การเรียนรู้เชิงลึก

วิวัฒนาการของการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นหนึ่งในรากฐานของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และความสนใจในการเรียนรู้เชิงลึกในปัจจุบันเนื่องมาจากเป็นส่วนหนึ่งของความนิยมเกี่ยวกับ AI เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกได้เพิ่มความสามารถในการจัดประเภท จดจำ ตรวจจับ หรือสามารถอธิบายได้ในคำเดียวได้คือ เข้าใจ

ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เชิงลึกจะใช้ในการจัดประเภทรูปภาพ จดจำคำพูด ตรวจหาวัตถุและอธิบายเนื้อหา ระบบต่างๆ เช่น Siri และ Cortana ส่วนหนึ่งได้รับการขับเคลื่อนจากการเรียนรู้เชิงลึก

ขณะนี้การพัฒนาหลายอย่างในเรื่องการเรียนรู้เชิงลึกกำลังมีความก้าวหน้า:

• การปรับปรุงอัลกอริทึมได้เพิ่มประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้เชิงลึก
• วิธีการเรียนรู้ใหม่ๆ ของเครื่องได้รับการปรับปรุงในเรื่องความถูกต้องของโมเดล 
• คลาสใหม่ๆ ของเครือข่ายระบบประสาทได้รับการพัฒนาให้เหมาะกับการใช้งานต่างๆ เช่นการแปลข้อความและการจัดหมวดหมู่รูปภาพ 
• เรามีข้อมูลมากขึ้นในการสร้างเครือข่ายระบบประสาทที่ลึกหลายชั้น รวมซึ่งไปถึงข้อมูลการสตรีมจาก Internet of Things ข้อมูลที่เป็นข้อความจากสื่อสังคม บันทึกการแพทย์ และการถอดความการสอบสวน
• ความก้าวหน้าทางการคำนวณของคลาวด์คอมพิวติ้งแบบกระจายและหน่วยประมวลภาพเชิงกราฟิกช่วยให้คอมพิวเตอร์มีพลังการประมวลผลที่น่าทึ่งสำหรับเราในการนำมาใช้งาน พลังการประมวลผลในระดับนี้เป็นสิ่งที่จำเป็นในการฝึกอัลกอริทึมในเชิงลึก

ในขณะเดียวกัน อินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์และเครื่องก็ได้มีการพัฒนาอย่างมากเช่นกัน เมาส์และแป้นพิมพ์จะถูกแทนที่ด้วยท่าทาง การปัด สัมผัส และภาษาธรรมชาติ โดยใช้ประโยชน์การให้ความสนใจอีกครั้งใน AI และการเรียนรู้ในเชิงลึก

โอกาสการเรียนรู้เชิงลึกและการใช้งาน

ต้องใช้พลังในการคำนวณมหาศาลเพื่อแก้ปัญหาการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากลักษณะที่ซ้ำกันของอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก ความซับซ้อนของอัลกอริธึมเมื่อจำนวนชั้นเพิ่มขึ้น และปริมาณข้อมูลที่มากขึ้นที่จำเป็นในการฝึกเครือข่าย

ลักษณะที่เป็นไดนามิกของวิธีการเรียนรู้เชิงลึก–ความสามารถในการปรับปรุงและปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบข้อมูลพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง–ได้นำเสนอโอกาสที่ดีในการทำให้เกิดพฤติกรรมแบบไดนามิกมากขึ้นในการวิเคราะห์

การวิเคราะห์ลูกค้าเพื่อให้มีความเป็นส่วนบุคคลมากขึ้นเป็นหนึ่งในความเป็นไปได้ อีกโอกาสที่ดีคือการปรับปรุงความถูกต้องและประสิทธิภาพการใช้งานที่มีการใช้เครือข่ายระบบประสาทเป็นเวลานาน เราสามารถเพิ่มความลึกได้มากขึ้นผ่านทางอัลกอริธึมที่ดีขึ้นและพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น

ในขณะที่การเน้นย้ำในเรื่องเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกของตลาดในปัจจุบันอยู่ที่แอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ แต่ก็ยังมีความเป็นไปได้อื่นๆ ในการใช้งานการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์ชุดเวลา

อีกโอกาสหนึ่งก็คือการดำเนินการวิเคราะห์ในปัจจุบันจะมีประสิทธิภาพและมีความคล่องตัวมากขึ้น เมื่อเร็วๆ นี้ SAS ได้ทำการทดลองกับเครือข่ายระบบประสาทเชิงลึกในปัญหาการถอดรหัสคำพูดเป็นข้อความ เมื่อเทียบกับเทคนิคมาตรฐานแล้ว ข้อผิดพลาดมีอัตราที่ลดลงมากกว่า10 เปอร์เซ็นต์เมื่อมีการนำเอาเครือข่ายระบบประสาทเชิงลึกมาใช้ นอกจากนี้ยังลดการประมวลผลข้อมูลได้ประมาณ 10 ขั้นตอน ทำให้มีความรู้ในทางวิศวกรรมและรูปแบบ ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างน่าประทับใจและประหยัดเวลาเมื่อเทียบกับคุณสมบัติวิศวกรรมที่บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงของกระบวนทัศน์