คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไม Netflix ถึงรู้ว่าคุณควรดูซีรีส์อะไรต่อ? หรือทำไม Facebook ถึงแยกใบหน้าในรูปของคุณได้แม่นยำขนาดนั้น? หรือสิ่งที่ทำให้รถยนต์ไร้คนขับสามารถเกิดขึ้นได้จริง? คำตอบทั้งหมดนี้อยู่ที่เทคโนโลยี AI โดยเฉพาะ Machine Learning และ Deep Learning นั่นเอง แล้วระหว่าง Machine Learning vs Deep Learning แบบไหนที่จะตอบโจทย์ธุรกิจของคุณมากกว่ากัน
ในบทความนี้ CIPHER ผู้เชี่ยวชาญในการด้านบริการ Software Development และ Digital Marketing จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ Machine Learning vs Deep Learning ให้เข้าใจง่าย ๆ ว่าแต่ละอย่างทำงานอย่างไร แตกต่างกันยังไง และสำคัญที่สุด คุณควรเลือกใช้เทคโนโลยีไหนให้เหมาะกับธุรกิจของคุณ
Table of Contents
AI คืออะไร? พื้นฐานที่ควรรู้ก่อนเข้าใจ Machine Learning และ Deep Learning
ก่อนที่เราจะไปทำความเข้าใจ Machine Learning และ Deep Learning เราควรเข้าใจก่อนว่า AI คืออะไร
AI (Artificial Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ คือ เทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรสามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ได้ ทั้งในด้านการเรียนรู้ การคิดวิเคราะห์ และการตัดสินใจ ปัจจุบัน AI เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากกว่าที่คิด ไม่ว่าจะเป็น
- ผู้ช่วยเสมือนจริง: อย่าง Siri หรือ Alexa ที่สามารถตอบคำถาม เปิดเพลง ตั้งนาฬิกาปลุก หรือแม้แต่ควบคุมอุปกรณ์ในบ้านตามคำสั่งเสียงของคุณ พวกมันทำงานโดยแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ วิเคราะห์ความหมาย และประมวลผลคำสั่งได้อย่างแม่นยำ
- ระบบแนะนำสินค้า: เว็บไซต์ช้อปปิ้งออนไลน์จะใช้ AI วิเคราะห์ประวัติการซื้อของคุณ สิ่งที่คุณเคยค้นหา และพฤติกรรมการเลือกชมสินค้า เพื่อแนะนำสินค้าที่คุณน่าจะสนใจ ทำให้การช้อปปิ้งสะดวกขึ้นและกระตุ้นการซื้อได้มากขึ้น
- การกรองสแปม: เคยสังเกตไหมว่าทำไมอีเมลขยะไม่ค่อยเข้ากล่องหลักของคุณเลย นั่นเป็นเพราะ AI คอยตรวจสอบรูปแบบและเนื้อหาของอีเมลที่เข้ามา เรียนรู้จากอีเมลที่คุณเคยทำเครื่องหมายว่าเป็นสแปม แล้วคัดกรองอีเมลเหล่านั้นออก
- แอปพยากรณ์อากาศ: AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาจำนวนมหาศาล ทั้งความกดอากาศ อุณหภูมิ ความชื้น และตัวแปรอื่น ๆ เพื่อทำนายสภาพอากาศในอนาคตได้แม่นยำกว่าการคำนวณแบบเดิม
- ฟีเจอร์การถ่ายภาพอัจฉริยะ: สมาร์ตโฟนรุ่นใหม่ใช้ AI ในการปรับแต่งภาพอัตโนมัติ เช่น การปรับแสง สี หรือการเบลอฉากหลังให้ดูเหมือนถ่ายด้วยกล้อง DSLR ราคาแพง นอกจากนี้ยังสามารถจดจำใบหน้า ปรับแต่งใบหน้าอัตโนมัติ และเลือกภาพที่ดีที่สุดในกรณีที่ถ่ายหลายภาพติดกัน
ประเภทของ AI มีอะไรบ้าง?
