Machine Learning vs Deep Learning ต่างกันอย่างไร

เมื่อพูดถึง AI หลายคนมักสับสนระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning ว่าเหมือนหรือต่างกันอย่างไร บทความนี้จะอธิบายความแตกต่างอย่างละเอียด พร้อมตัวอย่างที่เข้าใจง่าย เพื่อให้คุณเลือกใช้เทคโนโลยีได้อย่างเหมาะสม

ความสัมพันธ์ระหว่าง AI, Machine Learning และ Deep Learning

ก่อนเริ่มต้น มาทำความเข้าใจความสัมพันธ์กันก่อน:

┌─────────────────────────────────────┐
│         Artificial Intelligence     │
│  ┌───────────────────────────────┐  │
│  │       Machine Learning        │  │
│  │  ┌─────────────────────────┐  │  │
│  │  │     Deep Learning       │  │  │
│  │  └─────────────────────────┘  │  │
│  └───────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────┘

AI (Artificial Intelligence): แนวคิดกว้างๆ ของการทำให้เครื่องจักรมีความฉลาด
Machine Learning: วิธีการหนึ่งในการสร้าง AI โดยให้เครื่องเรียนรู้จากข้อมูล
Deep Learning: วิธีการหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Network หลายชั้น

หากต้องการความรู้พื้นฐานเพิ่มเติม อ่าน AI คืออะไร? ความรู้พื้นฐานที่ทุกคนควรรู้

Machine Learning คืออะไร?

Machine Learning (ML) หรือ การเรียนรู้ของเครื่อง คือวิธีการที่ทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และปรับปรุงตัวเองจากข้อมูลและประสบการณ์ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมทุกขั้นตอนอย่างชัดเจน

หลักการทำงานของ Machine Learning

ข้อมูล (Data) → Algorithm → โมเดล (Model) → การทำนาย (Prediction)

รวบรวมข้อมูล: เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหา
เลือก Algorithm: เลือกวิธีการเรียนรู้ที่เหมาะสม
ฝึกโมเดล: ให้ Algorithm เรียนรู้จากข้อมูล
ทดสอบและปรับปรุง: ทดสอบความแม่นยำและปรับปรุง
นำไปใช้งาน: ใช้โมเดลทำนายข้อมูลใหม่

ประเภทของ Machine Learning

1. Supervised Learning (การเรียนรู้แบบมีผู้สอน)

วิธีการ: สอนด้วยข้อมูลที่มีคำตอบ (Label) แล้ว
ตัวอย่าง: จำแนกอีเมล Spam/Not Spam, ทำนายราคาบ้าน

# ตัวอย่าง Supervised Learning
ข้อมูลฝึก:
- [รูปแมว] → "แมว"
- [รูปหมา] → "หมา"
- [รูปแมว] → "แมว"

ทดสอบ:
- [รูปใหม่] → โมเดลทำนายว่า "แมว" หรือ "หมา"

2. Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน)

วิธีการ: หา Pattern จากข้อมูลที่ไม่มีคำตอบ
ตัวอย่าง: แบ่งกลุ่มลูกค้า, ค้นหาความผิดปกติ

# ตัวอย่าง Unsupervised Learning
ข้อมูล: [ลูกค้า A, B, C, D, E, ...]

ผลลัพธ์:
- กลุ่ม 1: A, C, E (ชอบซื้อของราคาสูง)
- กลุ่ม 2: B, D (ชอบโปรโมชั่น)

3. Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมแรง)

วิธีการ: เรียนรู้จากการลองผิดลองถูก ได้รางวัลหรือโทษ
ตัวอย่าง: หุ่นยนต์เดิน, เกม AlphaGo

Algorithm ยอดนิยมใน Machine Learning

Algorithm	ใช้สำหรับ	ตัวอย่างการใช้งาน
Linear Regression	ทำนายตัวเลข	ทำนายราคาบ้าน
Logistic Regression	จำแนกประเภท	Spam Detection
Decision Tree	ทั้งสองอย่าง	การอนุมัติสินเชื่อ
Random Forest	ทั้งสองอย่าง	ตรวจจับการฉ้อโกง
SVM	จำแนกประเภท	จำแนกภาพ
K-Means	แบ่งกลุ่ม	แบ่งกลุ่มลูกค้า

Deep Learning คืออะไร?

Deep Learning (DL) หรือ การเรียนรู้เชิงลึก เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Network ที่มีหลายชั้น (Deep Neural Network) ในการเรียนรู้

Neural Network คืออะไร?

