สรุป Deep Learning คืออะไร ทำงานอย่างไร? ฉบับเข้าใจง่าย

เคยสงสัยหรือไม่ว่า การปลดล็อกการใช้งานด้วยการสแกนใบหน้าบนสมาร์ทโฟนของเรามีที่มาอย่างไร หรือผู้ช่วยอัจฉริยะ เช่น Siri, Google Assistant และ Alexa ระบบพวกนี้เรียนรู้และเกิดขึ้นมาได้อย่างไร แม้แต่ Google Translate และเครื่องมือแปลภาษาต่าง ๆ อาศัยอะไรในการประมวลผลและแปลภาษาออกมาได้ บทความนี้เลยจะพาทุกคนไปรู้จักกับเทคโนโลยีเบื้องหลัง “Deep Learning” ที่ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในงานต่าง ๆ ในปัจจุบันและจะมากยิ่งขึ้นในอนาคต

ทำความรู้จัก Deep Learning คือ

Deep Learning คือ การเรียนรู้เชิงลึก เป็นหนึ่งในสาขาย่อยของ Machine Learning ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) โดย Deep Learning ใช้ “โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น” (Artificial Neural Networks) ในการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น รูปภาพ ข้อความ เสียง หรือวิดีโอ  โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ ได้รับแรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ก็เพื่อเลียนแบบโครงข่ายประสาทที่ซับซ้อนของสมองมนุษย์นั่นเอง

หลักการทำงานของ Deep Learning 

Deep Learning การเรียนรู้เชิงลึก ทำงานโดยใช้ โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (Artificial Neural Networks) ซึ่งอย่างที่กล่าวไปว่า ได้รับแรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ 

สมองมนุษย์ ประกอบไปด้วย “เซลล์ประสาท” (Neuron) จำนวนมหาศาล เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่ายที่ซับซ้อน เซลล์ประสาทเหล่านี้ ทำหน้าที่รับข้อมูล ประมวลผล และส่งผลลัพธ์ต่อไป เพราะฉะนั้นเครือข่ายประสาทเทียมใน Deep Learning จึงทำงานคล้ายกับสมองมนุษย์ ประกอบไปด้วย เซลล์ประสาทเทียมเชื่อมต่อกันเป็นชั้น ๆ ข้อมูลจะไหลผ่านโครงข่าย จากชั้นแรกไปยังชั้นถัดไปจนกระทั่งถึงชั้นสุดท้าย ซึ่งจะทำการตัดสินใจเกิดเป็นผลลัพธ์ต่าง ๆ

องค์ประกอบหลักของเซลล์ประสาทเทียม (Neuron) ใน Deep Learning:

• Input Layer  ทำหน้าที่รับข้อมูลป้อนเข้า (Input) จากภายนอก ข้อมูลเหล่านี้อาจจะเป็นตัวเลข ตัวอักษร เสียง และรูปแบบอื่น ๆ เซลล์ประสาทเทียมในชั้นนำเข้า จะแปลงข้อมูลป้อนเข้าเหล่านี้ ให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการประมวลผลต่อไป
• Hidden Layer ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูล ชั้น Hidden Layer จะถูกแบ่งออกเป็นแต่ละหน่วย (หรือ Node) โดยแต่ละ Node จะประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลตามตัวแปรหรือคำสั่งที่ถูกตั้งค่าไว้ แต่ละ Node จะทำการคำนวณและส่งผ่านข้อมูลไปยัง Node ต่อไปตามการเชื่อมต่อ กระบวนการนี้เรียกว่า Forward Propagation คือการส่งข้อมูลจาก Input Layer ผ่าน Hidden Layer ไปยัง Output Layer
• Output Layer ทำหน้าที่ส่งผลลัพธ์ (Output) ออกไป หรือผลการทำนายจากข้อมูลที่ใส่เข้าไป

ความน่าสนใจของ Deep Learning คือ จะปรับแต่ง “น้ำหนัก” (weight) ของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทเทียม เพื่อลดข้อผิดพลาด และเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล รวมถึง “การเทรน” (Training) เปรียบเสมือนการสอนให้ Deep Learning รู้จักโลกผ่าน Big Data, ตัวอย่าง และกรณีศึกษาต่าง ๆ ที่จะทำให้เราได้ผลลัพธ์หรือการทำนายจาก Deep Learning ที่แม่นยำขึ้น

การนำ Deep Learning มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจและองค์กร

เมื่อเราทราบกันดีแล้วว่า Deep Learning มีหลักการทำงานที่น่าทึ่งอย่างไร แล้วแน่นอนว่าในหลาย ๆ องค์กรธุรกิจต้องนำเทคโนโลยี Deep Learning มาประยุกต์ใช้กันอย่างหลากหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับเป้าหมาย   ความต้องการ และประเภทของธุรกิจ

Deep Learning กับ Cyber Security

ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญต่อธุรกิจ การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity) จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น โดย Deep Learning ซึ่งเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประเภทหนึ่ง มีบทบาทสำคัญในการช่วยปกป้องระบบและข้อมูลขององค์กร จากภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่หลากหลาย

Deep Learning ช่วย Cyber Security ได้อย่างไร?

Deep Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ทั้งข้อมูล Log การเข้าถึงระบบ พฤติกรรมผู้ใช้ และข้อมูลอื่น ๆ เปรียบเสมือนการส่องกล้องดูพฤติกรรมของผู้ใช้ ค้นหารูปแบบที่ผิดปกติ บ่งบอกถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง Deep Learning สามารถเรียนรู้รูปแบบการโจมตี คาดการณ์แนวโน้มของภัยคุกคามในอนาคต ช่วยให้องค์กรเตรียมพร้อมรับมือ วางแผนป้องกันภัยล่วงหน้า เสริมสร้างความปลอดภัยให้กับระบบ 

หรือธนาคารบางแห่งใช้ AI วิเคราะห์รูปแบบการใช้จ่ายบัตรเครดิต เพื่อระบุธุรกรรมที่น่าสงสัย เช่น ธุรกรรมที่มีจำนวนเงินสูง ธุรกรรมที่เกิดขึ้นในต่างประเทศ หรือธุรกรรมที่เกิดขึ้นในร้านค้าที่ผิดปกติ

Deep Learning กับ การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า

Deep Learning กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ เข้าใจลูกค้ามากขึ้น ด้วยการเรียนรู้ข้อมูลลูกค้า (Customer Data) จำนวนมหาศาลและคาดการณ์พฤติกรรม เพื่อพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Deep Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้ามี ดังนี้

• การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า วิเคราะห์รูปแบบการซื้อสินค้า การใช้งานบริการ และพฤติกรรมออนไลน์ของลูกค้า เพื่อทำความเข้าใจความต้องการ คาดการณ์แนวโน้ม และช่วยให้ฝ่าย Marketing พัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดที่ตรงจุด
• แบ่งกลุ่มตามพฤติกรรม ลูกค้าแต่ละกลุ่มมีความต้องการที่แตกต่าง การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามเกณฑ์ต่าง ๆ เช่น ข้อมูลประชากร พฤติกรรมการซื้อ ความสนใจ ฯลฯ ช่วยให้เข้าใจความต้องการของแต่ละกลุ่ม ส่งมอบสินค้า บริการ และประสบการณ์ที่ตรงใจ

การป้องกันการ churn วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ จากการรีวิว แบบสำรวจความพึงพอใจ เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้ไปพัฒนากลยุทธ์รักษาฐานลูกค้า

Deep Learning กับ การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน

Deep Learning มีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานในหลายด้านของธุรกิจ จนบางแห่งเรียกได้ว่าเป็น ธุรกิจ AI (Business AI) อย่างแท้จริง เนื่องจากมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน รวมถึงการเรียนรู้และตัดสินใจ ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานในหลายบริบท

เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต Deep Learning ใช้ในการตรวจสอบคุณภาพสินค้าโดยอัตโนมัติ เช่น การตรวจจับข้อบกพร่องในสายพานการผลิต ด้วยการวิเคราะห์ภาพถ่ายหรือสัญญาณเสียง ทำให้การผลิตมีความแม่นยำและลดข้อผิดพลาดที่เกิดจาก Human Error ได้

วิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์และข้อมูลการทำงานของเครื่องจักร Deep Learning สามารถคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและวางแผนการบำรุงรักษาเครื่องจักรล่วงหน้า ลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิด

Deep Learning บน Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud Platform (GCP) เป็นบริการคลาวด์ที่มีเครื่องมือและบริการต่าง ๆ ที่รองรับการใช้งาน Deep Learning อย่างครบครัน ช่วยให้สามารถพัฒนา ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล Deep Learning ได้อย่างง่ายดาย เป็นตัวเลือกที่ทรงพลังสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการนำ Deep Learning ไปประยุกต์ใช้งานจริงในองค์กรธุรกิจของตนเอง 

ปลดล็อกศักยภาพ Deep Learning ด้วย TensorFlow เฟรมเวิร์ก Open Source ที่ Google พัฒนา ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย รองรับการใช้งาน Deep Learning หลากหลายรูปแบบ มาพร้อมฟีเจอร์ครบครัน ใช้งานง่าย ยืดหยุ่น และมีประสิทธิภาพสูง ซึ่งการทำ Deep Learning ด้วย Tensorflow เราสามารถใช้ Jupyter Notebook สั่งให้ Training บน Vertex AI Training เพื่อใช้ resource ต่าง ๆ ในการประมวลผลโดยใช้ GPU หรือ TPU ของ Google ได้ จากนั้นนำโมเดลที่ฝึกฝนเสร็จแล้ว ปรับใช้บน GCP ได้อย่างง่ายดาย รองรับทั้งการใช้งานแบบ Web Service, Mobile App และ IoT Devices

การนำ Deep Learning มาใช้บน Google Cloud ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI ได้อย่างรวดเร็ว และมีความยืดหยุ่น องค์กรสามารถนำ AI มาใช้ในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจและเพิ่มมูลค่าให้กับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Deep Learning

Deep Learning และ Machine Learning แตกต่าง เหมือนกันยังไง?

Deep Learning และ Machine Learning ต่างเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่มีความแตกต่างกันตรงที่
Machine Learning: เน้นการใช้โมเดลที่มีโครงสร้างเรียบง่ายโดยอาศัยอัลกอริทึมเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล และนำความรู้ที่ได้ไปตัดสินใจ แก้ปัญหา  หรือสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ 

Deep Learning: ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นในการเรียนรู้จากชุดข้อมูลจำนวนมาก สามารถเรียนรู้และประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้ดีกว่า

Deep Learning ในชีวิตประจำวันมีอะไรบ้าง

ในชีวิตประจำวันมีหลาย ๆ อย่างที่มีการประยุกต์ใช้ Deep Learning ตัวอย่างเช่น Siri หรือ Google Assistant ตอบคำถามสั่งการด้วยเสียง, แอปสตรีมมิ่งที่ช่วยแนะนำหนัง ซีรีส์ เพลง ที่ตรงกับความชอบของเรา หรือ Google Photos,Facebook ที่มีความสามารถในการแนะนำให้เราแท็กภาพกับบุคคลที่ปรากฏในภาพ รวมถึงจัด category ภาพเป็นบุคคลนั้น ๆ ที่ปรากฎในรูปอัตโนมัติ

ขับเคลื่อนธุรกิจด้วยเทคโนโลยี Deep Learning

เทคโนโลยีที่ทรงพลัง Deep Learning  ได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงโลกของเรา เพื่อให้เราสามารถนำประโยชน์จาก Deep Learning มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจได้จริง สิ่งสำคัญคือต้องเรียนรู้ ทำความเข้าใจ และจากนั้นจะสามารถนำไปพัฒนาการดำเนินธุรกิจด้วยการวิเคราะห์กลยุทธ์และวางแผนอย่างชาญฉลาด เพื่อค้นพบโอกาสใหม่ ๆ และยกระดับองค์ของท่านก้าวสู่ยุคใหม่ของธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี Deep Learning

หากท่านสนใจบริการหรือต้องการคำปรึกษาเพิ่มเติม
ติดต่อเราได้ที่ marketing@tangerine.co.th  หรือโทร 02-285-5511
ท่านจะได้รับคำตอบจากผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการรับรองมาตรฐาน