ภาพรวมทั้งหมดของโครงข่ายประสาทเทียม (ANN)

แม้ว่าคุณจะไม่ได้ทำงานในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ แต่ก็เป็นการยากที่จะหลีกเลี่ยงคำว่าเครือข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) มีอยู่ทั่วไป พวกมันถูกใช้ในแชทบ็อต ภาพทางการแพทย์ การวางแผนสื่อ และอีกมากมาย แต่เราเคยถามด้วยความสงสัยอย่างลึกซึ้งว่าโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร และจริงๆ แล้วสามารถทำอะไรได้บ้าง

เราทุกคนต่างเจอคำจำกัดความทั่วไปที่ว่าโครงข่ายประสาทเทียมจำลองการทำงานของระบบประสาทของมนุษย์ นั่นอธิบายหลักการทำงาน แต่พวกเราส่วนใหญ่ยังไม่รู้ว่าอะไรทำให้ ANN มีความพิเศษหรือมีปัญหาอะไรที่ทำให้เหมาะสม เพื่อให้อากาศปลอดโปร่ง ต่อไปนี้คือคู่มือที่ครอบคลุมและเข้าถึงได้มากที่สุดที่คุณจะพบในโครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

เมื่อมีคำศัพท์มากมาย เช่น ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก และโครงข่ายประสาทเทียม มันง่ายที่จะสับสน การแยกไปสองทางที่แท้จริงระหว่างแนวดิ่งเหล่านี้ไม่ได้ซับซ้อนขนาดนั้น

AI เป็นชุดสากลซึ่งเป็นหัวข้อที่อยู่ในมือ เป็นการศึกษาอย่างเป็นระบบว่าโปรแกรมอัจฉริยะทำงานอย่างไรและถูกสร้างขึ้นมาอย่างไร แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนย่อยของ AI ที่เน้นว่าแมชชีนสามารถเรียนรู้ด้วยตนเองได้อย่างไร การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยเพิ่มเติมของ ML ที่เน้นว่าเลเยอร์ของโครงข่ายประสาทเทียมสามารถใช้เพื่อสร้างผลลัพธ์ได้อย่างไร คุณสามารถใช้การแสดงภาพนี้เพื่อนำทางลำดับชั้น:

แล้วโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร? คำตอบก็คือว่าสื่อที่ได้รับความนิยมกล่าวอ้างอย่างไร เป็นระบบการประมวลผลข้อมูลและการสร้างเอาต์พุตที่จำลองระบบประสาทเพื่อคลี่คลายความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลอาจมาจากเส้นทางประสาทสัมผัสและอาจอยู่ในรูปของข้อความ รูปภาพ หรือเสียง

วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจวิธีการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมคือการทำความเข้าใจว่าโครงข่ายประสาทเทียมในสมองทำงานอย่างไรและวาดเส้นขนานระหว่างกัน เซลล์ประสาทเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของสมองมนุษย์และมีหน้าที่ในการเรียนรู้และเก็บรักษาความรู้และข้อมูลอย่างที่เราทราบ คุณสามารถพิจารณาว่าเป็นหน่วยประมวลผลในสมอง พวกมันรับข้อมูลทางประสาทสัมผัสเป็นอินพุต ประมวลผล และให้ข้อมูลเอาต์พุตที่ใช้โดยเซลล์ประสาทอื่นๆ ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลและส่งต่อจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่เด็ดขาด

โครงข่ายประสาทพื้นฐานในสมองเชื่อมต่อกันด้วยไซแนปส์ คุณสามารถเห็นภาพเหล่านี้เป็นโหนดปลายของสะพานที่เชื่อมต่อสองเซลล์ประสาท ดังนั้น ไซแนปส์จึงเป็นจุดนัดพบของสองเซลล์ประสาท ไซแนปส์เป็นส่วนสำคัญของระบบนี้ เนื่องจากความแรงของไซแนปส์จะเป็นตัวกำหนดความลึกของความเข้าใจและการเก็บรักษาข้อมูล

เมื่อคุณกำลังทำกิจกรรม คุณกำลังเสริมสร้างความสัมพันธ์แบบซินแนปติกเหล่านี้ นี่คือวิธีที่คุณสามารถเห็นภาพโครงข่ายประสาทในสมองของคุณ:

