Deep Learning คำนี้เคยรู้จักไหม บางทีรับสายวีดีโอคอลแต่คนที่โทรมาดันเป็นหน้าตำรวจ! แกงค์คอลเซ็นเตอร์โทรก่อกวนเป็นปัญหาใหญ่ในตอนนี้ ซึ่งวิธีการแบบเดิมๆ หลายคนคงรู้ทันแล้ว พวกนี้จึง “อัพเกรด” ด้วยการนำภาพนิ่งตำรวจมาทำปากขยับได้ผ่านแอป Deep Fake App
ซึ่งทำให้หลายคนหลงเชื่อได้มากเลยทีเดียว ซึ่งวิธีเลียนแบบใบหน้าดังกล่าว เป็นการใช้ AI มาทำดีปเลิร์นนิ่ง ซึ่งเป็นการให้ AI เรียนรู้และเกิดความสามารถในการจดจำจากการป้อนข้อมูลตัวอย่าง
จนมันสามารถประมวลผลออกเป็นผลลัพธ์ดังกล่าวนั่นเอง! ในอนาคตหากดีปเลิร์นนิ่ง ทำได้เหมือนในภาพยนต์ละก็ คงจะน่ากลัวไม่เบา เทคโนโลยีในกลุ่มของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) กลายเป็นเทคโนโลยีที่สามารถพบเห็นและใช้งานได้ในชีวิตประจำวัน โดยเฉพาะในสมาร์ทโฟน ที่ใช้กันตอนนี้อย่างแพร่หลาย
ปัญญาประดิษฐ์สามารถแบ่งเป็นสองประเภท คือ การเรียนรู้ด้วยจักรกล หรือ Machine Learning และที่กำลังเป็นที่สนใจในปัจจุบันอย่างการเรียนรู้เชิงลึกหรือ ดีปเลิร์นนิ่ง
Ref: Neural Network Architectures
Deep Learning คืออะไร เข้าใจได้ง่ายๆ
สิ่งที่เราควรต้องทำความเข้าใจกันก่อนคือ ถึงแม้ว่าดีปเลิร์นนิ่ง จะถูกแบ่งแยกออกเป็นสองประเภท แต่ดีปเลิร์นนิ่งก็ยังถือเป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning เพียงแต่วิธีการเรียนรู้เพื่อหาคำตอบของปัญญาประดิษฐ์นั้นแตกต่างกัน Machine Learning คือการรับข้อมูลจำนวนมากมหาศาล เพื่อจดจำความแตกต่างหรือลักษณะเด่นและทำการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่ม
เช่น หากมีครีบก็แยกไปกลุ่มปลา ไม่มีครีบแต่มีปีกก็แยกไปกลุ่มนก ตามจุดเด่นที่เห็นได้ชัด เป็นต้น ยิ่งเรียนรู้มากก็จะยิ่งแยกแยะจุดเด่นดังกล่าวได้ดีขึ้นดีปเลิร์นนิ่ง คือการจำลองรูปแบบการประมวลผลของสมองมนุษย์ โดยใช้โครงสร้างคล้ายเซลล์ประสาทในการประมวลผล
เมื่อได้รับข้อมูลมาดีปเลิร์นนิ่ง จะทำการแยกข้อมูลและรายละเอียดต่างๆ ที่ได้รับมาทั้งหมด แล้วนำมาประมวลผลหาจุดเด่นและจุดแตกต่างของข้อมูลให้ลึกขึ้น กับการกรองข้อมูลเป็นชั้นๆ แล้วสรุปผลข้อมูลออกมาเป็น Output และตรวจสอบว่าข้อมูลนั้นส่งผลอย่างไร ผิด หรือถูก
การใช้งาน Deep Learning ที่เห็นได้จริง
ปัจจุบันมีการนำดีปเลิร์นนิ่ง ไปใช้ในงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีปริมาณมาก เช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles) ระบบความปลอดภัยของรถยนต์ ในปัจจุบันระบบควบคุมความเร็ว ระบบเบรกอัตโนมัติ หรือระบบเตือนเมื่อรถออกนอกเลน ต่างใช้ดีปเลิร์นนิ่ง ในการแยกวัตถุที่อยู่รอบรถยนต์