Machine Learning (ML)
Deep Learning (DL)
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) คือ การประมวลผลภาษามนุษย์เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ NLP เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ แปลความหมาย และโต้ตอบด้วยภาษามนุษย์ได้ ไม่ว่าจะเป็นภาษาพูดหรือเขียน เทคโนโลยีนี้ทำให้เกิดแชทบอท ระบบแปลภาษา และระบบถอดความเสียงเป็นข้อความที่แม่นยำ รวมถึงช่วยในการวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความในโซเชียลมีเดีย
Computer Vision
Robotics
Machine Learning คืออะไร? หลักการทำงานและการประยุกต์ใช้จริง
ประเภทของ Machine Learning
- Supervised Learning (การเรียนรู้แบบมีผู้สอน): ระบบเรียนรู้จากข้อมูลที่มีคำตอบหรือป้ายกำกับอยู่แล้ว เช่น การสอนให้แยกแยะว่ารูปใดเป็นสุนัข รูปใดเป็นแมว ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เราจะป้อนข้อมูลตัวอย่างพร้อมคำตอบที่ถูกต้องให้กับระบบ เช่น เมื่อเราต้องการสอนให้คอมพิวเตอร์แยกแยะรูปสุนัขกับแมว เราจะป้อนรูปภาพพร้อมระบุว่า “นี่คือสุนัข” หรือ “นี่คือแมว” จำนวนมาก ระบบจะเรียนรู้ลักษณะเฉพาะต่าง ๆ เช่น รูปร่างหู จมูก หรือลักษณะขน เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายได้ว่าภาพใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเป็นสุนัขหรือแมว
- Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน): ระบบต้องค้นหารูปแบบหรือกลุ่มในข้อมูลด้วยตัวเอง โดยไม่มีคำตอบให้ตรวจสอบ เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เราป้อนข้อมูลเข้าไปโดยไม่มีคำตอบหรือป้ายกำกับ แล้วให้ระบบค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเอง เช่น เมื่อเราต้องการแบ่งกลุ่มลูกค้า เราอาจป้อนข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ ความถี่ในการซื้อ มูลค่าการซื้อ และประเภทสินค้าที่ซื้อ โดยไม่ได้บอกว่าลูกค้าแต่ละคนควรอยู่กลุ่มไหน ระบบจะวิเคราะห์ความคล้ายคลึงและจัดกลุ่มให้โดยอัตโนมัติ
- Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมแรง): ระบบเรียนรู้จากผลลัพธ์ของการกระทำ ถ้าทำดีก็ได้รางวัล ทำไม่ดีก็ถูกลงโทษ คล้ายกับการฝึกสัตว์เลี้ยง การเรียนรู้แบบเสริมแรงเป็นการสอนให้ระบบเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก โดยมีระบบให้รางวัล (reward) เมื่อทำถูก และลงโทษ (penalty) เมื่อทำผิด เช่น ในการสอนให้ AI เล่นเกมหมากรุก เราไม่ได้บอกทุกขั้นตอนว่าควรเดินอย่างไร แต่ให้รางวัลเมื่อชนะและลงโทษเมื่อแพ้ AI จะค่อย ๆ เรียนรู้ว่ากลยุทธ์ไหนนำไปสู่ชัยชนะและปรับปรุงการเล่นเองโดยอัตโนมัติ
การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในชีวิตจริง
Machine Learning ไม่ได้อยู่แค่ในห้องแล็บหรือกลุ่มนักวิจัยอีกต่อไป มันอยู่รอบตัวเราแล้ว! ตัวอย่างการใช้งานที่คุณอาจเจอในชีวิตประจำวัน เช่น
- ด้านการเงิน: ตรวจจับธุรกรรมที่ผิดปกติ วิเคราะห์ความเสี่ยงในการปล่อยสินเชื่อ ธนาคารและสถาบันการเงินใช้ Machine Learning วิเคราะห์รูปแบบการใช้จ่ายของลูกค้า เพื่อตรวจจับธุรกรรมที่ผิดปกติที่อาจเป็นการฉ้อโกงได้ทันที ช่วยลดความเสี่ยงในการปล่อยสินเชื่อให้กับลูกค้าที่อาจจะไม่สามารถชำระได้