ข้อมูลทางประสาทสัมผัสทั้งหมดที่สมองของคุณเก็บรวบรวมในแบบเรียลไทม์จะถูกประมวลผลผ่านโครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ พวกเขามีจุดกำเนิดในระบบ และในขณะที่พวกมันถูกประมวลผลโดยเซลล์ประสาทเริ่มต้น รูปแบบการประมวลผลของสัญญาณไฟฟ้าที่ออกมาจากเซลล์ประสาทหนึ่งจะกลายเป็นอินพุตสำหรับเซลล์ประสาทอีกตัวหนึ่ง การประมวลผลข้อมูลจุลภาคที่เซลล์ประสาทแต่ละชั้นเป็นสิ่งที่ทำให้เครือข่ายนี้มีประสิทธิภาพอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการจำลองรูปแบบที่เกิดซ้ำของการประมวลผลข้อมูลทั่วทั้งเครือข่ายประสาทเทียม ANN สามารถสร้างเอาต์พุตที่เหนือกว่าได้

ใน ANN ทุกอย่างได้รับการออกแบบมาเพื่อจำลองกระบวนการนี้ ไม่ต้องกังวลกับสมการทางคณิตศาสตร์ นั่นไม่ใช่แนวคิดหลักที่จะเข้าใจในตอนนี้ ข้อมูลทั้งหมดที่ป้อนด้วยป้ายกำกับ 'X' ในระบบมีน้ำหนัก 'W' เพื่อสร้างสัญญาณแบบถ่วงน้ำหนัก สิ่งนี้จำลองบทบาทของความแรงของสัญญาณ synaptic ในสมอง มีการแนบตัวแปรอคติเพื่อควบคุมผลลัพธ์ของเอาต์พุตจากฟังก์ชัน

ดังนั้น ข้อมูลทั้งหมดนี้จะถูกประมวลผลในฟังก์ชัน และคุณจะได้ผลลัพธ์ นั่นคือลักษณะของโครงข่ายประสาทเทียมแบบชั้นเดียวหรือตัวรับรู้ แนวคิดของโครงข่ายประสาทเทียมนั้นเกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อเซลล์ประสาทเทียมหลาย ๆ อย่างเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีศักยภาพมากขึ้น นั่นคือเหตุผลที่กรอบแนวคิดของโครงข่ายประสาทเทียมโดยทั่วไปมีลักษณะดังนี้:

ในไม่ช้าเราจะกำหนดเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ในขณะที่เราเจาะลึกถึงการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม แต่สำหรับความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม คุณรู้หลักการแรกอยู่แล้ว

กลไกนี้ใช้เพื่อถอดรหัสชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ผลลัพธ์โดยทั่วไปมีแนวโน้มที่จะสร้างความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรที่ป้อนเป็นข้อมูลป้อนเข้าที่สามารถใช้ในการพยากรณ์ได้ เมื่อคุณทราบขั้นตอนแล้ว คุณสามารถชื่นชมคำจำกัดความทางเทคนิคได้ที่นี่:

“เครือข่ายที่จำลองตามสมองของมนุษย์โดยการสร้างระบบประสาทเทียมผ่านอัลกอริธึมคอมพิวเตอร์ที่จดจำรูปแบบ ซึ่งเรียนรู้ ตีความ และจำแนกข้อมูลทางประสาทสัมผัส”

โครงข่ายประสาทเทียมทำงานและเรียนรู้อย่างไร

รั้งตัวเองไว้ สิ่งต่างๆ กำลังจะได้รับความสนใจที่นี่ และไม่ต้องกังวล คุณไม่จำเป็นต้องทำคณิตศาสตร์มากมายในตอนนี้

เวทมนตร์จะเกิดขึ้นก่อนเมื่อเปิดใช้งานฟังก์ชัน ฟังก์ชันการเปิดใช้งานจะทำการประมวลผลเบื้องต้นเพื่อกำหนดว่าเซลล์ประสาทจะถูกกระตุ้นหรือไม่ หากเซลล์ประสาทไม่ถูกกระตุ้น ผลลัพธ์จะเหมือนกับอินพุตของเซลล์ประสาท ไม่มีอะไรเกิดขึ้นแล้ว นี่เป็นสิ่งสำคัญที่จะมีในโครงข่ายประสาทเทียม มิฉะนั้น ระบบจะถูกบังคับให้ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีผลกระทบต่อผลลัพธ์ คุณเห็นไหมว่าสมองมีความจุที่จำกัด แต่ได้รับการปรับปรุงให้ใช้งานได้ดีที่สุด

คุณสมบัติส่วนกลางอย่างหนึ่งที่พบได้ทั่วไปในโครงข่ายประสาทเทียมทั้งหมดคือแนวคิดเรื่องความไม่เป็นเชิงเส้น ตัวแปรส่วนใหญ่ที่ศึกษามีความสัมพันธ์ไม่เชิงเส้นในชีวิตจริง

ยกตัวอย่างราคาช็อกโกแลตและจำนวนช็อกโกแลต สมมติว่าช็อคโกแลตหนึ่งอันมีราคา 1 เหรียญ ช็อคโกแลต 100 ชิ้นราคาเท่าไหร่? น่าจะ 100 เหรียญ ช็อคโกแลต 10,000 ชิ้นราคาเท่าไหร่? ไม่ใช่ 10,000 เหรียญ; เพราะทั้งผู้ขายจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการใช้บรรจุภัณฑ์พิเศษเพื่อใส่ช็อกโกแลตทั้งหมดเข้าด้วยกัน หรือเธอจะลดต้นทุนเนื่องจากคุณกำลังย้ายสินค้าคงคลังจำนวนมากออกจากมือของเธอในคราวเดียว นั่นคือแนวคิดของความไม่เชิงเส้น

ฟังก์ชันการเปิดใช้งานจะใช้หลักการทางคณิตศาสตร์พื้นฐานในการพิจารณาว่าข้อมูลจะถูกประมวลผลหรือไม่ รูปแบบทั่วไปของฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ได้แก่ ฟังก์ชันขั้นตอนไบนารี ฟังก์ชันลอจิสติก ฟังก์ชันไฮเปอร์โบลิกแทนเจนต์ และหน่วยเชิงเส้นที่แก้ไข นี่คือคำจำกัดความพื้นฐานของแต่ละรายการเหล่านี้:

• ฟังก์ชันขั้นตอนไบนารี: ฟังก์ชันนี้กระตุ้นเซลล์ประสาทตามเกณฑ์ หากฟังก์ชันมีผลลัพธ์สุดท้ายซึ่งอยู่เหนือหรือต่ำกว่าค่าที่เปรียบเทียบ เซลล์ประสาทจะถูกเปิดใช้งาน
• ฟังก์ชันลอจิสติกส์: ฟังก์ชันนี้มีผลลัพธ์ทางคณิตศาสตร์ในรูปของเส้นโค้ง 'S' และใช้เมื่อความน่าจะเป็นเป็นเกณฑ์สำคัญในการพิจารณาว่าเซลล์ประสาทควรถูกกระตุ้นหรือไม่ ดังนั้น เมื่อใดก็ตาม คุณสามารถคำนวณความชันของเส้นโค้งนี้ได้ ค่าของฟังก์ชันนี้อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
  
  ความชันคำนวณโดยใช้ฟังก์ชันดิฟเฟอเรนเชียล แนวคิดนี้ใช้เมื่อตัวแปรสองตัวไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้น ความชันคือค่าของแทนเจนต์ที่สัมผัสเส้นโค้ง ณ จุดที่ความไม่เชิงเส้นเกิดขึ้น ปัญหาของฟังก์ชันลอจิสติกส์คือการประมวลผลข้อมูลที่มีค่าลบไม่ดี
• ฟังก์ชันไฮเปอร์โบลิกแทนเจนต์: ค่อนข้างคล้ายกับฟังก์ชันลอจิสติกส์ ยกเว้นค่าที่อยู่ระหว่าง -1 ถึง +1 ดังนั้น ปัญหาค่าลบที่ไม่ได้ประมวลผลในเครือข่ายจะหมดไป
• แก้ไขหน่วยเชิงเส้นตรง (ReLu): ค่าของฟังก์ชันนี้อยู่ระหว่าง 0 และอนันต์บวก ReLu ทำให้บางสิ่งง่ายขึ้น – หากอินพุตเป็นค่าบวก ก็จะให้ค่าของ 'x' สำหรับอินพุตอื่นๆ ทั้งหมด ค่าจะเป็น '0' คุณสามารถใช้ Leaky ReLu ที่มีค่าระหว่างอินฟินิตี้ลบและอินฟินิตี้บวกได้ ใช้เมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่กำลังประมวลผลนั้นอ่อนแอมาก และอาจละเว้นโดยฟังก์ชันการเปิดใช้งานทั้งหมด

ตอนนี้คุณสามารถอ้างถึงไดอะแกรมสองไดอะแกรมเดียวกันของ perceptron และโครงข่ายประสาทเทียม อะไรคือความแตกต่างนอกเหนือจากจำนวนเซลล์ประสาท? ความแตกต่างที่สำคัญคือเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่อยู่ระหว่างชั้นอินพุตและเลเยอร์เอาต์พุตในโครงข่ายประสาทเทียม งานของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่คือการปรับแต่งการประมวลผลและกำจัดตัวแปรซึ่งจะไม่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์

หากจำนวนอินสแตนซ์ในชุดข้อมูลที่ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในค่าของตัวแปรอินพุตสามารถสังเกตเห็นได้ในตัวแปรเอาต์พุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะแสดงความสัมพันธ์นั้น เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ทำให้ ANN ส่งสัญญาณที่แรงขึ้นไปยังการประมวลผลชั้นถัดไปได้ง่าย

แม้ว่าหลังจากทำคณิตศาสตร์ทั้งหมดนี้แล้วและเข้าใจว่าเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ทำงานอย่างไร คุณอาจสงสัยว่าโครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้ได้อย่างไร เริ่มจากคำถามพื้นฐานของสิ่งที่กำลังเรียนรู้ การเรียนรู้ในแง่ที่ง่ายที่สุด คือการสร้างความเป็นเหตุเป็นผลระหว่างสองสิ่ง (กิจกรรม กระบวนการ ตัวแปร ฯลฯ) เมื่อคุณ 'เรียนรู้' วิธีขว้างลูกโค้ง คุณกำลังสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการกระทำทางกายภาพของการขว้างลูกบอลด้วยวิธีใดวิธีหนึ่ง และทำให้วิถีของลูกบอลโค้งไปในทางใดทางหนึ่ง

ตอนนี้ เวรกรรมนี้สร้างได้ยากมาก จำได้ไหมว่าสหสัมพันธ์ไม่เท่ากับสาเหตุ? มันค่อนข้างง่ายที่จะตัดสินว่าตัวแปรสองตัวจะเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกันเมื่อใด เป็นการยากที่จะพูดด้วยความแน่นอนอย่างยิ่งว่าตัวแปรใดทำให้เกิดการเคลื่อนไหวในตัวแปรใด เห็นได้ชัดว่าเรามักจะสร้างสิ่งนี้ได้โดยสัญชาตญาณ แต่คุณจะทำให้อัลกอริทึมเข้าใจสัญชาตญาณได้อย่างไร

คุณใช้ฟังก์ชันต้นทุน ในทางคณิตศาสตร์ มันคือผลต่างกำลังสองระหว่างค่าจริงของชุดข้อมูลและค่าเอาต์พุตของชุดข้อมูล คุณยังสามารถพิจารณาระดับของข้อผิดพลาดได้อีกด้วย เรายกกำลังสองมันเพราะบางครั้งผลต่างอาจเป็นลบได้

คุณสามารถสร้างแบรนด์แต่ละรอบของอินพุตเพื่อประมวลผลเอาต์พุตด้วยฟังก์ชันต้นทุน งานของคุณและ ANN คือการลดฟังก์ชันต้นทุนให้เหลือค่าต่ำสุดที่เป็นไปได้ คุณทำได้โดยการปรับน้ำหนักใน ANN (จำความสัมพันธ์ synaptic หรือที่รู้จักว่าน้ำหนักนั่นคือสิ่งที่เรากำลังพูดถึง) มีหลายวิธีในการทำเช่นนี้ แต่เท่าที่คุณเข้าใจหลักการ คุณจะใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อดำเนินการตามนั้น

ในแต่ละรอบ เรามุ่งหวังที่จะลดฟังก์ชันต้นทุนให้เหลือน้อยที่สุด กระบวนการเปลี่ยนจากอินพุตไปยังเอาต์พุตเรียกว่าการส่งต่อ และขั้นตอนการใช้ข้อมูลเอาต์พุตเพื่อลดฟังก์ชันต้นทุนโดยการปรับน้ำหนักในลำดับย้อนกลับจากเลเยอร์ที่ซ่อนล่าสุดไปยังเลเยอร์อินพุตเรียกว่าการถ่ายทอดย้อนกลับ

คุณสามารถปรับน้ำหนักเหล่านี้ต่อไปได้โดยใช้วิธี Brute Force ซึ่งแสดงผลไม่มีประสิทธิภาพเมื่อชุดข้อมูลใหญ่เกินไป หรือ Batch-Gradient Descent ซึ่งเป็นอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม ตอนนี้คุณมีความเข้าใจโดยสัญชาตญาณว่าโครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้อย่างไร

โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) กับโครงข่ายประสาทเทียม (CNN)

การทำความเข้าใจกับโครงข่ายประสาทเทียมทั้งสองรูปแบบนี้ยังเป็นการแนะนำให้คุณรู้จักแอปพลิเคชัน AI ในด้านต่างๆ สองด้าน ได้แก่ คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด AI ทั้งสองสาขานี้ช่วยให้เครื่องระบุวัตถุด้วยสายตาและเข้าใจบริบทของข้อมูลทางภาษาศาสตร์ อย่างที่คุณจินตนาการได้ มีแอปพลิเคชันที่ใช้แล้วสำหรับสาขาเหล่านี้ในรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองและผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri

ตอนนี้แต่ละสาขาเหล่านี้มีโครงข่ายประสาทเทียมที่จัดตั้งขึ้น NLP ขึ้นอยู่กับเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีกมาก ความแตกต่างระหว่าง RNN และ ANN คือใน ANN สัญญาณอินพุตแต่ละตัวจะถือว่าไม่ขึ้นกับสัญญาณอินพุตถัดไป ดังนั้น ข้อมูลอินพุตที่มีอยู่ระหว่างสองโหนด ในตัวของมันเองจึงไม่มีความสัมพันธ์ใดๆ

ในความเป็นจริงนั่นไม่ใช่กรณี เมื่อเราสื่อสารกัน แต่ละคำจะล้างวิธีการตามบริบทสำหรับคำถัดไป ดังนั้น ลักษณะพื้นฐานของภาษาก็คือ มันสร้างการพึ่งพาซึ่งกันและกันระหว่างข้อมูลที่ป้อนก่อนหน้านี้กับข้อมูลที่ป้อนในภายหลัง RNN มีความอ่อนไหวต่อสิ่งนี้โดยการเรียกใช้หน่วยความจำแบบขนานที่สร้างความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตเหล่านี้เพื่อล้างบริบท

โครงข่ายประสาทเทียม เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ นอกเหนือจากฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ใช้โดยทั่วไปแล้ว ยังเพิ่มฟังก์ชันการรวมและฟังก์ชันการบิด ฟังก์ชัน Convolution ในแง่ที่ง่ายกว่าจะแสดงให้เห็นว่าการป้อนภาพหนึ่งภาพและการป้อนข้อมูลของภาพที่สอง (ตัวกรอง) จะส่งผลให้ภาพที่สาม (ผลลัพธ์) เป็นอย่างไร คุณสามารถจินตนาการสิ่งนี้ได้ด้วยการแสดงภาพเป็นภาพที่กรองแล้ว (ค่าพิกเซลชุดใหม่) ที่ด้านบนของรูปภาพที่คุณป้อน (ชุดค่าพิกเซลดั้งเดิม) เพื่อให้ได้ภาพที่ได้ (ค่าพิกเซลที่เปลี่ยนแปลง)

ฟังก์ชันการรวมจะใช้ค่าสูงสุดหรือต่ำสุด ขึ้นอยู่กับฟังก์ชันที่เพิ่ม เพื่อให้การประมวลผลชุดข้อมูลนี้ง่ายขึ้น นี่คือวิธีที่คุณสามารถเห็นภาพได้:

ฟังก์ชันการรวม

5 แอพพลิเคชั่นของโครงข่ายประสาทเทียม

สิ่งที่เราได้พูดคุยเกี่ยวกับจนถึงขณะนี้ทั้งหมดเกิดขึ้นภายใต้ประทุน ตอนนี้ เราสามารถย่อและดู ANN เหล่านี้ในการดำเนินการเพื่อซาบซึ้งในสายสัมพันธ์ของพวกเขากับโลกที่กำลังพัฒนาของเราอย่างเต็มที่:

1. ปรับแต่งคำแนะนำบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ

หนึ่งในแอปพลิเคชั่นแรกสุดของ ANN คือการปรับแต่งประสบการณ์แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน คุณจำคำแนะนำที่มีประสิทธิภาพจริงๆใน Netflix ได้หรือไม่? หรือคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมของ Amazon? สิ่งเหล่านี้เป็นผลมาจาก ANN

มีข้อมูลมากมายที่ใช้ที่นี่: การซื้อที่ผ่านมาของคุณ ข้อมูลประชากร ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ และข้อมูลที่แสดงสิ่งที่ผู้คนซื้อผลิตภัณฑ์เดียวกันซื้อต่อไป สิ่งเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นปัจจัยการผลิตเพื่อกำหนดสิ่งที่อาจใช้ได้ผลสำหรับคุณ ในขณะเดียวกัน สิ่งที่คุณซื้อจริงๆ จะช่วยให้อัลกอริทึมได้รับการปรับให้เหมาะสม ทุกครั้งที่ซื้อ คุณจะเพิ่มคุณค่าให้กับบริษัทและอัลกอริธึมที่ส่งเสริม ANN ในขณะเดียวกัน การซื้อใหม่ทุกครั้งที่ทำบนแพลตฟอร์มจะช่วยปรับปรุงความสามารถของอัลกอริทึมในการแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมให้กับคุณ

2. ควบคุมการประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับแชทบอทสนทนา

ไม่นานมานี้ กล่องแชทได้เริ่มรวบรวมไอน้ำบนเว็บไซต์ ตัวแทนจะนั่งข้างหนึ่งและช่วยคุณพิมพ์ข้อความค้นหาลงในช่อง จากนั้นมีการแนะนำปรากฏการณ์ที่เรียกว่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ให้กับแชทบอทและทุกอย่างก็เปลี่ยนไป

โดยทั่วไปแล้ว NLP จะใช้กฎทางสถิติเพื่อจำลองความสามารถทางภาษาของมนุษย์ และเช่นเดียวกับแอปพลิเคชัน ANN อื่นๆ จะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เครื่องหมายวรรคตอน น้ำเสียงและการออกเสียงของคุณ ตัวเลือกไวยากรณ์ ตัวเลือกประโยค ลำดับคำและประโยค และแม้แต่ภาษาที่คุณเลือกก็สามารถใช้เป็นอินพุตเพื่อฝึกอัลกอริทึม NLP ได้

แชทบอทกลายเป็นการสนทนาโดยใช้อินพุตเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจบริบทของคำถามของคุณและกำหนดคำตอบในแบบที่เหมาะกับสไตล์ของคุณมากที่สุด NLP เดียวกันนี้ยังใช้สำหรับการแก้ไขเสียงในเพลงและเพื่อวัตถุประสงค์ในการตรวจสอบความปลอดภัย

3. การทำนายผลลัพธ์ของเหตุการณ์ที่มีรายละเอียดสูง

พวกเราส่วนใหญ่ติดตามผลการทำนายผลโดยอัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนโดย AI ระหว่างการเลือกตั้งประธานาธิบดีและฟุตบอลโลก เนื่องจากทั้งสองเหตุการณ์ถูกแบ่งระยะ จะช่วยให้อัลกอริทึมเข้าใจประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว และลดฟังก์ชันต้นทุนเมื่อทีมและผู้สมัครถูกคัดออก ความท้าทายที่แท้จริงในสถานการณ์เช่นนี้คือระดับของตัวแปรอินพุต ตั้งแต่ผู้สมัคร สถิติผู้เล่น ข้อมูลประชากร ไปจนถึงความสามารถทางกายวิภาค ทุกอย่างต้องถูกรวมเข้าไว้ด้วยกัน

ในตลาดหุ้น อัลกอริธึมการทำนายที่ใช้ ANN มีมาระยะหนึ่งแล้ว การอัปเดตข่าวสารและตัวชี้วัดทางการเงินเป็นตัวแปรอินพุตหลักที่ใช้ ด้วยเหตุนี้การแลกเปลี่ยนและธนาคารส่วนใหญ่จึงสามารถแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ได้อย่างง่ายดายภายใต้ความคิดริเริ่มการซื้อขายความถี่สูงด้วยความเร็วที่เกินความสามารถของมนุษย์

ปัญหาของตลาดหุ้นคือข้อมูลมีเสียงดังอยู่เสมอ ความสุ่มนั้นสูงมากเนื่องจากระดับของวิจารณญาณที่อาจส่งผลกระทบต่อราคาของหลักทรัพย์ที่สูงมาก อย่างไรก็ตาม ANNs ถูกใช้ในกิจกรรมการตลาดโดยธนาคารชั้นนำทุกแห่งในปัจจุบัน

4. การลงโทษสินเชื่อ

มีการใช้ตารางคณิตศาสตร์ประกันภัยเพื่อกำหนดปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับผู้ขอประกันภัยแต่ละรายแล้ว ANN ได้นำข้อมูลทั้งหมดนั้นไปสู่ระดับที่สูงขึ้น

ผู้ให้กู้ทั้งหมดสามารถเรียกใช้ข้อมูลหลายทศวรรษที่พวกเขามีโดยมีน้ำหนักที่กำหนดไว้อย่างมากในระบบ และใช้ข้อมูลของคุณเป็นข้อมูลป้อนเข้าเพื่อกำหนดโปรไฟล์ความเสี่ยงที่เหมาะสมที่เกี่ยวข้องกับการขอสินเชื่อของคุณ อายุ เพศ เมืองที่พำนัก โรงเรียนที่สำเร็จการศึกษา อุตสาหกรรมการมีส่วนร่วม เงินเดือน และอัตราส่วนการออม ทั้งหมดนี้ใช้เป็นข้อมูลเพื่อกำหนดคะแนนความเสี่ยงด้านเครดิตของคุณ

สิ่งที่ก่อนหน้านี้ขึ้นอยู่กับคะแนนเครดิตของคุณได้กลายเป็นกลไกที่ครอบคลุมมากขึ้น นั่นคือเหตุผลที่ผู้เล่น fintech ส่วนตัวหลายคนกระโดดเข้าสู่พื้นที่สินเชื่อส่วนบุคคลเพื่อดำเนินการ ANN เดียวกันและให้ยืมแก่ผู้ที่มีโปรไฟล์ถือว่าเสี่ยงเกินไปโดยธนาคาร

5. รถยนต์ที่ขับเอง

Tesla, Waymo และ Uber ใช้ ANN ที่คล้ายกัน ปัจจัยการผลิตและวิศวกรรมผลิตภัณฑ์อาจแตกต่างกัน แต่พวกเขากำลังปรับใช้การประมวลผลด้วยภาพที่ซับซ้อนเพื่อทำให้รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองเป็นจริง

การขับรถด้วยตนเองส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลที่มาจากโลกแห่งความเป็นจริงในรูปแบบของยานพาหนะที่อยู่ใกล้เคียง ป้ายถนน ไฟธรรมชาติและไฟประดิษฐ์ คนเดินถนน อาคาร และอื่นๆ เห็นได้ชัดว่าโครงข่ายประสาทเทียมที่ให้พลังงานแก่รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองเหล่านี้ซับซ้อนกว่าที่เราพูดถึงในที่นี้ แต่พวกมันทำงานบนหลักการเดียวกันกับที่เราอธิบายไว้

บทสรุป

ANN มีความซับซ้อนมากขึ้นทุกวัน ขณะนี้ NLP ช่วยในการวินิจฉัยปัญหาสุขภาพจิตในระยะเริ่มต้น มีการใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ในการถ่ายภาพทางการแพทย์ และ ANNs กำลังขับเคลื่อนการส่งมอบด้วยโดรน เนื่องจาก ANNs มีความซับซ้อนและเป็นชั้นมากขึ้น ความต้องการสติปัญญาของมนุษย์ในระบบนี้จึงจะลดลง แม้แต่พื้นที่เช่นการออกแบบก็เริ่มปรับใช้โซลูชัน AI ด้วยการออกแบบทั่วไป

วิวัฒนาการในที่สุดของ ANNs ทั้งหมดที่รวบรวมไว้คือ General Intelligence ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของหน่วยสืบราชการลับที่มีความซับซ้อนมากจนสามารถเรียนรู้และรับรู้ข้อมูลทั้งหมดที่มนุษย์รู้จักและไม่รู้จัก แม้ว่าจะเป็นความจริงที่ห่างไกล แต่ถ้าเป็นไปได้ มันก็กลายเป็นแนวคิดที่เป็นไปได้ด้วยการยอมรับอย่างกว้างขวางของ ANN