่างไรกับ Machine Learning หลักการทำงาน และดูว่า Machine Learning กับ Deep Learning แตกต่างกันอย่างไร

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับเรื่อง AI

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI คือเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบกระบวนการคิดและการตัดสินใจของมนุษย์ AI มีบทบาทสำคัญในหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลภาษา หรือการทำงานอัตโนมัติ AI สามารถแบ่งออกเป็นหลายแขนง ตั้งแต่ระบบที่ใช้กฎเกณฑ์ตายตัว (Rule-Based AI) ไปจนถึงระบบที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองได้ ซึ่งเป็นที่มาของเทคโนโลยีที่เรียกว่า Machine Learning (ML) นั่นเอง

Machine Learning คือกระบวนการที่ให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า และในบรรดา Machine Learning นั้น Deep Learning คือแขนงหนึ่งที่มีความก้าวหน้าที่สุด เนื่องจากใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network: ANN) ที่มีโครงสร้างซับซ้อนและสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องอาศัยการตั้งค่ากฎเกณฑ์ล่วงหน้า เปรียบเสมือนสมองของมนุษย์ที่สามารถเรียนรู้ได้จากประสบการณ์ Deep Learning จึงเป็นหัวใจสำคัญของเทคโนโลยี AI สมัยใหม่ และกำลังเป็นเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมมากมายในปัจจุบัน

Deep Learning คืออะไร?

Deep Learning คือแขนงหนึ่งของ Machine Learning ที่สร้างขึ้นมาเพื่อใช้สอนปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (Artificial Neural Network: ANN) เพื่อเลียนแบบกระบวนการเรียนรู้ของสมองมนุษย์ ระบบนี้สามารถเรียนรู้และสกัดข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อัตโนมัติ โดยไม่ต้องพึ่งพาการกำหนดกฎเกณฑ์ล่วงหน้า เหมือนกับที่มนุษย์สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ได้ด้วยตัวเอง

Deep Learning ถูกนำมาใช้เป็นพื้นฐานของการสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ LLM ซึ่ง LLM คือโมเดลพื้นฐานที่ใช้ประมวลผลข้อมูลต่าง ๆ และสร้างข้อมูลใหม่ ๆ ออกมาผ่านการจำลองการเรียนรู้ของสมองมนุษย์ ทำให้เข้าใจและมีความสามารถในการเรียนรู้ภาษาของมนุษย์ พร้อมกับสามารถคาดเดาหรือ สร้างภาษาได้เหมือนมนุษย์จริง ๆ

Deep Learning สามารถจดจำรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์ภาพ การจดจำเสียงพูด และการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติของมนุษย์ เทคโนโลยีนี้เป็นรากฐานของนวัตกรรม AI ที่ทันสมัย เช่น แชตบอทอัจฉริยะอย่าง ChatGPT ระบบขับขี่อัตโนมัติในรถยนต์ รวมถึงการแพทย์แม่นยำ (Precision Medicine) ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและชีวิตประจำวันของเราอย่างมหาศาล

หลักการทำงาน Deep Learning

Deep Learning ทำงานโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้แรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างระบบประสาทของมนุษย์ ประกอบไปด้วยอัลกอริทึมที่จะมีลักษณะเป็น Node เรียงกัน 4 ชั้น มาดูกันว่าหลักการทำงานของ Deep Learning มีอะไรบ้าง

• Input Layer - เป็นชั้นแรกของโครงข่ายที่ทำหน้าที่รับข้อมูลดิบเข้าสู่ระบบ เช่น ภาพ ข้อความ หรือเสียง ข้อมูลเหล่านี้จะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่โครงข่ายสามารถประมวลผลได้ โดยอาจเป็นตัวเลขหรือเวกเตอร์ ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล ชั้นนี้ไม่มีการประมวลผลเชิงลึก แต่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการนำข้อมูลเข้าสู่ระบบ


• Hidden Layer - เป็นชั้นกลางที่ทำหน้าที่ประมวลผลและเรียนรู้จากข้อมูลโดยใช้น้ำหนัก (Weights) และ ค่าลำเอียง (Biases) ร่วมกับฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ เช่น ฟังก์ชัน Activation Function โครงข่ายที่มี Hidden Layer หลายชั้นสามารถจับรูปแบบที่ซับซ้อนของข้อมูลได้ดีขึ้น ยิ่งมีจำนวนชั้นมาก ระบบก็จะสามารถเรียนรู้ข้อมูลที่ลึกขึ้นและแม่นยำขึ้น


