การใช้งาน การเรียนรู้เชิงลึก มักจะเป็นประเด็นร้อนในปัจจุบันวิธีที่ Netflix และ Youtube ประสบความสำเร็จในการเพิ่มความภักดีของลูกค้าด้วยวิธีนี้. การเรียนรู้เชิงลึก เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งทำหน้าที่ฝึกคอมพิวเตอร์เกี่ยวกับสัญชาตญาณพื้นฐานของมนุษย์ ในด้านเทคโนโลยี การเรียนรู้เชิงลึกมีอัลกอริธึมหลายประเภทที่สามารถใช้ได้และคุณจำเป็นต้องรู้ กล่าวคือ:
โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN)
CNN หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า ConvNets เป็นอัลกอริทึมที่คุณสามารถใช้ได้ ประกอบด้วยหลายชั้น และมักใช้สำหรับการประมวลผลภาพและการตรวจจับวัตถุ CNN ได้รับการพัฒนาครั้งแรกในปี 1988 เมื่อยังคงเรียกว่า LeNet และใช้ในการจดจำอักขระ เช่น รหัสไปรษณีย์และตัวเลข
โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN)
ประเภทอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งส่งผลให้เกิดการเชื่อมต่อที่ก่อให้เกิดวงจรปกติ จากนั้นวงจรนี้จะประมวลผลเอาต์พุตจาก LTSM เพื่อใช้เป็นอินพุตสำหรับเฟสปัจจุบัน สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้เนื่องจาก RNN มีหน่วยความจำภายใน โดยทั่วไป RNN ใช้เพื่อบรรยายภาพ วิเคราะห์อนุกรมเวลา ประมวลผลภาษาธรรมชาติ และจดจำลายมือ
เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM)
แสดงถึงประเภท โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) ซึ่งสามารถเรียนรู้และจดจำการขึ้นต่อกันของรูปแบบในระยะยาว เทคโนโลยีนี้สามารถจดจำข้อมูลในอดีตทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งได้ LSTM ยังสามารถจัดเก็บข้อมูลได้ตลอดเวลา มีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์อนุกรมเวลาเนื่องจากสามารถจดจำอินพุตก่อนหน้าได้ LSTM มีโครงสร้างคล้ายลูกโซ่ซึ่งทั้งสี่ชั้นมีปฏิสัมพันธ์ซึ่งกันและกันด้วยวิธีที่ไม่เหมือนใคร
แผนที่จัดระเบียบตัวเอง (SOM)
SOM ช่วยให้การแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อลดมิติข้อมูลผ่านโครงข่ายประสาทเทียมที่ดำเนินการด้วยตนเอง อัลกอริธึม SOM ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจข้อมูลมิติสูง
หากไม่มีการเรียนรู้เชิงลึก ก ปัญญาประดิษฐ์ อาจจะไม่ทำงาน การประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกทำให้ AI สามารถพัฒนาและ "เรียนรู้" ได้อย่างอิสระจากประสบการณ์ สนใจที่จะเรียนรู้การเรียนรู้เชิงลึกและองค์ประกอบอื่นๆ ของ AI หรือไม่?
กลับ
