Machine Learning คืออะไร ต่างจาก Deep Learning ตรงไหน อธิบายแบบเข้าใจง่ายสำหรับคนเพิ่งเริ่มสนใจ AI พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน
Machine Learning คือสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้แพทเทิร์นจากข้อมูลในอดีต แล้วนำมาทำนายหรือตัดสินใจกับข้อมูลใหม่ได้เอง โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมกำหนดกฎเกณฑ์ตายตัวทุกกรณีเหมือนโปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ยกตัวอย่างง่าย ๆ ระบบกรองอีเมลขยะไม่ได้ถูกเขียนโปรแกรมให้จดจำทุกคำที่บ่งบอกว่าเป็นสแปมไว้ล่วงหน้า แต่ถูกฝึกด้วยอีเมลนับล้านฉบับที่มีการระบุไว้แล้วว่าฉบับไหนเป็นสแปมหรือไม่ใช่ จนระบบเรียนรู้แพทเทิร์นได้เองว่าอีเมลแบบไหนมีแนวโน้มเป็นสแปม แนวคิดนี้คือหัวใจของ Machine Learning ที่กลายเป็นรากฐานสำคัญของเทคโนโลยี AI ยุคใหม่แทบทุกตัว ตั้งแต่ระบบแนะนำสินค้าบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ ระบบจดจำใบหน้าในสมาร์ตโฟน ไปจนถึงโมเดลทำนายราคาหุ้นที่คนสาย Predictive Modeling ใช้งานกันอยู่ทุกวัน โดยหลักการเบื้องหลังทั้งหมดคือการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากตัวอย่างจำนวนมาก แทนที่จะพึ่งพากฎเกณฑ์ที่มนุษย์เขียนไว้ตายตัวเพียงอย่างเดียว
Deep Learning คืออะไร ต่างจาก Machine Learning ตรงไหน?
Deep Learning คือสาขาย่อยของ Machine Learning ที่ใช้โครงสร้างที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ซึ่งจำลองการทำงานของสมองมนุษย์แบบหลายชั้นซ้อนกัน
ความแตกต่างสำคัญที่สุดคือวิธีการดึงคุณลักษณะสำคัญออกจากข้อมูล (Feature Extraction) โมเดล Machine Learning แบบดั้งเดิมมักต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญกำหนดว่าข้อมูลตัวไหนสำคัญต่อการทำนายก่อนป้อนเข้าโมเดล เช่น ต้องกำหนดเองว่าราคาบ้านขึ้นอยู่กับขนาดพื้นที่ ทำเลที่ตั้ง และอายุอาคาร ในขณะที่ Deep Learning สามารถเรียนรู้และดึงคุณลักษณะสำคัญออกจากข้อมูลดิบได้ด้วยตัวเอง โดยเฉพาะกับข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างรูปภาพ เสียง หรือข้อความ ทำให้ Deep Learning เป็นเทคโนโลยีเบื้องหลังความสำเร็จของ ChatGPT ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ และระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติของรถยนต์ไร้คนขับ แต่ก็ต้องแลกมาด้วยการใช้ข้อมูลฝึกสอนจำนวนมากกว่าและพลังประมวลผลที่สูงกว่า Machine Learning แบบดั้งเดิมมาก
เมื่อไหร่ควรใช้ Machine Learning เมื่อไหร่ควรใช้ Deep Learning
การเลือกใช้เทคนิคไหนขึ้นอยู่กับลักษณะข้อมูลและทรัพยากรที่มีอยู่ ไม่ใช่ว่า Deep Learning จะดีกว่าเสมอไป ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทข้อมูลด้วย เช่น
หากข้อมูลที่มีอยู่เป็นข้อมูลตาราง (Structured Data) เช่น ข้อมูลลูกค้า ยอดขาย หรือข้อมูลทางการเงิน ที่มีจำนวนแถวไม่มากนัก โมเดล Machine Learning แบบดั้งเดิมอย่าง Decision Tree หรือ Logistic Regression มักให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและตีความได้ง่ายกว่า อีกทั้งยังใช้เวลาฝึกโมเดลน้อยกว่ามาก
