AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) เป็นสองคอนเซปต์ที่เกี่ยวข้องกันในด้านการคอมพิวเตอร์และการประมวลผลข้อมูล แต่มีความแตกต่างกันดังนี้:
AI (ปัญญาประดิษฐ์):
- AI เป็นกระบวนการที่คอมพิวเตอร์หรือระบบคอมพิวเตอร์ทำงานให้คล้ายมนุษย์ คือสามารถทำงานหรือคำนวณได้โดยคล้ายกับวิธีการและกระบวนการของมนุษย์ เช่น การคิด, การตัดสินใจ, การเรียนรู้, และการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน
Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง):
- Machine Learning เป็นกลุ่มหนึ่งของเทคนิคใน AI ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงความสามารถของตนได้โดยไม่ต้องโปรแกรมแบบชัดเจน คือคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงการทำงานของตนเองเพื่อประมวลผลข้อมูลในอนาคต
ความแตกต่างในขอบเขตการใช้งาน:
- AI ใช้ในแบบทั่วไปเพื่ออ้างอิงถึงความฉลาดหรือความสามารถในการทำงานที่คล้ายมนุษย์ ซึ่งอาจประกอบด้วย Machine Learning และเทคโนโลยีอื่นๆ อีกมากมาย
- Machine Learning เน้นการเรียนรู้และปรับปรุงความสามารถของตนด้วยข้อมูล ใช้ในงานเชิงลึกเฉพาะที่ต้องการให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และดำเนินการโดยตัวเอง
วิธีการทำงาน:
- AI ใช้หลายวิธีการและเทคนิค เช่น การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning), การเรียนรู้เชิงสัญญาณ (Signal Learning), การเรียนรู้เชิงโครงสร้าง (Structured Learning) เป็นต้น
- Machine Learning ใช้กฎหมายในการเรียนรู้และปรับปรุงโดยใช้วิธีการเชิงสถิติ (Statistical Learning) เช่น การจำแนก (Classification), การแบ่งกลุ่ม (Clustering), การคาดคะเน (Prediction) เป็นต้น
การประยุกต์ใช้:
- AI มีการประยุกต์ใช้ที่หลากหลาย ทั้งในภาคธุรกิจ, การแพทย์, การวิจัย, อุตสาหกรรม, การเกษตร, การท่องเที่ยว, สื่อสาร, ฯลฯ
- Machine Learning มีการประยุกต์ใช้ในงานที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลในมิติต่างๆ เช่น การตัดสินใจทางธุรกิจ, การทำนายแนวโน้ม, การควบคุมอัตโนมัติ, ฯลฯ