อะไรคือความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง
แมชชีนเลิร์นนิง (Machine learning หรือ ML) เป็นศาสตร์ของการฝึกอบรมโปรแกรมคอมพิวเตอร์หรือระบบเพื่อปฏิบัติงานโดยไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน ระบบคอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึม ML ในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก ระบุรูปแบบข้อมูล และคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับสถานการณ์ที่ไม่รู้จักหรือใหม่ ดีปเลิร์นนิง (Deep learning) เป็นเซตย่อยของ ML ที่ใช้โครงสร้างอัลกอริทึมเฉพาะที่เรียกว่าneural networks โดยมีต้นแบบมาจากสมองมนุษย์ ดีปเลิร์นนิงพยายามทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยอัตโนมัติ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วต้องใช้ความฉลาดของมนุษย์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ดีปเลิร์นนิงเพื่ออธิบายภาพ แปลเอกสาร หรือถอดเสียงไฟล์เสียงเป็นข้อความได้
ความคล้ายคลึงกันระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิงมีอะไรบ้าง
คุณสามารถใช้ทั้งแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และดีปเลิร์นนิง (Deep Learning) เพื่อระบุรูปแบบในข้อมูล ทั้งสองอย่างนี้พึ่งพาชุดข้อมูลเพื่อนำมาฝึกอัลกอริทึมที่มีพื้นฐานจากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ในระหว่างการฝึก อัลกอริทึมจะหาสหสัมพันธ์ระหว่างเอาท์พุตและอินพุตที่ทราบ แบบจำลองสามารถสร้างโดยอัตโนมัติหรือคาดการณ์เอาท์พุตขึ้นอยู่กับอินพุตที่ไม่รู้จัก ซึ่งแตกต่างจากการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม ที่กระบวนการเรียนรู้ยังเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด
นี่คือความคล้ายคลึงกันอื่น ๆ ระหว่าง ML และดีปเลิร์นนิง
เทคนิคปัญญาประดิษฐ์
ทั้ง ML และดีปเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทั้งสองสามารถทำงานด้านการคำนวณที่ซับซ้อนที่จะต้องใช้เวลาอย่างมากและทรัพยากรเพื่อให้บรรลุผ่านเทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม
พื้นฐานทางสถิติ
ดีปเลิร์นนิง และ ML ต่างใช้วิธีการทางสถิติเพื่อฝึกอัลกอริทึมด้วยชุดข้อมูล เทคนิคเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การถดถอย decission tree พีชคณิตเชิงเส้น และแคลคูลัส ผู้เชี่ยวชาญด้าน ML และผู้เชี่ยวชาญด้านดีปเลิร์นนิงต่างเข้าใจสถิติเป็นอย่างดี
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ทั้ง ML และ ดีปเลิร์นนิง ต้องการชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพจำนวนมากเพื่อให้การคาดการณ์ที่ถูกต้องมากขึ้น ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง ML ต้องการจุดข้อมูลประมาณ 50—100 จุดต่อฟีเจอร์ ในขณะที่แบบจำลองดีปเลิร์นนิงจะเริ่มต้นที่จุดข้อมูลนับพันต่อฟีเจอร์
การใช้งานที่หลากหลาย
ดีปเลิร์นนิงโซลูชัน และ ML ช่วยแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในทุกอุตสาหกรรมและการใช้งาน ปัญหาประเภทนี้จะใช้เวลามากขึ้นในการแก้ปัญหาหรือเพิ่มประสิทธิภาพถ้าคุณใช้การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมและวิธีการทางสถิติ
ความต้องการพลังงานในการคำนวณ
ในการฝึกอบรมและเรียกใช้อัลกอริทึม ML ต้องใช้กำลังในการประมวลผลอย่างมาก และข้อกำหนดในการคำนวณจะสูงขึ้นสำหรับดีปเลิร์นนิงเนื่องจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ความพร้อมใช้งานของทั้งสองสำหรับการใช้งานส่วนบุคคลเป็นไปได้เนื่องจากความก้าวหน้าล่าสุดในกำลังการประมวลผลและทรัพยากรคลาวด์
ปรับปรุงอย่างค่อยเป็นค่อยไป
ในฐานะที่เป็น ML และดีปเลิร์นนิงโซลูชันมีการใช้ข้อมูลมากขึ้น พวกเขากลายเป็นความแม่นยำมากขึ้นในการรับรู้รูปแบบ เมื่อมีการเพิ่มการป้อนข้อมูลลงในระบบ ระบบจะปรับปรุงโดยใช้เป็นจุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม
ข้อจำกัดอะไรของแมชชีนเลิร์นนิง ที่นำไปสู่วิวัฒนาการของดีปเลิร์นนิง?
แมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิม (ML) ต้องการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์อย่างมีนัยสำคัญผ่านการกำหนดคุณลักษณะเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังฝึกโมเดล ML เพื่อจำแนกภาพของแมวและสุนัข คุณต้องกำหนดค่าด้วยตนเองเพื่อจดจำคุณสมบัติต่างๆ เช่น รูปร่างตา รูปร่างหาง รูปหู โครงจมูก และอื่น ๆ
เนื่องจากเป้าหมายของ ML คือการลดความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์ เทคนิคดีปเลิร์นนิงจึงทำให้มนุษย์ต้องติดระบุชื่อข้อมูลในแต่ละขั้นตอน
ในขณะที่ดีปเลิร์นนิงนั้นมีอยู่มาหลายทศวรรษ ต้นคริสต์ทศวรรษ 2000 เห็นนักวิทยาศาสตร์อย่าง Yann leCun Yoshua Bengio และ Geoffrey Hinton สำรวจในรายละเอียดของการศึกษาสาขานี้มากขึ้น แม้ว่านักวิทยาศาสตร์จะก้าวหน้าในดีปเลิร์นนิง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนถูกจำกัดในช่วงเวลานี้ และกำลังการประมวลผลที่จำเป็นในการฝึกอบรมแบบจำลองมีราคาแพง ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา เงื่อนไขเหล่านี้ได้รับการปรับปรุงและดีปเลิร์นนิงในขณะนี้เป็นไปได้ในเชิงพาณิชย์
ข้อแตกต่างที่สำคัญ: แมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง
ดีปเลิร์นนิงเป็นชุดย่อยของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) คุณสามารถคิดว่ามันเป็นเทคนิค ML ขั้นสูง ซึ่งแต่ละคนมีความหลากหลายของการใช้งาน อย่างไรก็ตาม ดีปเลิร์นนิงโซลููชัน ต้องการทรัพยากรมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐาน และค่าใช้จ่ายที่ตามมา
นี่คือความแตกต่างอื่น ๆ ระหว่าง ML และ ดีปเลิร์นนิง
กรณีการใช้งานตามวัตถุประสงค์
การตัดสินใจใช้ ML หรือดีปเลิร์นนิงนั้น ขึ้นอยู่กับชนิดของข้อมูลที่คุณต้องการประมวลผล ML ระบุรูปแบบจากข้อมูลที่มีโครงสร้างเช่นการจัดหมวดหมู่และระบบข้อเสนอแนะ ยกตัวอย่างเช่น บริษัท สามารถใช้ ML เพื่อคาดการณ์เมื่อลูกค้าจะยกเลิกการสมัครตามข้อมูลลูกค้าที่กำลังจะเลิกใช้บริการของลูกค้าก่อนหน้านี้
ในทางกลับกัน ดีปเลิร์นนิงโซลูชันมีความเหมาะสมมากขึ้นสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจำเป็นต้องมีการกำหนดสาระสำคัญขั้นสูงเพื่อดึงคุณลักษณะออกมา งานสำหรับดีปเลิร์นนิง ได้แก่ การจัดหมวดหมู่ภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งมีความจำเป็นที่จะต้องระบุความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างวัตถุข้อมูล ยกตัวอย่างเช่น ดีปเลิร์นนิงโซลูชัน สามารถวิเคราะห์โซเชียลมีเดียที่กล่าวถึงเพื่อกำหนดความเชื่อมั่นของผู้ใช้
แนวทางการแก้ปัญหา
ML แบบดั้งเดิมมักต้องการการสร้างคุณสมบัติ ซึ่งมนุษย์เลือกและดึงคุณลักษณะจากข้อมูลดิบและกำหนดน้ำหนักให้กับพวกเขาด้วยตนเอง ในทางตรงกันข้าม ดีปเลิร์นนิงโซลูชันมีการดำเนินการสร้างคุณลักษณะที่มีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด
สถาปัตยกรรมนิวรัลเน็ตเวิร์กของดีปเลิร์นนิงมีความซับซ้อนมากขึ้นโดยการออกแบบ แนวทางที่ดีปเลิร์นนิงโซลูชันเรียนรู้นั้น เป็นการสร้างแบบจำลองจากวิธีการทำงานของสมองมนุษย์กับเซลล์ประสาทที่แทนด้วยโหนด เครือข่ายประสาทเชิงลึกประกอบด้วยโหนดสามชั้นหรือมากกว่า รวมทั้งโหนดชั้นอินพุตและเอาท์พุต
