การเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึก: อธิบายความแตกต่างที่สำคัญ

แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกมักจะใช้สลับกันได้ แต่ก็หมายถึงโดเมนย่อยสองโดเมนของปัญญาประดิษฐ์ แสดงถึงแนวทางที่แตกต่าง (แต่เกี่ยวข้อง) ในการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้มีความสำคัญและมีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการสื่อสารในหัวข้อทางเทคนิค เช่น เมื่อประเมินเครื่องมือและบริการวิเคราะห์ข้อมูล ตัดสินใจว่าจะใช้แนวทางใดในการแก้ไขปัญหาข้อมูล หรือมีการสนทนาเชิงลึกกับวิศวกรและผู้เชี่ยวชาญในโดเมน

สารบัญ:

• การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
• การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
• การเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึก
• การประยุกต์ใช้ ML และการเรียนรู้เชิงลึก
• ประโยชน์ของ ML และการเรียนรู้เชิงลึก
• ความท้าทายของ ML และการเรียนรู้เชิงลึก
• บทสรุป

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ชื่อนี้หมายถึงระบบทั้งหมดที่เครื่องจักร (โดยปกติคือคอมพิวเตอร์หรือคอมพิวเตอร์หลายเครื่องรวมกัน) ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติอัตโนมัติเพื่อค้นหาหรือเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูล

ML มีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบที่ชาญฉลาดและเป็นอิสระ นั่นหมายความว่ามันจะเรียนรู้รูปแบบและปรับปรุงจากข้อมูล โดยมีเป้าหมายที่จะมีส่วนประกอบแบบฮาร์ดโค้ดเพียงไม่กี่ชิ้น และลดปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ สาขาวิชาการเรียนรู้ของเครื่องมีมาตั้งแต่ทศวรรษ 1960 และมีอัลกอริทึมและเทคนิคจำนวนมากที่ได้รับการพัฒนาและศึกษาตั้งแต่นั้นมา

ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

ระบบหลายประเภทมีคุณสมบัติเป็น ML สิ่งเหล่านี้เป็นเรื่องธรรมดาที่สุด:

• โมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยมีคำแนะนำจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย
• โมเดลการเรียนรู้ภายใต้การดูแลต้องการคำแนะนำและขึ้นอยู่กับการป้อนข้อมูลของมนุษย์ รวมถึง ตัวอย่างเช่น การป้อนข้อมูลในรูปแบบและโครงสร้างข้อมูล
• โมเดลที่มีการควบคุมดูแลกึ่งได้รับคำแนะนำจากข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนเล็กน้อย จากนั้นใช้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนั้นเพื่อปรับแต่งความแม่นยำในกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ใหญ่ขึ้น
• แบบจำลองการเสริมกำลังเรียนรู้ที่จะตัดสินใจโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม โมเดลเหล่านี้ดำเนินการ รับผลตอบรับเชิงบวกหรือเชิงลบ จากนั้นปรับพฤติกรรมเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ต้องการ
• โมเดลที่มีการดูแลตนเองจะสร้างป้ายกำกับของตนเองโดยใช้ข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้าง

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

ความก้าวหน้าล่าสุดใน ML มาจากส่วนย่อยเฉพาะของ ML ที่เรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึกเป็นหลัก การเรียนรู้เชิงลึกหมายถึงชุดย่อยของระบบ ML ที่นำไปใช้งานบนชุดย่อยของโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกคือโครงข่ายประสาทเทียมที่มีขนาดใหญ่ มีการเชื่อมต่อถึงกันอย่างมาก และมีเซลล์ประสาทหลายชั้นสำหรับการประมวลผล

ประเภทของเครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึก

เช่นเดียวกับเทคนิค ML ขั้นสูงอื่นๆ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเรียนรู้ด้วยวิธีที่มีผู้ดูแลหรือไม่มีผู้ดูแลก็ได้ สามารถสร้างได้ด้วยสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูงเพียงชุดเดียวหรือสองชุดขึ้นไปรวมกัน เครือข่ายบางเครือข่าย เช่น feed-forward neural network (FNN) จะย้ายข้อมูลไปในทิศทางเดียวระหว่างชั้นของเซลล์ประสาทเท่านั้น ในทางตรงกันข้าม ส่วนอื่นๆ เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) อาจก่อตัวเป็นลูปภายในและเป็นผลข้างเคียง โดยมีพฤติกรรมราวกับว่าพวกเขามีความทรงจำ

