AWS AI Practitioner· ~5 นาที
AI vs ML vs Deep Learning
ความแตกต่างและนิยามของ AI, Machine Learning และ Deep Learning
ทำความรู้จักคำย่อพื้นฐานกันก่อน
- AI (Artificial Intelligence - ปัญญาประดิษฐ์): คือศาสตร์แขนงหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ที่ต้องการสร้างให้คอมพิวเตอร์มีความฉลาด สามารถคิด ตัดสินใจ และแก้ปัญหาได้เหมือนมนุษย์
- ML (Machine Learning - การเรียนรู้ของเครื่อง): เป็นวิธีการหนึ่งในการสร้าง AI โดยให้คอมพิวเตอร์ "เรียนรู้จากข้อมูล (Data)" แทนที่จะให้โปรแกรมเมอร์เขียนกฎคำสั่งแบบตายตัว
- DL (Deep Learning - การเรียนรู้เชิงลึก): เป็นวิธีการหนึ่งของ ML ที่ใช้โครงสร้างจำลองสมองมนุษย์ที่เรียกว่า Neural Networks (โครงข่ายประสาทเทียม) ที่ซ้อนกันหลายๆ ชั้น เพื่อให้เก่งในการแยกแยะข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น รูปภาพและเสียง
ถ้า AI คือ "ยานพาหนะ" (คำเรียกกว้างๆ), ML ก็คือ "รถยนต์" (ยานพาหนะประเภทหนึ่งที่คนนิยมใช้มากที่สุด), และ DL ก็คือ "รถยนต์ไฟฟ้า (EV)" (รถยนต์ประเภทหนึ่งที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงและกำลังมาแรง)
ภาพรวมของ AI, ML และ DL ในข้อสอบ
เพื่อเตรียมตัวสอบ AWS Certified AI Practitioner สิ่งแรกที่ต้องแยกให้ออกคือความแตกต่างของทั้ง 3 คำนี้ ซึ่งข้อสอบมักจะให้สถานการณ์มาและถามว่านี่คือ AI, ML หรือ DL
ความสัมพันธ์แบบ Subset ของ AI, ML และ DL
Artificial Intelligence (AI)
Machine Learning (ML)
Deep Learning (DL)Neural Networks
AI: ให้คอมพิวเตอร์ทำงานเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ (กว้างที่สุด)
ML: สอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้รูปแบบ (Pattern) จากข้อมูลด้วยตัวเอง
DL: ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นจัดการข้อมูลซับซ้อน (รูป, เสียง, ภาษา)
สรุป Key Takeaways
- AI คือร่มใหญ่สุด ครอบคลุมระบบที่ทำพฤติกรรมเลียนแบบมนุษย์
- Machine Learning คือซับเซ็ตของ AI ที่ใช้ข้อมูลเพื่อเรียนรู้โดยไม่ต้องโปรแกรมแบบ rule-based
- Deep Learning คือซับเซ็ตของ ML ที่ใช้ Neural Networks หลายชั้น (Deep) เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
ลองทำ Quiz ท้ายบท
คำถามแนวข้อสอบของโมดูลนี้ 1 ข้อ · เฉลยทันที
อ่านจบแล้วอย่าลืมทำเครื่องหมาย