ในดีปเลิร์นนิง โหนดทุกโหนดในเครือข่ายประสาทจะกำหนดน้ำหนักให้กับคุณลักษณะแต่ละอย่างโดยอิสระ ข้อมูลไหลผ่านเครือข่ายในทิศทางไปข้างหน้าจากอินพุตไปยังเอาต์พุท ความแตกต่างระหว่างเอาท์พุตที่คาดการณ์ไว้และที่เกิดขึ้นจริงจะถูกคำนวณไว้แล้ว และความผิดพลาดนี้ก็แพร่แบบย้อนกลับ (backpropagated) ผ่านเครือข่ายเพื่อปรับน้ำหนักของเซลล์ประสาท
เนื่องจากกระบวนการถ่วงน้ำหนักอัตโนมัติ ความลึกของระดับสถาปัตยกรรม และเทคนิคที่ใช้แบบจำลอง เป็นสิ่งจำเป็นในการแก้ปัญหาการดำเนินงานมากมายที่เกิดขึ้นในดีปเลิร์นนิงมากกว่าใน ML
วิธีการฝึกอบรม
ML มีวิธีการฝึกหลัก 4 วิธี คือ การเรียนรู้แบบผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบกึ่งผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมความรู้ วิธีการฝึกอื่น ๆ ได้แก่ การเรียนรู้แบบถ่ายโอน และการเรียนรู้ที่ดูแลตนเอง
ในทางตรงกันข้าม อัลกอริทึมของดีปเลิร์นนิงจะใช้วิธีการฝึกที่ซับซ้อนกว่าหลายประเภท ซึ่งรวมถึง convolutional neural networks recurrent neural networks Generative Adversarial Networks (GAN) และ autoencoders
ประสิทธิภาพ
ทั้ง ML และดีปเลิร์นนิงนั้น มีกรณีการใช้งานเฉพาะที่พวกเขาทำงานได้ดีกว่าการทำงานแบบอื่น ๆ
สำหรับงานที่ง่ายกว่า เช่น การระบุข้อความสแปมใหม่ ML เหมาะสมและโดยทั่วไปแล้วจะมีประสิทธิภาพดีกว่าดีปเลิร์นนิงโซลูชัน สำหรับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การรับรู้ภาพทางการแพทย์ ดีปเลิร์นนิงโซลูชัน มีประสิทธิภาพดีกว่า ML โซลูชัน เนื่องจากสามารถระบุความผิดปกติที่มองเห็นได้ด้วยตามนุษย์
การมีส่วนร่วมของมนุษย์
ทั้ง ML และ ดีปเลิร์นนิงโซลูชัน ต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์อย่างมากในการทำงาน บางคนมีการกำหนดปัญหา เตรียมข้อมูล เลือกและฝึกอบรมแบบจำลอง แล้วประเมินเพิ่มประสิทธิภาพและปรับใช้วิธีการแก้ปัญหา
แบบจำลอง ML จะสามารถทำให้คนตีความได้ง่ายขึ้น เพราะพวกเขาใช้ประโยชน์ที่ได้รับมาจากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เรียบง่ายอย่างเช่น decission tree
ตรงกันข้าม แบบจำลองของดีปเลิร์นนิงใช้เวลาเป็นจำนวนมากสำหรับใครก็ตามที่จะวิเคราะห์ในรายละเอียดเพราะแบบจำลองมีความซับซ้อนทางคณิตศาสตร์ อย่างที่กล่าวกันว่า วิธีที่นิวรัลเน็ตเวิร์คเรียนรู้นั้นกำจัดความต้องการของคนที่จะติดป้ายชื่อข้อมูล คุณยังสามารถลดการมีส่วนร่วมของมนุษย์โดยการเลือกรูปแบบและแพลตฟอร์มที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้า
ข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐาน
เนื่องจากมีความซับซ้อนมากขึ้นและต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลองดีปเลิร์นนิงจึงต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลและกำลังในการคำนวณมากกว่าแบบจำลอง ML ในขณะที่ข้อมูลและแบบจำลอง ML สามารถทำงานบนอินสแตนซ์เดี่ยวหรือคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ แต่แบบจำลองดีปเลิร์นนิงมักต้องการคลัสเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงและโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญอื่นๆ
ข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับดีปเลิร์นนิงโซลูชันสามารถส่งผลให้ค่าใช้จ่ายที่สูงกว่า ML อย่างมีนัยสำคัญ โครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ทำงานอาจไม่สามารถใช้งานได้จริงหรือประสิทธิภาพด้านค่าใช้จ่ายสำหรับการเรียกใช้ดีปเลิร์นนิงโซลูชัน คุณสามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และบริการดีปเลิร์นนิงที่มีการจัดการอย่างเต็มที่เพื่อควบคุมค่าใช้จ่าย
สรุปความแตกต่าง: แมชชีนเลิร์นนิง กับ ดีปเลิร์นนิง
| แมชชีนเลิร์นนิ่ง |
ดีปเลิร์นนิง |
|
| คืออะไร |
ML เป็นวิธีการปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่ไม่ใช่ ML ทั้งหมด ที่เป็นดีปเลิร์นนิง |
ดีปเลิร์นนิงเป็นวิธีการทาง ML ขั้นสูง ดีปเลิร์นนิงทั้งหมดคือ ML |
| เหมาะที่สุดสำหรับ |
ML นั้นดีที่สุดสำหรับงานที่มีการกำหนดข้อมูลที่ดีและมีป้ายกำกับชัดเจน |
ดีปเลิร์นนิงนั้นดีที่สุดสำหรับงานที่ซับซ้อน ที่ต้องใช้เครื่องจักรในการทำความเข้าใจกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง |
| แนวทางการแก้ปัญหา |
ML แก้ปัญหาผ่านสถิติและคณิตศาสตร์ |
ดีปเลิร์นนิงมีการผสมผสานสถิติและคณิตศาสตร์เข้ากับสถาปัตยกรรมนิวรัลเน็ตเวิร์ค |
| การฝึกอบรม |
คุณต้องเลือกและแยกคุณสมบัติจากข้อมูลดิบด้วยตนเอง และกำหนดค่าน้ำหนักเพื่อฝึกแบบจำลอง ML |
แบบจำลองดีปเลิร์นนิงสามารถเรียนรู้ด้วยตนเองโดยใช้ข้อคิดเห็นจากข้อผิดพลาดที่ทราบ |
| ทรัพยากรที่ต้องการ |
ML มีความซับซ้อนน้อยกว่าและมีปริมาณข้อมูลที่ต่ำกว่า |
ดีปเลิร์นนิงมีความซับซ้อนมากขึ้นด้วยมีปริมาณข้อมูลที่สูงมาก |
AWS สามารถสนับสนุนความต้องการด้านแมชชีนเลิร์นนิง และดีปเลิร์นนิงของคุณได้อย่างไร?
มีโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และดีปเลิร์นนิงโซลูชัน(DL) บน Amazon Web Services (AWS) พวกเขาช่วยให้คุณสามารถบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการใช้งานและกรณีการใช้งานทั้งหมดของคุณ
สำหรับ ML แบบดั้งเดิมAmazon SageMaker เป็นแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์ในการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้อัลกอริทึมบนโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้
สำหรับความต้องการในการเรียนรู้ด้านดีปเลิร์นนิงของคุณ คุณสามารถใช้บริการที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบดังนี้:
- Amazon Compohend ช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าจากข้อความใด ๆ โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, หรือAmazon Comprehend Medical สำหรับข้อความทางการแพทย์ที่ซับซ้อนมากขึ้น
- Amazon Fraud Detector ช่วยให้คุณตรวจสอบการฉ้อโกงโดยอาศัยข้อมูลที่มีการบันทึกในอดีต
- Amazon Lex ช่วยให้คุณสร้างแชทบอทอัจฉริยะและอินเทอร์เฟซการสนทนา
- Amazon Personalize ช่วยให้คุณจัดประเภทกลุ่มลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและสร้างระบบรวบรวมข้อแนะนำ
- Amazon Polly ช่วยให้คุณสร้างคำพูดที่มีเสียงเป็นธรรมชาติจากการป้อนข้อความในหลายสิบภาษา
- Amazon Rekognition ช่วยให้คุณมีในการรับรู้ภาพที่สร้างไว้ล่วงหน้าและการวิเคราะห์วิดีโอ
- Amazon Textract ช่วยให้คุณดึงข้อความจากเอกสารคอมพิวเตอร์ที่สร้างหรือเขียนด้วยลายมือใด ๆ
เริ่มต้นใช้งาน Machine Learning และ Deep Learning ด้วยการ สร้างบัญชี AWS ฟรี ได้แล้ววันนี้