- ด้านการค้า: แนะนำสินค้าที่ลูกค้าน่าจะสนใจ วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อ เว็บไซต์ช้อปปิ้งออนไลน์อย่าง Amazon หรือ Shopee ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ประวัติการซื้อของคุณ สินค้าที่คุณดู ค้นหา หรือเพิ่มลงตะกร้า เพื่อแนะนำสินค้าที่คุณมีแนวโน้มจะสนใจ
- ด้านการตลาด: แบ่งกลุ่มลูกค้า ทำนายอัตราการตอบกลับแคมเปญ นักการตลาดใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรม ความสนใจ และความต้องการ ทำให้สามารถออกแบบแคมเปญการตลาดที่ตรงกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น
- ด้านการดูแลลูกค้า: แชทบอทตอบคำถามอัตโนมัติ วิเคราะห์ความพึงพอใจ ธุรกิจหลายแห่งใช้ Machine Learning พัฒนาแชทบอทที่สามารถตอบคำถามพื้นฐานของลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง ช่วยลดภาระของพนักงานและให้บริการลูกค้าได้รวดเร็วขึ้น
- ด้านความบันเทิง: แนะนำเพลงหรือภาพยนตร์ที่คุณน่าจะชอบ แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งอย่าง Netflix, Spotify หรือ YouTube ใช้ Machine Learning วิเคราะห์สิ่งที่คุณเคยดูหรือฟัง ระยะเวลาที่คุณดูหรือฟัง และสิ่งที่คุณให้คะแนนหรือกดถูกใจ เพื่อแนะนำคอนเทนต์ใหม่ ๆ ที่ตรงกับรสนิยมของคุณ
Deep Learning คืออะไร? แตกต่างจาก Machine Learning อย่างไร?
Deep Learning เป็นเซตย่อยของ Machine Learning ที่มีความซับซ้อนมากกว่า โดยใช้โครงสร้างที่เรียกว่า “Neural Networks” หรือโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งได้แรงบันดาลใจมาจากการทำงานของสมองมนุษย์ โดย Machine Learning เป็นเหมือนนักเรียนคนหนึ่งที่เรียนรู้จากตัวอย่างที่ครูให้ ส่วน Deep Learning เป็นเหมือนนักเรียนที่ไม่เพียงแค่เรียนรู้จากตัวอย่าง แต่ยังสามารถวิเคราะห์ลึกลงไปและเชื่อมโยงความรู้ได้ด้วยตัวเอง เพราะสิ่งที่ทำให้ Deep Learning โดดเด่นคือ “ความลึก” ของเครือข่ายประสาทเทียม ที่มีหลายชั้น (layers) ทำให้สามารถเรียนรู้ลักษณะที่ซับซ้อนมาก ๆ ได้ เช่น
- การจดจำใบหน้า: Deep Learning สามารถวิเคราะห์ภาพใบหน้าได้อย่างละเอียด โดยแยกแยะลักษณะเฉพาะต่าง ๆ เช่น รูปร่างตา จมูก ปาก ระยะห่างระหว่างจุดสำคัญบนใบหน้า และแม้แต่ลักษณะเฉพาะที่มนุษย์อาจสังเกตไม่เห็น ทำให้สามารถจดจำและแยกแยะใบหน้าแต่ละคนได้แม่นยำแม้ในสภาพแสงที่แตกต่างกัน มุมมองที่ต่างกัน หรือเมื่อใบหน้ามีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยตามกาลเวลา
- การแปลภาษา: ระบบแปลภาษาสมัยใหม่อย่าง Google Translate ใช้ Deep Learning เพื่อเข้าใจบริบทและความหมายของประโยคทั้งหมด ไม่ใช่แค่แปลคำต่อคำ ทำให้การแปลเป็นธรรมชาติและถูกต้องมากขึ้น ระบบเข้าใจความแตกต่างของไวยากรณ์ สำนวน และวัฒนธรรมระหว่างภาษา ช่วยให้การแปลมีคุณภาพใกล้เคียงกับนักแปลมืออาชีพมากขึ้น
- การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์: ในวงการแพทย์ Deep Learning ช่วยวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ ภาพ MRI หรือภาพ CT Scan เพื่อตรวจหาความผิดปกติได้แม่นยำไม่แพ้แพทย์ผู้เชี่ยวชาญ บางครั้งอาจพบความผิดปกติเล็ก ๆ ที่แพทย์อาจมองข้ามไป ช่วยให้การวินิจฉัยโรคทำได้เร็วและแม่นยำขึ้น ส่งผลต่อการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การขับขี่ยานพาหนะอัตโนมัติ: รถยนต์ไร้คนขับใช้ Deep Learning ในการวิเคราะห์ภาพจากกล้องและเซนเซอร์ต่าง ๆ เพื่อแยกแยะวัตถุบนท้องถนน ไม่ว่าจะเป็นคน สัตว์ รถคันอื่น ป้ายจราจร หรือสิ่งกีดขวาง ระบบสามารถตัดสินใจได้ว่าควรเร่ง เบรก หรือเลี้ยวอย่างไรให้ปลอดภัยที่สุด โดยประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์
ตัวอย่างที่คุณคุ้นเคย เช่น ChatGPT หรือ Google Bard ที่สามารถโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ หรือแอปอย่าง DALL-E ที่สร้างภาพจากคำอธิบาย เหล่านี้ล้วนใช้เทคโนโลยี Deep Learning ทั้งสิ้น
เปรียบเทียบ Machine Learning vs Deep Learning
Machine Learning vs Deep Learning มีความแตกต่างกันในหลายด้าน ทั้งวิธีการทำงาน ทรัพยากรที่ต้องใช้ และประสิทธิภาพในงานต่าง ๆ โดยมีความแตกต่างสำคัญที่ทำให้คุณเลือกใช้ได้อย่างเหมาะสมดังนี้
- โครงสร้างและความซับซ้อน
• Machine Learning: ใช้อัลกอริทึมที่เข้าใจง่ายกว่า เช่น Decision Trees, Random Forests, SVM
• Deep Learning: ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นซ้อนกัน ซับซ้อนกว่ามาก - ความต้องการข้อมูล
• Machine Learning: ทำงานได้ดีแม้มีข้อมูลไม่มาก (ประมาณ 50–100 จุดข้อมูลต่อฟีเจอร์)
• Deep Learning: ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาล (นับพันจุดข้อมูลต่อฟีเจอร์) จึงจะมีประสิทธิภาพสูง - ทรัพยากรการประมวลผล
• Machine Learning: ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์น้อยกว่า บางโมเดลทำงานได้แม้บนเครื่องคอมพิวเตอร์ทั่วไป
• Deep Learning: ต้องการพลังการประมวลผลสูง มักต้องใช้ GPU หรือ TPU เฉพาะทาง - เวลาในการฝึกฝน (Training)
• Machine Learning: ใช้เวลาสั้นกว่า อาจใช้เวลาเป็นนาทีหรือชั่วโมง
• Deep Learning: ใช้เวลานานกว่ามาก อาจเป็นวัน สัปดาห์ หรือเดือน - ความสามารถในการอธิบาย
• Machine Learning: มักอธิบายได้ว่าทำไมถึงตัดสินใจแบบนี้ (Explainable AI)
• Deep Learning: เป็น “กล่องดำ” ที่ยากจะอธิบายว่าทำไมถึงให้ผลลัพธ์แบบนั้น - ประเภทของข้อมูล
• Machine Learning: เหมาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) เช่น ตาราง
• Deep Learning: เหมาะกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น รูปภาพ เสียง ข้อความ
การเลือกระหว่าง Machine Learning vs Deep Learning
เลือก Machine Learning
คุณควรเลือก Machine Learning เมื่อ
- มีข้อมูลจำกัด
- ต้องการโมเดลที่อธิบายได้ว่าทำไมถึงตัดสินใจแบบนั้น
- มีทรัพยากรการประมวลผลจำกัด
- ต้องการพัฒนาโมเดลให้เสร็จเร็ว
- ทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการขาย
ตัวอย่างการใช้งาน
- ระบบแนะนำสินค้าพื้นฐาน
- การวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงิน
- การทำนายยอดขาย
- การแบ่งกลุ่มลูกค้า
- การตรวจจับการฉ้อโกง
เลือก Deep Learning
คุณควรเลือก Deep Learning เมื่อ
- มีข้อมูลจำนวนมาก
- ทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อน ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ เสียง หรือข้อความ
- ต้องการความแม่นยำสูงสุด
- มีทรัพยากรการประมวลผลเพียงพอ
- สามารถรอผลได้นาน
ตัวอย่างการใช้งาน
- ระบบจดจำใบหน้า
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การแปลภาษา
- รถยนต์ไร้คนขับ
