Scalenut กลายเป็น G2 Fall Leader 2022 - ประเภทการสร้างเนื้อหา

เราอยู่ในยุคแห่งความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่น่าทึ่ง ทุกวันที่ผ่านไป เผ่าพันธุ์มนุษย์ทำเครื่องหมายในช่องอื่นในรายการตรวจสอบ สิ่งหนึ่งที่ดูเหมือนเป็นไปไม่ได้สำหรับกัปชั่วกัลป์ ผู้บุกเบิกภารกิจนี้คือจุดเริ่มต้นของปัญญาประดิษฐ์

เมื่อเวลาผ่านไป มนุษย์ได้ลงทุนทรัพยากรจำนวนมหาศาลในการพัฒนาและทำให้ AI สมบูรณ์แบบ เป้าหมายคือการเปลี่ยนแปลงที่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับอุตสาหกรรมและแอพพลิเคชั่นต่างๆ

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงชุดย่อยของ AI- Deep Learning หนึ่งชุด มาถอดรหัสว่า Deep Learning คืออะไร ทำงานอย่างไร และตัวอย่างการใช้งานจริงของ Deep Learning

• Deep Learning เป็นสาขาย่อยของ Machine Learning ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ นวัตกรรมของบริษัทได้ช่วยเอาชนะข้อจำกัดของการเรียนรู้ของเครื่อง และทำให้ AI สามารถใช้ได้กับกรณีการใช้งานที่กว้างขึ้น เรามาเริ่มกันที่ด้านบนสุดและทำความเข้าใจกับปัญญาประดิษฐ์กันก่อน

ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดที่ว่าการตัดสินใจของมนุษย์คือการคำนวณทางคณิตศาสตร์ นี่หมายความว่าเป็นไปได้ที่จะฝึกเครื่องจักรด้วยอัลกอริทึมและได้ข้อสรุปแบบเดียวกับที่มนุษย์ทำ

วิวัฒนาการของเอไอ

แนวคิดของหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์หรือเครื่องจักรที่สามารถคิดได้เหมือนมนุษย์นั้นมีมานานหลายศตวรรษแล้ว ปรากฏอยู่ในเทพปกรณัม นิทานปรัมปรา และเรื่องแต่งครั้งแล้วครั้งเล่า ตั้งแต่ Talos ในตำนานกรีกไปจนถึง Golem ในนิทานพื้นบ้านของชาวยิว มนุษย์ยังคงสนใจ AI มาตั้งแต่ไหนแต่ไร

AI ในฐานะระเบียบวินัยทางวิชาการก่อตั้งขึ้นในปี 2499 เป็นภารกิจของนักวิทยาศาสตร์จากหลากหลายสาขาเพื่อสร้างสมองเทียม

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI ได้รวบรวมเชียร์ลีดเดอร์และผู้สงสัย ความพยายามอย่างต่อเนื่องของผู้ที่มุ่งมั่นในแนวคิดนี้ค่อยๆ นำไปสู่ความเห็นพ้องต้องกันเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI\

ความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่อย่างแรกคือ Deep Blue เป็นระบบการเล่นหมากรุกด้วยคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่ผลิตโดย IBM เมื่อวันที่ 11 พฤษภาคม พ.ศ. 2540 Deep Blue เอาชนะ Garry Kasparov แชมป์โลกที่ครองตำแหน่ง มันทำได้ด้วยความสามารถในการประมวลผล 200,000,000 การเคลื่อนไหวต่อวินาที

เอไอในศตวรรษที่ 21

ศตวรรษที่ 21 มาพร้อมกับระบบคอมพิวเตอร์ที่พัฒนาขึ้น การเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ และการมองโลกในแง่ดีต่อ AI สิ่งนี้กระตุ้นให้เกิดการยอมรับอย่างกว้างขวางและการประยุกต์ใช้เครื่องมือ AI ต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ

ความคลั่งไคล้ AI เข้าครอบงำตลาดและเข้ามาแทนที่ในสาขานิเวศวิทยา เศรษฐศาสตร์ และแม้แต่สินค้าอุปโภคบริโภค ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา มีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วผ่านการวิจัยและพัฒนา

ตลาดทั่วโลกสำหรับฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ บริการ และเทคโนโลยี AI คาดว่าจะเติบโตจาก 58.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2564 เป็น 309.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2569 มีความก้าวหน้าอย่างมากในการวิเคราะห์ข้อความ การประมวลผลภาพและวิดีโอ และแม้แต่การรู้จำเสียง

เครื่องมือที่ใช้ AI ได้เข้ามาในชีวิตประจำวันของเราในวันนี้ ในขณะที่เรารู้ว่าบางคนเป็น AI แต่บางคนก็ปิดบังมากกว่า ซอฟต์แวร์ธนาคาร การทำเหมืองข้อมูล และแม้แต่เสิร์ชเอ็นจิ้นของ Google ก็เป็นหนึ่งในความสำเร็จที่สำคัญของ AI อย่างไรก็ตาม พวกเขามักจะถูกลดทอนให้เป็นเพียงผลิตภัณฑ์ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่กำลังพัฒนา

Machine Learning หรือ ML คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่ง อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อตรวจจับรูปแบบ การวิเคราะห์นี้ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ตามพฤติกรรมในอดีต

วิวัฒนาการของการเรียนรู้ของเครื่อง

เป็นเวลาหลายปีที่ Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมการฝึกอบรม AI อย่างไรก็ตาม ในช่วงปลายทศวรรษ 1970 AI มุ่งเน้นไปที่แนวทางที่อิงตามความรู้และเลิกใช้อัลกอริทึม สิ่งนี้ทำให้เกิดความร้าวฉานระหว่างทั้งสองสาขาวิชา

ช่างเทคนิคและนักวิจัยจากภาคสนามจัดตัวเองใหม่เป็นภาคสนามแยกต่างหาก ตอนนี้มุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาในชีวิตประจำวันในชีวิตจริง

การเรียนรู้ของเครื่องในศตวรรษที่ 21

จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ตทำให้การเข้าถึงข้อมูลตรงไปตรงมามากขึ้น ในช่วงทศวรรษที่ 1990 ML สามารถแสดงประโยชน์ต่อผู้ชมในวงกว้างและประสบความสำเร็จ

ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา แอปพลิเคชันของการเรียนรู้ของเครื่องได้มอบแนวทางแก้ไขปัญหาทั่วไปในอุตสาหกรรม การวิเคราะห์ข้อมูลการขาย คำแนะนำผลิตภัณฑ์ การกำหนดราคาแบบไดนามิกช่วยให้ธุรกิจมีความแข็งแกร่งมากขึ้น การรู้จำเสียง การจดจำใบหน้า และการตรวจจับการฉ้อโกงทำให้ระบบของเราปลอดภัยยิ่งขึ้น

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอยู่รอบตัวเราบ่อยกว่าที่เคย ฟีด Facebook ของเรา คำแนะนำของ Netflix และแม้แต่การคาดการณ์หุ้นขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงผ่านการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง ความพยายามที่จะทำซ้ำเครือข่ายประสาทของสมองมนุษย์สร้างพื้นฐานของอัลกอริธึม DL วิวัฒนาการของการเรียนรู้เชิงลึกทำให้เครื่องจักรสามารถคาดการณ์ที่ซับซ้อนได้มากกว่าที่เคยเป็นมา นอกจากนี้ยังช่วยให้มีความแม่นยำมากขึ้นกว่าเดิม

ตามชื่อที่แนะนำ Deep Learning นั้นลึกกว่าและมีหลายชั้นมากกว่าแมชชีนเลิร์นนิง มันล้มล้างการเรียนรู้เชิงเส้นและปรับให้เข้ากับกระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้น เมื่อ Deep Learning พัฒนาไป เป้าหมายก็ยังคงอยู่ที่การได้รับผลลัพธ์ระดับสูงและแม่นยำผ่านข้อมูลอินพุตดิบ

