Deep Learning คืออะไร
การเรียนรู้เชิงลึกหรือ Deep Learning คือการพยายามที่จะเลียนแบบสมองของมนุษย์ แม้ว่าเทคโนโลยีปัจจุบันยังจะห่างไกลจากความสามารถในความเท่าเทียมของสมองมนุษย์ก็ตาม แต่ Deep Learning ก็ทำให้ระบบสามารถจัดกลุ่มข้อมูลและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำอย่างเหลือเชื่อ
การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่มีตั้งแต่สาม Layer ขึ้นไป โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้พยายามจำลองพฤติกรรมของสมองมนุษย์ แม้ว่าจะห่างไกลจากความสามารถที่เทียบเท่ากัน ทำให้สมองสามารถ "เรียนรู้" จากข้อมูลจำนวนมากได้
แม้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมที่มี Layer เดียวยังคงสามารถคาดการณ์ได้โดยประมาณ แต่ Layer ที่ซ่อนอยู่เพิ่มเติมก็ทำให้ Deep Learning สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและปรับแต่งเพื่อความถูกต้องแม่นยำขึ้น
การเรียนรู้เชิงลึกช่วยขับเคลื่อนแอปพลิเคชันและบริการปัญญาประดิษฐ์ (AI) จำนวนมากที่ปรับปรุงระบบตัวเองโดยอัตโนมัติ ดำเนินการวิเคราะห์และงานทางกายภาพโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกอยู่เบื้องหลังผลิตภัณฑ์และบริการในชีวิตประจำวัน เช่น ผู้ช่วยดิจิตอล, รีโมททีวีที่สั่งงานด้วยเสียง, และการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต ตลอดจนเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง
การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
หากการเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ทั้งสองจะแตกต่างกันอย่างไร การเรียนรู้เชิงลึกทำให้ตัวเองแตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องแบบเดิมตามประเภทของข้อมูลที่ใช้งานได้และวิธีการเรียนรู้
อัลกอริทึมของ Machine Learning ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีป้ายกำกับเพื่อสร้างการคาดคะเน หมายความว่าคุณลักษณะเฉพาะถูกกำหนดจากข้อมูลที่ป้อนเข้ามาสำหรับโมเดลและจัดเป็นตาราง ไม่ได้หมายความว่าจะไม่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเสมอไป มันหมายความว่าถ้าเป็นเช่นนั้น โดยทั่วไปจะต้องผ่านการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อจัดระเบียบให้อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างก่อน
Deep Learning เชิงลึกไม่จำเป็นต้องมีการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าบางส่วนซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะเกี่ยวข้องกับ Machine Learning อัลกอริทึมของ Deep Learning สามารถนำเข้าและประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความและรูปภาพ และทำการแยกแยะคุณลักษณะโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ช่วย
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีรูปถ่ายสัตว์เลี้ยงหลายชุด และเราต้องการจัดหมวดหมู่ตาม "แมว", "สุนัข", "หนูแฮมสเตอร์" เป็นต้น อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถกำหนดว่าคุณลักษณะใด ที่สำคัญที่สุดในการแยกแยะสัตว์แต่ละตัวออกจากสัตว์อื่น ใน Machine Learning ลำดับชั้นของความสามารถนี้ถูกสร้างขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์
จากนั้น ในกระบวนการของการจัดลำดับ, การไล่ระดับและการกระจายแบบย้อนกลับ อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกจะปรับตัวเองให้มีความเหมาะสมเพื่อความแม่นยำ ทำให้สามารถคาดการณ์เกี่ยวกับภาพถ่ายใหม่ของสัตว์ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
โมเดลของ Machine Learning และ Deep Learning มีความสามารถในการเรียนรู้ประเภทต่างๆ เช่นกัน ซึ่งมักจะจัดอยู่ในหมวดหมู่การเรียนรู้แบบ Supervised , การเรียนรู้แบบ Unsupervised และการเรียนรู้แบบ Reinforcement การเรียนรู้แบบ Supervised จะใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อจัดหมวดหมู่หรือคาดการณ์ สิ่งนี้ต้องการความช่วยเหลือหรือการแทรกแซงของมนุษย์เพื่อติดป้ายกำกับข้อมูลที่ป้อนอย่างถูกต้อง
ในทางตรงกันข้าม การเรียนรู้แบบ Unsupervised ไม่ต้องการชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ แต่จะตรวจจับรูปแบบในข้อมูลแทน โดยจัดกลุ่มตามลักษณะที่แตกต่าง ส่วนการเรียนรู้แบบการเสริมแรง (Reinforcement Learning) เป็นกระบวนการที่ตัวแบบเรียนรู้ที่จะแม่นยำมากขึ้นสำหรับการดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ต้องการผลตอบรับเพื่อที่จะได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องที่สุด
การประยุกต์ใช้งานการเรียนรู้เชิงลึก
การประยุกต์ใช้งานแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา แต่ในกรณีส่วนใหญ่ แอปพลิเคชันเหล่านี้ถูกรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการเป็นอย่างดีแล้ว โดยที่ผู้ใช้ไม่ทราบถึงการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งเกิดขึ้นเบื้องหลัง ตัวอย่างเหล่านี้บางส่วนมีดังต่อไปนี้
การบังคับใช้กฎหมาย
อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถวิเคราะห์และเรียนรู้จากข้อมูลการทำธุรกรรมเพื่อระบุรูปแบบที่เป็นอันตรายซึ่งบ่งชี้ถึงกิจกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกงหรืออาชญากรรม, การรู้จำเสียง, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของการวิเคราะห์เชิงสืบสวนโดยการดึงรูปแบบและหลักฐานจากการบันทึกเสียงและวิดีโอ, รูปภาพ, และเอกสาร ซึ่งช่วยให้หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
บริการทางการเงิน
สถาบันการเงินมักใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อขับเคลื่อนการซื้อขายหุ้นด้วยอัลกอริทึม ประเมินความเสี่ยงทางธุรกิจสำหรับการอนุมัติสินเชื่อ, ตรวจจับการฉ้อโกง, และช่วยจัดการสินเชื่อและพอร์ตการลงทุนสำหรับลูกค้า
การบริการลูกค้า
หลายองค์กรนำเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้ในกระบวนการบริการลูกค้า เช่น Chatbot ใช้ในการบริการ และ Portal การบริการลูกค้าที่หลากหลาย เป็นรูปแบบ AI ที่ตรงไปตรงมา Chatbot แบบดั้งเดิมใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติและแม้แต่การจดจำภาพ ซึ่งมักพบในเมนูคล้ายคอลเซ็นเตอร์ อย่างไรก็ตาม โซลูชัน Chatbot ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นจะพยายามพิจารณาว่ามีการตอบคำถามที่คลุมเครือหลายแบบผ่านการเรียนรู้หรือไม่ จากคำตอบที่ได้รับ Chatbot จะพยายามตอบคำถามเหล่านี้โดยตรงหรือกำหนดเส้นทางการสนทนาไปยังผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์
ผู้ช่วยเสมือน (Virtual Assistant) เช่น Siri ของ Apple, Amazon Alexa หรือ Google Assistant ขยายแนวคิดของ Chatbot ด้วยการเปิดใช้ฟังก์ชันการรู้จำเสียง สิ่งนี้สร้างวิธีการใหม่ในการมีส่วนร่วมกับผู้ใช้ในแบบที่เป็นส่วนตัว
การดูแลสุขภาพ
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้รับประโยชน์อย่างมากจากความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกนับตั้งแต่การแปลงบันทึกและรูปภาพของโรงพยาบาลเป็นดิจิตอล แอปพลิเคชันการจดจำภาพสามารถสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญด้านการถ่ายภาพทางการแพทย์และนักรังสีวิทยา ช่วยให้พวกเขาวิเคราะห์และประเมินภาพได้มากขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลง
ความต้องการด้านฮาร์ดแวร์ของการเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้พลังประมวลผลจำนวนมหาศาล หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ประสิทธิภาพสูงเหมาะสมอย่างยิ่ง เนื่องจากสามารถรองรับการคำนวณจำนวนมากในหลายคอร์พร้อมหน่วยความจำมากมาย อย่างไรก็ตาม การจัดการ GPU หลายตัวในองค์กรต้องการทรัพยากรภายในจำนวนมากและมีค่าใช้จ่ายสูงอย่างมากในการปรับขนาด
เรียบเรียงจาก IBM
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
