การเรียนรู้แบบลึก เทียบกับ โครงข่ายประสาทเทียม

มีแนวคิดและเทคนิคมากมายที่ประกอบเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สองแนวคิดดังกล่าวคือ การเรียนรู้แบบลึกและโครงข่ายประสาทเทียม

มาให้คำจำกัดความของแต่ละอย่างก่อนที่จะลึกไปมากกว่านี้:

• การเรียนรู้แบบลึก: การเรียนรู้แบบลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการเรียนรู้แบบลึกจะกำจัดขั้นตอนการเตรียมข้อมูลล่วงหน้าบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้แบบลึกสามารถประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กล่าวอย่างง่ายคือเป็นวิธีทำให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นอัตโนมัติ

• โครงข่ายประสาทเทียม: โครงข่ายประสาทเทียมเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง และเป็นรากฐานของการเรียนรู้แบบลึก โครงข่ายประสาทเทียมได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์ และประกอบด้วยชั้นต่างๆ ที่พึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการทำนาย

การเรียนรู้แบบลึกคืออะไร?

การเรียนรู้แบบลึกพยายามเลียนแบบสมองของมนุษย์โดยการทำให้ระบบสามารถจัดกลุ่มข้อมูลและทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ การเรียนรู้แบบลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยฝึกอบรมคอมพิวเตอร์ให้สามารถทำงานที่คล้ายกับมนุษย์ เช่น การรู้จำเสียงหรือการรู้จำภาพ โดยการเรียนรู้แบบลึก ระบบสามารถปรับปรุงความสามารถในการจัดประเภท จดจำ ตรวจจับ และอธิบายโดยใช้ข้อมูล

การเรียนรู้แบบลึกมีบทบาทสำคัญในเทคโนโลยีต่างๆ ของปัจจุบัน เช่น Alexa และ Siri การเรียนรู้แบบลึกเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมคอมพิวเตอร์โดยใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อให้สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเองโดยการรับรู้รูปแบบโดยใช้ชั้นต่างๆ ของการประมวลผล

ไม่เหมือนกับการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมที่ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและป้ายกำกับเพื่อทำนายผลลัพธ์ การเรียนรู้แบบลึกสามารถใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ ซึ่งหมายความว่าขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องสามารถถูกกำจัดได้ อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบลึกสามารถรับและประมวลผลข้อมูลนี้ ซึ่งอาจรวมถึงข้อความและภาพ และสามารถทำการ สกัดคุณลักษณะโดยอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่าการเรียนรู้แบบลึกพึ่งพามนุษย์น้อยกว่าวิธีอื่นๆ

อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบลึกยังใช้กระบวนการลดค่าตามความชันและการแพร่ย้อนกลับเพื่อเพิ่มความแม่นยำ ซึ่งทำให้สามารถทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยพบมาก่อน

แบบจำลองการเรียนรู้แบบลึกสามารถทำการเรียนรู้ได้หลายวิธี ตัวอย่างเช่น สามารถทำการเรียนรู้ที่ไม่มีการกำกับ ซึ่งไม่ต้องการชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ วิธีการเรียนรู้นี้ทำให้แบบจำลองสามารถตรวจจับรูปแบบในข้อมูลและจัดกลุ่มโดยคุณลักษณะที่ไม่ต้องการการกำกับของมนุษย์

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์จดจำรูปแบบและแก้ปัญหาในสาขา AI การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้แบบลึกได้

โครงข่ายเหล่านี้มักเรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม (ANNs) และเป็นพื้นฐานของการเรียนรู้แบบลึก โดยมีโครงสร้างที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์และเลียนแบบเซลล์ประสาททางชีววิทยา

โครงข่ายประสาทเทียมมีชั้นของโหนด ได้แก่ ชั้นรับข้อมูล ชั้นซ่อนหนึ่งชั้นหรือมากกว่า และชั้นส่งออก เซลล์ประสาทเทียมหรือโหนดแต่ละตัวเชื่อมต่อกับอีกตัวหนึ่ง โครงข่ายอาศัยข้อมูลฝึกเพื่อเรียนรู้และปรับปรุงการทำนายเมื่อเวลาผ่านไป จึงนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย

มีหลายประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม:

• โครงข่ายประสาทเทียม (ANNs): โครงข่ายประสาทเทียมเป็นหนึ่งในประเภทที่พบบ่อยที่สุดของโครงข่ายการเรียนรู้แบบลึก โครงข่ายประสาทเทียมเป็นโครงข่ายการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีววิทยา โดยประกอบด้วยสามชั้นหรือมากกว่า และใช้สำหรับการแก้ปัญหาที่หลากหลาย เช่น การรู้จำเสียง การแปลข้อความ และอื่นๆ

• โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs): โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันเป็นอีกประเภทหนึ่งของโครงข่ายการเรียนรู้แบบลึกที่ใช้สำหรับการรู้จำภาพและงานที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็น โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันมีประสิทธิภาพสูงกว่าโครงข่ายประสาทเทียมประเภทอื่นในการประมวลผลสัญญาณภาพ เสียง หรือเสียงพูด โดยอาศัยชั้นหลักสามประเภท ได้แก่ ชั้นคอนโวลูชัน ชั้นพูลลิง และชั้นเชื่อมต่อแบบเต็ม (FC)

• โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำ (RNNs): โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำเป็นอีกประเภทหนึ่งของโครงข่ายการเรียนรู้แบบลึกที่ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีลำดับหรือชุดเวลา โครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำใช้สำหรับการแปลภาษาและประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

ความแตกต่างหลักระหว่างการเรียนรู้แบบลึกและโครงข่ายประสาทเทียม

แม้ว่าการเรียนรู้แบบลึกจะรวมโครงข่ายประสาทเทียมไว้ภายในโครงสร้าง แต่ก็มีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างทั้งสอง

นอกจากการกำหนดความแตกต่างแล้ว ยังมีความแตกต่างที่สำคัญในโครงสร้างของทั้งสอง

ส่วนประกอบหลักของโครงข่ายประสาทเทียมรวมถึง:

• หน่วยเชื่อมต่อ: หน่วยเชื่อมต่อเป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการทำงานของหน่วยประสาททางชีววิทยา หน่วยเชื่อมต่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลเข้าและส่งสัญญาณผ่านฟังก์ชันไม่เชิงเส้น

• การเชื่อมต่อและน้ำหนัก: การเชื่อมต่อเชื่อมต่อหน่วยเชื่อมต่อในชั้นหนึ่งเข้ากับหน่วยเชื่อมต่อในชั้นเดียวกันหรือชั้นอื่น น้ำหนักถูกกำหนดให้กับการเชื่อมต่อแต่ละครั้ง และแสดงถึงความเข้มของการเชื่อมต่อระหว่างหน่วย

• ฟังก์ชันการแพร่กระจาย: โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยฟังก์ชันการแพร่กระจายสองประเภท ฟังก์ชันการแพร่กระจายไปข้างหน้าให้ค่าที่ทำนาย ในขณะที่ฟังก์ชันการแพร่กระจายย้อนกลับให้ค่าข้อผิดพลาด

• อัตราการเรียนรู้: อัตราการเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมกำหนดความเร็วหรือความช้าที่ค่าน้ำหนักของแบบจำลองจะถูกอัปเดต

ส่วนประกอบหลักของแบบจำลองการเรียนรู้แบบลึกรวมถึง:

• เมนบอร์ด: แบบจำลองการเรียนรู้แบบลึกทำงานโดยอาศัยชิปเซ็ตของเมนบอร์ด

• โปรเซสเซอร์: แบบจำลองการเรียนรู้แบบลึกต้องการ GPU ที่มีจำนวนคอร์และต้นทุนของโปรเซสเซอร์

• RAM: อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบลึกต้องการการใช้ CPU สูงและพื้นที่จัดเก็บข้อมูล และต้องการ RAM จำนวนมาก

• PSU: เนื่องจากต้องการความจำสูง จึงจำเป็นต้องมี PSU ที่มีขนาดใหญ่เพียงพอที่จะจัดการกับฟังก์ชันที่ซับซ้อน

ความแตกต่างหลักอื่นๆ ระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้แบบลึกรวมถึงเวลาที่ต้องการในการฝึกอบรมโครงข่าย โครงข่ายประสาทเทียมต้องการเวลาน้อยกว่าในการฝึกอบรมโครงข่าย การเรียนรู้แบบลึกมีความแม่นยำมากกว่าและแสดงผลการทำงานที่สูงกว่า

แนวคิดของการเรียนรู้แบบลึกและโครงข่ายประสาทเทียมเป็นรากฐานของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน พวกมันช่วยให้สามารถทำให้งานทางปัญญาเป็นอัตโนมัติที่เคยทำโดยมนุษย์ และในปัจจุบัน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้โดยบริษัททุกขนาดและสำหรับงานทุกประเภท ซึ่งดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้ด้วยตนเอง