สถาปัตยกรรมขั้นสูง เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) จะจัดโครงสร้างอย่างไรและเมื่อใดที่ข้อมูลบางส่วนจะถูกทำซ้ำในอินพุตของ NN ซึ่งจะให้คำแนะนำว่าเครือข่ายควรมองหาความสัมพันธ์ที่ใดในข้อมูลที่

เครือข่ายประสาทเทียมหลายเครือข่ายสามารถพัฒนาควบคู่กันไป โดยแต่ละเครือข่ายย่อยมีความเชี่ยวชาญในส่วนย่อยของพื้นที่ปัญหา ตัวอย่างเช่น เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GAN) มีแนวโน้มที่จะฝึกโมเดลที่พยายามแข่งขันกัน (ข้อมูลหนึ่งปลอมแปลงใหม่ที่ควรอยู่ในชุดข้อมูล และอีกการฝึกอบรมหนึ่งเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง) และสถาปัตยกรรมสองทาวเวอร์ทำงานร่วมกันเพื่อเรียนรู้ ประมาณสองส่วนของชุดข้อมูลที่เชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง แต่แตกต่างกัน

การผสมผสานสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้นยังมักใช้ร่วมกันในการสร้างระบบการเรียนรู้เชิงลึก สถาปัตยกรรมเหล่านี้สามารถขยายได้โดยใช้โครงสร้างเซลล์ประสาทเฉพาะทาง เช่น หม้อแปลงไฟฟ้าและหน่วยเรียงกระแส หรือใช้เพื่อจำลอง นำไปใช้ และปรับปรุงระบบการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เช่น แผนผังการตัดสินใจ

การเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึก: ความแตกต่างที่สำคัญ

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องและมีข้อจำกัดและข้อดีเฉพาะบางประการอยู่ในนั้น แมชชีนเลิร์นนิงเป็นคำทั่วไปและครอบคลุมตัวเลือกที่หลากหลายและการแลกเปลี่ยนในการวิเคราะห์ข้อมูลและการตรวจจับรูปแบบที่อยู่ภายใน ตารางนี้เน้นความแตกต่าง คุณจะพบรายละเอียดเพิ่มเติมด้านล่าง

การเรียนรู้เชิงลึกขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกมักขึ้นอยู่กับการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก ในขณะที่ระบบ ML จะมีประโยชน์เมื่อมีข้อมูลเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย นอกจากนี้ หากมีข้อมูลจากมนุษย์ที่มีทักษะและเฉพาะทาง ML ก็สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ได้อย่างชัดเจนมากกว่าระบบการเรียนรู้เชิงลึกใดๆ

โดยทั่วไป ระบบ ML ครอบคลุมเทคนิคที่หลากหลายกว่าและมีขอบเขตการใช้งานที่ยืดหยุ่นกว่า การเรียนรู้เชิงลึกมุ่งเน้นไปที่เทคนิคที่เหมาะสมสำหรับการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยเฉพาะ เช่น โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกและอัลกอริธึมที่รองรับ

ML สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและทำความเข้าใจได้ง่ายขึ้น

ด้วยขอบเขตที่กว้างกว่ามาก ML จึงครอบคลุมวิธีการประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมและได้รับการศึกษามาเป็นอย่างดี เช่น แผนผังการตัดสินใจ การจัดกลุ่ม และการถดถอยรูปแบบต่างๆ จากการทุ่มเทให้กับการศึกษามานานหลายทศวรรษ แนวทางต่างๆ มากมายเหล่านี้มีประสิทธิภาพในตัวที่รู้จักกันดีและมีข้อดีข้อเสียอื่นๆ

โดยนำเสนอการใช้งานที่ยืดหยุ่นมากกว่าระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่อาศัยเครือข่ายประสาทเทียม และสามารถประหยัดทรัพยากรและต้นทุนได้มากกว่า การเรียนรู้เชิงลึกมักต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากและอยู่ในระดับต้นทุนที่สูง

การเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพมากกว่าและไม่เป็นแบบทั่วไป