Neural Network เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วย "Neurons" ที่เชื่อมต่อกันเป็นชั้นๆ

Input Layer      Hidden Layers       Output Layer
    ○               ○    ○               ○
    ○    ────────   ○    ○   ────────    ○
    ○               ○    ○               ○
    ○               ○    ○

Input Layer: รับข้อมูลเข้า
Hidden Layers: ประมวลผลและสกัด features (มีหลายชั้น = "Deep")
Output Layer: ให้ผลลัพธ์

ทำไมต้อง "Deep"?

Shallow Network: 1-2 hidden layers → ทำงานง่ายๆ ได้
Deep Network: หลาย hidden layers → เรียนรู้ pattern ซับซ้อนได้

ตัวอย่าง: การจำแนกรูปแมว

Layer 1: ตรวจจับขอบ (edges)
Layer 2: ตรวจจับรูปทรง (shapes)
Layer 3: ตรวจจับส่วนประกอบ (หู, ตา, หนวด)
Layer 4: รวมเป็นใบหน้าแมว
Output: "นี่คือแมว"

ประเภทของ Deep Learning Architecture

1. CNN (Convolutional Neural Network)

ใช้สำหรับ: รูปภาพและวิดีโอ
ตัวอย่าง: Face Recognition, Self-driving cars, Medical imaging

2. RNN (Recurrent Neural Network)

ใช้สำหรับ: ข้อมูลลำดับ (Sequence data)
ตัวอย่าง: แปลภาษา, ทำนายหุ้น

3. Transformer

ใช้สำหรับ: NLP (Natural Language Processing)
ตัวอย่าง: ChatGPT, BERT, GPT-4

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ChatGPT ทำงานอย่างไร

4. GAN (Generative Adversarial Network)

ใช้สำหรับ: สร้างเนื้อหาใหม่
ตัวอย่าง: สร้างรูปภาพ, Deepfake

เปรียบเทียบ Machine Learning vs Deep Learning

ตารางเปรียบเทียบ

หัวข้อ	Machine Learning	Deep Learning
ข้อมูลที่ต้องการ	น้อย-ปานกลาง	มากจนถึงมหาศาล
Hardware	CPU ปกติได้	ต้องการ GPU
เวลาฝึก	เร็วกว่า	ช้ากว่า
ความซับซ้อน	ต่ำ-ปานกลาง	สูง
Feature Engineering	ต้องทำเอง	อัตโนมัติ
อธิบายได้	อธิบายได้ง่าย	Black box
ความแม่นยำ	ดี	ดีมาก (กับข้อมูลมาก)

1. ปริมาณข้อมูล

Machine Learning:

ทำงานได้ดีกับข้อมูลจำนวนน้อย-ปานกลาง
ข้อมูลหลักพัน-หลักหมื่น records อาจเพียงพอ

Deep Learning:

ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาล
ยิ่งมีข้อมูลมาก ยิ่งดี (ล้าน records ขึ้นไป)

ความแม่นยำ
    ▲
    │         Deep Learning ────────────
    │        /
    │       /  Machine Learning ────────
    │      / /
    │     //
    │    /
    └────────────────────────────────▶ ปริมาณข้อมูล

2. Feature Engineering

Machine Learning:

ต้องเลือกและสร้าง features ด้วยมือ
ต้องมีความรู้เฉพาะทาง (Domain knowledge)

# ตัวอย่าง Feature Engineering สำหรับ ML
# ทำนายราคาบ้าน

Features ที่ต้องสร้าง:
- พื้นที่ใช้สอย
- จำนวนห้องนอน
- ระยะทางจาก BTS
- อายุของบ้าน
- ราคาต่อตารางเมตรในพื้นที่

Deep Learning:

เรียนรู้ features เองอัตโนมัติ
ไม่ต้องมีความรู้เฉพาะทางมาก

# ตัวอย่าง Deep Learning
# ป้อนรูปภาพบ้าน → โมเดลเรียนรู้ features เอง → ทำนายราคา

3. ความสามารถในการอธิบาย (Interpretability)

Machine Learning:

อธิบายได้ง่ายกว่า
เห็นชัดว่าทำไมถึงตัดสินใจแบบนั้น

# Decision Tree อธิบายได้ชัด
ถ้า อายุ > 25 และ รายได้ > 30,000:
    อนุมัติสินเชื่อ
มิฉะนั้น:
    ไม่อนุมัติ

Deep Learning:

Black box - อธิบายยาก
ไม่รู้ว่าทำไมถึงตัดสินใจแบบนั้น

4. ความต้องการ Hardware

Machine Learning:

รันบน CPU ทั่วไปได้
ไม่ต้องการ GPU พิเศษ

Deep Learning:

ต้องการ GPU (NVIDIA CUDA)
ต้องการ RAM มาก
Cloud computing ช่วยได้ (AWS, Google Cloud, Azure)

5. เวลาในการฝึก

Machine Learning:

ฝึกเสร็จในเวลาไม่กี่นาที-ชั่วโมง

Deep Learning:

อาจใช้เวลาหลายวัน-สัปดาห์
โมเดลใหญ่ๆ อาจใช้เวลาหลายเดือน

เมื่อไหร่ควรใช้อะไร?

ใช้ Machine Learning เมื่อ:

ข้อมูลมีจำกัด - มีข้อมูลไม่มากนัก
ต้องการความเร็ว - ต้องพัฒนาเร็ว, ฝึกเร็ว
ทรัพยากรจำกัด - ไม่มี GPU, งบประมาณจำกัด
ต้องอธิบายได้ - ธุรกิจที่ต้องการ transparency เช่น การเงิน, การแพทย์
ปัญหาไม่ซับซ้อน - Tabular data, ข้อมูลมีโครงสร้าง

ตัวอย่างการใช้ Machine Learning:

ทำนายราคาบ้าน/หุ้น
ระบบแนะนำสินค้า
ตรวจจับ Spam
Credit Scoring
Customer Segmentation

ใช้ Deep Learning เมื่อ:

ข้อมูลมหาศาล - มีข้อมูลนับล้าน records
ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง - รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ, ข้อความ
ปัญหาซับซ้อน - Pattern ที่มนุษย์มองไม่เห็น
ต้องการความแม่นยำสูงสุด - ยอมแลกกับทรัพยากรและเวลา
มี GPU - มีทรัพยากรเพียงพอ

ตัวอย่างการใช้ Deep Learning:

Face Recognition
Self-driving Cars
ChatGPT / AI Chatbot
แปลภาษา (Google Translate)
Medical Image Analysis
Voice Assistant (Siri, Alexa)

ตัวอย่างการใช้งานจริง

Case Study 1: E-commerce Recommendation

ปัญหา: แนะนำสินค้าให้ลูกค้า

Machine Learning Approach:

# Collaborative Filtering
# ถ้าลูกค้า A และ B ซื้อสินค้าคล้ายกัน
# และ A ซื้อ X แล้ว → แนะนำ X ให้ B

Features:
- ประวัติการซื้อ
- Rating ที่ให้
- หมวดหมู่ที่ชอบ

Deep Learning Approach:

# Neural Collaborative Filtering
# ใช้ Neural Network เรียนรู้ patterns ซับซ้อน
# รวม user embeddings + item embeddings

ข้อดี: แม่นยำกว่า, จับ patterns ที่ซับซ้อนได้
ข้อเสีย: ต้องการข้อมูลมาก

Case Study 2: การตรวจจับอีเมล Spam

Machine Learning Approach (Naive Bayes):

# ใช้ความน่าจะเป็นของคำ
P(Spam | "ฟรี", "รางวัล", "คลิก") = สูง
P(Not Spam | "ประชุม", "รายงาน") = สูง

Deep Learning Approach (LSTM/Transformer):

# เข้าใจบริบทของประโยค
# จับ patterns ที่ซับซ้อนกว่า
# แม่นยำกว่ากับ spam ใหม่ๆ

Case Study 3: Medical Diagnosis

Machine Learning:

ใช้กับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (ผลเลือด, อาการ)
อธิบายได้ว่าทำไมถึง diagnosis แบบนั้น
เหมาะกับ screening เบื้องต้น

Deep Learning:

วิเคราะห์ภาพ X-ray, MRI, CT scan
ตรวจจับมะเร็งจากภาพ
ความแม่นยำระดับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ

เริ่มต้นเรียนรู้

สำหรับ Machine Learning:

เรียนพื้นฐาน: Python, Statistics, Linear Algebra
ใช้ Library: scikit-learn, pandas, numpy
ฝึกกับ Dataset จริง: Kaggle competitions
เรียนรู้ Algorithm: เริ่มจาก Linear/Logistic Regression

สำหรับ Deep Learning:

เรียน ML พื้นฐานก่อน: เข้าใจ concepts
ใช้ Framework: TensorFlow, PyTorch, Keras
เริ่มจากตัวอย่าง: Tutorial และ pre-trained models
ฝึกกับ GPU: Google Colab (ฟรี), Kaggle

อ่านเพิ่มเติม เริ่มต้นเรียนรู้ AI ควรเริ่มจากตรงไหน

เครื่องมือที่แนะนำ

Machine Learning:

เครื่องมือ	ใช้สำหรับ
scikit-learn	ML ทั่วไป
XGBoost	Gradient Boosting
LightGBM	Gradient Boosting (เร็ว)
pandas	จัดการข้อมูล
matplotlib	Visualization