Machine Learning (ML) กับ Deep Learning (DL)
What's the difference between Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL)? 🧐
🧠 Machine Learning (ML)
Is "the kind of learning we need to guide."
- Inputs: We feed the raw data (blue circle) into it.
- Feature Extraction (Feature Extraction): This is the key point! "People" (Ourselves)
You have to think about and choose what properties are important in that information.
Like we teach a child, "Look here...Notice here. "
- Learning: The machine then "learns" from the properties we choose to enter.
- Outputs: And then give out the "results."
ML summary: People help choose "what to know" - > Machines learn from that.
🚀 Deep Learning (DL) - (lower image)
Is "self-thinking learning" (part of better ML).
- Inputs: We entered the raw data (blue circle) into it as before.
- Feature Extraction + Learning: The dots are here! We don't have to tell you what's important. The machine will "learn and extract all of its own important properties through more complex" neural networks. "
- Outputs: And then give out the "results."
Summary DL: We enter raw data - > all self-thinking and learning machines.
* * Summary:
- ML: We must enter the key "knowledge / features" to the machine first.
- DL: The machine discovers knowledge / properties on its own.
Deep Learning often excels at very complex tasks, such as distinguishing faces in pictures, understanding languages, or driving automatically, because it can find very complex "features" without the need for a guide!
# MachineLearning # DeepLearning # AI # Data Science # Technology
Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) เป็นเทคโนโลยีหลักที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด แต่มีพื้นฐานและวิธีการทำงานที่ต่างกันอย่างชัดเจน ใน ML ผู้ใช้งานหรือผู้เชี่ยวชาญต้องมีบทบาทสำคัญในการกำหนด "คุณสมบัติ" (Feature) ที่ต้องการให้ระบบเรียนรู้ เช่น การเลือกข้อมูลที่สำคัญหรือโครงสร้างของข้อมูลที่เหมาะสม เป็นเหมือนการสอนให้เครื่องเห็นจุดที่ควรโฟกัส เสมือนคนคอยชี้แนะจุดที่สำคัญในข้อมูล เช่น การบอกให้สังเกตที่หน้าตา หรือส่วนของเสียงในข้อมูลสำหรับการจำแนก ขณะที่ DL นั้นเป็นวิวัฒนาการขั้นสูงของ ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่ลึกและซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถ "คิดเอง" และ "สกัดคุณสมบัติ" จากข้อมูลดิบได้โดยตรง โดยไม่ต้องมีคนช่วยเลือกหรือระบุล่วงหน้า DL จะสามารถค้นพบรูปแบบและคุณสมบัติที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การรู้จำใบหน้าในภาพถ่าย, การเข้าใจภาษา และระบบขับเคลื่อนรถยนต์อัตโนมัติ การทำงานของ DL นี้ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ โดยโครงข่ายประสาทเทียมมีหลายชั้นที่สามารถประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้ลักษณะที่ซ่อนอยู่ผ่านการฝึกแบบมีผู้สอน (supervised learning) หรือไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) นอกจากนี้ความก้าวหน้าทางฮาร์ดแวร์และข้อมูลจำนวนมหาศาลในยุคปัจจุบันช่วยให้ DL สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และทำให้เทคโนโลยีนี้ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในหลายอุตสาหกรรม สรุปได้ว่า ML เหมาะกับงานที่ต้องการการวิเคราะห์จากข้อมูลที่มีลักษณะไม่ซับซ้อนมาก และยังต้องการคำแนะนำจากมนุษย์ แต่ DL จะเหมาะกับงานที่มีความซับซ้อนสูง และข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งระบบต้องสามารถเรียนรู้ด้วยตัวเองได้อย่างเต็มที่และมีประสิทธิภาพสูง สำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้ ML และ DL ควรเริ่มศึกษาพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติ รวมถึงแนวคิดเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม และสามารถทดลองใช้งานเครื่องมือ Open Source เช่น TensorFlow หรือ PyTorch เพื่อฝึกฝนทักษะด้าน AI ในเชิงลึกต่อไป