ระบบการเรียนรู้เชิงลึกเหมาะที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันที่มีขอบเขตและโฟกัสที่แคบกว่า เช่น ปัญหาเกี่ยวกับคลังข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่มีอยู่ เวลาที่เพียงพอสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ยาวนาน และเมื่อความแม่นยำในการดำเนินการมีความสำคัญมากกว่าความสามารถในการติดตาม ชัดเจนว่าระบบกำลังทำอะไรอยู่และเพราะเหตุใด

ระบบ ML สามารถนำไปใช้กับปัญหาต่างๆ ได้เต็มรูปแบบ โดยที่เครื่องจักรสามารถค้นหาและใช้รูปแบบในข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงปัญหาที่มีข้อมูลน้อย ระบบที่มนุษย์เข้าใจได้ง่าย และในกรณีที่ความแม่นยำสูงมีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า

การประยุกต์ใช้ ML และการเรียนรู้เชิงลึก

ระบบและแอปพลิเคชันที่ใช้ ML และการเรียนรู้เชิงลึกนั้นถูกฝังอยู่ในแง่มุมต่างๆ ของชีวิตของเรามากขึ้นเรื่อยๆ นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่รู้จักกันดีด้านล่างนี้

การตรวจจับสแปม

หนึ่งในแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่รุ่นแรกสุดคือการตรวจจับและกรองข้อความอีเมลขยะ ปัญหานี้ถือเป็นปัญหาในอุดมคติสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องแบบประยุกต์

มีอีเมลจำนวนมากและมีโครงสร้างที่ชัดเจน เป็นเรื่องง่ายที่จะทำเครื่องหมายอีเมลที่ไม่ต้องการว่าเป็นสแปม ดังนั้นการสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของอีเมลที่ทำเครื่องหมายว่าเป็น "สแปม" หรือ "แฮม" จึงไม่ใช่เรื่องยาก (แฮมเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับสแปม) ระบบการจำแนกประเภทสามารถสร้างขึ้นได้อย่างง่ายดายจากข้อมูลนี้ จากนั้นจึงใช้เพื่อกรองอีเมลขยะในระดับอินเทอร์เน็ตได้อย่างรวดเร็ว

การตรวจจับสแปมเป็นตัวอย่างหนึ่งที่ระบบการเรียนรู้เชิงลึกยังไม่เหมาะสมสำหรับการแก้ปัญหาเช่นเดียวกับเทคนิค ML แบบดั้งเดิม แม้จะมีการปรับปรุงที่สำคัญ เวลาและค่าใช้จ่ายที่จำเป็นในการทำให้ระบบการเรียนรู้เชิงลึกทันสมัยอยู่เสมอด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในสแปมยังไม่คุ้มกับความแม่นยำที่สูงขึ้น ระบบการเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์ ML โดยทั่วไปได้ และระบบการฝึกอบรม ML การตรวจจับสแปมขนาดใหญ่อาจรวมเข้าด้วยกันเพื่อจุดประสงค์ดังกล่าว

ระบบแนะนำ

ร้านค้าอีคอมเมิร์ซ บริการสตรีมมิ่งสื่อ และตลาดออนไลน์เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของบริการที่ขึ้นอยู่กับความสามารถในการให้คำแนะนำเกี่ยวกับสถานที่ที่ผู้ใช้ควรใช้จ่ายเงิน ระบบการแนะนำเป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของปัญหาที่เหมาะกับการเรียนรู้ของเครื่อง

เมื่อผู้ใช้บริโภคสื่อและซื้อทางออนไลน์ ระบบพื้นฐานจะสามารถสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีสัญญาณที่ชัดเจน (ผู้ใช้บริโภคเทียบกับผู้ใช้ไม่ได้ใช้) สามารถใช้ทั้งการเรียนรู้เชิงลึกและเทคนิค ML แบบดั้งเดิมกับปัญหานี้ได้ ระบบผู้แนะนำขนาดใหญ่ใช้การผสมผสานที่ชาญฉลาดของอัลกอริทึมทั้งสองประเภท

รถยนต์ในการค้นหาเส้นทางและการขับขี่ด้วยตนเอง

อัลกอริธึม ML แบบไม่มีผู้ดูแลแบบดั้งเดิมที่สร้างขึ้นจากเทคนิคการค้นหาเส้นทางที่รู้จักกันดี เช่น อัลกอริธึมของ Dijkstra และอัลกอริธึม A* เหมาะที่สุดสำหรับการค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดระหว่างจุดสองจุดบนแผนที่ถนน อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถศึกษาแผนที่ การจราจร และข้อมูลอื่นๆ ล่วงหน้า ค้นหารูปแบบ ปรับเปลี่ยนตามเวลาจริงตามสภาพโลกแห่งความเป็นจริง และทำงานได้ค่อนข้างดี

