Deep learning และ machine learning: การเปรียบเทียบ

Machine learning คืออะไร

Machine learning เป็นแขนงหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อเลียนแบบวิธีที่มนุษย์ได้รับความรู้และเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก อัลกอริทึม ML ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้และปรับปรุงความสามารถในการทำงานที่กำหนด กระบวนการนี้แตกต่างจาก deep learning เล็กน้อยซึ่งเป็นส่วนย่อยของ ML

Supervised learning

Supervised learning (การเรียนรู้ที่มีการกำกับดูแล) เป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบมีคำแนะนำซึ่งผู้ใช้จะให้ชุดข้อมูลที่ทราบแก่อัลกอริทึม แต่ละชุดข้อมูลรวมถึงเอาต์พุตและอินพุต

ในขณะที่อัลกอริทึมทำการคาดการณ์ ผู้ปฏิบัติงานจะทำการแก้ไขเพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้และพัฒนาได้ The operator repeats this process until the system achieves an acceptable level of accuracy.

Semi-supervised learning

สำหรับ semi-supervised learning (การเรียนรู้กึ่งกำกับดูแล) ผู้ปฏิบัติงานจะจัดเตรียมอัลกอริทึมที่มีทั้งชุดข้อมูลที่รู้จักและที่ไม่มีป้ายกำกับ ข้อมูลที่มีป้ายกำกับรวมถึงแท็กที่ช่วยให้อัลกอริทึมเข้าใจ ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับไม่มีแท็กหรือตัวระบุใดๆ

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ติดแท็กและไม่ติดแท็ก อัลกอริทึม ML จึงสามารถเรียนรู้การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้

Reinforcement learning

Reinforcement learning (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง) ดำเนินการตามกระบวนการที่กำหนดไว้เพื่อสอนอัลกอริทึมในวิธีใช้การลองผิดลองถูก ผู้ปฏิบัติงานสร้างพารามิเตอร์ที่รัดกุมและให้ชุดการดำเนินการที่กำหนดไว้ชัดเจนแก่ระบบ ML อัลกอริทึมจะสำรวจชุดข้อมูลภายในขอบเขตเหล่านั้นและเรียนรู้ว่ากลยุทธ์ใดให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

Unsupervised learning

สำหรับ unsupervised learning (การเรียนรู้ที่ไม่มีการกำกับดูแล) อัลกอริทึม ML จะได้รับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยไม่ได้ให้คำแนะนำใดๆ แต่มีอิสระในการจัดระเบียบและจัดเรียงข้อมูลตามที่เห็นสมควร

ความแตกต่างระหว่าง deep learning กับ machine learning

ในกระบวนการ ML อัลกอริทึมต้องใช้ข้อมูลเพิ่มเติมอย่างต่อเนื่องเพื่อเรียนรู้วิธีคาดการณ์ที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึม ML อาจต้องทำการแยกคุณลักษณะเพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะ

ในทางกลับกัน โซลูชัน deep learning สามารถใช้โครงสร้างพื้นฐาน neural network แบบหลายเลเยอร์เพื่อคาดการณ์ที่แม่นยำผ่านความสามารถในการประมวลผลข้อมูลโดยธรรมชาติ

เทคโนโลยี deep learning ช่วยลดปริมาณการแทรกแซงของมนุษย์ที่จำเป็นในการสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ อัลกอริทึม deep learning ยังสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ แม้ว่าจะไม่มีโครงสร้างก็ตาม

มาตรวจสอบกลไกของ deep learning กับ machine learning เพิ่มเติมโดยดูความแตกต่างที่สำคัญบางประการ

จำนวนจุดข้อมูล

อัลกอริทึม machine learning สามารถคาดการณ์ได้โดยใช้ข้อมูลจำนวนเล็กน้อยเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ยิ่งอัลกอริทึมเหล่านี้เข้าถึงข้อมูลได้มากเท่าไหร่ การคาดการณ์ก็ยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

อัลกอริทึม deep learning จะต้องอาศัยข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ อัลกอริทึมจะไม่สามารถทำงานได้เมื่อได้รับชุดข้อมูลขนาดเล็ก

กระบวนการ featurization

ใน machine learning ผู้ใช้จะต้องแท็กหรือระบุฟีเจอร์ข้อมูลอย่างถูกต้อง โดยทั่วไปอัลกอริทึม ML ไม่สามารถดำเนินการ featurization อิสระหรือกระบวนการของการสร้างคุณสมบัติใหม่

ในทางกลับกัน อัลกอริทึม deep learning สามารถเรียนรู้คุณสมบัติระดับสูงจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ อัลกอริทึมเหล่านี้ยังสามารถสร้างฟีเจอร์ใหม่ได้อย่างอิสระ

การขึ้นกับฮาร์ดแวร์

โซลูชัน machine learning ใช้เลเยอร์ neural network สามเลเยอร์หรือน้อยกว่า ซึ่งหมายความว่าไม่ต้องใช้พลังมากมายในการคำนวณก็สามารถทำงาน ได้ ดังนั้นอัลกอริทึม ML สามารถทำงานบนอุปกรณ์ระดับล่างได้

ในระหว่าง deep learning อัลกอริทึมจะดำเนินการคูณเมทริกซ์เป็นจำนวนมาก จึงต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่แข็งแกร่งเพื่อดำเนินการ

เวลาดำเนินการ

อัลกอริทึม machine learning ส่วนใหญ่สามารถเทรนได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงในขณะที่อัลกอริทึมที่เรียบง่ายโดยเฉพาะอย่างยิ่งสามารถเทรนได้ภายในไม่กี่นาที นั่นเป็นเพราะอัลกอริทึมประมวลผลข้อมูลโดยใช้เลเยอร์ neural network เพียงไม่กี่เลเยอร์เท่านั้น

ในทางตรงกันข้าม อัลกอริทึม deep learning จะประมวลผลข้อมูลโดยใช้เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่มากมาย อัลกอริทึมที่มีความซับซ้อนเป็นพิเศษอาจใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ในการเทรน

เอาต์พุต

เอาต์พุตจากอัลกอริทึม machine learning มักจะแสดงเป็นค่าตัวเลขเสมอ ค่านี้อาจเป็นการจำแนกประเภทหรือคะแนน

เอาต์พุต deep learning อาจมีหลายรูปแบบรวมถึงเสียงคะแนนหรือข้อความ ความสามารถที่หลากหลายนี้ทำให้ deep learning เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลายตั้งแต่การสื่อสารกับผู้บริโภคไปจนถึงการเปิดใช้งานรีโมททีวีที่เปิดใช้งานด้วยเสียง

แนวทางการเรียนรู้

อัลกอริทึม ML แบ่งกระบวนการเรียนรู้ที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ ที่จัดการได้ อัลกอริทึมจะรวมผลลัพธ์เข้ากับเอาต์พุตแบบรวม

Deep learning ช่วยแก้ปัญหาโดยใช้วิธีการเริ่มต้นจนจบ อัลกอริทึมจะดำเนินการกับปัญหาโดยใช้ข้อมูลอินพุตดิบและไม่จำเป็นต้องแยกฟีเจอร์ด้วยตนเอง

ประโยชน์ของ deep learning และ machine learning

Deep learning และ machine learning มีประโยชน์มากมาย ตัวอย่างประโยชน์ที่โดดเด่นที่สุด ได้แก่

• แหล่งข้อมูลมากขึ้นในการป้อนข้อมูล ตามการประมาณการหลายครั้งhttps://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data ประมาณ 80% ถึง 90% ของบริษัทข้อมูลที่เก็บรวบรวมนั้นไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลนี้ไม่สามารถวิเคราะห์ได้โดยใช้เครื่องมือมาตรฐานแต่การรวมเครื่องมือ ML และ DL ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าถึงได้
• การตัดสินใจที่ดีขึ้นและเร็วขึ้น อัลกอริทึม deep learning และ ML ช่วยให้ผู้นำธุรกิจมีข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ปฏิบัติได้เพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการตัดสินใจ
• เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน จากการสำรวจของธุรกิจหนึ่งในสหรัฐอเมริกา 33% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่า “ช่วยประหยัดเวลา” เป็นประโยชน์สูงสุดของเครื่องมือ machine learning
• ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า เครื่องมือ machine learning สามารถปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้เกี่ยวกับจิตใจของกลุ่มเป้าหมายของคุณ ผู้บริโภคก็ใช้งานเช่นกันเนื่องจาก 48% ของผู้ร่วมตอบแบบสำรวจกล่าวว่าตนจะมีปฏิสัมพันธ์กับ AI “บ่อยขึ้น” หากมีการปรับปรุงประสบการณ์
• ลดค่าใช้จ่าย เครื่องมือ ML และ eep learning สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ประหยัดเงินได้ด้วยการทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า เร่งการตัดสินใจ และปรับปรุงประสิทธิภาพ

