การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง: การเรียนรู้ของเครื่องอย่างลึกซึ้งหลายชั้น

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  Quantumrun มองการณ์ไกล
• September 9, 2022

สรุปข้อมูลเชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึก (DL) ซึ่งเป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ช่วยเพิ่มการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยการเรียนรู้จากข้อมูลในรูปแบบที่คล้ายกับการทำงานของสมองของมนุษย์ พบการใช้งานในด้านต่างๆ ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพยานพาหนะอัตโนมัติและการวินิจฉัยด้านการดูแลสุขภาพ ไปจนถึงการขับเคลื่อนแชทบอท และปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ความสามารถของเทคโนโลยีในการจัดการงานที่ซับซ้อน วิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล และคาดการณ์อย่างมีข้อมูลกำลังกำหนดรูปแบบอุตสาหกรรมและก่อให้เกิดการถกเถียงทางจริยธรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลและความเป็นส่วนตัว

บริบทการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นรูปแบบหนึ่งของ ML ที่เป็นพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชัน AI มากมาย DL สามารถช่วยเหลืองานการจัดหมวดหมู่ได้โดยตรงจากรูปภาพ ข้อความ หรือเสียง โดยสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลและเชื่อมต่ออุปกรณ์ ช่วยเหลือหุ่นยนต์อัตโนมัติและรถยนต์ไร้คนขับ และดำเนินการสำรวจทางวิทยาศาสตร์ DL สามารถช่วยระบุรูปแบบและแนวโน้มและสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น เทคโนโลยีนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์เทคโนโลยี เช่น สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) 

DL ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อช่วยในงานที่คล้ายคลึงกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือการมองเห็นคอมพิวเตอร์และการรู้จำคำพูด โครงข่ายประสาทเทียมอาจให้คำแนะนำเนื้อหาที่คล้ายคลึงกับที่พบในเครื่องมือค้นหาและไซต์อีคอมเมิร์ซ 

มีสี่แนวทางหลักในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง:

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล (ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ)
• การเรียนรู้กึ่งควบคุมดูแล (ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ)
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล (ไม่ต้องใช้ป้ายกำกับ)
• การเรียนรู้การเสริมแรง (อัลกอริทึมโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ไม่ใช่แค่ข้อมูลตัวอย่าง)

ในแนวทางทั้งสี่นี้ การเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมในหลายระดับเพื่อเรียนรู้ซ้ำๆ จากข้อมูล ซึ่งเป็นประโยชน์เมื่อมองหารูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง 

โครงข่ายประสาทเทียมในการเรียนรู้เชิงลึกเลียนแบบโครงสร้างของสมองมนุษย์ โดยเซลล์ประสาทและโหนดต่างๆ เชื่อมต่อและแบ่งปันข้อมูล ในการเรียนรู้เชิงลึก ยิ่งปัญหาซับซ้อนมากเท่าใด เลเยอร์ที่ซ่อนไว้ก็จะยิ่งมีอยู่ในโมเดลมากขึ้นเท่านั้น ML รูปแบบนี้สามารถดึงคุณลักษณะระดับสูงจากข้อมูลดิบจำนวนมาก (ข้อมูลขนาดใหญ่) 

DL อาจช่วยเหลือในสถานการณ์ที่ปัญหาซับซ้อนเกินไปสำหรับการใช้เหตุผลของมนุษย์ (เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การคำนวณอันดับของหน้าเว็บ) หรือปัญหาที่ต้องการวิธีแก้ปัญหาโดยละเอียด (เช่น การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ไบโอเมตริกซ์) 

ผลกระทบก่อกวน

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น ตัวอย่างเช่น โครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับปรุงการวินิจฉัยในการดูแลสุขภาพโดยการศึกษาฐานข้อมูลที่กว้างขวางของโรคที่มีอยู่และการรักษา ปรับปรุงการจัดการและผลลัพธ์การดูแลผู้ป่วย แอปพลิเคชันระดับองค์กรอื่นๆ ได้แก่ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การแปลภาษา การรู้จำอักขระด้วยแสง และอินเทอร์เฟซผู้ใช้ในการสนทนา (UI) เช่น แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน

การนำการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการโยกย้ายระบบคลาวด์มาใช้อย่างกว้างขวางโดยองค์กรต่างๆ ทำให้เกิดความท้าทายด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ครั้งใหม่ โดยที่เทคโนโลยี DL สามารถมีบทบาทสำคัญในการระบุและบรรเทาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ นำกลยุทธ์มัลติคลาวด์และไฮบริดมาใช้มากขึ้นเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ทางดิจิทัล ความซับซ้อนของนิคมไอที ซึ่งรวมถึงสินทรัพย์เทคโนโลยีสารสนเทศโดยรวมขององค์กรหรือบุคคลก็เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นนี้ต้องการโซลูชันขั้นสูงเพื่อจัดการ รักษาความปลอดภัย และเพิ่มประสิทธิภาพสภาพแวดล้อมไอทีที่หลากหลายและซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การเติบโตของนิคมไอทีและการพัฒนาองค์กรอย่างต่อเนื่องให้ความคล่องตัวและความคุ้มค่าที่จำเป็นต่อการรักษาความสามารถในการแข่งขัน แต่ยังสร้างแบ็กเอนด์ที่ยากขึ้นในการจัดการและปกป้องอย่างมีประสิทธิภาพ DL สามารถช่วยในการระบุรูปแบบที่ผิดปกติหรือผิดปกติซึ่งอาจเป็นสัญญาณของความพยายามในการแฮ็ก คุณลักษณะนี้สามารถปกป้องโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญจากการถูกแทรกซึมได้

ความหมายของการเรียนรู้เชิงลึก

ผลกระทบที่กว้างขึ้นของ DL อาจรวมถึง: 

• ยานพาหนะอัตโนมัติที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ดีขึ้น ปรับปรุงความแม่นยำ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพ
• การอภิปรายอย่างมีจริยธรรมเกี่ยวกับวิธีการเก็บข้อมูลไบโอเมตริกซ์ (เช่น ลักษณะใบหน้า โครงสร้างตา ดีเอ็นเอ รูปแบบลายนิ้วมือ) ถูกรวบรวมและจัดเก็บโดยบิ๊กเทค
• การปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ตามธรรมชาติระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร (เช่น การใช้อุปกรณ์อัจฉริยะและอุปกรณ์สวมใส่)
• บริษัทรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุจุดอ่อนในโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที
• บริษัทต่างๆ ที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่หลากหลายเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ และนำเสนอโซลูชันที่ปรับแต่งได้ตามใจลูกค้า
• รัฐบาลที่ประมวลผลฐานข้อมูลสาธารณะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการสาธารณะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเขตอำนาจศาลในเขตเทศบาล

คำถามที่ต้องพิจารณา

• การเรียนรู้เชิงลึกสามารถช่วยบริษัทและรัฐบาลในการดำเนินการเชิงรุกในสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างไร
• ความเสี่ยงหรือผลประโยชน์อื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้การเรียนรู้เชิงลึกมีอะไรบ้าง