Deep Learning มีความสำคัญอย่างไรกับองค์กรในปัจจุบัน

เราอยู่ในยุคที่เทคโนโลยีถูกพัฒนาจนสามารถใช้ทำงานแทนมนุษย์ได้แล้ว อย่างเช่น Deep Learning ซึ่งแน่นอนว่ามีประโยชน์กับองค์กรเป็นอย่างมาก เพราะเป็นการช่วยอำนวยความสะดวก สามารถลดแรงงานคนและช่วยเพิ่มโอกาสในการทำงานที่รวดเร็ว การใช้งานดีปเลิร์นนิงในโรงงานอุตสาหกรรมหรือองค์กร เพื่อใช้ในการสอนให้เครื่องจักรกลสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจได้เอง แทนการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัลกอริทึมที่ทำงานโดยคนเป็นผู้ใส่ข้อมูลให้ทำ Deep Learning เป็นการลดแรงงานคนในการทำงานซึ่งเหมาะสำหรับงานเฉพาะด้านต่างๆ เช่นตัวอย่าง Deep Learning การใช้รถยนต์ที่ไร้คนขับเพราะจะช่วยทำให้ระบบรถยนต์สามารถรับรู้และขับเคลื่อนโดยการจดจำสัญญาณจราจร แยกความต่างของวัตถุ ในบทท้องถนนได้ ซึ่งถือว่า AI Deep Learning เป็นความสามารถในการผลักดันและพัฒนาเทคโนโลยีแห่งโลกอนาคตให้มีความแม่นยำสูง 

สารบัญบทความ

• Deep Learning หมายถึงอะไร
• Deep Learning กับ Machine Learning  แตกต่างกันอย่างไร
• ตัวอย่างการใช้ Deep Learning
• บทสรุป Deep Learning

Deep Learning หมายถึงอะไร

Deep Learning คือ การเรียนรู้ด้วยตัวเองของเครื่องจักร (machine learning) โดยการเลียนแบบสมองของมนุษย์ โดยให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์และประมวลผลของชุดข้อมูล โดยการจำภาพ เสียง ข้อความแล้วจำลองออกมาให้เหมือนต้นฉบับมากที่สุด การเรียนรู้แบบ Deep Learning จะเป็นการเรียนรู้ในรูปแบบที่ซับซ้อน ทำให้มีความแม่นยำสูง มีจำนวนชั้นหลายๆ ชั้น (deep) เพื่อให้การทำงานของเครื่องจักรสามารถวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเอง โดยไม่ต้องใช้คนในการควบคุมหรือใส่รายละเอียดข้อมูลต่างๆ Deep Learning (DL) มีจำนวนชั้น เพื่อที่จะให้มีความสามารถในการแยกและวิเคราะห์ข้อมูลให้ละเอียดมากขึ้น และยังเรียนรู้ความหมายสิ่งใหม่ๆ ได้เป็นอย่างดี

Deep Learning กับ Machine Learning  แตกต่างกันอย่างไร

Deep Learning เป็นองค์ประกอบของ Machine Learning แต่จริงๆ แล้วเทคนิคของ Deep Learning ไม่ได้แตกต่างจาก Machine Learning เพราะความสามารถหรือฟังก์ชันการทำงานมีความใกล้เคียงกันมาก อาจจะแตกต่างกันเพียงเล็กน้อยคือขีดจำกัด และความสามารถที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยฝีมือมนุษย์ โดยจะสรุปความแตกต่างของ Machine Learning และ Deep Learning ว่ามีอะไรบ้าง
 

•  Machine Learning จะถูกพัฒนาให้ดีขึ้นแต่ก็ยังต้องมีผู้ควบคุมอยู่ เพราะถ้าอัลกอริธึม AI เกิดการคาดคะเนผิดทำให้ข้อมูลไม่แม่นยำ จึงจำเป็นต้องใช้คนในการเข้ามากำกับดูแลและตรวจสอบจัดการปรับแต่ง ให้สมบูรณ์
• Machine Learning ใช้อัลกอริทึมในการประมวลผลข้อมูล โดยจะเรียนรู้และจดจำจากข้อมูลที่มนุษย์ป้อนลงไปจึงจะสามารถประมวลผลข้อมูลให้ออกมาได้
• AI Deep Learning อัลกอริธึมจะทำการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเอง จากการคาดคะเนข้อมูล ทำให้มีความแม่นยำ หรือพูดง่ายๆ ว่า Deep Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากโครงข่ายระบบประสาทด้วยตัวเอง
• โครงสร้างข้อมูลอัลกอริทึมของ Deep Learning จะถูกสร้างโดย “Artificial Neural Network” ที่มีความฉลาด สามารถจดจำ เรียนรู้ เลียนแบบและตัดสินใจได้เองโดยไม่ต้องพึ่งพาคนควบคุม
• Deep Learning (DL) เป็นเทคนิคหนึ่งที่มีความคล้ายกับ Machine Learning ซึ่งทั้งคู่เป็นส่วนเล็กๆ ที่พัฒนามาจาก Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) Deep Learning จึงถือได้ว่ามีความคล้ายกับกับปัญญาประดิษฐ์ที่ใกล้เคียงกับสมองมนุษย์มากที่สุด

ตัวอย่างการใช้ Deep Learning 

Deep Learning คืออะไร สรุปง่ายๆคือ การวิเคราะห์ข้อมูลของ (AI) โดยการประมวลผลจากการจดจำข้อมูล ภาพ เสียง ข้อความ ในปัจจุบันมีการนำเทคโนโลยี Deep Learning มาในการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ในหลายๆหน่วยงานและบริษัท เพราะถือว่ามีความสะดวก รวดเร็ว และแม่นยำสูง นอกจากนี้ยังมีการใช้  Deep Learning(DL) ในองค์กรต่างๆ ดังนี้

Autonomous Vehicles 

ในวงการอุตสาหกรรมรถยนต์ การใช้ Deep Learning Car เป็นฟังก์ชันในรถยนต์ที่มีระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles) ระบบควบคุมความเร็ว ระบบเบรกอัตโนมัติ หรือระบบเตือนเมื่อรถออกนอกเลน เป็นระบบความปลอดภัยในรถยนต์ที่จะช่วยในการทุ่นแรง ลดความเหนื่อยล้าเมื่อเดินทางไกล การใช้ Deep Learning จะช่วยแยกวัตถุที่อยู่รอบรถยนต์ เป็นการใช้ AI Deep Learning ในการจำแนกวัตถุจากเซนเซอร์และกล้องที่อยู่รอบๆ รถยนต์นำมาคำนวณและวิเคราะห์เพื่อหาองศาและความเร็วในการช่วยประคองไม่ให้ออกนอกเลน การประมวลผลข้อมูลจากสัญญาณการเตือนต่างๆ นอกจากนี้ยังสามารถสั่งให้รถยนต์ชะลอความเร็วหรือหยุดได้อัตโนมัติ

Google Translate

การใช้ Google Translate ในการแปลข้อความหรือประโยคให้เป็นภาษาไทยในเมื่อก่อน เกิดการสับสนอ่านแล้วทำให้ประโยคดูไม่เป็นธรรมชาติ แต่การนำเอาระบบ Deep Learning มาใช้จะช่วยในการเรียงลำดับคำและช่วยจัดเรียงประโยคให้ดูสวยงาม อ่านแล้วเข้าใจง่ายมากขึ้น AI Deep Learning จะถูกพัฒนาจากคนเขียนโปรแกรมโดยจะป้อนข้อมูลเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ และประมวลผลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังภาษาหนึ่งด้วยตัวเอง โดยผ่านประสบการณ์ของระบบที่ได้เรียนรู้ชุดข้อมูลนั้นซ้ำๆ ทำให้คอมพิวเตอร์เกิดการเรียนรู้และเข้าใจข้อความ จากนั้นระบบ Deep Learning (DL) จึงจับใจความประโยคเพื่อแปลประโยคออกมาให้สมบูรณ์ 

การโต้ตอบอัตโนมัติ (Siri , Alexa , Google Assistant)

การสร้างประโยคโต้ตอบอัตโนมัติ หรือระบบการเป็นผู้ช่วย จะทำให้การทำงานต่างๆ นั้นง่ายขึ้น เพียงแค่ใช้ AI Deep Learning ในการฟังคำสั่ง สามารถคำสั่งต่างๆ ในการค้นหา หรือสร้างการโต้ตอบอัตโนมัติระหว่างบุคคลกับอุปกรณ์ เช่น การโต้ตอบระหว่างข้อมูลผู้ใช้งานกับบริการที่มีในสมาร์ทโฟน เช่น Siri, Alexa และ Google Assistant การใช้ Deep Learning ในการช่วยพิมพ์หรือเขียนถือว่ามีความแม่นยำถึง 98% เป็นการช่วยอำนวยความสะดวกต่อผู้ใช้งาน นอกจากนี้การนำระบบ Deep Learning (DL) มาใช้ในสมาร์ทโฟน ยังสามารถช่วยเหลือผู้พิการอีกด้วย เพราะระบบจะจดจำเสียง และประมวลผลข้อมูลตามคำสั่ง ถือว่าสะดวกและตอบสนองความต้องการได้เป็นอย่างดี

บริการลูกค้า

ระบบ Deep Learning จะช่วยตอบข้อความข้อลูกค้าอัตโนมัติ เพื่อช่วยในการแก้ไขปัญหาการใช้งานเบื้องต้น ถือว่าเป็นตัวช่วยในการตอบสนองความต้องการที่รวดเร็ว สะดวก การใช้ระบบ Deep Learning (DL) เข้ามาช่วยในการดูแลและบริการ จะสร้างความพึงพอใจ และช่วยส่งเสริมภาพลักษณ์ขององค์กรในการเข้าถึงง่ายผ่านข้อความ เสียง ภาพหรือวิดีโอ โดยใช้ Deep Learning ในการทำงานรูปแบบดิจิทัล โดยสามารถเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน เช่น Line, Facebook messenger เป็นต้น 

บทสรุป Deep Learning

Deep Learning หมายถึง วิธีการที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใช้เทคนิคการจดจำและลอกเลียนแบบสมองมนุษย์ การใช้ระบบ Deep Learning สามารถเลียนแบบได้ทั้งข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และสามารถนำไปใช้งานในองค์กรและอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อุตสาหกรรมรถยนต์ที่ใช้ระบบช่วยเบรค หรือแม้แต่การใช้ AI Deep Learning ในการโต้ตอบสื่อสารระหว่างบุคคลกับองค์กร บริษัทที่ง่ายขึ้น ดังนั้น Deep Learning จึงถือว่าเป็นนวัตกรรมที่ตอบโจทย์สำหรับยุคนี้เป็นอย่างมาก