9 ตัวอย่างอันยอดเยี่ยมของมูลค่าที่สร้างขึ้นผ่านการเรียนรู้เชิงลึกและ AI

เราอยู่ในยุคของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่โดดเด่น ทุก ๆ วันที่ผ่านไป เผ่าพันธุ์มนุษย์จะทำเครื่องหมายในช่องอื่นในรายการตรวจสอบ สิ่งหนึ่งที่นานหลายชั่วอายุคนดูเหมือนจะไม่สามารถจินตนาการได้ ผู้บุกเบิกภารกิจนี้เป็นจุดเริ่มต้นของปัญญาประดิษฐ์

เมื่อเวลาผ่านไป มนุษย์ได้ลงทุนทรัพยากรจำนวนมากเป็นพิเศษในการพัฒนาและทำให้ AI สมบูรณ์แบบ เป้าหมายคือการเปลี่ยนแปลงที่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับอุตสาหกรรมและการใช้งานที่หลากหลาย

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงชุดย่อยของ AI- Deep Learning มาถอดรหัสว่าการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร วิธีการทำงาน และตัวอย่างจริงของการเรียนรู้เชิงลึกในเชิงปฏิบัติ

• Deep Learning เป็นสาขาย่อยของ Machine Learning ซึ่งเป็นรูปแบบของปัญญาประดิษฐ์ นวัตกรรมดังกล่าวช่วยก้าวข้ามข้อจำกัดของการเรียนรู้ของเครื่อง และทำให้ AI สามารถนำไปใช้กับกรณีการใช้งานที่กว้างขึ้น มาเริ่มกันที่ระดับบนสุดและทำความเข้าใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ก่อน

ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์มีพื้นฐานอยู่บนความคิดที่ว่าการตัดสินใจของมนุษย์เป็นการคำนวณทางคณิตศาสตร์ นี่หมายความว่าเป็นไปได้ที่จะฝึกเครื่องจักรด้วยอัลกอริธึมและได้ข้อสรุปแบบเดียวกับที่มนุษย์ต้องการ

วิวัฒนาการของ AI

แนวความคิดของมนุษย์หรือเครื่องจักรที่สามารถคิดแบบมนุษย์นั้นมีมานานหลายศตวรรษ ปรากฏอยู่ในเทพนิยาย ตำนาน และการประดิษฐ์สมมติครั้งแล้วครั้งเล่า ตั้งแต่ทาลอสในตำนานเทพเจ้ากรีกไปจนถึงโกเลมในนิทานพื้นบ้านชาวยิว มนุษย์ยังคงรู้สึกทึ่งกับ AI มาตั้งแต่ไหนแต่ไรแล้ว

AI เป็นวินัยทางวิชาการก่อตั้งขึ้นในปี 2499 เป็นภารกิจของนักวิทยาศาสตร์จากหลากหลายสาขาเพื่อสร้างสมองเทียม

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI ได้รวบรวมเชียร์ลีดเดอร์และผู้คลางแคลงใจ ความพยายามอย่างต่อเนื่องของผู้ยึดมั่นในแนวคิดนี้ค่อยๆ นำไปสู่การเห็นพ้องต้องกันเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI\

ความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่อย่างแรกคือ Deep Blue เป็นระบบเล่นหมากรุกด้วยคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่ผลิตโดย IBM เมื่อวันที่ 11 พฤษภาคม 1997 Deep Blue เอาชนะ Garry Kasparov แชมป์โลกที่ครองราชย์ มันทำได้ด้วยความสามารถในการประมวลผล 200,000,000 การเคลื่อนไหวต่อวินาที

AI ในศตวรรษที่ 21

ศตวรรษที่ 21 มาพร้อมกับระบบคอมพิวเตอร์ที่พัฒนาขึ้น การเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ และการมองโลกในแง่ดีต่อ AI สิ่งนี้ทำให้เกิดการยอมรับอย่างมากและการประยุกต์ใช้เครื่องมือ AI ต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ

AI คลั่งไคล้ตลาดและเข้ามาแทนที่ในด้านนิเวศวิทยา เศรษฐศาสตร์ และแม้แต่สินค้าอุปโภคบริโภค ตั้งแต่นั้นมา ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วก็เกิดขึ้นจากการวิจัยและพัฒนา

ตลาดทั่วโลกสำหรับฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ บริการและเทคโนโลยี AI คาดว่าจะเติบโตจาก 58.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2564 เป็น 309.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2569 การวิเคราะห์ข้อความ การประมวลผลภาพและวิดีโอ หรือแม้แต่การรู้จำเสียงมีความคืบหน้าอย่างมีนัยสำคัญ

เครื่องมือที่ใช้ AI ได้เข้ามาในชีวิตประจำวันของเราในวันนี้ ในขณะที่เรารู้จักบางคนว่าเป็น AI แต่บางคนก็ปิดบังมากกว่า ซอฟต์แวร์การธนาคาร การขุดข้อมูล และแม้แต่เสิร์ชเอ็นจิ้นของ Google ก็เป็นหนึ่งในความสำเร็จที่โดดเด่นของ AI อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้มักถูกลดทอนให้เหลือเพียงผลิตภัณฑ์ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่กำลังพัฒนา

Machine Learning หรือ ML คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นประเภทของปัญญาประดิษฐ์ อัลกอริธึมของการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อตรวจจับรูปแบบ การวิเคราะห์นี้ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์โดยอิงจากพฤติกรรมในอดีต

วิวัฒนาการของการเรียนรู้ของเครื่อง

เป็นเวลาหลายปีแล้วที่แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมการฝึกอบรม AI อย่างไรก็ตาม ในช่วงปลายทศวรรษ 1970 AI มุ่งเน้นไปที่แนวทางที่อิงตามความรู้และอัลกอริทึมที่ถูกละทิ้ง ทำให้เกิดความแตกแยกระหว่างสองสาขาวิชา

ช่างเทคนิคและนักวิจัยจากภาคสนามได้จัดระเบียบตัวเองใหม่เป็นสาขาที่แยกจากกัน ตอนนี้โฟกัสอยู่ที่การแก้ปัญหาในชีวิตประจำวันและในชีวิตจริง

การเรียนรู้ของเครื่องในศตวรรษที่ 21

การเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ตทำให้การเข้าถึงข้อมูลตรงไปตรงมายิ่งขึ้น ในปี 1990 ML ได้แสดงให้เห็นประโยชน์ของมันต่อผู้ชมที่กว้างขึ้นและเจริญรุ่งเรือง

ตั้งแต่นั้นมา แอพพลิเคชั่นของ Machine Learning ก็ได้ช่วยแก้ปัญหาทั่วไปในอุตสาหกรรม การวิเคราะห์ข้อมูลการขาย คำแนะนำผลิตภัณฑ์ การกำหนดราคาแบบไดนามิกช่วยให้ธุรกิจมีความแข็งแกร่งมากขึ้น การรู้จำเสียง การจดจำใบหน้า และการตรวจจับการฉ้อโกงทำให้ระบบของเราปลอดภัยยิ่งขึ้น

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอยู่รอบตัวเราบ่อยกว่าที่เคย ฟีด Facebook ของเรา คำแนะนำของ Netflix และแม้แต่การคาดคะเนหุ้นนั้นขับเคลื่อนโดย Machine Learning ผ่าน Deep Learning

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง ความพยายามที่จะจำลองโครงข่ายประสาทเทียมของสมองมนุษย์เป็นพื้นฐานของอัลกอริธึม DL วิวัฒนาการของการเรียนรู้เชิงลึกทำให้เครื่องจักรสามารถคาดการณ์ที่ซับซ้อนได้มากกว่าเมื่อก่อน นอกจากนี้ยังช่วยให้มีความแม่นยำมากกว่าที่เคย

ตามชื่อที่แนะนำ Deep Learning นั้นลึกกว่าและมีหลายชั้นมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง มันล้มล้างการเรียนรู้เชิงเส้นและปรับให้เข้ากับกระบวนการที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ในขณะที่ Deep Learning พัฒนาขึ้น เป้าหมายก็ยังคงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ในระดับสูงและแม่นยำผ่านข้อมูลดิบอินพุต

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

Neural Networks เป็นรากฐานที่อัลกอริธึม Deep Learning ทำงาน ออกแบบมาเพื่อจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ โดยสร้างเว็บแบบหลายชั้น

เซลล์ประสาทประกอบขึ้นเป็นโครงข่ายประสาทหลายชั้น เซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกันเหล่านี้อำนวยความสะดวกในการถ่ายโอนข้อมูล เลเยอร์ของโครงข่ายประสาทเทียมสามารถแบ่งคร่าวๆ ได้เป็นสามประเภท

อินพุตเลเยอร์

ข้อมูลสำหรับอินพุตจะถูกแบ่งออกเป็นพิกเซลก่อน จากนั้นแต่ละพิกเซลจะถูกกำหนดให้กับเซลล์ประสาทในชั้นอินพุต ช่องต่างๆ จะนำข้อมูลนี้ไปยังชั้นถัดไป พวกเขายังกำหนดว่าเซลล์ประสาทใดในเลเยอร์ต่อไปนี้จะถูกเปิดใช้งาน

เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่

กระบวนการวิเคราะห์และถ่ายโอนผ่านช่องทางต่างๆ ดำเนินต่อไปผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้น เซลล์ประสาทที่เลือกจะถูกเปิดใช้งานในแต่ละขั้นตอนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง อคติ (จำนวนที่กำหนดให้กับเซลล์ประสาท) และน้ำหนักของช่องสัญญาณจะถูกปรับอย่างต่อเนื่อง พวกเขายังแตกต่างกันระหว่างชั้นและอัลกอริธึมเพื่อกำหนดผลลัพธ์ที่ได้รับ

ชั้นเอาท์พุท

ที่ปลายอีกด้านหนึ่งของเว็บคือเลเยอร์เอาต์พุต ข้อมูลที่ถ่ายโอนและวิเคราะห์ระหว่างอินพุตและเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะแสดงผ่านเลเยอร์เอาต์พุต

ประเภทของการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกหรือการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำได้หลายวิธี เส้นทางที่เลือกจะกำหนดวิธีที่อัลกอริทึมวิเคราะห์ข้อมูล จำนวนการแทรกแซงของมนุษย์ที่ต้องการ และผลลัพธ์สุดท้าย มีสองประเภทหลักที่การเรียนรู้สามารถเกิดขึ้นได้

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล (SL)

ในวิธีนี้ ตัวแปรจะได้รับการติดป้ายกำกับไว้อย่างดี ซึ่งหมายความว่าอินพุตถูกแท็กด้วยเอาต์พุตที่ถูกต้องแล้ว เครื่องกำลังอยู่ในการฝึกทำแผนที่ทั้งสองเข้าด้วยกัน

ตามชื่อที่แนะนำ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเปรียบเสมือนการเรียนรู้ของนักเรียนภายใต้การดูแลของครูเพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้อง

วิธีนี้ใช้ได้ผลดีกับงานที่ตรงไปตรงมามากขึ้น คุณเริ่มต้นด้วยการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับอย่างดี หลังจากขั้นตอนการฝึกอบรม คุณสามารถทำการทดสอบข้อมูลได้ ชุดย่อยของข้อมูลการฝึกเป็นพื้นฐานของการทดสอบเพื่อตัดสินว่าผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้นั้นถูกต้องหรือไม่

[อินโฟกราฟิก: กระบวนการ- รูปร่างที่มีป้ายกำกับชื่อ การเรียนรู้ การทดสอบ เอาต์พุต]

โมเดล SL ทำงานในแอปพลิเคชันในชีวิตจริง เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การกรองสแปม การประเมินความเสี่ยง หรือแม้แต่อัลกอริธึมโซเชียลมีเดีย เป็นที่นิยมใช้มากที่สุดในสามประเภท

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ตรงข้ามกับ Supervised Learning ข้อมูลที่ป้อนใน Unsupervised Learning จะไม่มีป้ายกำกับ การฝึกอบรมเกิดขึ้นกับชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับแทน มีการระบุรูปแบบโดยไม่มีข้อความแจ้งที่ระบุ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะคล้ายกันเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีที่สมองของมนุษย์ประมวลผลข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อค้นหาความคล้ายคลึงและจัดกลุ่มข้อมูลตามเป้าหมายของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

การไม่มีฉลากทำให้การประมวลผลซับซ้อนและซับซ้อน จะเปิดขอบเขตของประเภทของข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ได้

9 แอปพลิเคชั่นและตัวอย่างการเรียนรู้เชิงลึกพร้อมตัวอย่าง

1. ความบันเทิง

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งมีประโยชน์ต่อกระบวนการสร้าง เผยแพร่ และนำเสนอสื่อบันเทิง การวิเคราะห์ภาษากายของมนุษย์ผ่านกล้องทำให้การสร้างแบบจำลองตัวละครเสมือนจริงง่ายขึ้น การวิเคราะห์วิดีโอเชิงลึกทำให้กระบวนการแก้ไข ซิงค์วิดีโอเสียงและการถอดเสียงเป็นคำเร็วขึ้น การสร้างภาพยนตร์กำลังปฏิวัติวงการด้วย Deep Learning

บริการสตรีมมิ่งและแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ช่วยให้พวกเขานำเสนอประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นแก่ผู้ใช้ปลายทาง ตั้งแต่คำแนะนำไปจนถึงโฆษณา Deep Learning ช่วยให้กำหนดเป้าหมายได้ดีที่สุด Netflix, Amazon, YouTube, Facebook รวม Deep Learning ไว้ในอัลกอริธึม

ความบันเทิงด้านกีฬาก็ได้รับประโยชน์จาก DL เช่นกัน การวิเคราะห์อารมณ์ของผู้เล่น การตอบสนองของผู้ชม ฯลฯ จะช่วยเลือกไฮไลท์ที่ดีที่สุดจากฟุตเทจที่มีความยาวหลายชั่วโมง ตัวอย่างที่ดีคือ IBM Watson ที่ Wimbledon 2018

2. ผู้ช่วยเสมือน

ผู้ช่วยเสมือนในทุกวันนี้มีพลังเทียบเท่ามนุษย์เมื่อคุณกวักมือเรียก พวกเขาสามารถจดบันทึก ดำเนินการ และแม้แต่เสนอคำแนะนำตามคำสั่งเสียงของคุณ

ผู้ช่วยเสมือนของเราใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลจากเรา ตั้งแต่เสียง สำเนียง สถานที่ที่เราไปเยือน ไปจนถึงเพลงที่เรารัก พวกเขารู้ทุกอย่าง ซึ่งช่วยให้พวกเขาปรับปรุงดีขึ้นและเป็นส่วนตัวมากขึ้นตามความต้องการของคุณเมื่อเวลาผ่านไป

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นรากฐานของ Siri, Alexa, Google Assistant และผู้ช่วยเสมือนอื่นๆ ส่วนใหญ่

3. การรู้จำภาพ

ระบบการจดจำภาพมีตั้งแต่ระบบพื้นฐานไปจนถึงแบบหลายชั้น โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถระบุและจัดเรียงรูปภาพตามสถานที่ รายการ และแม้แต่ผู้คน

การวิเคราะห์รูปภาพสำหรับความลามกอนาจารบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียช่วยสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับทุกคน การจดจำภาพช่วยให้เข้าถึงภาพที่ถูกต้องจากไลบรารีเครื่องมือค้นหาจำนวนมาก นอกจากนี้ยังจัดเรียงรูปภาพในแกลเลอรีของคุณเพื่อให้คุณสามารถค้นหาสิ่งที่คุณต้องการได้อย่างรวดเร็ว

มีการใช้การจดจำใบหน้าในแอปพลิเคชันด้านความปลอดภัยมาหลายปีแล้ว สมาร์ทโฟนก็ปลดล็อกการจดจำใบหน้าของคุณด้วย การปฏิวัติทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณ Deep Learning

4. การดูแลสุขภาพ

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเป็นตัวอย่างที่สำคัญของการมีส่วนร่วมของ Deep Learning ในการทำให้ชีวิตมนุษย์ดีขึ้น ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ระบบที่ใช้ GPU ช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์ทำงานได้ง่ายขึ้น พวกเขายังมีส่วนช่วยในการวินิจฉัยโรค การรักษาที่ได้มาตรฐาน และประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีขึ้น

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งช่วยให้ระบบการดูแลสุขภาพสามารถ

• แก้ปัญหาขาดแคลนแรงงานคุณภาพ
• ดำเนินการวินิจฉัยระยะเริ่มต้นที่ถูกต้องแม่นยำ
• เสนอรายงานพยาธิสภาพที่ดีขึ้น
• ทำนายการระบาดหรือโรคระบาด
• สร้างมาตรฐานเส้นทางการรักษา
• พัฒนายาและวัคซีนใหม่

ในขณะที่มักพบกับความสงสัย การเรียนรู้เชิงลึกมีการใช้มากขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย ยักษ์ใหญ่ด้านการดูแลสุขภาพจำนวนมากเองก็กำลังนำรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้เพื่อให้การรักษาที่รวดเร็วขึ้น ดีขึ้น และลดค่าใช้จ่าย

5. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การวิเคราะห์ข้อความหรือคำพูดและความเข้าใจในการนำเสนอผลลัพธ์ที่ถูกต้องคือ Natural Language Processing หรือ NLP

ความซับซ้อนและความแตกต่างของภาษามนุษย์ไม่มีที่สิ้นสุด ดังนั้นระบบเช่น Deep Learning ที่เรียนรู้และปรับปรุงตามที่พวกเขาไปมีความได้เปรียบ

NLP ได้รับการยอมรับในการสรุปเนื้อหาการอ่านแบบยาว เช่น เอกสารทางกฎหมาย นอกจากนี้ยังช่วยในการจำแนกข้อความ วิเคราะห์ความรู้สึก และการตอบคำถาม

เครื่องมือแชทสำหรับการดูแลลูกค้าและประสบการณ์พบว่ามีประโยชน์สำหรับ NLP ความสามารถในการเข้าใจความซับซ้อนและแม้แต่สร้างวลีอย่างอิสระทำให้บอททำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม

6. การตรวจจับการฉ้อโกง

ภาคการธนาคารและการเงินไม่ใช่คนแปลกหน้าสำหรับการทำธุรกรรมและการหลอกลวง การนำระบบรักษาความปลอดภัยแบบ Deep Learning มาใช้ช่วยเพิ่มการป้องกันอีกชั้นหนึ่ง

โมเดลระบุรูปแบบในการทำธุรกรรมของลูกค้า ติดตามคะแนนเครดิต และแจ้งเตือนเมื่อมีกิจกรรมผิดปกติ การใช้งานดังกล่าวได้ช่วยการฉ้อโกงบัตรเครดิตและประหยัดเงินในการกู้คืนและการประกันภัย

7. การแปลภาษา

เมื่อโลกมีขนาดเล็กลง ความจำเป็นในการแปลข้อมูลก็เพิ่มขึ้น Deep Learning ได้เปิดใช้งานซอฟต์แวร์เพื่อระบุตัวอักษรและแปลเป็นภาษาที่ต้องการ

การแปลด้วยเครื่องอัตโนมัติในปัจจุบันสามารถทำได้ในสองลักษณะ - การแปลข้อความและการแปลรูปภาพโดยอัตโนมัติ

เครื่องมือดังกล่าวมีประโยชน์ไม่เพียงแค่เพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจระดับโลกเท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์สำหรับชีวิตประจำวันอีกด้วย ไม่ว่าคุณจะเป็นนักท่องเที่ยวหรือต้องการแสดงท่าทางพิเศษให้เพื่อนในต่างประเทศ ภาษาก็ไม่ใช่อุปสรรคอีกต่อไป ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณแอปอย่างเช่น Google Translate, Google Lens ฯลฯ ที่รวม Deep Learning เพื่อลดช่องว่าง

8. การฟื้นฟูพิกเซล

เป็นเวลาหลายปีที่คุณภาพของกล้องในสมาร์ทโฟนและระบบความปลอดภัยยังคงเป็นปัญหา ในหลายกรณีก็ยังคงทำ การซูมเข้าวิดีโอเพื่อระบุตัวบุคคลมักมีความพิการเนื่องจากความละเอียดที่จำกัด

Pixel Recursive Super Resolution ซึ่งเป็นเครือข่าย DL ที่ได้รับการฝึกอบรมโดยนักวิจัยของ Google Brain ในปี 2560 พบวิธีแก้ปัญหา เครือข่ายสามารถถ่ายภาพใบหน้าที่มีความละเอียดต่ำและปรับปรุงได้ การปรับปรุงมีความสำคัญมากพอที่จะเน้นคุณลักษณะที่โดดเด่นและเปิดใช้งานการระบุตัวตน

แอปพลิเคชั่นเสริมภาพผ่านการเรียนรู้เชิงลึกมีมากมาย แต่ที่เด่นชัดที่สุดคือ กรมตำรวจและหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายสามารถใช้ตำรวจเหล่านี้เพื่อยกระดับระบบยุติธรรมได้

9. รถยนต์ไร้คนขับ

แนวคิดที่ครั้งหนึ่งเคยปรากฏตัวในความฝันอันแสนวิเศษ รถยนต์ไร้คนขับได้กลายเป็นความจริงมากขึ้นกว่าเดิม อะไรเป็นแรงผลักดันให้มนุษย์ประสบความสำเร็จจนเกือบสมบูรณ์แบบ? คุณเดาได้ Deep Learning

เว็บหลายชั้นของอัลกอริธึม Deep Learning ทำให้รถยนต์ไร้คนขับมีชีวิต รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองสามารถระบุป้ายและเส้นทาง เคลื่อนตัวผ่านการจราจร และแม้กระทั่งรองรับองค์ประกอบตามเวลาจริง เช่น สิ่งกีดขวางบนถนน

สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ด้วยข้อมูลจากกล้อง เซ็นเซอร์ และการทำแผนที่ทางภูมิศาสตร์ การวิจัยยังคงปรับปรุงโมเดล Deep Learning ของเราอย่างต่อเนื่องเพื่อให้เป็นยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองได้อย่างสมบูรณ์แบบ

รถยนต์ไร้คนขับถูกตั้งค่าให้แก้ปัญหาความท้าทายของมนุษย์ในแต่ละวัน สามารถใช้สำหรับการขนส่งในชีวิตประจำวันตลอดจนการจัดส่งเชิงพาณิชย์ ในกรณีการใช้งานหลายๆ แบบ

การตอบสนองของตลาดต่อการเรียนรู้เชิงลึก

ในแนวความคิด Deep Learning มุ่งมั่นที่จะแก้ปัญหาในชีวิตจริงผ่านแนวทางแก้ไข มันจะเป็นการพูดน้อยเกินไปที่จะบอกว่ามันบรรลุเป้าหมายแล้ว

ในแต่ละวันที่ผ่านไป การยอมรับและการนำ Deep Learning มาใช้จะเข้าถึงอุตสาหกรรมใหม่ๆ มาดูปัจจัยสำคัญบางประการของตลาดที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอนาคตที่สดใสของ DL

• สำหรับช่วงเวลาที่คาดการณ์ไว้ในปี 2020 ถึง 2025 ตลาด Deep Learning คาดว่าจะลงทะเบียน CAGR ที่ 42.56%
• ณ ปี 2019 อเมริกาเหนือมีส่วนแบ่งสูงสุดในตลาด DL
• อนุภูมิภาคโอเชียเนียและอินโดแปซิฟิกแสดงอัตราการเติบโตสูงสุดสำหรับตลาดการเรียนรู้เชิงลึก
• ผู้เล่นที่สำคัญ ได้แก่ Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation และ Amazon Web Services Inc.

ข้อจำกัดของการเรียนรู้เชิงลึก

ด้วยพลังแห่งการปฏิวัติที่ Deep Learning เป็นอยู่ การชี้ให้เห็นข้อจำกัดอาจฟังดูไม่ยุติธรรม อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องมองว่าข้อจำกัดเป็นเพียงแค่นั้น- ข้อจำกัด สิ่งเหล่านี้ไม่ได้มีความหมายอะไรมากไปกว่าขอบเขตสำหรับการปรับปรุงและการเติบโต

มาดูข้อจำกัดในปัจจุบันของ Deep Learning ที่เราทราบกัน

1. ต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาล

ประสิทธิภาพของรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกใดๆ ขึ้นอยู่กับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม ไม่น่าแปลกใจเลยที่ข้อมูลจำนวนมากดังกล่าวไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับทุกคน

การพึ่งพาระบบการเรียนรู้เชิงลึกในระดับสูงเช่นนี้กับข้อมูลที่มีอยู่มากมายทำให้เกิดข้อจำกัด นอกจากนี้ยังนำไปสู่เหตุการณ์ที่โชคร้ายเช่นเมื่อซอฟต์แวร์ British Police ไม่สามารถบอกเนินทรายจากภาพเปลือยได้

2. ไม่สามารถเข้าใจบริบทได้

ข้อบกพร่องอีกประการหนึ่งของการเรียนรู้เชิงลึกคือการไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับบริบทที่เปลี่ยนแปลงไป

ตัวอย่างเช่น โมเดล Deep Learning ที่ได้รับการฝึกฝนให้เล่นเกมหนึ่งเกมสามารถเอาชนะแชมป์เปี้ยนมนุษย์ที่ครองราชย์ได้ อย่างไรก็ตาม เสนอให้เกมอื่นและชุดคำสั่งเดียวกันในโมเดลไม่รับประกันชัยชนะ

ความจำเป็นในการฝึกโมเดล Deep Learning ใหม่ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงบริบทอาจถูกมองว่าเป็นข้อจำกัดในช่วงเวลาของการเติบโตอย่างรวดเร็ว

นักวิจัยและนักวิทยาศาสตร์ได้ใช้ความพยายามในการชี้ให้เห็นข้อจำกัดอื่นๆ ของการเรียนรู้เชิงลึก แม้ว่าบางคนจะเกิดมาจากความสงสัยแบบตรงไปตรงมา แต่บางคนก็วิจารณ์เชิงสร้างสรรค์อย่างแท้จริง มีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุง Deep Learning และประสิทธิภาพของการเรียนรู้

บทสรุป

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งได้กลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันและบริการที่เราใช้ อนาคตก็ดูเหมือนจะยอมรับและยอมรับการเรียนรู้เชิงลึกในวงกว้างมากขึ้นเช่นกัน ประโยชน์ใช้สอยในหลายพื้นที่และอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโมเดล DL

การคาดการณ์แสดงให้เห็นถึงการเติบโตอย่างมหัศจรรย์สำหรับตลาดการเรียนรู้เชิงลึกในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เป็นเวลาที่ดีสำหรับธุรกิจที่จะดำดิ่งสู่โลก AI & DL นอกจากนี้ยังเป็นภาพแห่งความหวังสำหรับธุรกิจและอุตสาหกรรมที่จะได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง