Deep Learning คืออะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับผู้เริ่มต้น

เมื่อโทรศัพท์ของคุณจดจำใบหน้าได้ในเสี้ยววินาที เมื่อ Google Translate แปลภาษาไทยเป็นอังกฤษได้อย่างแม่นยำ หรือเมื่อ ChatGPT สร้างคำตอบที่เหมือนมนุษย์ — นั่นคือ Deep Learning กำลังทำงานอยู่ มันคือเทคโนโลยีเบื้องหลังความก้าวหน้าด้าน AI เกือบทุกอย่างในทศวรรษที่ผ่านมา และกำลังเปลี่ยนแปลงสิ่งที่คอมพิวเตอร์สามารถทำได้

Deep Learning คืออะไร?

Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) คือสาขาย่อยของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) หลายชั้นเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล คำว่า "Deep" หมายถึงความลึกของชั้นต่างๆ ในโครงข่ายประสาทเทียม — ตั้งแต่เครือข่ายง่ายๆ 3 ชั้น ไปจนถึงโมเดลขนาดใหญ่ที่มีหลายร้อยชั้น

ลองคิดแบบนี้:

• Traditional Programming: มนุษย์เขียนกฎอย่างชัดเจน
• Machine Learning: คอมพิวเตอร์เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูล
• Deep Learning: คอมพิวเตอร์เรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนผ่านหลายชั้นของการสกัดความหมาย

โดยพื้นฐาน Deep Learning:

• เรียนรู้ การแทนค่าแบบลำดับชั้นจากข้อมูลดิบ
• ค้นพบ คุณลักษณะโดยอัตโนมัติ (ไม่ต้องกำหนด Feature ด้วยมือ)
• จัดการ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่น รูปภาพ เสียง และข้อความ
• ขยายขนาด ได้ตามข้อมูลและพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น

การเปรียบเทียบง่ายๆ

ลองนึกภาพการสอนเด็กให้รู้จักแมว:

• Traditional Programming: ระบุทุกกฎ (มีขน สี่ขา หูแหลม มีหนวด...)
• Machine Learning: แสดงตัวอย่างและให้เด็กหารูปแบบเอง
• Deep Learning: เด็กเรียนรู้ขอบก่อน → จากนั้นรูปทรง → จากนั้นส่วนต่างๆ ของร่างกาย → สุดท้ายคือแมวทั้งตัว

แต่ละชั้นสร้างต่อจากชั้นก่อนหน้า เรียนรู้แนวคิดที่เป็นนามธรรมมากขึ้นเรื่อยๆ

Deep Learning ทำงานอย่างไร

โครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียม

1. Input Layer (ชั้นนำเข้า)

• รับข้อมูลดิบ (พิกเซล คำ ตัวเลข)
• แต่ละโหนดแทนหนึ่งคุณลักษณะหรือค่าอินพุต

2. Hidden Layers (ชั้นซ่อน — ส่วน "Deep")

• หลายชั้นที่แปลงข้อมูล
• แต่ละชั้นเรียนรู้ระดับการสกัดความหมายที่แตกต่างกัน
• ยิ่งมีหลายชั้น = เครือข่ายยิ่งลึก = เรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น

3. Output Layer (ชั้นผลลัพธ์)

• สร้างการทำนายสุดท้าย
• อาจเป็นป้ายกำกับประเภท ความน่าจะเป็น หรือเนื้อหาที่สร้างขึ้น

กระบวนการเรียนรู้

ขั้นตอนที่ 1: Forward Propagation (การส่งผ่านไปข้างหน้า)
ข้อมูลไหลจาก input → ผ่าน hidden layers → ไปยัง output
แต่ละ neuron ใช้: output = activation(weights × inputs + bias)

ขั้นตอนที่ 2: Calculate Loss (คำนวณความผิดพลาด)
เปรียบเทียบการทำนายกับคำตอบจริง
Loss = ความผิดพลาดของการทำนาย

