เมื่อข้อมูลเริ่มเรียนรู้: Deep Learning เบื้องต้น
Deep Learning คือการสอนคอมพิวเตอร์ให้ “คิดและเรียนรู้” คล้ายสมองมนุษย์ โดยใช้โครงสร้างที่เรียกว่า Artificial Neural Network (ANN) ซึ่งเลียนแบบการทำงานของเซลล์ประสาทในสมอง
จินตนาการว่า
- สมองมนุษย์ มีเซลล์ประสาท (Neuron) เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่าย
- Deep Learning ก็สร้างเครือข่ายคล้ายกัน แต่เป็นโครงสร้างคณิตศาสตร์ที่มีหลาย “ชั้น” (Layers)
- ชั้นแรก รับข้อมูลดิบ เช่น รูปภาพ เสียง หรือข้อความ
- ชั้นกลาง (Hidden Layers) จะค่อยๆ แยกแยะคุณลักษณะสำคัญ เช่น ขอบของภาพ สี รูปร่าง
- ชั้นสุดท้าย ให้ผลลัพธ์ เช่น “นี่คือแมว” หรือ “นี่คือสุนัข”
ทำไมถึงเรียกว่า Deep?
เพราะมีหลายชั้นซ้อนกัน (ยิ่งลึก ยิ่งซับซ้อน) ทำให้สามารถเรียนรู้สิ่งที่ซับซ้อนได้ เช่น การแปลภาษา, การจดจำใบหน้า, การสร้างภาพจากข้อความ
ตัวอย่างง่ายๆ ถ้าสอนให้รู้จักแมว
- ชั้นแรกดูว่ามีเส้นขอบไหม
- ชั้นต่อไปดูว่ามีหูแหลมไหม
- ชั้นลึกๆ ดูว่ามีหนวดไหม
- สุดท้ายสรุปว่า “นี่คือแมว”
ข้อดี: ไม่ต้องบอกกฎละเอียด คอมพิวเตอร์เรียนรู้เองจากข้อมูลจำนวนมาก
ข้อเสีย: ต้องใช้ข้อมูลเยอะและพลังประมวลผลสูง
โครงสร้าง Deep Learning แบบง่าย
- Input Layer (สีน้ำเงิน): รับข้อมูลดิบ เช่น รูปภาพ, ข้อความ, ตัวเลข
- Hidden Layers (สีส้ม): ชั้นกลางที่ทำการประมวลผลและเรียนรู้คุณลักษณะสำคัญของข้อมูล
- Output Layer (สีเขียว): ให้ผลลัพธ์ เช่น การจำแนกประเภท หรือการทำนาย
เส้นเชื่อมระหว่างจุดคือ น้ำหนัก (Weights) ที่ปรับระหว่างการเรียนรู้ เพื่อให้โมเดลแม่นยำขึ้น
