|
|
|
| | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 | 31 | |
|
 |
|
|
Deep Learning คืออะไร? พื้นฐานและแนวคิดสำคัญที่ควรรู้ |
|
หากพูดถึงเทคโนโลยีที่กำลังมาแรงในยุคนี้ คงหนีไม่พ้น "Deep Learning" หรือ "การเรียนรู้เชิงลึก" ที่เป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) ซึ่งเป็นความฝันของมนุษย์ที่อยากให้คอมพิวเตอร์คิดและเรียนรู้ได้เหมือนมนุษย์ แต่ Deep Learning คืออะไรกันแน่? แตกต่างจาก Machine Learning อย่างไร? และมีแนวคิดการทำงานแบบไหน? บทความนี้จะไขข้อสงสัยเหล่านี้ให้คุณเข้าใจถึงพื้นฐานของ Deep Learning ได้อย่างถ่องแท้Deep Learning คืออะไรDeep Learning คือ สาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ในการเรียนรู้และตัดสินใจ โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ที่มีชั้นซ้อนลึกหลายชั้น จึงเรียกว่า "Deep" ซึ่งแตกต่างจาก Machine Learning แบบดั้งเดิมที่มีเพียง 1-2 ชั้นเท่านั้น การเรียนรู้ของ Deep Learning เป็นแบบ "End-to-End Learning" คือป้อนข้อมูลดิบเข้าไปในโมเดล แล้วให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบของข้อมูลและสกัดคุณลักษณะ (Features) ที่สำคัญด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญในการกำหนด Features อีกต่อไป ทำให้สามารถเรียนรู้และแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีกว่า Machine Learning แบบเดิมๆประวัติความเป็นมาของ Deep LearningDeep Learning ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่มีประวัติความเป็นมายาวนานตั้งแต่ยุค 80 เริ่มจากแนวคิดของ "โครงข่ายประสาทเทียม" ที่จำลองเซลล์สมองของมนุษย์ แต่ในยุคนั้นมีข้อจำกัดด้านข้อมูลและพลังประมวลผล ทำให้ไม่สามารถสร้างโมเดล Deep Learning ที่มีประสิทธิภาพได้ จนกระทั่งในยุค 2000 เทคโนโลยี Big Data และ GPU ถูกพัฒนาขึ้น ทำให้สามารถฝึก Deep Learning ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่และใช้เวลาน้อยลง ส่งผลให้ Deep Learning เริ่มได้รับความนิยมและถูกนำไปใช้งานจริงในด้านต่างๆ เช่น การประมวลผลภาพ เสียง ภาษา ในปัจจุบันแนวคิดและวิธีการทำงานของ Deep Learningแนวคิดหลักของ Deep Learning คือการจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ ด้วยการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่ประกอบด้วย "โหนด" จำนวนมากเชื่อมต่อกันเป็นชั้นๆ โดยแต่ละโหนดทำหน้าที่เหมือนเซลล์ประสาทในสมอง คือรับข้อมูล คำนวณ และส่งต่อไปยังโหนดอื่น การเรียนรู้ของ Deep Learning เกิดขึ้นผ่านกระบวนการที่เรียกว่า "Backpropagation" โดยเมื่อป้อนข้อมูลเข้าไปในโมเดล ข้อมูลจะถูกส่งต่อและคำนวณไปเรื่อยๆ จนได้ผลลัพธ์สุดท้าย จากนั้นจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้กับคำตอบที่ถูกต้อง แล้วปรับค่าพารามิเตอร์ภายในโมเดลย้อนกลับมาตั้งแต่ชั้นสุดท้ายจนถึงชั้นแรก วนไปเรื่อยๆจนกว่าโมเดลจะเรียนรู้และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ นี่คือหลักการพื้นฐานของ Deep Learning ที่พยายามเลียนแบบวิธีการเรียนรู้ของสมองมนุษย์นั่นเอง ซึ่งเราสามารถนำแนวคิดนี้ไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์รูปภาพ แปลภาษา สังเคราะห์เสียง ไปจนถึงการขับรถยนต์อัตโนมัติ ศักยภาพของ Deep Learning นั้นไม่มีที่สิ้นสุดบทสรุปจากที่กล่าวมาทั้งหมด คุณคงเข้าใจแล้วว่า Deep Learning คืออะไร มีประวัติความเป็นมา และแนวคิดการทำงานอย่างไร ถือเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่น่าจับตามองมากที่สุดในยุคนี้
| Create Date : 10 กรกฎาคม 2567 |
| Last Update : 10 กรกฎาคม 2567 23:28:47 น. |
|
0 comments
|
| Counter : 139 Pageviews. |
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
