รู้จัก Deep Learning คืออะไร?

Deep Learning คือ

Deep Learning ที่แปลตรงตัวได้ว่า การเรียนรู้เชิงลึก คือเทคนิคหนึ่งในสาย Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น(Deep Neural Networks) เพื่อสอนคอมพิวเตอร์ให้คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจได้ใกล้เคียงกับมนุษย์ หน้าที่ของ Deep Learning คือความสามารถในการทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้างได้ เช่น ภาพ เสียง วิดีโอ หรือข้อความ ได้อย่างแม่นยำ โดยไม่ต้องมีมนุษย์มานั่งกำหนดเงื่อนไขทุกขั้น

ถ้าเปรียบเทียบง่ายๆ Machine Learning แบบดั้งเดิมก็เหมือนเราสอนเด็กทำโจทย์โดยให้สูตรสำเร็จ แต่ Deep Learning เหมือนเด็กที่เรียนรู้เองจากการเห็นตัวอย่างโจทย์นับล้าน ๆ ชุด จนรู้วิธีแก้โจทย์ใหม่ๆ ได้โดยไม่ต้องรอเราบอกวิธีคิดในทุกขั้น

ระบบจะใช้โครงสร้างที่เรียกว่า เลเยอร์หลายชั้น (Multiple Layers) เพื่อประมวลผลข้อมูลทีละขั้น เริ่มจาก เลเยอร์รับข้อมูล (Input Layer) ซึ่งเป็นจุดแรกที่ข้อมูลดิบ (Raw Data) เช่น รูปภาพ เสียง หรือข้อความ เข้ามาในระบบ

หลักการทำงานของ Deep Learning

Deep Learning ทำงานด้วยโครงสร้าง เลเยอร์หลายชั้น (Multiple Layers) ที่ประมวลผลข้อมูลทีละขั้น เริ่มจาก เลเยอร์รับข้อมูล (Input Layer) ซึ่งรับข้อมูลดิบ (Raw Data) เช่น รูปภาพ เสียง หรือข้อความ แล้วส่งต่อไปยัง เลเยอร์ซ่อน (Hidden Layers) เพื่อวิเคราะห์เชิงลึกหลายระดับ ในกรณีของภาพ ระบบจะตรวจจับองค์ประกอบพื้นฐาน (Basic Features) เช่น เส้น (Edges), สี (Colors) และ รูปร่าง (Shapes) ก่อนค่อยๆ ประกอบความเข้าใจจนระบุได้ว่าวัตถุในภาพคืออะไร ขั้นตอนนี้อาจมีหลายสิบหรือหลายร้อยเลเยอร์เพื่อให้ระบบเข้าใจข้อมูลซับซ้อนได้ลึกมากขึ้น

เมื่อผ่านการวิเคราะห์ครบทุกขั้น ข้อมูลจะเข้าสู่ เลเยอร์ส่งออก (Output Layer) เพื่อสรุปผลลัพธ์ (Prediction/Classification) เช่น บอกว่าภาพนี้คือแมว หรือเสียงนี้คือคำว่าสวัสดี ที่ระบบจะเรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำผ่านกระบวนการ ปรับน้ำหนักย้อนกลับ (Backpropagation) ซึ่งคำนวณความคลาดเคลื่อนของผลลัพธ์ แล้วปรับค่า น้ำหนัก (Weights) และ ค่าเอนเอียง (Biases) ของแต่ละเลเยอร์ใหม่ วนซ้ำหลายรอบระหว่างการฝึก (Training) จนได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

ประเภทของ Deep Learning

Deep learning จริงๆแล้วสามารถแบ่งออกเป็น 6 ประเภทตามกลุ่มสถาปัตยกรรมหลักของโมเดลที่ถนัดงานคนละแบบ ได้แก่

1) Convolutional Neural Networks (CNNs)

CNNs หรือ Convolutional Neural Networks เป็นโมเดล Deep Learning ที่ถนัดกับข้อมูลเชิงพื้นที่(spatial data) อย่างรูปภาพหรือสเปกโตรแกรม หลักการคือใช้ฟิลเตอร์เล็ก ๆ (convolution kernels) เลื่อนสไลด์ไปบนภาพเพื่อดึงคุณลักษณะตั้งแต่ขอบ สี ลวดลาย ไปจนประกอบเป็นรูปร่างของวัตถุ จากนั้นลดขนาดด้วย pooling เพื่อโฟกัสสิ่งสำคัญ และใช้การแชร์น้ำหนักข้ามพิกเซล ทำให้เรียนรู้แพตเทิร์นได้คุ้มค่า พร้อมความทนต่อการเลื่อนหรือหมุนเล็กน้อยของภาพ