- การวินิจฉัยทางการแพทย์จากภาพถ่าย
ปรึกษาและวางแผนการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณอย่างมีประสิทธิภาพกับ CIPHER
บริษัท ไซเฟอร์ จำกัด (Cipher Co., Ltd) เป็นบริษัทชั้นนำด้าน IT Solution และ Digital Marketing ที่มีความเชี่ยวชาญในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ทั้ง Machine Learning และ Deep Learning เพื่อยกระดับธุรกิจของคุณ
เราเริ่มต้นจากการเป็นบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ให้กับบริษัทชั้นนำในประเทศไทย และปัจจุบันได้ก้าวสู่การเป็นผู้นำด้าน Online Marketing รวมถึงเป็นพันธมิตรกับ HubSpot ซึ่งเป็นบริษัท Online Marketing ระดับโลก
ด้วยประสบการณ์ในการดูแลและพัฒนาระบบให้แก่แบรนด์ชั้นนำระดับประเทศจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็น Website, E-Commerce, Application, Online Marketing, Inbound Marketing, Social Media Management และอื่น ๆ ทำให้เราเข้าใจความต้องการและวิธีจัดการทางด้านออนไลน์อย่างมืออาชีพทุกรูปแบบและทุกช่องทาง โดยบริการของเราที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี AI ดังนี้
- Software Development: พัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้เทคโนโลยี AI ตามความต้องการของธุรกิจคุณ
- Digital Marketing Consulting: ให้คำปรึกษาด้านการตลาดดิจิทัลโดยใช้เทคโนโลยี AI วิเคราะห์และแนะนำแนวทางที่เหมาะสม
- E-Commerce Solutions: พัฒนาระบบ E-Commerce ที่ใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและเพิ่มยอดขาย
- Mobile Application: พัฒนาแอพพลิเคชั่นที่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้
- Social Media Marketing & Management: ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียเพื่อสร้างกลยุทธ์การตลาดที่แม่นยำ
ด้วยทีมงานที่มีคุณภาพและมากประสบการณ์ เราพร้อมให้คำปรึกษาและวางแผนการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
สรุป
Machine Learning vs Deep Learning ต่างเป็นเทคโนโลยี AI ที่มีประสิทธิภาพ แต่มีความแตกต่างสำคัญที่ต้องพิจารณาเมื่อเลือกใช้งาน ซึ่งความแตกต่างระหว่าง Machine Learning กับ Deep Learning ไม่ได้อยู่ที่ว่าอะไรดีกว่ากัน แต่อยู่ที่การเลือกใช้ให้เหมาะกับงาน ในหลายกรณี การผสมผสานทั้งสองเทคโนโลยีอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
ไม่ว่าคุณจะเลือกใช้เทคโนโลยีใด บริษัท ไซเฟอร์ พร้อมให้คำปรึกษาและช่วยพัฒนาโซลูชันที่ตอบโจทย์ธุรกิจของคุณ ด้วยทีมงานผู้เชี่ยวชาญและประสบการณ์ที่หลากหลายในการทำงานร่วมกับแบรนด์ชั้นนำของประเทศ ถึงเวลาแล้วที่จะนำ AI มาเพิ่มศักยภาพให้ธุรกิจของคุณ เพื่อก้าวล้ำนำคู่แข่งในโลกดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว!
คำถามที่พบบ่อย
Machine Learning กับ Deep Learning ต่างกันอย่างไร?
ถ้าองค์กรของฉันมีข้อมูลไม่เยอะ ควรใช้ Machine Learning หรือ Deep Learning?
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Machine Learning ในธุรกิจมีอะไรบ้าง?
- ระบบแนะนำสินค้าใน E-Commerce
- การวิเคราะห์ความเสี่ยงในการปล่อยสินเชื่อ
- การแบ่งกลุ่มลูกค้าสำหรับแคมเปญการตลาด
- แชทบอทอัตโนมัติในฝ่ายบริการลูกค้า
- การตรวจจับธุรกรรมผิดปกติในธนาคาร
