ดิปเลิร์นนิงคืออะไร
ดีปเลิร์นนิงเป็นวิธีหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สอนคอมพิวเตอร์ให้ประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่อ้างอิงมาจากสมองมนุษย์ แบบจำลองการเรียนรู้แบบดีปเลิร์นนิงสามารถจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนในรูปภาพ ข้อความ เสียง และข้อมูลอื่นๆ เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและการคาดคะเนที่ถูกต้อง คุณสามารถใช้วิธีดีปเลิร์นนิงเพื่อทำให้งานที่ต้องการความฉลาดของมนุษย์ดำเนินไปได้โดยอัตโนมัติ เช่น การอธิบายภาพ หรือการถอดเสียงไฟล์เสียงเป็นข้อความ
เหตุใดดีปเลิร์นนิงจึงสำคัญ
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) พยายามที่จะฝึกคอมพิวเตอร์ให้คิดและเรียนรู้เหมือนที่มนุษย์ทำ เทคโนโลยีดีปเลิร์นนิงช่วยผลักดันแอปพลิเคชัน AI จำนวนมากที่ใช้ในผลิตภัณฑ์ประจำวัน เช่น:
- ผู้ช่วยดิจิทัล
- รีโมทโทรทัศน์ที่เปิดใช้งานด้วยเสียง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- การจดจำใบหน้าอัตโนมัติ
นอกจากนี้ยังเป็นส่วนประกอบที่สำคัญของเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น รถยนต์ขับเอง ความเป็นจริงเสมือน และอื่นๆ
รูปแบบดีปเลิร์นนิงเป็นไฟล์คอมพิวเตอร์ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ฝึกฝนให้ทำงานโดยใช้อัลกอริทึมหรือชุดขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ธุรกิจใช้แบบจำลองดีปเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ในแอปพลิเคชันต่างๆ
อะไรคือประโยชน์ของดีปเลิร์นนิง
ดีปเลิร์นนิงมีหลายกรณีการใช้งานในอุตสาหกรรมยานยนต์, การบินและอวกาศ การผลิต อิเล็กทรอนิกส์ การวิจัยทางการแพทย์ และสาขาอื่นๆ นี่คือตัวอย่างของดีปเลิร์นนิง
- รถยนต์ที่ขับขี่ด้วยตนเองใช้โมเดลดีปเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับป้ายจราจรและคนเดินเท้าโดยอัตโนมัติ
- ระบบกลาโหมใช้ดีปเลิร์นนิงเพื่อกำหนดสถานะพื้นที่ที่น่าสนใจในภาพดาวเทียมโดยอัตโนมัติ
- การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ใช้ดีปเลิร์นนิงเพื่อตรวจหาเซลล์มะเร็งโดยอัตโนมัติเพื่อการวินิจฉัยทางการแพทย์
- โรงงานใช้แอปพลิเคชันดีปเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับเมื่อคนหรือวัตถุอยู่ในระยะที่ไม่ปลอดภัยของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ
คุณสามารถจัดกลุ่มกรณีการใช้งานต่างๆ ของดีปเลิร์นนิงออกเป็นสี่ประเภทที่กว้างๆ ได้แก่ คอมพิวเตอร์วิชัน การรู้จำเสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และกลไกการแนะนำข้อมูล
คอมพิวเตอร์วิทัศน์
คอมพิวเตอร์วิชัน คือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากภาพและวิดีโอ คอมพิวเตอร์สามารถใช้ดีปเลิร์นนิงเพื่อเข้าใจภาพในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำได้ คอมพิวเตอร์วิทัศน์มีรูปแบบการใช้งานหลายอย่าง เช่น