2) Recurrent Neural Networks (RNNs: LSTM/GRU)

RNNs เป็นโมเดลที่เข้าใจข้อมูลลำดับ(sequential data) เช่น ข้อความหรือสัญญาณเวลา เพราะมีสถานะซ่อน (hidden state) ทำหน้าที่เป็นความจำ ส่งต่อบริบทจากข้อมูลก่อนหน้าไปยังข้อมูลปัจจุบัน ปัญหาคลาสสิกคือกราดิเอนต์หดหรือระเบิดเมื่อเทรนลำดับยาว จึงมีรุ่น LSTM และ GRU ที่เพิ่มกลไก “ประตู” (gates) เพื่อคุมว่าข้อมูลไหนควรจำหรือควรลืม ต่างจาก Transformers ตรงที่ RNN ประมวลผลทีละตำแหน่ง จึงเข้าใจลำดับเวลาได้เป็นธรรมชาติ แต่ขนานได้ยากและสเกลไม่สุดเท่า

3) Autoencoders (AEs) และ Variational Autoencoders (VAEs)

Autoencoders ใช้สถาปัตยกรรม “เข้ารหัส–ถอดรหัส” บีบข้อมูลให้เหลือแก่นใน latent space แล้วสร้างกลับมาใหม่ เหมาะกับงานลดมิติ ตรวจจับความผิดปกติ หรือกำจัด noise ส่วน VAE เพิ่มแนวคิดความน่าจะเป็น (probabilistic) และบังคับให้ latent space มีโครงสร้าง ทำให้สุ่มตัวอย่างได้และสร้างของใหม่ที่หลากหลายกว่า แก่นคิดคือบีบให้โมเดลเข้าใจสาระสำคัญของข้อมูล ก่อนปล่อยให้สร้างสิ่งที่สอดคล้องกลับออกมา

5) Diffusion Models

Diffusion เริ่มจากการทำให้ข้อมูลเสียด้วยการเติม noise ทีละนิด (forward process) แล้วสอนโมเดลให้ ลบ noiseย้อนกลับ (reverse process) จนได้ข้อมูลใหม่ กระบวนการนี้ควบคุมรายละเอียดได้ดี ฝึกเสถียรกว่า GAN และครอบคลุมโหมดข้อมูลได้กว้าง ข้อแลกเปลี่ยนคือการสร้างหนึ่งชิ้นใช้เวลามากกว่า เพราะต้อง denoise หลายรอบ เว้นใช้เทคนิคเร่งความเร็ว

6) Transformer Models

Transformers ใช้กลไก Self-Attention วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของทุกตำแหน่งพร้อมกัน โดยโมเดลประเภท Transformers มีความสามารถในการจับบริบทได้ดีและสามารถฝึกแบบขนาน (parallel) ได้เต็มที่ เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานที่มี encoder/decoder (หรือบางรุ่นใช้ฝั่งเดียว) และสามารถสเกลขึ้นได้มหาศาล ต่างจาก RNN ที่ต้องประมวลผลทีละตำแหน่ง ทำให้ Transformers เทรนได้เร็วกว่าและรองรับเนื้อหายาว ๆ ได้ดีกว่า ปัจจุบันสถาปัตยกรรมนี้เป็นรากฐานสำคัญของ Large Language Model (LLM) ซึ่งใช้ประมวลผลและสร้างภาษาธรรมชาติขนาดใหญ่ รองรับงานตั้งแต่การสรุปเนื้อหา การสนทนา ไปจนถึงการสร้างคอนเทนต์เชิงซับซ้อน แต่ก็ต้องใช้ทรัพยากรสูง และการจัดการ context ของข้อความยาวก็ซับซ้อนขึ้นตาม

Deep Learning กับ AI

Deep Learning ในยุคปัจจุบันถูกใช้เป็นหัวใจสำคัญของ Artificial Intelligence (AI) และเป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (deep neural networks) เพื่อให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลและดึงคุณลักษณะซับซ้อนออกมาจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ภาพ เสียง วิดีโอ และข้อความ 