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

Neural Networks เป็นรากฐานที่อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกทำงาน ออกแบบมาเพื่อจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ สิ่งเหล่านี้ก่อตัวเป็นใยหลายชั้น

เซลล์ประสาทประกอบด้วยหลายชั้นของโครงข่ายประสาทเทียม เซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันเหล่านี้ช่วยอำนวยความสะดวกในการถ่ายโอนข้อมูล เลเยอร์ของโครงข่ายประสาทสามารถแบ่งออกได้เป็นสามประเภทอย่างคร่าว ๆ

เลเยอร์อินพุต

ข้อมูลสำหรับการป้อนจะถูกแบ่งออกเป็นพิกเซลก่อน จากนั้นแต่ละพิกเซลจะถูกกำหนดให้กับเซลล์ประสาทบนชั้นอินพุต จากนั้นแชนเนลจะนำข้อมูลนี้ไปยังเลเยอร์ถัดไป นอกจากนี้ยังกำหนดว่าเซลล์ประสาทใดในเลเยอร์ต่อไปนี้จะถูกเปิดใช้งาน

เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่

กระบวนการวิเคราะห์และการถ่ายโอนผ่านช่องทางยังคงดำเนินต่อไปผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้น เซลล์ประสาทที่เลือกจะถูกเปิดใช้งานในแต่ละขั้นตอนเพื่อให้เอาต์พุตที่ถูกต้อง อคติ (จำนวนที่กำหนดให้กับเซลล์ประสาท) และน้ำหนักของช่องจะถูกปรับอย่างต่อเนื่อง พวกเขายังแตกต่างกันระหว่างเลเยอร์และอัลกอริทึมเพื่อกำหนดผลลัพธ์ที่ได้รับ

เลเยอร์เอาต์พุต

ที่ปลายอีกด้านของเว็บคือเลเยอร์เอาต์พุต ข้อมูลที่ถ่ายโอนและวิเคราะห์ระหว่างเลเยอร์อินพุตและเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะแสดงผ่านเลเยอร์เอาต์พุต

ประเภทของการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกหรือการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำได้หลายวิธี เส้นทางที่เลือกจะกำหนดวิธีที่อัลกอริทึมวิเคราะห์ข้อมูล ปริมาณการแทรกแซงของมนุษย์ที่จำเป็น และผลลัพธ์สุดท้าย การเรียนรู้สามารถเกิดขึ้นได้ 2 ประเภทใหญ่ ๆ

การเรียนรู้ภายใต้การบังคับบัญชา (SL)

ในวิธีนี้ ตัวแปรจะถูกระบุอย่างดี ซึ่งหมายความว่าอินพุตถูกแท็กด้วยเอาต์พุตที่ถูกต้องแล้ว เครื่องจักรกำลังฝึกทำแผนที่ทั้งสองเข้าด้วยกัน

ตามชื่อที่แนะนำ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเปรียบเสมือนนักเรียนที่เรียนรู้ภายใต้การดูแลของครูเพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้อง

วิธีนี้ใช้ได้ผลดีกับงานที่ตรงไปตรงมามากขึ้น คุณเริ่มต้นด้วยการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับชัดเจน หลังจากขั้นตอนการฝึกอบรม คุณสามารถทำการทดสอบข้อมูลได้ ส่วนย่อยของข้อมูลการฝึกอบรมเป็นพื้นฐานของการทดสอบเพื่อตัดสินว่าผลลัพธ์ที่คาดการณ์นั้นถูกต้องหรือไม่

[อินโฟกราฟิก: กระบวนการ- รูปร่างที่มีป้ายกำกับชื่อ การเรียนรู้ การทดสอบ ผลลัพธ์]

