Deep Learning คืออะไร ทำไมใช้แค่ ML ไม่ได้

Deep Learning (การเรียนรู้ลึก) เป็นเทคนิคในการฝึกฝนและสร้างโมเดลเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีโครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ในขั้นตอนการเรียนรู้ข้อมูล โมเดลจะตัดสินใจและปรับค่าน้ำหนักของโหนดในชั้นต่างๆ ของโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การจำแนกภาพ การแปลภาษา การรู้จำเสียง และอื่นๆ

Deep Learning มีความสามารถในการเรียนรู้ข้อมูลในรูปแบบที่ซับซ้อนและมีมิติสูง เช่น ภาพถ่ายที่มีขนาดใหญ่ ข้อมูลเสียงที่มีความยาวและความซับซ้อน ภาษาธรรมชาติที่มีความหมายหลากหลาย การทำนายในช่วงเวลายาวนาน เป็นต้น การใช้ Deep Learning ช่วยให้เราสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้นและมีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาที่ยากลำบาก

อีกทั้ง Deep Learning ยังเป็นที่นิยมในการทำนายและการคาดคะเนในงานทางการเงิน การตลาด การแพทย์ การเกษตร และอื่นๆ ที่มีการใช้ข้อมูลมากและซับซ้อน ซึ่งนั่นเป็นเหตุผลที่ Deep Learning นั้นได้รับความนิยมและความสนใจในปัจจุบัน

ความแตกต่างระหว่าง Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) อยู่ที่ความซับซ้อนของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ที่ใช้ในกระบวนการเรียนรู้ของโมเดล เพื่อให้มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและมีมิติสูงมากขึ้น

1. โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network): Deep Learning ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีลักษณะซับซ้อนมากขึ้น โดยประกอบด้วยหน่วยประมวลผลที่เรียกว่าโหนด (neurons) ที่เชื่อมต่อกันในชั้นต่างๆ ของโครงข่าย การใช้โครงข่ายประสาทเทียมทำให้ Deep Learning มีความสามารถในการเรียนรู้แบบเชิงลึกและมีประสิทธิภาพในการทำนายข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น
2. ปัญหาที่แก้ไขได้: Deep Learning มีความสามารถในการแก้ไขปัญหาที่มีข้อมูลมากและซับซ้อน เช่น การจำแนกภาพ การแปลภาษา การรู้จำเสียง การทำนายในช่วงเวลายาวนาน เป็นต้น ในขณะที่ Machine Learning มักจะใช้ในการแก้ไขปัญหาที่เรียนรู้ข้อมูลที่มีมิติน้อยและไม่ซับซ้อนเท่านั้น
3. ประสิทธิภาพ: ในบางกรณีที่มีข้อมูลน้อยและไม่ซับซ้อน การใช้ Machine Learning อาจเป็นเพียงพอในการทำนายและคาดคะเนผลลัพธ์ แต่เมื่อมีข้อมูลมากและซับซ้อนขึ้น การใช้ Deep Learning จะมีประสิทธิภาพในการทำนายและคาดคะเนที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
4. ความซับซ้อนในการฝึกฝน: การฝึกฝนโมเดล Deep Learning มักจะต้องใช้ข้อมูลมากและเวลาในการฝึกฝนมากขึ้น ซึ่งอาจต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกฝน ในขณะที่ Machine Learning มักจะมีความซับซ้อนในการฝึกฝนน้อยกว่า

การเลือกใช้ Machine Learning หรือ Deep Learning ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและปัญหาที่ต้องการแก้ไข ถ้าข้อมูลมีมิติน้อยและไม่ซับซ้อน การใช้ Machine Learning อาจเป็นเพียงพอในการทำนาย แต่หากข้อมูลมีมิติมากและซับซ้อน การใช้ Deep Learning จะเป็นทางเลือกที่ดีเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นี่คือ 10 อัลกอริทึมที่ใช้ใน Deep Learning:

1. Convolutional Neural Network (CNN) – ใช้ในงานด้านการประมวลผลภาพและการจำแนกภาพ
2. Recurrent Neural Network (RNN) – ใช้ในงานที่มีลำดับและเวลา เช่น การแปลภาษา การคาดคะเนในช่วงเวลา
3. Long Short-Term Memory (LSTM) – ประเภทหนึ่งของ RNN ที่ช่วยในการแก้ปัญหาของ Gradient Vanishing
4. Generative Adversarial Networks (GANs) – ใช้ในการสร้างข้อมูลที่คล้ายคลึงกับข้อมูลที่มีอยู่
5. Autoencoders – ใช้ในงานด้านการเรียนรู้ลึกและลดมิติข้อมูล
6. Transformer – ใช้ในงานด้านประมวลผลภาษาและการแปลภาษา
7. Deep Belief Networks (DBN) – ใช้ในงานที่มีการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างซับซ้อน
8. Self-Organizing Maps (SOM) – ใช้ในงานของการจัดกลุ่มและการลบข้อมูล
9. Deep Q-Network (DQN) – ใช้ในงานเกี่ยวกับการตัดสินใจและการเรียนรู้ในการเล่นเกม
10. Neural Style Transfer – ใช้ในการโอนรูปแบบสีและสไตล์ของรูปภาพจากภาพหนึ่งไปยังภาพอื่น

แต่ละอัลกอริทึมมีลักษณะและการประยุกต์ใช้ที่แตกต่างกัน และเหมาะสำหรับการแก้ไขปัญหาที่มีลักษณะและความซับซ้อนต่างๆ ในด้านต่างๆ ของ Deep Learning และ Machine Learning โดยรวม