ดังนั้น ความสามารถของ AI ที่เราใช้งานในปัจจุบันอย่างการรู้จำภาพ การสนทนาเข้าใจบริบท การแปลภาษา และการคาดการณ์แนวโน้ม ล้วนขับเคลื่อนด้วย Deep Learning ซึ่งแม้จะต้องใช้พลังคอมพิวเตอร์และข้อมูลขนาดใหญ่มาก แต่ก็ช่วยให้ AI ทำงานได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถือนั่นเอง

Deep Learning vs Machine Learning

แม้ Deep Learning (DL) จะเป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning (ML) แต่สองคำนี้ต่างกันตรงที่ ML ต้องอาศัยการกำหนดคุณลักษณะข้อมูล (Feature Engineering) โดยมนุษย์ก่อนเรียนรู้ เหมาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (Structured Data) และใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ส่วน Deep Learning ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (Deep Neural Networks) ที่สามารถดึงคุณลักษณะจากข้อมูลเองได้ เหมาะกับข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น รูปภาพ เสียง ข้อความ แม้ต้องใช้ข้อมูลปริมาณมากและพลังประมวลผลสูง แต่ได้ความแม่นยำและความสามารถจัดการข้อมูลซับซ้อนดีกว่า

การใช้งาน Deep Learning ในด้านต่าง ๆ

ใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชันและโค้ด

การนำ Deep Learning ผสานกับ Generative AI จะช่วยให้นักพัฒนาในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์และไอทีเขียนโค้ดจากเพียงคำอธิบาย (Prompt) แบบภาษามนุษย์ แนะนำโค้ดหรือฟังก์ชันที่พร้อมใช้งาน ลดงานซ้ำ และเร่งการปรับปรุงระบบเดิม เช่น ในภาคการเงินที่ต้องแปลงระบบโค้ดจากภาษา COBOL ไปเป็น Java เพื่อเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มดิจิทัลสมัยใหม่ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและลดความซับซ้อนของโปรเจกต์ใหญ่

ใช้ประมวลผลภาพและวิดีโอ

Deep Learning สามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมตรวจจับและวิเคราะห์ภาพหรือวิดีโอแบบอัตโนมัติ พบได้มากได้ในอุตสาหกรรมการผลิต (ตรวจหาข้อบกพร่องในสายการผลิต), การแพทย์ (วิเคราะห์ภาพถ่ายรังสีเพื่อช่วยวินิจฉัยโรค), ยานยนต์ (ระบบตรวจจับวัตถุและเส้นถนนสำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ) และค้าปลีก (ระบบค้นหาสินค้าด้วยภาพ Visual Search) ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ลดความผิดพลาด และรองรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในเวลาสั้น

ใช้ในการให้บริการลูกค้าเชิงลึก

สำหรับสานงานบริการ Deep Learning ช่วยให้ AI เข้าใจบริบทของการสนทนา วิเคราะห์อารมณ์ (Sentiment Analysis) และประวัติการติดต่อ เพื่อแนะนำวิธีแก้ปัญหาหรือเสนอสินค้าที่เหมาะสมแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ, โทรคมนาคม และการบริการ เช่น บริการแชทบอทและผู้ช่วยดิจิทัลอย่าง Siri หรือ Alexa ที่โต้ตอบด้วยเสียง วิเคราะห์ความต้องการของผู้ใช้ และมอบประสบการณ์แบบเฉพาะบุคคลได้

ใช้เป็นแรงงานดิจิทัลและระบบอัตโนมัติ 

Deep Learning สามารถใช้ร่วมกับงานแนว Robotic Process Automation (RPA) ได้อีกด้วย เพื่อสร้างแรงงานดิจิทัล(Automation)ที่ทำงานร่วมกับคน เช่น ในอุตสาหกรรมประกันภัย (ดึงข้อมูลจากการสนทนาและกรอกฟอร์มเรียกร้องค่าสินไหม), โลจิสติกส์ (อัปเดตสถานะการขนส่งอัตโนมัติ) และธนาคาร (ตรวจสอบและยืนยันข้อมูลลูกค้า KYC) เหมาะกับองค์กรที่ต้องการลดงานซ้ำ เพิ่มความเร็ว และรองรับงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง เป็นต้น