ພື້ນຖານຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມ
ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນມີຢູ່ໃນຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາ, ຕັ້ງແຕ່ການຮັບຮູ້ສຽງໃນໂທລະສັບສະຫຼາດຂອງພວກເຮົາຈົນເຖິງຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ຊື້ເຄື່ອງອອນໄລນ໌ຂອງພວກເຮົາ. ແຕ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດ "ຮຽນຮູ້" ແລະ "ຄິດ" ໃນທາງທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ແນວໃດ? ຄໍາຕອບແມ່ນຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມ, ແລະຊັດເຈນກວ່າ, ໃນ Deep Learning.
ຫຼັກສູດ “ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ” ໃນ OpenClassrooms ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຢູ່ໃນໂລກທີ່ໜ້າສົນໃຈຂອງເຄືອຂ່າຍ neural. ທ່ານຈະຄົ້ນພົບ neuron ຢ່າງເປັນທາງການ, ພື້ນຖານຂອງເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້, ແລະວິທີການທີ່ມັນຖືກດົນໃຈໂດຍການເຮັດວຽກຂອງ neurons ຊີວະສາດຂອງສະຫມອງຂອງພວກເຮົາ. neurons ຢ່າງເປັນທາງການເຫຼົ່ານີ້, ເມື່ອເຊື່ອມຕໍ່ໃນເຄືອຂ່າຍ, ສາມາດປະມວນຜົນແລະຕີຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຂໍ້ມູນ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນຮູບພາບ, ສຽງຫຼືບົດເລື່ອງ.
ແຕ່ນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ປາຍຂອງກ້ອນຫີນ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະຄົ້ນຫາວິທີການເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ມີໂຄງສ້າງໃນຊັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ເລິກເຊິ່ງແລະສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຊັ່ນ autoencoders ແລະເຄືອຂ່າຍເລິກທີ່ມີຊັ້ນ convolutional ຈະຖືກເປີດເຜີຍ, ສະແດງໃຫ້ທ່ານເຫັນພະລັງງານແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງ Deep Learning.
ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ: ການປະຕິວັດໃນປັນຍາປະດິດ
ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ເປັນແນວໂນ້ມເຕັກໂນໂລຊີ. ນີ້ແມ່ນການບຸກທະລຸທີ່ສໍາຄັນທີ່ໄດ້ສັ່ນສະເທືອນເຖິງພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ. ແຕ່ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ Deep Learning ພິເສດແລະແຕກຕ່າງຈາກເຕັກນິກ AI ອື່ນໆ?
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃນໂລກທີ່ທຸກໆການຄລິກ, ທຸກໆການມັກ, ແລະທຸກໆການແບ່ງປັນສ້າງຂໍ້ມູນ, ຄວາມສາມາດນີ້ແມ່ນບໍ່ມີຄ່າ. ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ, ດ້ວຍຫຼາຍຊັ້ນຂອງພວກມັນ, ສາມາດກໍານົດຮູບແບບແລະໂຄງສ້າງໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້, ບ່ອນທີ່ວິທີການແບບດັ້ງເດີມລົ້ມເຫລວ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, Deep Learning ແມ່ນການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ແທນທີ່ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ຊັດເຈນ, ມັນໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອຝຶກອົບຮົມແລະປັບປຸງ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນຫຼາຍ, ປະສິດທິພາບຂອງມັນດີຂຶ້ນ. ຄຸນນະສົມບັດນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນມີປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບຫຼືການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແມ່ນພື້ນຖານຂອງການປະດິດສ້າງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍຢ່າງ. ຈາກຜູ້ຊ່ວຍສຽງອັດສະລິຍະໄປສູ່ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ມັນແມ່ນເຄື່ອງຈັກທີ່ເພີ່ມຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້.
ໂດຍການສຳຫຼວດ Deep Learning, ພວກເຮົາຄົ້ນພົບບໍ່ພຽງແຕ່ເທັກໂນໂລຍີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນວິທີໃໝ່ໃນການເບິ່ງ ແລະເຂົ້າໃຈໂລກນຳ. ມັນສະຫນອງທັດສະນະທີ່ເປັນເອກະລັກກ່ຽວກັບວິທີທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮຽນຮູ້, ພັດທະນາ, ແລະສຸດທ້າຍຮ່ວມມືກັບມະນຸດເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພາກປະຕິບັດແລະອະນາຄົດຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກ
ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງບໍ່ຈຳກັດຢູ່ໃນຫ້ອງທົດລອງທິດສະດີ ຫຼືການຄົ້ນຄວ້າ. ມັນໄດ້ຖືກຝັງເລິກຢູ່ໃນຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາແລ້ວ, ສະເຫນີວິທີແກ້ໄຂໃຫມ່ໆຕໍ່ກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ພວກເຮົາຄິດວ່າບໍ່ສາມາດເອົາຊະນະໄດ້ພຽງແຕ່ສອງສາມປີກ່ອນ.
ເອົາຕົວຢ່າງຂອງສຸຂະພາບ. ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດຫາພະຍາດໃນຮູບພາບທາງການແພດທີ່ບາງຄັ້ງມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍກ່ວາທ່ານຫມໍ. ພວກເຂົາສາມາດກໍານົດເນື້ອງອກ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຫົວໃຈຫຼືເງື່ອນໄຂອື່ນໆໂດຍການວິເຄາະ x-rays, MRIs ຫຼື scans.
ໃນຂະແຫນງການສິລະປະ, Deep Learning ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງໃຫມ່ຫຼືຟື້ນຟູຂອງເກົ່າ. ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດສ້າງດົນຕີ, ທາສີຮູບພາບຫຼືຂຽນບົດກະວີ, ຊຸກຍູ້ຂອບເຂດລະຫວ່າງເຄື່ອງຈັກແລະຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມະນຸດ.
ອຸດສາຫະກໍາບໍ່ໄດ້ຖືກປະໄວ້. ສາຍການຜະລິດໃຊ້ Deep Learning ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ, ກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງຫຼືຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນ. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບນີ້ເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າເກົ່າ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼຸດລົງແລະຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນທີ່ດີກວ່າ.
ແຕ່ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ການເລີ່ມຕົ້ນ. ອະນາຄົດຂອງ Deep Learning ແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍຄໍາສັນຍາ. ເມື່ອ algorithms ພັດທະນາແລະພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນອະນາຄົດອາດຈະມີການປະຕິວັດຫຼາຍຂຶ້ນ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການເຂົ້າໃຈຄວາມລຶກລັບຂອງຈັກກະວານ, ຕໍ່ສູ້ກັບການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດ ຫຼືການສ້າງຕົວເມືອງທີ່ສະຫຼາດ, ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງຈະເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງຄວາມກ້າວໜ້າເຫຼົ່ານີ້, ການສ້າງອະນາຄົດທີ່ດີຂຶ້ນສຳລັບທຸກຄົນ.