หากข้อมูลเป็นรูปภาพ เสียง หรือข้อความจำนวนมหาศาล Deep Learning จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าอย่างชัดเจน เพราะสามารถจับรายละเอียดซับซ้อนที่โมเดลแบบดั้งเดิมมองไม่เห็นได้ ธุรกิจส่วนใหญ่จึงมักเริ่มต้นจาก Machine Learning แบบดั้งเดิมก่อน เพราะใช้ทรัพยากรน้อยกว่าและเข้าใจง่ายกว่า แล้วค่อยพิจารณาใช้ Deep Learning เมื่อข้อมูลและปัญหาที่ต้องแก้มีความซับซ้อนมากขึ้นจริง ๆ
ตัวอย่างการใช้งานที่เห็นภาพชัดในชีวิตประจำวัน
ลองนึกถึงแอปธนาคารที่ต้องตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยว่าอาจเป็นการฉ้อโกง ระบบนี้มักใช้โมเดล Machine Learning แบบดั้งเดิมที่วิเคราะห์จากข้อมูลตาราง เช่น จำนวนเงิน เวลาทำธุรกรรม และสถานที่ เพราะให้ผลลัพธ์รวดเร็วและตรวจสอบย้อนกลับได้ง่ายว่าทำไมระบบถึงตัดสินใจแบบนั้น ในขณะที่แอปแต่งภาพที่สามารถแยกฉากหน้าฉากหลังออกจากรูปถ่ายได้อัตโนมัติ ใช้เทคโนโลยี Deep Learning เพราะต้องวิเคราะห์รูปแบบพิกเซลที่ซับซ้อนในภาพ ซึ่งเป็นงานที่โมเดล Machine Learning แบบดั้งเดิมทำได้ไม่ดีเท่า ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าทั้งสองเทคนิคต่างมีจุดแข็งของตัวเอง ไม่ได้แข่งขันแทนที่กันทั้งหมด
เริ่มต้นเรียนรู้สาย Predictive Modeling ควรเริ่มจากตรงไหน?
สำหรับคนที่สนใจสาย Predictive Modeling และอยากเข้าใจ AI อย่างจริงจัง แนะนำให้เริ่มต้นจากการเข้าใจ Machine Learning แบบดั้งเดิมให้แน่นก่อน เพราะเป็นรากฐานที่ใช้อธิบายหลักคิดพื้นฐาน เช่น การฝึกโมเดล การตรวจสอบความแม่นยำด้วย Cross Validation และการประเมินผลด้วยตัวชี้วัดต่าง ๆ เมื่อเข้าใจพื้นฐานเหล่านี้แน่นแล้ว การต่อยอดไปเรียนรู้ Deep Learning จะง่ายขึ้นมาก เพราะแนวคิดหลักหลายอย่างยังคงใช้ร่วมกัน เพียงแต่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมากขึ้นเท่านั้นเอง อัปเดตความรู้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลดี ๆ แบบนี้ได้ที่ newslytix.com
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Machine Learning
Deep Learning ดีกว่า Machine Learning เสมอไปไหม?
ตอบ ไม่เสมอไป สำหรับข้อมูลตารางขนาดไม่ใหญ่มาก Machine Learning แบบดั้งเดิมมักให้ผลลัพธ์แม่นยำและตีความได้ง่ายกว่า
ต้องมีข้อมูลเยอะแค่ไหนถึงจะใช้ Deep Learning ได้ผลดี?
ตอบ โดยทั่วไปต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก มักเป็นหลักหมื่นถึงหลักล้านตัวอย่าง เพื่อให้โมเดลเรียนรู้แพทเทิร์นที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำ
มือใหม่ควรเริ่มเรียน Machine Learning หรือ Deep Learning ก่อน?
ตอบ แนะนำให้เริ่มจาก Machine Learning แบบดั้งเดิมก่อน เพราะเป็นรากฐานที่เข้าใจง่ายกว่าและใช้ทรัพยากรน้อยกว่า Deep Learning มาก