อย่างที่คุณเห็นการผสานรวมระหว่างอัลกอริทึม machine learning และ deep learning ไว้ในเวิร์กโฟลว์ของคุณสามารถส่งผลลัพธ์ที่ดีต่อทุกแง่มุมของธุรกิจของคุณ

deep learning และ machine learning ทำงานร่วมกันอย่างไร

เนื่องจาก deep learning เป็นส่วนย่อยของ machine learning เทคโนโลยีทั้งสองจึงเชื่อมต่อกันอยู่แล้ว อย่างไรก็ตาม คุณสามารถใช้อัลกอริทึม deep learning และอัลกอริทึม ML ร่วมกันเพื่อแยกวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนได้

วิธีการทำงาน

โซลูชัน deep learning จะจัดโครงสร้างหรือเลเยอร์อัลกอริทึม machine learning หลายตัวเพื่อสร้าง neural network ดังกล่าวข้างต้น เมื่อข้อมูลดำเนินไปในแต่ละเลเยอร์อัลกอริทึมจะประเมินข้อมูลและตัดสินใจตามสิ่งที่ได้เรียนรู้

สมมติว่าคุณได้รวบรวมข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับพฤติกรรมการช็อปปิ้งของลูกค้าซึ่งส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง คุณสามารถใช้เทคโนโลยี deep learning เพื่อกรองและจัดหมวดหมู่ข้อมูลดิบ หลังจากนั้นคุณสามารถใช้อัลกอริทึม ML เพื่อประเมินชุดข้อมูลย่อยที่มีขนาดเล็กและมีโครงสร้างใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อแยกแยะรายละเอียดยิบย่อยที่สุด

มีการใช้ deep learning และ machine learning ทุกวัน Voice assistant ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นตัวอย่างที่สำคัญ เนื่องจาก 97% ของผู้ใช้มือถือใช้เทคโนโลยีนี้อยู่แล้ว

การใช้งาน deep learning และ machine learning

คุณไม่จำเป็นต้องเลือกระหว่าง machine learning หรือ deep learning เมื่อจะใส่เทคโนโลยี AI ในเวิร์กโฟลว์ของคุณ แต่คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของทั้งสองอย่างที่ส่งเสริมกันได้ ลองเปรียบเทียบอุตสาหกรรมการใช้งานทางธุรกิจและการประยุกต์ใช้ทางสังคมที่แตกต่างกันของ deep learning และ machine learning

Use cases ของ deep learning

ตัวอย่าง use cases ของ deep learning ได้แก่

• บริการทางการเงิน อัลกอริทึม deep learning สามารถช่วยให้สถาบันการเงินคาดการณ์สภาวะตลาด แนวทางการลงทุน และให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
• การบริการลูกค้า Deep learning สามารถช่วยให้ทีมบริการลูกค้าเร่งส่งมอบการสนับสนุนและคาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้
• การบังคับใช้กฎหมาย หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายสามารถใช้ deep learning เพื่อคาดการณ์แนวโน้มอาชญากรรมและปกป้องชุมชน
• การดูแลสุขภาพ เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกสามารถช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพในการวินิจฉัยและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย

ในขณะที่ deep learning ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยีนี้จะเข้าสู่อุตสาหกรรมอื่นๆ อีกมากมายอย่างไม่ต้องสงสัย

Use cases ของ machine learning

use cases บางอย่างของ MLได้แก่

• เว็บไซต์เฉพาะบุคคล ML ช่วยให้แบรนด์สามารถให้บริการประสบการณ์เฉพาะบุคคลแก่ผู้บริโภคตามประวัติการเรียกดูและข้อมูลอื่นๆ
• เครื่องมือค้นหา ในทำนองเดียวกัน เครื่องมือค้นหาใช้อัลกอริทึม ML เพื่อทำนายพฤติกรรมในอนาคตและให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าแก่ผู้ใช้
• แชทบอท เมื่อเวลาผ่านไปแชทบอทสามารถเรียนรู้วิธีให้ผู้ใช้ตอบคำถามได้เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น

ค้นหาคำตอบว่า Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) สามารถช่วยให้คุณเข้าถึง use cases เช่นนี้และทำให้ machine learning และ deep learning ทำงานให้กับธุรกิจของคุณได้อย่างไร

Adobe Real-Time CDP ซึ่งขับเคลื่อนโดย Adobe Sensei GenerativeAI ช่วยให้ทำงานได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้นง่ายขึ้น ดู วิดีโอภาพรวมหรือ การแนะนำผลิตภัณฑ์เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม