สรุปมาให้แล้ว AI Deep Learning คืออะไร

การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและหน้าที่ของสมองมนุษย์ ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรที่มีพลังอันน่าทึ่ง ถือว่ามีบทบาทสำคัญในการปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การจดจำภาพไปจนถึงการประมวลผลภาษาให้มีความเป็นธรรมชาติมากที่สุด

หัวใจหลักของ deep learning คือเครือข่ายประสาทเทียม (artificial neural networks) ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อจำลองวิธีการที่สมองมนุษย์ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยชั้นที่เชื่อมโยงกันหลายชั้น ซึ่งแต่ละชั้นจะทำการเปลี่ยนแปลงข้อมูลป้อนเข้าในลักษณะเฉพาะ จนกระทั่งได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

การเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ได้รับความสนใจและการพัฒนาอย่างมาก ด้วยการมีข้อมูลจำนวนมหาศาล กำลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น และความก้าวหน้าในอัลกอริทึม AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีพลังในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งเคยถูกมองว่าอยู่เหนือขีดความสามารถของเครื่องจักร

ในฐานะที่เป็นส่วนย่อยของ AI การเรียนรู้เชิงลึกได้มีบทบาทสำคัญในการปฏิวัตินี้ โดยการใช้ประโยชน์จากพลังของเครือข่ายประสาท และความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อน การเรียนรู้เชิงลึกได้ทำให้ระบบสามารถทำงานในลักษณะคล้ายมนุษย์ เช่น การจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการตัดสินใจ

บทบาทของเครือข่ายประสาท

หัวใจหลักของการเรียนรู้ลึกคือเครือข่ายประสาทเทียม ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากเครือข่ายประสาทชีวภาพที่พบในสมองมนุษย์ เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยโหนด (interconnected nodes) หรือนิวรอน (neurons) ที่เชื่อมโยงกัน ซึ่งทำหน้าที่ประมวลผลและส่งผ่านข้อมูล 

พลังของเครือข่ายประสาทอยู่ที่ความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลและปรับโครงสร้างภายในของตนเองเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานตามเวลา ผ่านกระบวนการ "การฝึกฝน" เครือข่ายประสาทสามารถเรียนรู้การจดจำรูปแบบ ทำนาย และตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับ

เมื่อความลึกของเครือข่ายประสาทเหล่านี้เพิ่มขึ้น (ดังนั้นจึงเรียกว่า "การเรียนรู้เชิงลึก") พวกเขาจะสามารถสกัดรูปลักษณ์ที่ซับซ้อนและนามธรรมมากขึ้นจากข้อมูล ช่วยให้พวกเขาสามารถแก้ปัญหาที่ยากขึ้นได้

การประยุกต์ใช้ AI deep learning

การเรียนรู้เชิงลึกมีการประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยเฉพาะในแวดวงที่โดดเด่นที่ โมเดล deep learning หรือการเรียนรู้เชิงลึกเข้าไปมีบทบาทสำคัญ ได้แก่:

1. การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (Computer Vision) :

อัลกอริทึม deep learning ได้ปฏิวัติการจดจำภาพและวิดีโอ ช่วยให้เกิดการประยุกต์ใช้ต่างๆ เช่น การจดจำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ และรถขับขี่อัตโนมัติ

2. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) :

deep learning ได้ปฏิวัติด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

3. การรับรู้เสียง (Speech Recognition) :

ระบบการรับรู้เสียงที่ใช้การเรียนรู้ลึกได้พัฒนาขึ้นอย่างมาก ช่วยให้การโต้ตอบด้วยเสียงกับอุปกรณ์และ ผู้ช่วยเสมือนจริงมีความเป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

4. การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) :

โมเดล deep learning สามารถใช้ในการทำนายและพยากรณ์บนพื้นฐานของรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อน เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจและผู้ตัดสินใจ

5. การค้นพบยา (Drug Discovery) :

การเรียนรู้ลึกถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมเภสัชกรรมเพื่อเร่งกระบวนการค้นพบยา โดยการระบุสารต้นแบบที่เป็นไปได้และพยากรณ์ประสิทธิภาพและความปลอดภัยของยา

เมื่อการเรียนรู้ลึกยังคงพัฒนาและกลายเป็นเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยยิ่งขึ้น ศักยภาพการประยุกต์ใช้ของเทคโนโลยีนี้จะไม่มีที่สิ้นสุด และคาดว่าจะส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อชีวิตของเราในอีกหลายปีข้างหน้า

ปรึกษาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถของ AI กับผู้เชี่ยวชาญของเรากับ Amity Solutions ได้ที่นี่