• Output Layer - เป็นชั้นสุดท้ายของโครงข่ายที่ทำหน้าที่สรุปผลการเรียนรู้และแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจได้ เช่น การจำแนกประเภทภาพ การแปลงข้อความเป็นเสียง หรือการทำนายพฤติกรรมของลูกค้า ผลลัพธ์จากชั้นนี้จะถูกนำไปใช้งานในรูปแบบต่าง ๆ ตามที่ระบบได้รับการออกแบบมา


• Prediction - หลังจากข้อมูลถูกส่งผ่านแต่ละชั้น ระบบจะทำการทำนายผลลัพธ์ (Prediction) โดยใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกฝนแล้ว ความแม่นยำของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลและการปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ ระบบ Deep Learning จะปรับค่าต่าง ๆ โดยอัตโนมัติผ่านกระบวนการ Backpropagation และ Gradient Descent เพื่อให้ผลลัพธ์มีความถูกต้องมากที่สุด

Machine Learning คืออะไร แตกต่างจาก Deep Learning อย่างไร?

Machine Learning คือแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจได้เองโดยใช้อัลกอริธึมในการวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหารูปแบบ และทำการคาดการณ์ผลลัพธ์ ตามที่ได้ออกแบบมา และจะสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นในครั้งต่อ ๆ ไปจากการเรียนรู้ชุดข้อมูลเดิมซ้ำ ๆ

Deep Learning คือแขนงหนึ่งของ Machine Learning ที่ทำงานโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อประมวลผลและเรียนรู้ข้อมูลที่ซับซ้อน เทคโนโลยีนี้เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยสามารถเรียนรู้ข้อมูลที่มีโครงสร้างซับซ้อนและดึงคุณลักษณะสำคัญออกมาโดยอัตโนมัติ

ความแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning คือประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล แม้ว่า Machine Learning จะสามารถพัฒนาและปรับปรุงความแม่นยำได้เมื่อได้รับข้อมูลมากขึ้น แต่ก็ยังต้องอาศัยการกำหนดคุณลักษณะ (Features) ของข้อมูลล่วงหน้าโดยมนุษย์ก่อน แต่ Deep Learning สามารถเรียนรู้และดึงคุณลักษณะจากข้อมูลได้เองโดยอัตโนมัติ

ทั้ง Machine Learning และ Deep Learning ถูกนำมาใช้ในหลาย ๆ อุตสาหกรรม โดยจุดเด่นของ Machine Learning คือสามารถทำงานได้ดีแม้ใช้ข้อมูลที่น้อยกว่าและอัลกอริธึมที่ง่ายกว่า จึงเหมาะสำหรับนำมาใช้ในงานที่ไม่ต้องการความซับซ้อนมากนัก เช่น การจำแนกอีเมลสแปม การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า ระบบแนะนำสินค้า เป็นต้น ขณะที่ Deep Learning ยังต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลและทรัพยากรในประมวลผลที่สูงกว่า จึงเหมาะกับการนำมาใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การจดจำใบหน้า การขับขี่อัตโนมัติ และการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ เป็นต้น

Deep Learning ที่พบในชีวิตประจำวัน

ปัจจุบันเราอยู่ร่วมกับ Deep Learning AI ในชีวิตประจำวันที่หลากหลายจนไม่รู้ตัวด้วยซ้ำ โดยระบบอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย Deep Learning มีอยู่รอบตัวเราในหลายด้าน ดังนี้

• ระบบจดจำใบหน้า - ใช้ในสมาร์ตโฟนและระบบรักษาความปลอดภัย เพื่อปลดล็อกอุปกรณ์หรือยืนยันตัวตน เทคโนโลยีนี้อาศัยโครงข่ายประสาทเทียมในการจดจำและแยกแยะลักษณะเฉพาะของใบหน้าที่แตกต่างกัน


• ผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะ - Siri, Google Assistant และ Alexa ที่เราใช้อยู่ในทุกวันนี้มีพื้นฐานมาจาก Deep Learning ที่สามารถเข้าใจคำพูดและโต้ตอบกับผู้ใช้ได้ พร้อมกับสามารถเรียนรู้และตอบสนองได้อย่างแม่นยำมากขึ้นในครั้งต่อ ๆ ไป


• ระบบแนะนำเนื้อหา - แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งเช่น Netflix, YouTube และ Spotify ใช้เทคโนโลยี Deep Learning ในการเรียนรู้และประมวลผลเพื่อแนะนำภาพยนตร์ วิดีโอ หรือเพลงที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้ โดยวิเคราะห์จากพฤติกรรมการใช้งานในอดีต


• รถยนต์ไร้คนขับ - Deep Learning มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบขับขี่อัตโนมัติ โดยช่วยให้รถสามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ทำนายพฤติกรรมของยานพาหนะอื่น ๆ และตัดสินใจขับขี่อย่างปลอดภัย


• การแพทย์อัจฉริยะ - Deep Learning ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น การตรวจหามะเร็งจากภาพเอกซเรย์ หรือช่วยแพทย์วินิจฉัยโรคได้แม่นยำขึ้น เทคโนโลยีนี้ช่วยเพิ่มโอกาสในการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น


• ระบบ Chatbot - ซอฟต์แวร์ ChatGPT ของบริษัท OpenAI และ Gemini ของบริษัท Google ต่างก็ใช้เทคโนโลยี Deep Learning มาช่วยประมวลผลข้อมูลและช่วยตอบคำถามโต้ตอบกับผู้ใช้ โดยเรียนรู้จาก Prompt และการค้นหาข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ โดยตอนนี้ ChatGPT พัฒนาไปถึงเวอร์ชัน ChatGPT 5 แล้ว ซึ่งมีการทำงานที่รวดเร็วและมีความฉลาดใกล้เคียงภาษามนุษย์มากขึ้นกว่าเดิม


• Generative AI - Generative AI คือ AI ที่ถูกพัฒนาขึ้นมาให้มีความสามารถในการสร้างใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ เทคโนโลยี Deep Learning ถูกนำมาใช้เป็นรากฐานของ Generative AI เราสามารถใช้งานมันได้ผ่านซอฟต์แวร์สร้างสรรค์หลายตัวที่มีฟังก์ชันสร้างรูปภาพจากข้อความหรือ Text-to-image ซึ่งซอฟต์แวร์เหล่านี้จะใช้เทคโนโลยี Deep Learning มาช่วยประมวลผลคำสั่งและสร้างรูปภาพตามที่ผู้ใช้ต้องการ

Deep Learning คือเทคโนโลยีที่ช่วยยกระดับการใช้ชีวิตของมนุษย์

Deep Learning คือเทคโนโลยีที่ทรงพลังและมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาธุรกิจและอุตสาหกรรมให้ทันสมัยและก้าวหน้ายิ่งขึ้น ธุรกิจหรือองค์กรสามารถนำ Deep Learning มาใช้ให้เกิดประโยชน์ได้หลายด้าน ตั้งแต่ระบบแนะนำเนื้อหา ผู้ช่วยอัจฉริยะ ไปจนถึงการแพทย์และยานยนต์อัตโนมัติ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้มากขึ้น และมีประโยชน์มากมายต่อทั้งตัวองค์กรและลูกค้า

หากคุณกำลังมองหาทีมงาน IT Outsource ที่มีความเชี่ยวชาญด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์มาดูแลระบบไอทีและพัฒนาโซลูชันต่าง ๆ Cube SoftTech มีบริการ IT Outsource ที่ตอบโจทย์ความต้องการขององค์กรยุคใหม่ด้วยผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมทุกด้านของการพัฒนาโปรแกรมและแอปพลิเคชันตั้งแต่เริ่มต้นจนจบโครงการ สามารถเลือกรูปแบบการทำงานที่เหมาะกับความต้องการและงบประมาณได้ พร้อมนำเสนอนวัตกรรมระดับสูงให้กับองค์กรที่ต้องการยกระดับระบบไอที รวมถึงการวางระบบไอทีที่ใช้เทคโนโลยี Machine Learning และ Deep Learning เพื่อช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตอย่างมั่นคงในโลกยุค AI