เมื่อพูดถึงการนำทางรถยนต์ระหว่างสองจุดจริงๆ ปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูลที่ต้องประมวลผลนั้นสูงเกินกว่าที่เทคนิค ML แบบดั้งเดิมจะใช้งานได้ ระบบขับเคลื่อนด้วยตนเองแทบจะสร้างขึ้นด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะ

ประโยชน์ของ ML และการเรียนรู้เชิงลึก

เมื่อใช้งานได้ดี แมชชีนเลิร์นนิงและระบบการเรียนรู้เชิงลึกเฉพาะทางจะเกิดการเปลี่ยนแปลง พวกเขาสามารถเพิ่มผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ ทำให้ผลผลิตเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น ราคาถูกลง คุณภาพสูงขึ้น หรือผสมผสานทั้งหมดที่กล่าวมา

ปรับปรุงความเร็ว ขนาด และต้นทุนด้วย ML

ระบบ ML สามารถแทนที่งานและกระบวนการของผู้เชี่ยวชาญบางส่วนหรือทั้งหมด ซึ่งช่วยลดเวลาและความเอาใจใส่ที่จำเป็นในการทำงานให้เสร็จสิ้น ส่งผลให้งานของพวกเขาสามารถนำไปใช้ในขนาดที่สูงกว่าเมื่อก่อนมาก

ตัวอย่างเช่น ทีมช่างเทคนิคที่ประเมินการสแกน MRI เพื่อหาความผิดปกติแต่ละคนอาจประเมินการสแกนได้หกครั้งต่อชั่วโมง หรือประมาณ 200 ครั้งต่อสัปดาห์ หากทีมเดียวกันมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแทนเพื่อทำส่วนที่เป็นกิจวัตรส่วนใหญ่ของการวิเคราะห์ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถประเมินการสแกน MRI นับพันครั้งต่อสัปดาห์โดยมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย

ผลกระทบและคุณภาพที่สูงขึ้นด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

เมื่อนำไปใช้กับปัญหา ระบบการเรียนรู้เชิงลึกมีความเหมาะสมอย่างยิ่ง พวกเขาสามารถเพิ่มระบบที่รวม ML และเพิ่มคุณภาพและผลกระทบโดยรวมได้

จากตัวอย่างข้างต้น ระบบการเรียนรู้เชิงลึกอาจนำไปใช้กับเงื่อนไขที่มีการสแกน MRI ในปริมาณที่เพียงพอ หากปริมาณการสแกนเพียงพอ และหลังจากใช้เวลาและทรัพยากรเพียงพอในการสร้างระบบการเรียนรู้เชิงลึก พวกเขาก็มีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีกว่าที่ผู้เชี่ยวชาญจะสามารถระบุชุดความผิดปกติแคบ ๆ ที่พวกเขาได้รับการฝึกฝนให้ระบุได้

ระบบเหล่านี้สามารถนำไปใช้งานในวงกว้างเพื่อให้เกิดผลกระทบสูงสุด โดยประมวลผลการสแกน MRI แต่ละรายการด้วยต้นทุนเพียงเล็กน้อย การวิเคราะห์ของช่างเทคนิค MRI และผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ สามารถเพิ่มผลลัพธ์ของระบบการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับกรณีที่ไม่ปกติหรือกรณีพิเศษ เพื่อให้ได้คุณภาพที่รวมกันสูงขึ้น

ความท้าทายของ ML และการเรียนรู้เชิงลึก

แม้ว่างานหลายประเภทจะได้รับประโยชน์อย่างมากจาก ML ที่ประยุกต์หรือการเรียนรู้เชิงลึก แต่การรวม AI ประเภทนี้เข้ากับระบบอาจเป็นเรื่องยาก ต่อไปนี้คือความท้าทายและอุปสรรคที่พบบ่อยที่สุดบางส่วนที่เกิดขึ้น

การแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและความแม่นยำ

ระบบคอมพิวเตอร์ที่มีขนาดใหญ่กว่าและมีราคาแพงกว่าสามารถรัน ML ขั้นสูงและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกได้เร็วขึ้นและในขนาดที่ใหญ่ขึ้น เป็นผลให้เกิดการแลกเปลี่ยนระหว่างจำนวนเงินที่ใช้ไปกับระบบกับประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์และการจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถมากขึ้นมาประกอบระบบ การใช้ทรัพยากรที่จำกัดอย่างมีประสิทธิภาพใน ML และระบบการเรียนรู้เชิงลึกต้องได้รับการดูแลเป็นอย่างดี

การพึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่

โดยทั่วไปแล้ว ML และการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะนั้นขึ้นอยู่กับการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องในระหว่างระยะการฝึกอบรม อัลกอริธึมจะดีพอๆ กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่ฝึกฝนเท่านั้น การจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพเป็นเรื่องยาก และต้องใช้เวลาและความชาญฉลาดในการใช้ ML กับชุดข้อมูลที่กำหนดอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

การแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำและความชัดเจน

สามารถฝึกระบบการเรียนรู้เชิงลึกให้มีความแม่นยำสูงสุดได้ ซึ่งมากกว่าระบบ ML อื่นๆ ที่สร้างด้วยพารามิเตอร์ที่เทียบเท่ากันมาก ความแม่นยำต้องแลกมาด้วยต้นทุน ระบบจะจัดการข้อมูลในระดับหนึ่งและใช้อัลกอริธึมขั้นสูงที่มนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ในกรอบเวลาจริง

อัลกอริธึม ML แบบดั้งเดิมได้รับการศึกษานานกว่ามาก มีลักษณะเฉพาะที่กำหนดไว้ดีกว่า และสามารถชักจูงให้ทำงานในลักษณะที่มนุษย์เข้าใจได้ง่าย การใช้งาน ML และการเรียนรู้เชิงลึกใดๆ จะต้องค้นหาจุดประนีประนอมที่เหมาะสมที่สุดระหว่างความถูกต้องและความชัดเจน

การแลกเปลี่ยนระหว่างอคติทางเทคนิคและความแปรปรวน

เนื่องจากระบบ ML มีความซับซ้อนมากขึ้นในอัลกอริธึม ทรัพยากรสำหรับการฝึกอบรม และจำนวนข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรม พวกเขาจึงสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับคุณสมบัติของข้อมูลการฝึกอบรมได้มากขึ้นเรื่อยๆ ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า (ทางเทคนิค) อคติ; ระบบที่มีอคติอย่างยิ่งจะมีความแม่นยำมากเมื่อพวกเขาเห็นข้อมูลที่คล้ายกับที่พวกเขาได้รับการฝึกอบรม

อคติสูงมักมาพร้อมกับความแปรปรวนที่ต่ำเกินไป ระบบจะไม่ตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ที่แตกต่างไปจากที่เห็นในการฝึกมากนัก ระบบในอุดมคติซึ่งมีทั้งอคติต่ำและความแปรปรวนต่ำนั้นสร้างได้ยาก การค้นหาสมดุลที่ถูกต้องระหว่างอคติและความแปรปรวนสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะจะง่ายกว่าสำหรับการศึกษาที่ดีขึ้นและอัลกอริธึม ML แบบดั้งเดิมที่เป็นที่ยอมรับมากขึ้น อาจเป็นเรื่องยากที่จะบรรลุผลสำเร็จด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

บทสรุป

ระบบการเรียนรู้เชิงลึกเป็นชุดย่อยเฉพาะของ ML ที่ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นเชิงลึกเพื่อจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าจะมีความแม่นยำและความสามารถในการประมวลผลที่เหนือกว่า แต่ก็มาพร้อมกับข้อด้อย เช่น ความสามารถในการตีความที่ลดลง การพึ่งพาข้อมูลที่กว้างขวาง และความยืดหยุ่นในการเพิ่มประสิทธิภาพที่จำกัด

ในทางตรงกันข้าม วิธี ML แบบเดิมมักจะคุ้มค่ากว่า ปรับใช้ง่ายกว่า และให้ผลลัพธ์ที่โปร่งใสและคาดการณ์ได้มากกว่า นอกจากนี้ยังง่ายกว่าในการปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะอีกด้วย ทั้งสองแนวทางมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกัน และการทำความเข้าใจการใช้งานและข้อจำกัดเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดำเนินการอย่างมีประสิทธิผลในสถานการณ์จริง