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