โมเดล SL ทำงานในแอปพลิเคชันในชีวิตจริง เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การกรองสแปม การประเมินความเสี่ยง หรือแม้แต่อัลกอริทึมโซเชียลมีเดีย เป็นที่นิยมใช้มากที่สุดในสามประเภท

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุม

ตรงกันข้ามกับ Supervised Learning ข้อมูลที่ป้อนใน Unsupervised Learning จะไม่มีป้ายกำกับ การฝึกอบรมเกิดขึ้นกับชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับแทน มีการระบุรูปแบบโดยไม่มีการแจ้งที่ระบุ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลนั้นคล้ายคลึงกันเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีที่สมองมนุษย์ประมวลผลข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อค้นหาความคล้ายคลึงกันและจัดกลุ่มข้อมูลตามสิ่งเหล่านี้คือเป้าหมายของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

การไม่มีฉลากช่วยให้สามารถประมวลผลที่ซับซ้อนและสลับซับซ้อนได้ เป็นการเปิดขอบเขตว่าข้อมูลประเภทใดที่สามารถวิเคราะห์ได้

9 แอปพลิเคชันและตัวอย่างการเรียนรู้เชิงลึกพร้อมตัวอย่าง

1. ความบันเทิง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นประโยชน์ต่อกระบวนการสร้าง เผยแพร่ และส่งมอบสื่อบันเทิง การวิเคราะห์ภาษากายของมนุษย์ผ่านกล้องทำให้การสร้างแบบจำลองตัวละครเสมือนจริงง่ายขึ้น การวิเคราะห์วิดีโอเชิงลึกทำให้กระบวนการแก้ไข การซิงค์เสียงและวิดีโอ และการถอดเสียงเร็วขึ้น การสร้างภาพยนตร์กำลังได้รับการปฏิวัติด้วย Deep Learning

บริการสตรีมมิ่งและแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียใช้ประโยชน์จาก Deep Learning ช่วยให้พวกเขานำเสนอประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นแก่ผู้ใช้ปลายทาง ตั้งแต่คำแนะนำไปจนถึงโฆษณา Deep Learning ช่วยให้กำหนดเป้าหมายได้ดีที่สุด Netflix, Amazon, YouTube, Facebook รวม Deep Learning ไว้ในอัลกอริทึม

ความบันเทิงด้านกีฬาก็ได้รับประโยชน์จาก DL การวิเคราะห์อารมณ์ของผู้เล่น การตอบสนองของผู้ชม ฯลฯ ช่วยเลือกไฮไลท์ที่ดีที่สุดจากฟุตเทจที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง ตัวอย่างที่ดีคือ IBM Watson ที่ Wimbledon 2018

2. ผู้ช่วยเสมือน

ผู้ช่วยเสมือนในปัจจุบันมีอำนาจเทียบเท่ากับมนุษย์เมื่อคุณโทรหา พวกเขาสามารถจดบันทึก ดำเนินการ และแม้แต่เสนอคำแนะนำตามคำสั่งเสียงของคุณ

ผู้ช่วยเสมือนของเราใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลจากเรา ตั้งแต่น้ำเสียง สำเนียง สถานที่ที่เราไป เพลงที่เรารัก พวกเขารู้หมดแล้ว สิ่งนี้จะช่วยให้พวกเขาปรับปรุงและปรับแต่งตามความต้องการของคุณได้ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

การเรียนรู้เชิงลึกสร้างรากฐานของ Siri, Alexa, Google Assistant และผู้ช่วยเสมือนจริงอื่นๆ ส่วนใหญ่

3. การจดจำภาพ

ระบบจดจำภาพมีตั้งแต่แบบพื้นฐานไปจนถึงแบบหลายชั้น โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถระบุและจัดเรียงรูปภาพตามสถานที่ สิ่งของ และแม้แต่ผู้คน

