การเรียนรู้เชิงลึกกับโครงข่ายประสาทเทียม

มีแนวคิดและเทคนิคที่แตกต่างกันมากมายที่ประกอบกันเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แนวคิดสองประการดังกล่าวคือการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม

มากำหนดแต่ละข้อให้ถูกต้องก่อนที่จะดำดิ่งลงไป: 

• การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง: การเรียนรู้เชิงลึกชุดย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องจะกำจัดการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าบางส่วนที่มักเกี่ยวข้องกับ ML อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และพูดง่ายๆ ก็คือ มันเป็นวิธีหนึ่งในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยอัตโนมัติ

• โครงข่ายประสาทเทียม: โครงข่ายประสาทเทียมยังเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องและเป็นพื้นฐานของอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์ ประกอบด้วยเลเยอร์ต่างๆ ที่อาศัยข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป 

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกพยายามเลียนแบบสมองของมนุษย์โดยทำให้ระบบสามารถจัดกลุ่มข้อมูลและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำอย่างไม่น่าเชื่อ เป็นส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกคอมพิวเตอร์ให้ทำงานเหมือนมนุษย์ เช่น การรู้จำเสียงหรือการระบุรูปภาพ ผ่านการเรียนรู้เชิงลึก ระบบสามารถปรับปรุงความสามารถในการจำแนก จดจำ ตรวจจับ และอธิบายโดยใช้ข้อมูล 

การเรียนรู้เชิงลึกมีบทบาทสำคัญในเทคโนโลยีต่างๆ ในปัจจุบัน เช่น Alexa และ Siri มันเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมข้อมูลคอมพิวเตอร์ผ่านอัลกอริทึมเชิงลึกเพื่อเรียนรู้ด้วยตนเองโดยการจดจำรูปแบบโดยใช้ชั้นของการประมวลผล 

ซึ่งแตกต่างจากแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมซึ่งมักจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีโครงสร้างและป้ายกำกับเพื่อทำการคาดการณ์ การเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ ซึ่งหมายความว่าการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าจำนวนมากซึ่งมักเกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิงจะถูกตัดออกไป อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกจะนำเข้าและประมวลผลข้อมูลนี้ ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น ข้อความและรูปภาพ และทำการแยกคุณสมบัติโดยอัตโนมัติ ทั้งหมดนี้หมายความว่าการเรียนรู้เชิงลึกต้องอาศัยมนุษย์น้อยกว่าวิธีการอื่นๆ 

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกยังใช้กระบวนการไล่ระดับและการแพร่กระจายกลับเพื่อให้มีความแม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาสามารถคาดการณ์ตามข้อมูลใหม่ที่พวกเขาไม่เคยพบมาก่อน 

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้วิธีการเรียนรู้ประเภทต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลได้ ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ เทคนิคการเรียนรู้นี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถตรวจจับรูปแบบในข้อมูลและจัดกลุ่มตามลักษณะเฉพาะบางอย่าง โดยไม่จำเป็นต้องได้รับความช่วยเหลือจากการควบคุมดูแลของมนุษย์ 

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร? 

โครงข่ายประสาทเทียมประกอบขึ้นเป็นกระบวนการของแมชชีนเลิร์นนิง และเป็นสิ่งที่ทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถจดจำรูปแบบและแก้ปัญหาในด้าน AI, แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก

โครงข่ายประสาทเทียมที่มักเรียกกันว่าโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เป็นพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึก ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์ โครงสร้างของมันเลียนแบบเซลล์ประสาททางชีววิทยา 

โครงข่ายประสาทเทียมมีชั้นของโหนดที่มีชั้นอินพุต ชั้นซ่อนหนึ่งชั้นหรือมากกว่า และชั้นเอาต์พุต เซลล์ประสาทเทียมหรือโหนดแต่ละอันเชื่อมต่อกับอีกเซลล์หนึ่ง โครงข่ายประสาทเทียมพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้และปรับปรุงการคาดการณ์เมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งช่วยให้สามารถนำไปใช้กับแอปพลิเคชันต่างๆ ได้หลากหลาย 

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือมีโครงข่ายประสาทเทียมหลายประเภท: 

• โครงข่ายประสาทเทียม (ANNs): หนึ่งในประเภทของเครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกที่พบมากที่สุด ANN เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีวภาพซึ่งประกอบด้วยสามชั้นหรือมากกว่า ใช้เพื่อแก้ปัญหาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการรู้จำเสียง การแปลข้อความ และอื่นๆ อีกมากมาย

• Convolutional Neural Networks (CNN): เครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกอีกประเภทหนึ่งคือ CNN ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการจดจำภาพ เหนือกว่าโครงข่ายประสาทเทียมอื่น ๆ CNN มีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อด้วยอินพุตรูปภาพ เสียง หรือคำพูด โดยอาศัยเลเยอร์หลักสามประเภท: เลเยอร์แบบหมุนวน เลเยอร์รวมกลุ่ม และเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ (FC)

• โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN): เครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกประเภทหลักอีกประเภทหนึ่ง RNN ใช้ข้อมูลตามลำดับหรือข้อมูลอนุกรมเวลาเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการแปลภาษาและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Deep Learning และ Neural Networks

แม้ว่าการเรียนรู้เชิงลึกจะรวมโครงข่ายประสาทเทียมไว้ในสถาปัตยกรรม แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงระหว่างสองสิ่งนี้ 

นอกจากจะถูกกำหนดให้แตกต่างกันแล้ว ยังมีความแตกต่างที่สำคัญในโครงสร้างอีกด้วย 

องค์ประกอบหลักบางประการของโครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วย: 

• เซลล์ประสาท: ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาเพื่อจำลองการทำงานของเซลล์ประสาททางชีวภาพ โดยจะคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลอินพุตและรีเลย์ข้อมูลผ่านฟังก์ชันแบบไม่เชิงเส้น

• การเชื่อมต่อและน้ำหนัก: การเชื่อมต่อเชื่อมต่อเซลล์ประสาทในชั้นหนึ่งกับเซลล์ประสาทอื่นในชั้นเดียวกันหรือแยกชั้น ค่าน้ำหนักเชื่อมต่อกับการเชื่อมต่อแต่ละรายการ และแสดงถึงความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่างหน่วยต่างๆ

• ฟังก์ชั่นการขยายพันธุ์: เครือข่ายประสาทประกอบด้วยสองฟังก์ชันการแพร่กระจาย ประการแรกคือการแพร่กระจายไปข้างหน้า ซึ่งให้ "มูลค่าที่คาดการณ์ไว้" ประการที่สองคือการเผยแพร่ย้อนกลับ ซึ่งส่ง "ค่าความผิดพลาด"

• อัตราการเรียนรู้: อัตราการเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมเป็นตัวกำหนดว่าจะอัปเดตค่าน้ำหนักของโมเดลได้เร็วหรือช้าเพียงใด 

องค์ประกอบหลักบางประการของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วย: 

• เมนบอร์ด: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใช้พลังงานจากชิปเซ็ตของเมนบอร์ด

• หน่วยประมวลผล: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้ GPU ตามจำนวนคอร์และราคาของโปรเซสเซอร์

• แกะ: อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกต้องการการใช้งาน CPU และพื้นที่สเตจสูง และต้องการ RAM จำนวนมาก

• มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์: เนื่องจากความต้องการหน่วยความจำสูง จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่จะใช้ PSU ขนาดใหญ่ที่สามารถจัดการกับฟังก์ชันที่ซับซ้อนได้ 

ข้อแตกต่างที่สำคัญเพิ่มเติมระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก ได้แก่ เวลาที่ต้องใช้ในการฝึกอบรมเครือข่าย โครงข่ายประสาทเทียมต้องใช้เวลาน้อยกว่าโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในการฝึกอบรมเครือข่าย โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกยังมีความแม่นยำมากกว่าโครงข่ายประสาทเทียม และแสดงประสิทธิภาพที่สูงกว่า 

แนวคิดของการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมเป็นพื้นฐานของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน พวกเขาช่วยทำงานทางปัญญาโดยอัตโนมัติซึ่งครั้งหนึ่งมนุษย์เคยดำเนินการ และในโลกดิจิทัลปัจจุบัน บริษัททุกขนาดและทุกขนาดใช้ AI สำหรับงานทุกประเภท ซึ่งกำลังดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าที่มนุษย์จะทำได้สำเร็จเพียงลำพัง