Home

Deep Learning ແລະ Neural Networks

#AI#Machine learning#Deep Learning#LaoAIJourney

Dr. Savath Saypadith

Deep Learning ແມ່ນສາຂາໜຶ່ງຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning) ທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈມາຈາກໂຄງສ້າງ ແລະ ການເຮັດວຽກຂອງສະໝອງມະນຸດ. ເຊິ່ງນຳໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປະສາດ (Neural Networks) ທີ່ມີຫຼາຍຊັ້ນເພື່ອສະກັດຄຸນລັກສະນະ (Feature Extraction) ຂັ້ນສູງຈາກຂໍ້ມູນດິບ (Raw data). ວິທີການນີ້ປະສົບຜົນສຳເລັດຢ່າງສູງໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນ ເຊັ່ນ ການຈຳແນກຮູບພາບ ແລະ ການປະມວນຜົນພາສາ (Natural Language Processing - NLP).

ເຄືອຂ່າຍປະສາດ (Neural Networks) ປະກອບດ້ວຍຊັ້ນຂອງ "ນິວຣອນ" (neurons) ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ເຊິ່ງແຕ່ລະນິວຣອນປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າ (Input) ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນຜ່ານເຄືອຂ່າຍ (Network). ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ (Training), ເຄືອຂ່າຍປັບແຕ່ງ weights ຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງນິວຣອນ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດແມັບຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າໃຫ້ກົງກັບຜົນຮັບທີ່ຕ້ອງການ. ມັນເລີຍເຮັດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍສາມາດຮຽນຮູ້ຄຸນລັກສະນະທີ່ຊັບຊ້ອນ ແລະ ຄວາມສຳພັນແບບບໍ່ເປັນເສັ້ນຕົງໃນຂໍ້ມູນ (Non-Linear).

ຄວາມແຕກຕ່າງຫຼັກລະຫວ່າງ Deep Learning ແລະ ວິທີການ Machine Learning ແບບດັ້ງເດີມ ແມ່ນ ໃນ Deep Learning ການສະກັດຄຸນລັກສະນະແມ່ນຖືກຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ໃນຂະນະທີ່ກັບ Machine Learning ແບບດັ້ງເດີມ ຄຸນລັກສະນະຈະຕ້ອງໄດ້ກຳນົດໂດຍມະນຸດກ່ອນ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ Deep Learning ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນ.

ບາງຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ Deep Learning ປະກອບດ້ວຍ:

  • ການຈຳແນກຮູບພາບ: Deep Learning ໄດ້ປະສົບຜົນສຳເລັດຢ່າງສູງໃນການຈຳແນກວັດຖຸ, ໃບໜ້າ ແລະ ສະຖານທີ່ໃນຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອ. ເຊິ່ງຖືກນຳໃຊ້ໃນແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆທີ່ເຮົາເຫັນໃນປັດຈຸບັນ ເຊັ່ນວ່າ ການຊອກຫາຮູບພາບ, ການຈົດຈຳໃບໜ້າ ແລະ ລົດອັດຕະໂນມັດ.
  • ການປະມວນຜົນພາສາ (NLP): Deep Learning ຖືກນຳໃຊ້ໃນ NLP ສຳລັບວຽກງານຕ່າງໆເຊັ່ນ ການແປພາສາດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ ແລະ ການສ້າງຂໍ້ຄວາມ. ຊ່ວຍຄອມພິວເຕີໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ບໍລິບົດຂອງພາສາມະນຸດ.
  • ການຮັບຮູ້ສຽງ: ເຄືອຂ່າຍປະສາດຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຮັບຮູ້ສຽງ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດພັດທະນາຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນຕົວອັດສະລິຍະ (Smart Assistant) ແລະ ລະບົບການໃຊ້ຄຳສັ່ງດ້ວຍສຽງທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
  • ການພະຍາກອນ: Deep Learning ສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອຄາດການ ຂໍ້ມູນລຳດັບເວລາ (timeseries data), ເຊັ່ນວ່າ ການຄາດການລາຄາຫຸ້ນ, ປະລິມານການຂາຍ ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂອງສະພາບອາກາດ.

Deep Learning ຈະມີຄວາມກ້າວໜ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແຕ່ກໍ່ຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງທີ່ຕ້ອງໄດ້ແກ້ໄຂ. ລວມມີຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນໃນການຝຶກອົບຮົມເປັນຈຳນວນຫຼາຍ, ຄວາມຍາກໃນການອະທິບາຍ ຂອງການຕັດສິນໃຈຂອງເຄືອຂ່າຍ, ແລະ ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຮຽນຮູ້ຄວາມລຳອຽງທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນ. ການຄົ້ນຄວ້າໃນອະນາຄົດເນັ້ນໜັກໃສ່ການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ ແລະ ການຂະຫຍາຍຂອບເຂດການນຳໃຊ້ Deep Learning ໃຫ້ກວ້າງຂວາງຍິ່ງຂຶ້ນ.