โรงเรียนบ้านห้วยทรายขาว

หมู่ที่ 5 บ้านห้วยทรายขาว ตำบลตะปาน อำเภอพุนพิน จังหวัดสุราษฎร์ธานี 84130

Mon - Fri: 9:00 - 17:30

080-251-8955

การเรียนรู้ เชิงลึกและความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิง

การเรียนรู้

การเรียนรู้ เชิงลึกและทั้งแมชชีนเลิร์นนิเป็นคำศัพท์ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก เป็นทั้งแผนกย่อย ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หากแยกย่อยออกไป การเรียนรู้เชิงลึก ก็คือส่วนย่อย ของเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง หากคุณคุ้นเคยกับพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก

อย่างไรก็ตาม หากคุณยังใหม่ต่อด้าน AI คุณควรสับสนอย่างแน่นอน แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก ต่างกันอย่างไร สามารถอธิบายได้ดังนี้ บทความนี้จะชี้แจงความแตกต่าง ระหว่างภาษาที่เรียบง่าย และเข้าใจได้ การเรียนรู้ของเครื่องคือ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นแผนกเทคนิค ที่ศึกษาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์

อัลกอริธึมเหล่านี้ ช่วยให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูล หรือปรับปรุงตัวเองผ่านประสบการณ์ อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง สามารถคาดการณ์ หรือเลือกได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจน เพื่อความง่าย ให้ฉันเตือนคุณเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน AI บางตัวที่คุณเพิ่งใช้ แน่นอนว่าเป็นวันแรกของ AI เกมหมากรุกเหล่านี้ เป็นผลมาจากอัลกอริธึมแบบฮาร์ดโค้ด ซึ่งออกแบบโดยโปรแกรมเมอร์

โปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์เชื่อว่าเกมกระดานเหล่านี้ มีการเคลื่อนไหวที่ชาญฉลาด และรหัสที่เป็นลายลักษณ์อักษร ซึ่งเป็นหนึ่งในผลลัพธ์ที่ดีที่สุด แมชชีนเลิร์นนิงไปไกลกว่าการพัฒนาอัลกอริธึม AI ในระยะแรก อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงมักจะไม่ได้ออกแบบ กฎตายตัวเพื่อแก้ปัญหา อัลกอริธึมเหล่านี้ ทำการวิจัยด้วยตนเอง โดยให้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

ซึ่งหมายความว่า เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง จะฉลาดขึ้นและคาดการณ์ได้เอง ยกตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจว่า อัลกอริธึมเหล่านี้ ได้รับการค้นคว้าด้วยตัวเองอย่างไร ป้อนชุดรูปภาพของกระต่ายและหนู ไปยังอัลกอริทึม ML คุณต้องการใช้อัลกอริทึม ML เพื่อกำหนดรูปภาพ ของกระต่ายและหนูตามลำดับ

คุณต้องฟีดข้อมูล ที่มีโครงสร้างไปยังอัลกอริทึม ML เพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง ทำเครื่องหมายตัวเลือกเฉพาะ ของกระต่ายและเมาส์ในภาพ แล้วนำเสนอต่ออัลกอริทึม ML อัลกอริธึม ML จะศึกษาลักษณะต่างๆของสัตว์ทั้งสอง จากข้อมูลที่ติดฉลาก มันยังคงสร้างรูปภาพของกระต่ายและหนู หลายล้านภาพ โดยส่วนใหญ่แล้ว จะอิงจากฟังก์ชัน ที่เรียนรู้จากแท็ก

การเรียนรู้เชิงลึกคือ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นแผนก การเรียนรู้ ของเครื่องที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทดิจิทัล ในชั้นที่ต่อเนื่องกัน การเรียนรู้เชิงลึก มีความยืดหยุ่นอย่างยิ่ง และการทำงานของสมองของมนุษย์ ได้สร้างความประทับใจ ให้กับผู้คน งานของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ คือการศึกษาข้อมูลที่ป้อนเข้าไป และตัดสินใจว่าจะสลับเอาต์พุต ไปยังเซลล์ประสาทที่ตามมาหรือไม่ ทุกเซลล์ประสาทในชั้น มีความสัมพันธ์กัน

โครงข่ายเซลล์ประสาท สามารถแก้ปัญหาได้หลายอย่าง คล้ายกับสมองของมนุษย์ เพื่อให้เข้าใจว่าการเรียนรู้เชิงลึกทำงานอย่างไร โปรดให้เรานำการจดจำภาพ ของกระต่ายและหนู เป็นตัวอย่าง เพื่อขจัดข้อบกพร่องนี้ เครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึก จะใช้วิธีการเฉพาะ ข้อดีคือไม่ต้องใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง หรือแท็กเพื่อระบุสัตว์

เมื่อเราใส่รูปภาพของกระต่ายและหนู ลงในโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแล้ว ข้อมูลที่ป้อนนี้จะถูกข้ามผ่านชั้นเซลล์ประสาท ที่มีลักษณะเฉพาะ เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ในลำดับชั้น จะร่างคุณสมบัติที่เลือกของรูปภาพ และย้ายไปยังระดับถัดไป จิตใจของมนุษย์ยังแก้ปัญหาด้วยการส่งต่อ ไปยังลำดับชั้นของแนวคิด และการสืบค้นที่ไม่ซ้ำกัน

เมื่อข้อมูลได้รับการประมวลผลผ่านเลเยอร์ เฉพาะของโครงข่ายประสาทเทียม จะสร้างตัวระบุที่เลือก เพื่อจำแนกสัตว์แต่ละตัว ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก นี่เป็นเพียงตัวอย่างพื้นฐานของการทำงาน ของแมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก

สรุปความแตกต่างที่สำคัญ แมชชีนเลิร์นนิงต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้าง และการวิจัยจากฟังก์ชันที่มีป้ายกำกับ ในทางตรงกันข้าม การเรียนรู้เชิงลึกไม่ต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้าง หรือติดป้ายกำกับ และไม่จำเป็นต้องประมวลผล ข้อมูลภายในเครือข่ายประสาทเทียม วิธีการออกแบบอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้พวกเขาเรียนรู้ที่จะทำสิ่งต่างๆด้วยประสบการณ์

ทุกครั้งที่ไม่ได้รับเอาต์พุตที่ระบุ จำเป็นต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง เพื่อฝึกอัลกอริทึมใหม่ ในทางตรงกันข้าม โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก เรียนรู้จากข้อผิดพลาด และไม่ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม หากคุณภาพของอินพุตไม่สูงมาก แม้แต่การเรียนรู้เชิงลึก ก็สามารถให้ผลลัพธ์ที่ไม่ต้องการได้ เนื่องจากพวกมันสร้างเอาต์พุต ผ่านโครงข่ายประสาทเทียมแบบลำดับชั้น

อ่านต่อเพิ่มเติม :::  ระบบปฏิบัติการ iOSผู้ใช้Appleซื้อผลิตภัณฑ์iOSมากกว่าผู้ใช้ Android