การวิเคราะห์ภาพสำหรับสิ่งอนาจารบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียช่วยสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับทุกคน การจดจำด้วยภาพช่วยให้เข้าถึงรูปภาพที่ถูกต้องจากไลบรารีของเครื่องมือค้นหามากมาย นอกจากนี้ยังจัดเรียงรูปภาพในแกลเลอรีของคุณ เพื่อให้คุณสามารถค้นหาสิ่งที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว

การจดจำใบหน้าถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันความปลอดภัยมาหลายปีแล้ว สมาร์ทโฟนก็ปลดล็อกการจดจำใบหน้าของคุณได้แล้ว การปฏิวัติเหล่านี้ต้องขอบคุณ Deep Learning

4. การดูแลสุขภาพ

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเป็นตัวอย่างที่สำคัญของการมีส่วนร่วมของ Deep Learning ในการทำให้ชีวิตมนุษย์ดีขึ้น ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ระบบที่ใช้ GPU ทำให้งานของบุคลากรทางการแพทย์ง่ายขึ้น พวกเขายังมีส่วนช่วยในการวินิจฉัยที่มีประสิทธิภาพ การรักษาที่ได้มาตรฐาน และประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีขึ้น

การเรียนรู้เชิงลึกช่วยให้ระบบการดูแลสุขภาพสามารถ

• แก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานคุณภาพ
• ทำการวินิจฉัยในระยะเริ่มต้นที่แม่นยำ
• เสนอรายงานทางพยาธิสภาพที่ดีขึ้น
• ทำนายการระบาดหรือการแพร่ระบาด
• กำหนดเส้นทางการรักษาให้เป็นมาตรฐาน
• พัฒนายาและวัคซีนใหม่ๆ

ในขณะที่มักพบกับความสงสัย แต่ Deep Learning ถูกนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัยมากขึ้นเรื่อยๆ ยักษ์ใหญ่ด้านการดูแลสุขภาพหลายรายกำลังนำโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้เพื่อให้การรักษาเร็วขึ้น ดีขึ้น และลดค่าใช้จ่าย

5. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การวิเคราะห์ข้อความหรือคำพูดและความเข้าใจเพื่อนำเสนอผลลัพธ์ที่ถูกต้องคือ Natural Language Processing หรือ NLP

ความซับซ้อนและความแตกต่างของภาษามนุษย์ไม่มีที่สิ้นสุด ดังนั้นระบบเช่นการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียนรู้และปรับปรุงตามที่พวกเขาไปจะมีความเหนือกว่า

NLP ได้รับการยอมรับในการสรุปเนื้อหาแบบยาว เช่น เอกสารทางกฎหมาย พวกเขายังช่วยในการจำแนกข้อความ วิเคราะห์ความรู้สึก และตอบคำถาม

เครื่องมือการดูแลลูกค้าและประสบการณ์การแชทพบว่าการใช้งาน NLP นั้นยอดเยี่ยมเช่นกัน ความสามารถในการเข้าใจความซับซ้อนและแม้แต่สร้างวลีอย่างอิสระช่วยให้บอททำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพดีเยี่ยม

6. การตรวจจับการฉ้อโกง

ภาคการธนาคารและการเงินไม่ใช่คนแปลกหน้าสำหรับธุรกรรมฉ้อโกงและนักต้มตุ๋น การนำระบบรักษาความปลอดภัยที่ใช้ Deep Learning มาใช้ได้ช่วยเพิ่มการป้องกันอีกชั้นหนึ่ง

แบบจำลองระบุรูปแบบในการทำธุรกรรมของลูกค้า ติดตามคะแนนเครดิต และส่งสัญญาณเตือนเมื่อเห็นกิจกรรมที่ผิดปกติ การดำเนินการดังกล่าวได้ช่วยให้การฉ้อโกงบัตรเครดิตและประหยัดเงินในการกู้คืนและการประกันภัย

7. การแปลภาษา

เมื่อโลกเล็กลง ความต้องการแปลข้อมูลก็เพิ่มมากขึ้น การเรียนรู้เชิงลึกทำให้ซอฟต์แวร์สามารถระบุตัวอักษรและแปลเป็นภาษาที่ต้องการได้

ปัจจุบันการแปลด้วยเครื่องอัตโนมัติสามารถทำได้สองวิธี - การแปลข้อความและการแปลรูปภาพโดยอัตโนมัติ

เครื่องมือดังกล่าวมีประโยชน์ไม่เพียงเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจระดับโลก แต่ยังรวมถึงชีวิตประจำวันด้วย ไม่ว่าคุณจะเป็นนักท่องเที่ยวหรือต้องการแสดงท่าทางพิเศษสำหรับเพื่อนของคุณในต่างประเทศ ภาษาก็ไม่ใช่อุปสรรคอีกต่อไป ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณแอปอย่าง Google Translate, Google Lens และอื่น ๆ ที่รวม Deep Learning เพื่อเชื่อมช่องว่าง

8. การฟื้นฟูพิกเซล

เป็นเวลาหลายปีที่คุณภาพกล้องบนสมาร์ทโฟนและระบบรักษาความปลอดภัยยังคงเป็นปัญหา ในหลายกรณีก็ยังคงเป็นเช่นนั้น การซูมเข้าในวิดีโอเพื่อระบุบุคคลมักจะถูกจำกัดด้วยความละเอียดที่จำกัด

Pixel Recursive Super Resolution ซึ่งเป็นเครือข่าย DL ที่ได้รับการฝึกฝนโดยนักวิจัยของ Google Brain ในปี 2560 พบวิธีแก้ปัญหา เครือข่ายสามารถถ่ายภาพใบหน้าที่มีความละเอียดต่ำและปรับปรุงให้ดีขึ้นได้ การปรับปรุงมีความสำคัญเพียงพอที่จะเน้นคุณสมบัติที่โดดเด่นและเปิดใช้งานการระบุตัวตน

แอปพลิเคชั่นเสริมภาพผ่านการเรียนรู้เชิงลึกมีมากมาย แต่ที่โดดเด่นที่สุดคือหน่วยงานตำรวจและผู้บังคับใช้กฎหมายสามารถใช้พวกเขาเพื่อควบคุมระบบยุติธรรม

9. รถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง

แนวคิดที่ครั้งหนึ่งเคยปรากฏอยู่ในความฝันอันน่าอัศจรรย์ ตอนนี้รถยนต์ไร้คนขับกลายเป็นจริงยิ่งกว่าที่เคย อะไรเป็นเชื้อเพลิงให้กับการแสดงอันน่าทึ่งนี้ของมนุษย์จนเกือบจะสมบูรณ์แบบ? คุณเดาถูกแล้ว Deep Learning

อัลกอริธึม Deep Learning เว็บหลายชั้นทำให้รถยนต์ไร้คนขับมีชีวิตขึ้นมา รถยนต์ไร้คนขับสามารถระบุป้ายและเส้นทาง หลบหลีกการจราจร และยังรองรับองค์ประกอบตามเวลาจริง เช่น สิ่งกีดขวางบนถนน

สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ด้วยข้อมูลจากกล้อง เซ็นเซอร์ และแผนที่ภูมิศาสตร์ การวิจัยยังคงปรับปรุงโมเดล Deep Learning ของเราให้เป็นยานยนต์ไร้คนขับที่สมบูรณ์แบบ

รถยนต์ไร้คนขับมีไว้เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายในชีวิตประจำวันของมนุษย์ สามารถใช้สำหรับการขนส่งในชีวิตประจำวันเช่นเดียวกับการจัดส่งเชิงพาณิชย์ ในหลายกรณีการใช้งาน

การตอบสนองของตลาดต่อการเรียนรู้เชิงลึก

ตามแนวคิด Deep Learning มุ่งมั่นที่จะแก้ปัญหาในชีวิตจริงผ่านวิธีแก้ปัญหา คงเป็นการกล่าวเกินจริงหากจะบอกว่าสามารถบรรลุเป้าหมายได้