Ref: Imitation as a Technique for Self-Driving Cars – AI Trends
ไม่ว่าจะเป็นรถยนต์คันอื่น รถจักรยานยนต์ จักรยาน หรือคนที่เดินตามถนน ผ่านการดึงข้อมูลจากเซนเซอร์และกล้องจำนวนมากภายในรถยนต์ นำมาคำนวนเพื่อหาทิศทางและความเร็วที่เหมาะสม การอ่านข้อมูลจากป้ายเตือนต่างๆ หรือสั่งให้รถยนต์ลดความเร็วหรือหยุดได้ด้วยตนเอง นอกจากนี้ดีปเลิร์นนิ่ง ยังมีการใช้งานที่แตกต่างกันไป ตัวอย่างดังนี้
การวินิจฉัยโรค
ดีปเลิร์นนิ่งถูกใช้มาเป็นเครื่องมือในการวินิจฉัยโรค เช่น การวินิจฉัยจากข้อมูลส่วนตัวของผู้ป่วยอย่างน้ำหนัก ส่วนสูง ค่าน้ำตาลในเลือดหรือค่าไขมันในเลือด เพื่อหาสาเหตุของอาการเจ็บป่วย การวินิจฉัยจากภาพถ่ายทางการแพทย์เช่นภาพเอ็กซ์เรย์ ภาพอัลตราซาวนด์ หรือภาพ MRI โดยดีปเลิร์นนิ่ง จะประมวลผลภาพถ่ายของผู้ป่วย
เปรียบเทียบกับฐานข้อมูลเพื่อค้นหาความผิดปกติอย่างเนื้องอกหรือมะเร็ง และระบุตำแหน่งของความผิดปกติที่เกิดขึ้นกับอวัยวะให้แพทย์ได้รับรู้ ซึ่งช่วยลดเวลาในการวินิจฉัยโรคของแพทย์เป็นผลดีอย่างมาก
การแปลภาษา
ระบบแปลภาษา Google Translate ตั้งอยู่บนพื้นฐานของการใช้ดีปเลิร์นนิ่ง
- การวิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้ใช้งาน ป้อนข้อมูลเข้าไป ในรูปของตัวอักษร รูปภาพและเสียง เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลที่ถูกป้อนกับฐานข้อมูลคำในหลากหลายภาษาที่มีอยู่
- ขั้นตอนการแปลโดยใช้ดีปเลิร์นนิ่ง เพื่อหาความหมายที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำที่ต้องการ
การสร้างประโยคหรือโต้ตอบกับมนุษย์
วิธีดีปเลิร์นนิ่งสามารถนำมาใช้ในการสร้างการโต้ตอบ เช่นการโต้ตอบกับข้อมูลผู้ใช้ส่งเข้าไปยังบริการโต้ตอบอัตโนมัติ เช่น Siri Alexa และ Google Assistant หรือแม้แต่การสร้างงานที่ต้องการทักษะในการเขียนสูง นวนิยายหรือบทความวิชาการ โดยดีปเลิร์นนิ่ง
จะหาความเชื่อมโยงระหว่างคำหรือประโยคที่มีอยู่ในฐานข้อมูล นำคำที่เกี่ยวข้องเหล่านี้มาสร้างเป็นประโยคหรือย่อหน้าที่มีความหมายสมบูรณ์ ซึ่งมีผู้นำดีปเลิร์นนิ่ง มาใช้ในการเขียนภาคต่อของนวนิยายชื่อดังอย่าง Harry Potter
เกม
ในปี 2016 ได้มีการจัดการแข่งขันหมากล้อมระหว่างลีเซดอล นักหมากล้อมแชมป์โลกชาวเกาหลีใต้ กับคอมพิวเตอร์อย่าง AlphaGo ที่ใช้ดีปเลิร์นนิ่ง ในการวิเคราะห์เเละดำเนินเกม ด้วยความสามารถของ Deep Learning ที่พลิกแพลงการวางหมาก ทำให้ AlphaGo สามารถเอาชนะมนุษย์ได้ถึง 4-1 เกม
ถึงแม้ว่าดีปเลิร์นนิ่ง จะเป็น “กล่องดำ” ที่สามารถอธิบายหลักการทำงานชัดเจนได้ยาก แต่ด้วยพลังของเทคโนโลยีทำให้ดีปเลิร์นนิ่ง อยู่ใกล้ตัวกับชีวิตประจำวันได้มากกว่าที่คุณคิด
Deep Learning มีประโยชน์อย่างไร
เทคโนโลยี learning ทำให้ซอฟต์แวร์ด้านการจดจำภาพและเสียงของเครื่องจักรมรการพัฒนาขึ้นมากจนสามารถนำไปทำเป็นแอพพลิเคชั่นอุปกรณ์หรือบริการออนไลน์ที่สามารถเลียนแบบความเป็นมนุษย์สมองคิดอะไรได้จดจำอะไรได้แยกแยะอะไรได้ดีปเลิร์นนิ่ง ก็จะทำได้ไม่แตกต่างจากสมองมนุษย์สิ่งที่จะได้จากเทคโนโลยีดีปเลิร์นนิ่ง ได้แก่
- การแยกคน เป็นการแยกแยะใบหน้าของคน เช่น การติดแท็กใน Google และ Facebook
- การแยกวัตถุที่ไม่ใช่คน เป็นการแยกแยะสิ่งมีชีวิตเช่นแยกนกออกจากปลาจากสุนัขการแยกแยะสิ่งไม่มีชีวิตเช่นแยกผ้าห่มออกจากเตียง
- แยกเสียง เป็นการแยกเสียงสำเนียงภาษาพูดให้เป็นภาษาเขียนและการแปลภาษา
- แยกการแต่งกาย เป็นการแยกได้ว่าใครแต่งตัวในสไตล์เดียวกันกับเราบ้างแล้วเสนอข้อมูลว่ามีเสื้อผ้าแนวนั้นอยู่ที่ไหนบ้าง
สรุป
ดีปเลิร์นนิ่ง เป็นแนวทางใหม่ของวงการ AI , โดยดีปเลิร์นนิ่ง มีโครงสร้างที่ประกอบด้วย input layer , hidden layer และ output layer โดยคำว่า deep นั้นหมายถึงการที่มี hidden layer มากกว่า 2 layer อีกทั้งยังมี neural networks หลากหลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทมีโครงสร้างที่ถูกออกเเบบมาเพื่อทำงานที่เเตกต่างกันไป ตัวอย่างเช่น CNN จะทำงานได้ดีกับรูปภาพ
ส่วน RNN จะทำงานได้ดีข้อมูลประเภทลำดับเวลา(time series) และ การพิสูจน์อักษร (text analysis) ดีปเลิร์นนิ่ง ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในหลากหลายวงการ ตั้งเเต่การเงิน(finance) ไปถึงการตลาด(marketing) ห่วงโซ่อุปทาน(supply chain) บริษัทยักษ์ใหญ่จะเป็นบริษัทแนวหน้าที่่สามารถใช้ดีปเลิร์นนิ่ง ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะว่าพวกเขามีข้อมูลมากพอที่จะทำใช้ในการ train model นั่นเอง
ผู้ประกอบการท่านใด ต้องการเดินบนเส้นทางธุรกิจออนไลน์ ปรึกษา Exvention ได้เลยครับ นอกจากนี้เรายัง รับทำเว็บไซต์ อีกด้วยท่านใดสนใจติดต่อเราได้เลยครับ
Reference :
สร้าง AI ให้รู้ลึก รู้จริง! ทำความรู้จักว่า คืออะไร
เทคโนโลยีการเรียนรู้เหมือนมนุษย์
ดีปเลิร์นนิ่ง คืออะไร ?