แมชชีนเลิร์นนิงกับโครงข่ายประสาทเทียม: อะไรคือความแตกต่าง?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI), แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) มีความเกี่ยวพันกันอย่างลึกซึ้งในชีวิตประจำวันของเราและรวดเร็วมากจนเราคุ้นเคยกับสิ่งเหล่านี้โดยไม่รู้ความหมายแฝง สำหรับคนส่วนใหญ่ AI, ML และ DL ล้วนเหมือนกัน อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็มีความแตกต่างกันโดยกำเนิด

เข้าร่วม หลักสูตร ML และ AI ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท โปรแกรม Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

วันนี้ เราจะมาอธิบายให้กระจ่างเกี่ยวกับแหล่งที่มาของความสับสนดังกล่าว นั่นคือ Machine Learning vs Neural Network

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องอยู่ภายใต้ผืนผ้าใบที่ใหญ่กว่าของปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิงพยายามสร้างระบบหรือเครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้และฝึกฝนตนเองโดยอัตโนมัติผ่านประสบการณ์ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนหรือต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์

ในแง่นี้ Machine Learning เป็นกิจกรรมที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การเรียนรู้ของเครื่องมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างข้อมูลของชุดข้อมูลที่มีอยู่ และปรับข้อมูลให้เป็นแบบจำลอง ML ที่บริษัทและองค์กรสามารถใช้ได้

วิธีการ ML หลักสองวิธีคือการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

โครงสร้างของสมองมนุษย์เป็นแรงบันดาลใจให้เกิดโครงข่ายประสาทเทียม โดยพื้นฐานแล้วมันคือโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ที่แม่นยำกว่าคือ Deep Learning) ที่ใช้ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล โครงข่ายประสาทเทียมคือเว็บของเอนทิตีที่เชื่อมต่อถึงกันที่เรียกว่าโหนด ซึ่งแต่ละโหนดมีหน้าที่ในการคำนวณอย่างง่าย ด้วยวิธีนี้ Neural Network จะทำงานคล้ายกับเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์

อ่าน: Deep Learning vs Neural Network

แมชชีนเลิร์นนิงกับโครงข่ายประสาทเทียม: ความแตกต่างที่สำคัญ

มาดูความแตกต่างหลักระหว่าง Machine Learning และ Neural Networks

1. การเรียนรู้ของเครื่องใช้อัลกอริธึมขั้นสูงที่แยกวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้จากข้อมูลนั้น และใช้การเรียนรู้เหล่านั้นเพื่อค้นหารูปแบบที่น่าสนใจที่มีความหมาย ในขณะที่โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยชุดของอัลกอริทึมที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยใช้กราฟของเซลล์ประสาท

2. ในขณะที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทำการตัดสินใจตามสิ่งที่เรียนรู้จากข้อมูล Neural Network จะจัดเรียงอัลกอริทึมในรูปแบบที่สามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำด้วยตัวของมันเอง ดังนั้น แม้ว่าแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้จากข้อมูลได้ แต่ในระยะแรกอาจต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

โครงข่ายประสาทเทียมไม่ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ เนื่องจากเลเยอร์ที่ซ้อนกันภายในส่งข้อมูลผ่านลำดับชั้นของแนวคิดต่างๆ ซึ่งทำให้พวกเขาสามารถเรียนรู้ผ่านข้อผิดพลาดของตนเองได้ในที่สุด

3. ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภท คือ โมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล อย่างไรก็ตาม Neural Networks สามารถจำแนกได้เป็น feed-forward, recurrent, convolutional และ modular Neural Networks

4. โมเดล ML ทำงานในลักษณะที่เรียบง่าย โดยจะป้อนข้อมูลและเรียนรู้จากมัน เมื่อเวลาผ่านไป โมเดล ML จะเติบโตเต็มที่และได้รับการฝึกอบรมมากขึ้น เนื่องจากเรียนรู้จากข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ในทางตรงกันข้าม โครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมนั้นค่อนข้างซับซ้อน ในนั้น ข้อมูลจะผ่านโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันหลายชั้น โดยแต่ละโหนดจะจำแนกลักษณะและข้อมูลของเลเยอร์ก่อนหน้าก่อนที่จะส่งต่อผลลัพธ์ไปยังโหนดอื่นในเลเยอร์ที่ตามมา

5. เนื่องจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นแบบปรับตัวได้ จึงพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยการเรียนรู้ผ่านข้อมูลตัวอย่างและประสบการณ์ใหม่ๆ ดังนั้นตัวแบบจึงสามารถระบุรูปแบบในข้อมูลได้ ที่นี่ data เป็นชั้นอินพุตเดียว อย่างไรก็ตาม แม้จะอยู่ในโมเดล Neural Network แบบธรรมดา ก็มีหลายเลเยอร์

เลเยอร์แรกคือเลเยอร์อินพุต ตามด้วยเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และสุดท้ายคือเลเยอร์เอาต์พุต แต่ละชั้นประกอบด้วยเซลล์ประสาทตั้งแต่หนึ่งเซลล์ขึ้นไป ด้วยการเพิ่มจำนวนเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ภายในโมเดล Neural Network คุณสามารถเพิ่มความสามารถในการคำนวณและการแก้ปัญหา

6. ทักษะที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ การเขียนโปรแกรม ความน่าจะเป็นและสถิติ Big Data และ Hadoop ความรู้เกี่ยวกับกรอบงาน ML โครงสร้างข้อมูล และอัลกอริทึม โครงข่ายประสาทต้องการทักษะต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองข้อมูล คณิตศาสตร์ พีชคณิตเชิงเส้นและทฤษฎีกราฟ การเขียนโปรแกรม ความน่าจะเป็นและสถิติ

7. การเรียนรู้ด้วยเครื่องถูกนำไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก อีคอมเมิร์ซ (เครื่องมือแนะนำ) BFSI รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง การสตรีมวิดีโอออนไลน์ IoT และการขนส่งและโลจิสติกส์ เป็นต้น ในทางกลับกัน Neural Networks ใช้เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจมากมาย รวมถึงการพยากรณ์การขาย การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การวิจัยลูกค้า การจัดการความเสี่ยง การรู้จำคำพูด และการรู้จำอักขระ และอื่นๆ

บทสรุป

นี่คือความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียม Neural Networks เป็นส่วนหนึ่งของ Deep Learning ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ดังนั้น Neural Networks จึงเป็นเพียงแอปพลิเคชันขั้นสูงของ Machine Learning ซึ่งขณะนี้กำลังค้นหาแอปพลิเคชันในหลายสาขาที่น่าสนใจ

หากคุณอยากเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ให้เพิ่มอาชีพของคุณด้วยวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและ AI กับ IIIT-B และมหาวิทยาลัย Liverpool John Moores