Deep Learning เลียนแบบการเรียนรู้ของมนุษย์ ให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น ซึ่งมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีข้อจำกัดที่ต้องพิจารณา
Deep Learning คือสาขาหนึ่งของ AI ที่กำลังได้รับความสนใจอย่างมาก เพราะสามารถสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ คล้ายกับวิธีการเรียนรู้ของมนุษย์ ทำให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้อย่างกว้างขวาง ทั้งในด้านการจำแนกข้อมูล การรู้จำภาพและเสียง หรือแม้แต่การสร้างเนื้อหาใหม่ๆ แต่การพัฒนา Deep Learning ก็มีความท้าทายที่ต้องเผชิญอยู่ไม่น้อย
คุณอาจสนใจ:
Deep Learning คืออะไร
Deep learning เป็นสาขาหนึ่งของ machine learning และ artificial intelligence (AI) ที่เลียนแบบวิธีการเรียนรู้ของมนุษย์ โมเดล deep learning สามารถถูกสอนให้ทำงานจำแนกประเภทและรู้จำรูปแบบในรูปภาพ ข้อความ เสียง และข้อมูลอื่นๆ ได้ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อทำให้งานที่ปกติต้องอาศัยความฉลาดของมนุษย์ เช่น การอธิบายรูปภาพหรือการถอดเสียงเป็นข้อความ สามารถทำได้โดยอัตโนมัติ
Deep learning เป็นองค์ประกอบสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงสถิติและการทำนายผล ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีหน้าที่ในการเก็บรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมาก โดย deep learning ช่วยให้กระบวนการนี้เร็วขึ้นและง่ายขึ้น
ทำไม Deep Learning จึงสำคัญ
Deep learning ต้องอาศัยข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากและพลังการประมวลผล หากองค์กรสามารถรองรับความต้องการทั้งสองอย่างได้ ก็สามารถนำ deep learning ไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น ผู้ช่วยดิจิทัล การตรวจจับการฉ้อโกง และการจดจำใบหน้า นอกจากนี้ deep learning ยังมีความแม่นยำในการรู้จำสูง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประยุกต์ใช้งานอื่นๆ ที่ความปลอดภัยเป็นปัจจัยสำคัญ เช่น รถยนต์ไร้คนขับหรืออุปกรณ์การแพทย์
Deep Learning ทำงานอย่างไร
โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ deep learning จะผ่านกระบวนการเดียวกับเด็กที่กำลังเรียนรู้ที่จะระบุสุนัขเป็นต้น
โปรแกรม deep learning มีหลายชั้นของโหนดที่เชื่อมโยงกัน โดยแต่ละชั้นจะสร้างขึ้นบนชั้นก่อนหน้าเพื่อปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำนายและการจำแนก Deep learning ทำการแปลงแบบไม่เชิงเส้นกับข้อมูลที่ป้อนเข้าไปและใช้สิ่งที่เรียนรู้มาเพื่อสร้างโมเดลทางสถิติเป็นผลลัพธ์ วนซ้ำไปเรื่อยๆ จนกว่าผลลัพธ์จะมีความแม่นยำที่ยอมรับได้ จำนวนชั้นการประมวลผลที่ข้อมูลต้องผ่านคือสิ่งที่ทำให้เรียกว่า deep
การเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม กระบวนการเรียนรู้จะมีการกำกับดูแล และโปรแกรมเมอร์ต้องระบุอย่างละเอียดมากว่าต้องการให้คอมพิวเตอร์มองหาอะไรเพื่อตัดสินใจว่ารูปภาพมีหรือไม่มีสุนัข นี่เป็นกระบวนการที่ยุ่งยากเรียกว่าการสกัดคุณลักษณะ และอัตราความสำเร็จของคอมพิวเตอร์ขึ้นอยู่กับความสามารถของโปรแกรมเมอร์ในการกำหนดชุดคุณลักษณะสำหรับสุนัขได้อย่างแม่นยำ ข้อดีของ deep learning คือโปรแกรมสร้างชุดคุณลักษณะด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีการกำกับดูแล
วิธีการ Deep Learning
สามารถใช้วิธีการต่างๆ เพื่อสร้างโมเดล deep learning ที่แข็งแกร่ง เทคนิคเหล่านี้ ได้แก่ learning rate decay, transfer learning, training from scratch และ dropout
1. Learning rate decay – เป็นกระบวนการปรับ learning rate เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาในการฝึก
2. Transfer learning – เป็นกระบวนการปรับปรุงโมเดลที่ผ่านการฝึกมาแล้ว และต้องการอินเทอร์เฟซไปยังส่วนภายในของเครือข่ายที่มีอยู่ วิธีนี้ใช้ข้อมูลน้อยกว่าวิธีอื่นๆ จึงช่วยลดเวลาในการคำนวณเป็นนาทีหรือชั่วโมง
3. Training from scratch – ต้องการให้ผู้พัฒนารวบรวมชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่ แล้วกำหนดค่าสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่สามารถเรียนรู้คุณลักษณะและโมเดลได้ วิธีนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันใหม่ อย่างไรก็ตามต้องการข้อมูลมหาศาล ทำให้ใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์
4. Dropout – เป็นวิธีที่พยายามแก้ปัญหา overfitting ในเครือข่ายที่มีพารามิเตอร์จำนวนมาก โดยการลบหน่วยและการเชื่อมต่อแบบสุ่มออกจากโครงข่ายประสาทระหว่างการฝึกอบรม ซึ่งพิสูจน์แล้วว่าสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้
โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Deep Learning
อัลกอริทึม machine learning ขั้นสูงชนิดหนึ่ง ที่เรียกว่า artificial neural network (ANN) เป็นรากฐานสำคัญของโมเดล deep learning ดังนั้น deep learning จึงอาจเรียกว่า deep neural learning หรือ deep neural network (DNN) ได้ด้วย
DNN ประกอบด้วยชั้นอินพุต ชั้นซ่อน และชั้นเอาต์พุต โหนดอินพุตทำหน้าที่เป็นชั้นวางข้อมูลอินพุต จำนวนชั้นและโหนดเอาต์พุตที่ต้องการจะเปลี่ยนไปตามเอาต์พุต ส่วนชั้นซ่อนเป็นชั้นหลายชั้นที่ประมวลผลและส่งผ่านข้อมูลไปยังชั้นอื่นๆ ในโครงข่ายประสาท
ข้อดีของ Deep Learning
- การเรียนรู้คุณลักษณะอัตโนมัติ – ระบบ deep learning สามารถสกัดคุณลักษณะได้โดยอัตโนมัติ หมายความว่าไม่จำเป็นต้องมีการดูแลเพื่อเพิ่มคุณลักษณะใหม่
- การค้นพบรูปแบบ – ระบบ deep learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและค้นหารูปแบบที่ซับซ้อนในรูปภาพ ข้อความ และเสียง และสามารถสรุปข้อมูลเชิงลึกที่อาจไม่ได้รับการฝึกอบรมด้วยก็ได้
- ประมวลผลชุดข้อมูลที่ผันผวน – ระบบ deep learning สามารถจัดหมวดหมู่และจัดเรียงชุดข้อมูลที่มีความแปรปรวนสูงได้ เช่น ในระบบธุรกรรมและการฉ้อโกง
- ประเภทข้อมูล – ระบบ deep learning สามารถประมวลผลทั้งข้อมูลแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
- ความแม่นยำ – การเพิ่มชั้นโหนดใดๆ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำของโมเดล deep learning
- สามารถทำได้มากกว่าวิธีการ machine learning อื่นๆ – เมื่อเทียบกับกระบวนการ machine learning ทั่วไป deep learning ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยกว่า และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่การ machine learning อื่นๆ ทำได้ไม่ดีเท่า
ตัวอย่างการใช้ Deep Learning
Deep learning ถูกนำไปใช้ในเทคโนโลยีทั่วไปต่างๆ เช่น ระบบจดจำใบหน้าอัตโนมัติ ผู้ช่วยดิจิทัล และการตรวจจับการฉ้อโกง รวมถึงเทคโนโลยีใหม่ๆ ด้วย เช่น
- การตรวจจับภาวะเพ้อคลั่งในผู้ป่วยวิกฤต
- การตรวจหาเซลล์มะเร็งโดยอัตโนมัติ
- ใช้ในรถยนต์ไร้คนขับเพื่อตรวจจับวัตถุ เช่น ป้ายจราจรหรือคนเดินถนนโดยอัตโนมัติ
- ใช้เพื่อการกลั่นกรองเนื้อหาในโซเชียลมีเดีย
ข้อจำกัดและความท้าทาย
ระบบ deep learning มีข้อเสียด้วย เช่น:
- เรียนรู้จากการสังเกตเท่านั้น หมายความว่ารู้แค่สิ่งที่อยู่ในข้อมูลที่นำมาฝึกเท่านั้น
- เรื่องอคติเป็นปัญหาใหญ่สำหรับโมเดล deep learning หากโมเดลฝึกบนข้อมูลที่มีอคติ โมเดลจะสร้างอคติในการทำนายด้วยเช่นกัน
- อัตราการเรียนรู้ หากสูงเกินไปโมเดลจะลู่เข้าเร็วเกินไป ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดีที่สุด แต่หากต่ำเกินไป กระบวนการอาจติดอยู่และยากที่จะหาทางออก
- ความต้องการด้านฮาร์ดแวร์ เช่น GPU แบบมัลติคอร์ประสิทธิภาพสูง ซึ่งมีราคาแพงและใช้พลังงานมาก
- ต้องการข้อมูลจำนวนมาก และยิ่งต้องการโมเดลที่ทรงพลังและแม่นยำมากเท่าไร ก็ยิ่งต้องการพารามิเตอร์มากขึ้นและต้องการข้อมูลมากขึ้น
สรุป
Deep Learning ถือเป็นเทคโนโลยี AI ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว มีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมและวงการต่างๆ อย่างมหาศาล ด้วยความสามารถในการเรียนรู้และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างลึกซึ้ง อย่างไรก็ตาม การพัฒนา Deep Learning ให้มีประสิทธิภาพสูงสุดนั้น ต้องอาศัยทั้งความเชี่ยวชาญ ทรัพยากรด้าน computing ที่มหาศาล และการแก้ไขข้อจำกัดต่างๆ ให้ได้ ซึ่งยังคงเป็นความท้าทายสำคัญที่ทุกคนจับตามอง
คุณอาจสนใจ:
- Generative AI คืออะไร
- Generative Pre-Trained Transformer คืออะไร
- Machine Learning คืออะไร
- Natural Language Processing (NLP) คืออะไร
แหล่งอ้างอิง:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
- https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