ในแต่ละวันที่ผ่านไป การยอมรับและการนำ Deep Learning เข้ามาสู่อุตสาหกรรมใหม่ๆ มาดูปัจจัยสำคัญบางประการของตลาดที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอนาคตที่สดใสของ DL

• ในช่วงที่คาดการณ์ไว้ในปี 2020 ถึง 2025 ตลาดการเรียนรู้เชิงลึกคาดว่าจะลงทะเบียน CAGR ที่ 42.56%
• ในปี 2019 อเมริกาเหนือครองส่วนแบ่งสูงสุดในตลาด DL
• อนุภูมิภาคโอเชียเนียและอินโดแปซิฟิกมีอัตราการเติบโตสูงสุดสำหรับตลาด Deep Learning
• ผู้เล่นที่สำคัญ ได้แก่ Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation และ Amazon Web Services Inc.

ข้อจำกัดของการเรียนรู้เชิงลึก

เมื่อพิจารณาถึงพลังแห่งการปฏิวัติที่ Deep Learning อาจฟังดูไม่ยุติธรรมที่จะชี้ให้เห็นถึงข้อจำกัดของมัน อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อจำกัดว่าเป็นข้อจำกัดนั้น พวกเขาไม่มีความหมายอะไรมากไปกว่าขอบเขตของการปรับปรุงและการเติบโต

มาดูข้อจำกัดในปัจจุบันของ Deep Learning ที่เราทราบกัน

1. ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาล

ประสิทธิภาพของโมเดล Deep Learning ขึ้นอยู่กับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม ไม่น่าแปลกใจที่ทุกคนไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากเช่นนี้ได้

การพึ่งพาระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่สูงเช่นนี้กับข้อมูลที่มีอยู่มากมายทำให้เกิดข้อจำกัด นอกจากนี้ยังนำไปสู่เหตุการณ์ที่โชคร้าย เช่น เมื่อซอฟต์แวร์ของตำรวจอังกฤษไม่สามารถแยกแยะเนินทรายจากภาพเปลือยได้

2. ไม่สามารถเข้าใจบริบทได้

ข้อบกพร่องอีกประการของ Deep Learning คือไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับบริบทที่เปลี่ยนแปลงได้

ตัวอย่างเช่น โมเดล Deep Learning ที่ได้รับการฝึกฝนให้เล่นเกมหนึ่งสามารถเอาชนะแชมป์เปี้ยนที่ครองแชมป์มนุษย์ได้ อย่างไรก็ตาม เสนอเกมอื่นและคำสั่งชุดเดียวกันในโมเดลไม่ได้รับประกันว่าจะชนะ

ความจำเป็นในการฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใหม่ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงในบริบทอาจถูกมองว่าเป็นข้อจำกัดในช่วงเวลาแห่งการเติบโตอย่างรวดเร็ว

นักวิจัยและนักวิทยาศาสตร์พยายามชี้ให้เห็นถึงข้อจำกัดอื่นๆ ของ Deep Learning ในขณะที่บางส่วนมาจากความสงสัยโดยตรง แต่บางส่วนเป็นการวิจารณ์ที่สร้างสรรค์อย่างแท้จริง มีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุง Deep Learning และประสิทธิภาพของมัน

บทสรุป

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเราและบริการที่เราใช้อยู่แล้ว อนาคตก็ดูเหมือนว่าจะมีการยอมรับและยอมรับ Deep Learning ในวงกว้างมากขึ้น ยูทิลิตี้ในหลายพื้นที่และอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโมเดล DL

การคาดการณ์แสดงให้เห็นถึงการเติบโตของตลาด Deep Learning ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เป็นเวลาที่ดีสำหรับธุรกิจที่จะดำดิ่งสู่โลกของ AI และ DL ยังเป็นภาพแห่งความหวังสำหรับภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมที่จะได้รับประโยชน์จาก Deep Learning