- การกลั่นกรองเนื้อหาเพื่อลบเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัยหรือไม่เหมาะสมออกจากคลังภาพและวิดีโอโดยอัตโนมัติ
- การจดจำใบหน้าเพื่อระบุใบหน้าและจดจำคุณลักษณะต่างๆ เช่น ดวงตา แว่นตา และขนบนใบหน้า
- การระบุวัตถุในรูปภาพเพื่อระบุโลโก้แบรนด์ เสื้อผ้า อุปกรณ์นิรภัย และรายละเอียดรูปภาพอื่นๆ
การจดจำเสียงพูด
ดีปเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์คำพูดของมนุษย์ได้แม้จะมีรูปแบบคำพูด ระดับเสียง น้ำเสียง ภาษา และสำเนียงที่แตกต่างกัน ผู้ช่วยเสมือน เช่น Amazon Alexa และซอฟต์แวร์ถอดเสียงอัตโนมัติ ใช้การจดจำเสียงพูดเพื่อทำงานดังต่อไปนี้
- ช่วยเจ้าหน้าที่ศูนย์บริการและจัดประเภทการโทรโดยอัตโนมัติ
- แปลงบทสนทนาทางคลินิกเป็นเอกสารแบบเรียลไทม์
- บรรยายวิดีโอและบันทึกการประชุมได้อย่างแม่นยำเพื่อการเข้าถึงเนื้อหาที่กว้างขึ้น
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
คอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึมดีปเลิร์นนิงเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและความหมายจากข้อความ และเอกสาร ความสามารถในการประมวลผลข้อความธรรมชาติที่มนุษย์สร้างขึ้นมีหลายกรณีการใช้งาน ซึ่งรวมถึงกรณีเหล่านี้
- ตัวแทนเสมือนและ Chatbot อัตโนมัติ
- สรุปเอกสารหรือบทความข่าวโดยอัตโนมัติ
- การวิเคราะห์ข้อมูลวิเคราะห์และประมวลผลทางธุรกิจของเอกสารฉบับยาว เช่น อีเมลและแบบฟอร์ม
- การจัดทำดัชนีวลีสำคัญที่บ่งบอกถึงความรู้สึก เช่น ความคิดเห็นเชิงบวกและเชิงลบบนโซเชียลมีเดีย
กลไกการแนะนำ
แอปพลิเคชันสามารถใช้วิธีดีปเลิร์นนิงเพื่อติดตามกิจกรรมของผู้ใช้และพัฒนา คำแนะนำที่เหมาะกับแต่ละคนได้ พวกเขาสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ต่างๆ และช่วยค้นพบผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ ตัวอย่างเช่น บริษัท สื่อและความบันเทิง หลายแห่ง เช่น Netflix, Fox และ Peacock ใช้ดีปเลิร์นนิงเพื่อให้คำแนะนำวิดีโอที่เหมาะกับแต่ละคน
ดีปเลิร์นนิงทำงานอย่างไร
อัลกอรึธึมดีปเลิร์นนิงเป็นนิวรัลเน็ตเวิร์กที่สร้างแบบจำลองตามสมองของมนุษย์ ยกตัวอย่างเช่น สมองมนุษย์มีเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันเป็นล้านๆ ที่ทำงานร่วมกันเพื่อเรียนรู้และประมวลผลข้อมูล ในทำนองเดียวกัน เครือข่ายดีปเลิร์นนิง หรือนิวรัลเน็ตเวิร์กก็ทำมาจากเซลล์ประสาทเทียมหลายเลเยอร์ที่ทำงานร่วมกันภายในคอมพิวเตอร์
เซลล์ประสาทเทียมเป็นโมดูลซอฟต์แวร์ที่เรียกว่าโหนด ซึ่งใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์เพื่อประมวลผลข้อมูล นิวรัลเน็ตเวิร์กเป็นขั้นตอนวิธีดีปเลิร์นนิงที่ใช้โหนดเหล่านี้ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
ส่วนประกอบของเครือข่ายดีปเลิร์นนิงมีอะไรบ้าง
ส่วนประกอบของดีปนิวรัลเน็ตเวิร์กมีดังต่อไปนี้
เลเยอร์อินพุต
เครือข่ายนิวรัลเน็ตเวิร์กมีโหนดหลายโหนดที่อินพุตข้อมูลเข้าไปในนั้น โหนดเหล่านี้ทำขึ้นมาจากการป้อนข้อมูลของระบบ
เลเยอร์ซ่อน
เลเยอร์อินพุตจะประมวลผลและส่งข้อมูลไปยังชั้นต่อไปในนิวรัลเน็ตเวิร์ก เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เหล่านี้ประมวลผลข้อมูลในระดับต่างๆ โดยปรับพฤติกรรมของตนเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ๆ เครือข่ายดีปเลิร์นนิงมีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายร้อยเลเยอร์ที่พวกเขาสามารถใช้ในการวิเคราะห์ปัญหาจากมุมที่แตกต่างกันได้มากมาย
ยกตัวอย่างเช่น ถ้าได้รับภาพของสัตว์ที่ไม่รู้จักซึ่งต้องจัดประเภท ก็จะเปรียบเทียบกับสัตว์ที่รู้อยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น คุณจะมองไปที่รูปร่างของตาและหู ขนาด จำนวนขา และรูปแบบขน คุณจะพยายามที่จะระบุรูปแบบ ดังเช่นต่อไปนี้:
- สัตว์มีกีบ ดังนั้นอาจจะเป็นวัวหรือกวาง
- สัตว์มีตาแมว ดังนั้นมันอาจจะเป็นแมวป่าประเภทหนึ่ง
เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ในเครือข่ายดีปนิวรัลเน็ตเวิร์กทำงานในลักษณะเดียวกัน ถ้าอัลกอริธึมดีปเลิร์นนิงพยายามจำแนกภาพสัตว์ เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่แต่ละเลเยอร์จะประมวลลักษณะต่างๆ ของสัตว์และพยายามจัดหมวดหมู่ให้ถูกต้อง
เลเยอร์เอาต์พุต
เลเยอร์เอาท์พุทประกอบด้วยโหนดที่ส่งออกข้อมูล แบบจำลองดีปเลิร์นนิงที่เอาต์พุตคำตอบ “ใช่” หรือ “ไม่” จะมีโหนดเพียงสองโหนดในเลเยอร์ผลลัพธ์เท่านั้น ในทางกลับกัน เอาท์พุทคำตอบมช่วงกว้างจะมีโหนดมากกว่า
ดีปเลิร์นนิงในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
ดีปเลิร์นนิ่งเป็นชุดย่อยของแมชชีนเลิร์นนิง อัลกอริธึมดีปเลิร์นนิงเกิดขึ้นจากความพยายามที่จะทำให้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิ่งแบบดั้งเดิมมีประสิทธิภาพมากขึ้น วิธีแมชชีนเลิร์นนิ่งแบบดั้งเดิมต้องใช้ความพยายามอย่างมากของมนุษย์ในการฝึกซอฟต์แวร์ ตัวอย่างเช่นในการจดจำภาพสัตว์ คุณต้องทำดังนี้:
- ติดป้ายกำกับภาพสัตว์หลายร้อยหลายพันภาพด้วยตนเอง
- ทำให้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงประมวลผลภาพเหล่านั้น
- ทดสอบอัลกอริทึมเหล่านั้นในชุดของภาพที่ไม่รู้จัก
- ระบุสาเหตุที่ผลลัพธ์บางอย่างไม่ถูกต้อง
- ปรับปรุงชุดข้อมูลโดยการติดฉลากภาพใหม่เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของผลลัพธ์
กระบวนการนี้เรียกว่าการเรียนรู้แบบมีผู้ฝึกฝน การเรียนรู้แบบมีผู้ฝึกฝน ความถูกต้องของผลลัพธ์จะดีขึ้นเฉพาะเมื่อคุณมีชุดข้อมูลที่กว้างและแตกต่างกันอย่างเพียงพอ ยกตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมอาจระบุแมวดำได้อย่างถูกต้อง แต่ไม่ใช่แมวขาวเพราะชุดข้อมูลการฝึกมีภาพแมวดำมากกว่า ในกรณีนี้คุณจะต้องติดป้ายกำกับภาพแมวสีขาวมากขึ้นและฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิ่งอีกครั้ง
ประโยชน์ของดีปเลิร์นนิงที่มากกว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
เครือข่ายดีปเลิร์นนิงมีประโยชน์เหนือแมชชีนเลิร์นนิ่งแบบดั้งเดิมดังต่อไปนี้
การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพ
วิธีแมชชีนเลิร์นนิ่งจะมีปัญหากับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารข้อความ เนื่องจากชุดข้อมูลหลังฝึกนั้นจะมีตัวแปรไม่สิ้นสุด ในทางกลับกัน แบบจำลองดีปเลิร์นนิงสามารถเข้าใจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและทำให้ข้อสังเกตทั่วไปโดยไม่ต้องสกัดคุณลักษณะด้วยตนเอง ยกตัวอย่างเช่น นิวรัลเน็ตเวิร์กหนึ่งสามารถรับรู้ได้ว่า ประโยคป้อนเข้าที่ต่างกันสองประโยคนี้มีความหมายเดียวกัน คือ
- ช่วยบอกหน่อยได้ไหมว่าต้องชำระเงินอย่างไร
- ฉันจะโอนเงินได้อย่างไร
การพบความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่และรูปแบบ
แอปพลิเคชันดีปเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น และเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่อาจยังไม่ได้รับการฝึก ยกตัวอย่างเช่น พิจารณาแบบจำลองดีปเลิร์นนิงที่ได้รับการฝึกวิเคราะห์การซื้อของผู้บริโภค โมเดลนี้มีข้อมูลเฉพาะสำหรับสินค้าที่คุณได้ซื้อไว้แล้ว แต่ว่า นิวรัลเน็ตเวิร์กสามารถแนะนำสินค้าใหม่ๆ ที่คุณยังไม่ได้ซื้อโดยเปรียบเทียบรูปแบบการซื้อของคุณกับของลูกค้าอื่นที่คล้ายคลึงกัน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ฝึกฝน
แบบจำลองดีปเลิร์นนิงสามารถเรียนรู้และพัฒนาได้เมื่อเวลาผ่านไปโดยอิงจากพฤติกรรมของผู้ใช้ พวกเขาไม่จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น พิจารณานิวรัลเน็ตเวิร์คที่จะแก้ไขหรือแนะนำคำโดยอัตโนมัติจากการวิเคราะห์ลักษณะการพิมพ์ของคุณ สมมติว่าแบบจำลองได้รับการฝึกฝนมาเป็นภาษาอังกฤษและสามารถตรวจการสะกดคำภาษาอังกฤษได้ แต่ว่า ถ้าพิมพ์คำที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษบ่อยๆ เช่น Danke นิวรัลเน็ตเวิร์กจะเรียนรู้และแก้ไขคำเหล่านี้โดยอัตโนมัติด้วย
การประมวลผลข้อมูลที่ผันผวน
ชุดข้อมูลที่ผันผวนนั้นมีตัวแปรมาก ตัวอย่างหนึ่งคือจำนวนเงินชำระคืนเงินกู้ในธนาคาร เนิวรัลเน็ตเวิร์กดีปเลิร์นนิงสามารถจัดหมวดหมู่และจัดเรียงข้อมูลนั้นได้เช่นกัน เช่น โดยการวิเคราะห์ธุรกรรมทางการเงิน และกำหนดสถานะบางรายการเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง
ปัญหาของดีปเลิร์นนิงคืออะไรบ้าง
ดีปเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ ความท้าทายบางอย่างมาพร้อมกับการใช้งานจริง
ข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมาก
อัลกอริธึมดีปเลิร์นนิงจะให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเมื่อคุณฝึกฝนกัลข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมาก ค่าผิดปกติหรือข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลอินพุตของคุณอาจส่งผลต่อกระบวนดีปเลิร์นนิง ยกตัวอย่างเช่น ในตัวอย่างภาพสัตว์ของเรา แบบจำลองดีปเลิร์นนิงอาจจัดเครื่องบินเป็นเต่าถ้ามีการนำเข้าภาพที่ไม่ใช่สัตว์เข้ามายังชุดข้อมูลโดยบังเอิญ
เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่ถูกต้องดังกล่าวคุณต้องคลีนและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากก่อนที่คุณจะสามารถฝึกแบบจำลองดีปเลิร์นนิง การประมวลผลข้อมูลอินพุตต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลที่มีความจุมาก
พลังในการประมวลผลขนาดใหญ่
อัลกอริธึมดีปเลิร์นนิงใช้การประมวลผลหนักมาก และต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่มีความสามารถในการคำนวณที่เพียงพอเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างถูกต้อง มิฉะนั้นจะใช้เวลานานในการประมวลผลผลลัพธ์
ประโยชน์ของดีปเลิร์นนิงในระบบคลาวด์มีอะไรบ้าง
การใช้อัลกอริธึมดีปเลิร์นนิงบนโครงสร้างพื้นฐานของระบบคลาวด์สามารถเอาชนะปัญหาเหล่านี้ได้ คุณสามารถใช้ดีปเลิร์นนิงในระบบคลาวด์เพื่อออกแบบ พัฒนา และฝึกแอปพลิเคชันดีปเลิร์นนิงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ความเร็ว
คุณสามารถฝึกรูปแบบดีปเลิร์นนิงได้เร็วขึ้นโดยใช้คลัสเตอร์ของ GPU และ CPU เพื่อดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนซึ่งนิวรัลเน็ตเวิร์กของคุณต้องการ จากนั้นคุณสามารถปรับใช้แบบจำลองเหล่านี้เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกว่าเดิมได้
ความสามารถในการปรับขนาด
ด้วยทรัพยากรตามความต้องการที่หลากหลายที่มีให้บริการผ่านระบบคลาวด์ คุณจึงสามารถเข้าถึงทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่แทบไม่จำกัดเพื่อจัดการกับรูปแบบดีปเลิร์นนิงได้ทุกขนาด นิวรัลเน็ตเวิร์กของคุณสามารถใช้ประโยชน์จากโปรเซสเซอร์หลายตัวเพื่อกระจายเวิร์กโหลดได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
ดีปเลิร์นนิงบน AWS คืออะไร
บริการดีปเลิร์นนิงบน AWS ใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของการประมวลผลบนคลาวด์ เพื่อให้คุณสามารถปรับขนาดนิวรัลเน็ตเวิร์กสำหรับดีปเลิร์นนิงด้วยต้นทุนที่ต่ำลง พร้อมทั้งปรับให้เหมาะสมเพื่อความรวดเร็วด้วย นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้บริการ AWS ดังเช่นต่อไปนี้เพื่อจัดการแอปพลิเคชันดีปเลิร์นนิงที่เฉพาะได้อย่างเต็มที่
- Amazon Rekognition เพื่อเพิ่มคุณสมบัติคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้าแล้วหรือปรับแต่งได้ให้กับแอปพลิเคชันของคุณ
- Amazon Transcribe เพื่อจดจำและถอดเสียงคำพูดได้อย่างแม่นยำโดยอัตโนมัติ
- Amazon Lex เพื่อสร้าง Chatbot อัจฉริยะที่เข้าใจเจตนา รักษาบริบทการสนทนา และทำงานง่ายๆ ในหลายภาษาโดยอัตโนมัติ
เริ่มต้นใช้งานดีปเลิร์นนิงบน AWS ด้วย Amazon SageMaker เพื่อสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้นิวรัลเน็ตเวิร์กต่างๆ ได้ทุกระดับขนาดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ AWS Deep Learning AMI ในการสร้างสภาพแวดล้อมและเวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเองสำหรับดีปเลิร์นนิงได้ สร้างบัญชี AWS ฟรีเพื่อเริ่มต้นใช้งานเลยวันนี้!