ขั้นตอนที่ 3: Backpropagation (การส่งผ่านย้อนกลับ)
คำนวณว่าแต่ละ weight มีส่วนในความผิดพลาดอย่างไร
ส่งความผิดพลาดย้อนกลับผ่านเครือข่าย

ขั้นตอนที่ 4: Update Weights (ปรับค่า Weights)
ปรับค่า weights เพื่อลดความผิดพลาด
ใช้อัลกอริทึมการปรับค่าเช่น SGD หรือ Adam

ขั้นตอนที่ 5: Repeat (ทำซ้ำ)
เทรนด้วยตัวอย่างนับพัน/ล้าน
จนกว่าโมเดลจะมีความแม่นยำที่ดี

ประเภทของสถาปัตยกรรม Deep Learning

1. Convolutional Neural Networks (CNN)

เหมาะสำหรับ: รูปภาพ วิดีโอ งาน Computer Vision

ทำงานอย่างไร:

• ใช้ convolutional filters ตรวจจับรูปแบบ
• เรียนรู้ขอบ → พื้นผิว → รูปทรง → วัตถุ
• รักษาความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ในข้อมูล

การประยุกต์ใช้:

• การจำแนกรูปภาพ (แมว vs สุนัข)
• การตรวจจับวัตถุ (หาใบหน้าในรูป)
• OCR (อ่านข้อความจากรูป)
• การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์

ใช้ใน: Thai OCR, Face Recognition ของ iApp

2. Recurrent Neural Networks (RNN/LSTM)

เหมาะสำหรับ: ข้อมูลลำดับ อนุกรมเวลา เสียงพูด

ทำงานอย่างไร:

• มี "ความจำ" ของอินพุตก่อนหน้า
• ประมวลผลลำดับทีละองค์ประกอบ
• LSTM แก้ปัญหา vanishing gradient

การประยุกต์ใช้:

• การรู้จำเสียงพูด
• การสร้างโมเดลภาษา
• การทำนายอนุกรมเวลา
• การสร้างเพลง

ใช้ใน: Speech-to-Text ของ iApp

3. Transformers

เหมาะสำหรับ: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ LLMs สมัยใหม่

ทำงานอย่างไร:

• ใช้กลไก "attention" ให้น้ำหนักความสำคัญของอินพุตทั้งหมด
• ประมวลผลลำดับทั้งหมดพร้อมกัน (เร็วกว่า RNN)
• Self-attention จับความสัมพันธ์ระยะไกล

การประยุกต์ใช้:

• โมเดลภาษา (GPT, BERT, LLaMA)
• การแปลภาษาด้วยเครื่อง
• การสร้างข้อความ
• การตอบคำถาม

ใช้ใน: Chinda Thai LLM, Translation API ของ iApp

4. Generative Adversarial Networks (GAN)

เหมาะสำหรับ: การสร้างเนื้อหาใหม่ การสังเคราะห์รูปภาพ

ทำงานอย่างไร:

• สองเครือข่ายแข่งขันกัน: Generator vs Discriminator
• Generator สร้างข้อมูลปลอม; Discriminator พยายามตรวจจับของปลอม
• การแข่งขันทำให้ทั้งสองดีขึ้นจนกว่า Generator จะสร้างผลลัพธ์ที่สมจริง

การประยุกต์ใช้:

• การสร้างรูปภาพ
• การถ่ายโอนสไตล์
• การเพิ่มข้อมูล
• Deepfakes

5. Autoencoders

เหมาะสำหรับ: การบีบอัด การตรวจจับความผิดปกติ การลดสัญญาณรบกวน

ทำงานอย่างไร:

• Encoder บีบอัดข้อมูลให้มีขนาดเล็กลง
• Decoder สร้างข้อมูลต้นฉบับจากรูปแบบที่บีบอัด
• บังคับให้เครือข่ายเรียนรู้คุณลักษณะที่สำคัญ

การประยุกต์ใช้:

• การลดมิติ
• การตรวจจับความผิดปกติ
• การลดสัญญาณรบกวนในรูปภาพ
• การเรียนรู้คุณลักษณะ

คำศัพท์ Deep Learning ที่สำคัญ (อธิบายศัพท์เทคนิค)

1. Neuron (โหนด)

คืออะไร: หน่วยคำนวณพื้นฐานในโครงข่ายประสาทเทียมที่รับอินพุต ใช้น้ำหนักและฟังก์ชัน จากนั้นส่งออกค่า

เปรียบเทียบง่ายๆ: เหมือนเซลล์สมองที่ทำงานเมื่อได้รับสัญญาณเพียงพอจากเซลล์ที่เชื่อมต่อ

สูตร: output = activation(sum(weights × inputs) + bias)

2. Activation Function (ฟังก์ชันกระตุ้น)

คืออะไร: ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดว่า neuron ควร "ทำงาน" หรือไม่และแรงแค่ไหน

ประเภทที่พบบ่อย:

• ReLU (Rectified Linear Unit): max(0, x) — ง่าย เร็ว นิยมที่สุด
• Sigmoid: บีบผลลัพธ์ให้อยู่ 0-1 — ดีสำหรับความน่าจะเป็น
• Softmax: ให้ผลลัพธ์เป็นการกระจายความน่าจะเป็น — ใช้สำหรับการจำแนก
• Tanh: บีบให้อยู่ -1 ถึง 1 — ดีกว่า sigmoid สำหรับ hidden layers

ทำไมสำคัญ: หากไม่มี activation functions ไม่ว่าจะมีกี่ชั้น เครือข่ายจะคำนวณได้แค่ฟังก์ชันเชิงเส้น Activations เพิ่มความไม่เชิงเส้น ทำให้เรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนได้

3. Backpropagation (การส่งผ่านย้อนกลับ)

คืออะไร: อัลกอริทึมที่คำนวณว่าแต่ละ weight มีส่วนในความผิดพลาดของการทำนายอย่างไร จากนั้นปรับค่า weights เพื่อลดความผิดพลาดในอนาคต

เปรียบเทียบง่ายๆ: เหมือนการย้อนกลับไปดูสูตรอาหารว่าส่วนผสมไหนทำให้อาหารไม่อร่อย แล้วปรับปริมาณ

กระบวนการ:

1. คำนวณความผิดพลาดที่ output
2. ส่งความผิดพลาดย้อนกลับผ่านชั้นต่างๆ
3. คำนวณ gradient (ทิศทางที่ต้องปรับ) สำหรับแต่ละ weight
4. อัปเดต weights โดยใช้ gradient descent

4. Epoch, Batch, Iteration

Epoch: การผ่านข้อมูลเทรนนิ่งทั้งหมดหนึ่งรอบ

• การเทรนมักต้องใช้หลาย epochs (10-100+)

Batch: ส่วนย่อยของข้อมูลเทรนนิ่งที่ประมวลผลพร้อมกัน

• Batch size มักเป็น 32, 64, 128 หรือ 256 ตัวอย่าง

Iteration: การอัปเดต weights ของโมเดลหนึ่งครั้ง

• Iterations ต่อ epoch = ขนาดข้อมูล ÷ batch size

ตัวอย่าง: ตัวอย่างเทรนนิ่ง 10,000 ตัว, batch size 100

• 1 epoch = 100 iterations
• 50 epochs = 5,000 iterations

5. Overfitting vs Underfitting (ในบริบท Deep Learning)

Overfitting: เครือข่ายจำข้อมูลเทรนนิ่งแต่ล้มเหลวกับข้อมูลใหม่

• อาการ: Training accuracy สูง, validation accuracy ต่ำ
• วิธีแก้: Dropout, regularization, ข้อมูลเพิ่ม, data augmentation, early stopping

Underfitting: เครือข่ายง่ายเกินไปที่จะจับรูปแบบได้

• อาการ: ทั้ง training และ validation accuracy ต่ำ
• วิธีแก้: ชั้นเพิ่ม, neurons เพิ่ม, เทรนนานขึ้น, สถาปัตยกรรมที่ดีกว่า

Dropout: การ "ปิด" neurons แบบสุ่มระหว่างการเทรนเพื่อป้องกัน overfitting — เหมือนการฝึกทีมที่สมาชิกต่างกันขาดในแต่ละการฝึก บังคับให้ทุกคนต้องมีความสามารถ

ทำไม Deep Learning ถึงสำคัญ

1. การเรียนรู้คุณลักษณะอัตโนมัติ

ต่างจาก ML แบบดั้งเดิม Deep Learning ค้นพบคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องด้วยตัวเอง:

• ไม่ต้องกำหนด feature ด้วยมือ
• หารูปแบบที่มนุษย์อาจพลาด
• ทำงานกับข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้าง

2. ความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน

Deep Learning ทำได้เท่ามนุษย์ (หรือดีกว่า) ใน:

• การจดจำรูปภาพ (ImageNet)
• การรู้จำเสียงพูด (ผู้ช่วยเสียง)
• การเล่นเกม (AlphaGo, หมากรุก)
• การเข้าใจภาษา (GPT-4)

3. จัดการข้อมูลที่ซับซ้อน

เก่งในการประมวลผล:

• รูปภาพและวิดีโอ
• ภาษาธรรมชาติ
• เสียงพูดและเสียง
• การผสมผสานหลายรูปแบบ

4. ขยายขนาดได้ตามข้อมูลและการประมวลผล

ข้อมูลมากขึ้น + พลังการประมวลผลมากขึ้น = ผลลัพธ์ดีขึ้น

• โมเดลใหญ่ขึ้นเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น
• ประสิทธิภาพดีขึ้นเรื่อยๆ ตามขนาด

5. Transfer Learning

โมเดลที่เทรนไว้แล้วสามารถปรับแต่งสำหรับงานใหม่:

• ไม่ต้องเทรนจากศูนย์
• ต้องการข้อมูลน้อยลงสำหรับแอปพลิเคชันใหม่
• เวลาพัฒนาเร็วขึ้น

Deep Learning แก้ปัญหาอะไร?

ปัญหา	วิธีดั้งเดิม	วิธี Deep Learning
การรู้จำรูปภาพ	Features ที่กำหนดด้วยมือ + classifier	CNN เรียนรู้ features อัตโนมัติ
การรู้จำเสียงพูด	Acoustic models + language models	Neural networks แบบ end-to-end
การแปลภาษาด้วยเครื่อง	Rule-based หรือ statistical MT	Neural MT ด้วย Transformers
การจดจำใบหน้า	การสกัด features ด้วยมือ	Deep CNNs พร้อม embeddings
การสร้างข้อความ	Templates หรือ Markov chains	Large Language Models
การเล่นเกม	กลยุทธ์ที่ hard-coded	Reinforcement learning + neural nets

Deep Learning ในประเทศไทย: การประยุกต์ใช้จริง

1. Thai Document OCR

ใช้ Thai OCR APIs:

• Deep CNNs ที่เทรนด้วยเอกสารไทยนับล้านฉบับ
• จดจำอักษรไทย ลายมือ และฟอนต์หลากหลาย
• สกัดข้อมูลแบบมีโครงสร้างจากบัตรประชาชน พาสปอร์ต ใบเสร็จ
• ขับเคลื่อน eKYC สำหรับธนาคารและ fintech ไทย

2. Thai Speech Recognition

ใช้ Speech-to-Text:

• Deep neural networks ที่เทรนด้วยข้อมูลเสียงภาษาไทย
• จัดการวรรณยุกต์ สำเนียงท้องถิ่น และภาษาถิ่น
• ความสามารถถอดเสียงแบบเรียลไทม์
• ขับเคลื่อนผู้ช่วยเสียงและระบบ call center อัตโนมัติ

3. Thai Language Understanding

ใช้ Chinda Thai LLM:

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ Transformer
• เทรนด้วยคลังข้อความภาษาไทย
• เข้าใจบริบท ไวยากรณ์ และความละเอียดอ่อน
• ขับเคลื่อน chatbots, การสร้างเนื้อหา และการวิเคราะห์ข้อความ

4. Face Recognition & Verification

ใช้ Face Recognition:

• Deep CNNs สำหรับการตรวจจับและสร้าง embedding ใบหน้า
• Liveness detection ป้องกันการปลอมแปลง
• ทำงานได้ในมุม แสง และอายุที่แตกต่างกัน
• ความปลอดภัยระดับธนาคารสำหรับการยืนยันตัวตน

5. Neural Machine Translation

ใช้ Translation API:

• โมเดล Transformer สำหรับการแปลไทย-อังกฤษ-จีน
• รักษาบริบทและความหมาย
• จัดการสำนวนและการแสดงออกทางวัฒนธรรม
• ความสามารถแปลแบบเรียลไทม์

สร้างแอปพลิเคชันด้วย Deep Learning APIs ของ iApp

iApp Technology ให้บริการโมเดล Deep Learning ที่เทรนไว้แล้วในรูปแบบ APIs ที่ใช้งานง่าย:

บริการ Deep Learning ที่มี

งาน Deep Learning	ผลิตภัณฑ์ iApp	สถาปัตยกรรม
Thai OCR	Thai OCR APIs	CNN + Transformer
Speech Recognition	Speech-to-Text	Deep Neural Network
Face Recognition	Face Recognition	Deep CNN
Thai Language	Chinda Thai LLM	Transformer (LLM)
Translation	Translation API	Neural MT
Text-to-Speech	Text-to-Speech	Neural TTS

ตัวอย่าง: ใช้ Deep Learning สำหรับ Thai OCR

import requests

def extract_text_with_deep_learning(image_path):
    """
    ใช้ Deep Learning OCR ของ iApp สกัดข้อความจากเอกสารไทย
    """
    with open(image_path, 'rb') as f:
        response = requests.post(
            'https://api.iapp.co.th/thai-national-id-ocr/v3',
            headers={'apikey': 'YOUR_API_KEY'},
            files={'file': f}
        )

    result = response.json()

    # โมเดล Deep Learning สกัดข้อมูลแบบมีโครงสร้างแล้ว
    return {
        'name_th': result.get('name_th'),
        'name_en': result.get('name_en'),
        'id_number': result.get('id_number'),
        'date_of_birth': result.get('date_of_birth'),
        'confidence': result.get('confidence')
    }

# ตัวอย่างการใช้งาน
data = extract_text_with_deep_learning('thai_id_card.jpg')
print(f"ชื่อที่สกัดได้: {data['name_th']}")
print(f"ความมั่นใจ: {data['confidence']}")

ตัวอย่าง: Deep Learning สำหรับการสร้างข้อความภาษาไทย

import requests

def generate_with_thai_llm(prompt):
    """
    ใช้ Chinda Thai LLM (แบบ Transformer) สำหรับการสร้างข้อความ
    """
    response = requests.post(
        'https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions',
        headers={
            'apikey': 'YOUR_API_KEY',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        json={
            'model': 'chinda-qwen3-4b',
            'messages': [{
                'role': 'user',
                'content': prompt
            }],
            'max_tokens': 512
        }
    )

    return response.json()['choices'][0]['message']['content']

# ตัวอย่างการใช้งาน
result = generate_with_thai_llm("อธิบายว่า Deep Learning คืออะไร ใน 3 ประโยค")
print(result)

เริ่มต้นกับ Deep Learning

สำหรับผู้ใช้ธุรกิจ

คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดล Deep Learning ด้วยตัวเอง! ใช้โมเดลที่เทรนไว้แล้วผ่าน APIs:

1. ระบุ use case ของคุณ: การประมวลผลเอกสาร? เสียง? การจดจำใบหน้า? การสร้างข้อความ?
2. เลือก API ที่เหมาะสม: ดูรายการ API ของ iApp
3. รับ API key ของคุณ: สมัครฟรี
4. เชื่อมต่อ: เรียก REST API ง่ายๆ จากภาษาใดก็ได้
5. ขยาย: จ่ายเฉพาะที่ใช้

สำหรับนักพัฒนาและ Data Scientists

ต้องการเข้าใจ Deep Learning ลึกขึ้น?

1. เรียนพื้นฐาน: เริ่มจาก neural networks พื้นฐาน จากนั้น CNNs, RNNs, Transformers
2. ฝึกกับ frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras
3. เรียนคอร์ส: Fast.ai, Coursera Deep Learning Specialization, Stanford CS231n
4. สร้างโปรเจค: ประยุกต์ใช้ Deep Learning กับปัญหาจริง
5. ใช้โมเดลที่เทรนไว้แล้ว: Hugging Face, TensorFlow Hub, PyTorch Hub

แหล่งข้อมูล

1. รับการเข้าถึง API: จัดการ API Key
2. ทดลอง Thai OCR: สาธิต Document OCR
3. ทดลอง Speech AI: สาธิต Speech-to-Text
4. ทดลอง Thai LLM: สาธิต Chinda
5. เข้าร่วมชุมชน: Discord

อนาคตของ Deep Learning

เทรนด์ที่ต้องจับตา

1. Foundation Models: โมเดลที่เทรนไว้ขนาดใหญ่ (GPT-4, Claude, Gemini) เป็นฐานสำหรับหลายแอปพลิเคชัน
2. Multimodal Models: โมเดลเดียวเข้าใจข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ ร่วมกัน
3. Efficient AI: โมเดลเล็กลง เร็วขึ้น สำหรับอุปกรณ์ edge (มือถือ, IoT)
4. AI Agents: Deep Learning ขับเคลื่อนระบบตัดสินใจอัตโนมัติ
5. Responsible AI: เน้นความยุติธรรม ความสามารถอธิบายได้ และความปลอดภัย

ทำไมธุรกิจไทยควรใช้ Deep Learning ตอนนี้

• ความได้เปรียบในการแข่งขัน: การ automation และ insights ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• ลดต้นทุน: ทำงานซ้ำๆ อัตโนมัติ
• ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น: การ personalization และบริการที่เร็วขึ้น
• นวัตกรรม: ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ที่ Deep Learning เปิดให้เป็นไปได้
• มาตรฐานโลก: โมเดลเฉพาะภาษาไทยที่ทัดเทียมคุณภาพระดับนานาชาติ

สรุป

Deep Learning คือเทคโนโลยีก้าวกระโดดที่ขับเคลื่อน AI สมัยใหม่ — ตั้งแต่การจดจำใบหน้าไปจนถึงการเข้าใจภาษาและการสร้างเนื้อหา ด้วยการใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น Deep Learning สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลดิบโดยอัตโนมัติ ทำได้ดีกว่ามนุษย์ในหลายงาน

ข่าวดีคือ คุณไม่จำเป็นต้องมีปริญญาเอกหรือโครงสร้างพื้นฐานราคาแพงเพื่อได้ประโยชน์จาก Deep Learning iApp Technology ให้บริการโมเดล Deep Learning ที่เทรนไว้แล้วในรูปแบบ APIs ที่ง่าย — Thai OCR สำหรับการประมวลผลเอกสาร, Speech-to-Text สำหรับเสียง, Face Recognition สำหรับการยืนยันตัวตน และ Chinda Thai LLM สำหรับการเข้าใจภาษาไทย

พร้อมที่จะเพิ่ม Deep Learning ในแอปพลิเคชันของคุณ? สมัครฟรี และเริ่มใช้ AI-powered APIs ของเราวันนี้!

---

มีคำถาม? เข้าร่วม Discord Community หรืออีเมลหาเราที่ support@iapp.co.th

iApp Technology Co., Ltd. บริษัท AI ชั้นนำของประเทศไทย