การเรียนรู้เชิงลึก: ทุกสิ่งที่คุณควรรู้

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกโลกแห่งการเรียนรู้เชิงลึก สำรวจการทำงานภายใน ประเภท แอปพลิเคชัน และความท้าทายที่การเรียนรู้ต้องเผชิญ นอกจากนี้เรายังจะหารือเกี่ยวกับอนาคตของการเรียนรู้เชิงลึกและวิธีที่อนาคตของการเรียนรู้เชิงลึกจะกำหนดทิศทางของ AI ต่อไป

สารบัญ

• การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
• การเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้ของเครื่อง
• การเรียนรู้เชิงลึกทำงานอย่างไร
• ประเภทของเครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึก
• การใช้งาน
• ความท้าทายและข้อจำกัด
• อนาคตของการเรียนรู้เชิงลึก
• บทสรุป

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายเลเยอร์ เรียกว่าโครงข่ายประสาทเชิงลึก (DNN) เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยหน่วยที่เชื่อมต่อถึงกันจำนวนมากที่เรียกว่าเซลล์ประสาทหรือโหนดซึ่งทำหน้าที่เป็นตัวตรวจจับคุณลักษณะ โครงข่ายประสาทเทียมแต่ละเครือข่ายมีเลเยอร์อินพุตเพื่อรับข้อมูล เลเยอร์เอาท์พุตเพื่อสร้างการคาดการณ์ และเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายเลเยอร์เพื่อประมวลผลข้อมูลและแยกรูปแบบที่มีความหมาย

ตัวอย่างเช่น เลเยอร์แรกๆ อาจตรวจจับคุณสมบัติง่ายๆ เช่น ขอบและมุมในเครือข่ายการจดจำรูปภาพ ในขณะที่เลเยอร์ที่ลึกกว่าอาจจดจำโครงสร้างที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น ใบหน้าหรือวัตถุ ในเครือข่ายการประมวลผลภาษา ชั้นแรกอาจระบุองค์ประกอบพื้นฐาน เช่น ตัวอักษรหรือเสียงแต่ละตัว ในขณะที่ชั้นที่ลึกกว่าอาจเข้าใจไวยากรณ์ บริบท หรือแม้แต่ความรู้สึกที่แสดงออกในประโยค

แม้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมในยุคแรกๆ จะมีชั้นที่ซ่อนอยู่เพียงไม่กี่ชั้น แต่โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกก็มีหลายชั้น บางครั้งอาจมากกว่าร้อยชั้น การเพิ่มเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้นทำให้เครือข่ายมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและดีขึ้นในการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งครอบคลุมมากกว่าข้อมูลการฝึกอบรม เป็นผลให้โครงข่ายประสาทเทียมสมัยใหม่ส่วนใหญ่เป็นโครงข่ายประสาทเชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องมักถูกกล่าวถึงร่วมกัน แต่มีความแตกต่างที่สำคัญ พูดง่ายๆ ก็คือการเรียนรู้เชิงลึกเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่ง โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เรียนรู้รูปแบบในข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การถดถอยเชิงเส้น ฟอเรสต์สุ่ม เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด k และแมชชีนเวกเตอร์ที่รองรับ ค่อนข้างตรงไปตรงมาและอาศัยคุณสมบัติที่มนุษย์กำหนด ตัวอย่างเช่น มนุษย์จัดเตรียมคุณลักษณะต่างๆ เช่น พื้นที่เป็นตารางฟุต จำนวนห้องนอน และลักษณะของพื้นที่ใกล้เคียงเพื่อคาดการณ์ราคาบ้าน โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงปรับแต่งความสำคัญของฟีเจอร์เหล่านี้เพื่อคาดการณ์ แต่ความแม่นยำจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของฟีเจอร์ที่มีให้

ในทางกลับกัน โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกไม่จำเป็นต้องมีคุณสมบัติที่กำหนดไว้ล่วงหน้า พวกเขาเรียนรู้คุณสมบัติต่างๆ อย่างเป็นอิสระระหว่างการฝึก โดยเริ่มจากค่าสุ่มและปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถค้นพบรูปแบบที่สำคัญที่มนุษย์อาจพลาดไป ซึ่งนำไปสู่การทำนายที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถจัดการคุณสมบัติต่างๆ ได้มากกว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียบง่าย และโดยทั่วไปจะจัดการข้อมูลดิบได้ดีกว่ามาก เช่น รูปภาพและข้อความ

แม้ว่าโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะแข็งแกร่ง แต่โมเดลที่เรียบง่ายกว่าบางครั้งก็อาจดีกว่าได้ การเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการทำงานภายในของชุดข้อมูลเหล่านี้อาจเข้าใจได้ยาก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่เรียบง่ายกว่าอาจเหมาะสมกว่าเมื่อคุณมีข้อมูลน้อยหรือต้องการอธิบายว่าโมเดลคาดการณ์อย่างไร

การเรียนรู้เชิงลึกทำงานอย่างไร

การเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลผ่านหลายเลเยอร์ ทำให้เกิดการคาดการณ์ที่ซับซ้อน

1 เลเยอร์อินพุต

กระบวนการเริ่มต้นที่เลเยอร์อินพุต โดยที่เซลล์ประสาทจะตรวจจับข้อมูลพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น ในแบบจำลองภาษา เซลล์ประสาทอาจจดจำตัวอักษรแต่ละตัว เช่นoหรือt

2 ชั้นที่ซ่อนอยู่

จากนั้นเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ก็เข้ามามีบทบาท เซลล์ประสาทที่ทำงานในเลเยอร์อินพุตจะกระตุ้นเซลล์ประสาทในเลเยอร์แรกที่ซ่อนอยู่ ซึ่งจะตรวจจับลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การผสมตัวอักษร เช่น บนเครือข่ายระบุคุณสมบัติที่เป็นนามธรรมมากขึ้นเมื่อสัญญาณเคลื่อนที่ผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เพิ่มเติม น้ำหนักของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทเป็นตัวกำหนดความแรงของการกระตุ้นเหล่านี้

3 การตรวจจับคุณสมบัตินามธรรม

เครือข่ายตรวจพบคุณลักษณะที่เป็นนามธรรมมากขึ้นในชั้นที่ซ่อนอยู่ลึกลงไป ความสามารถนี้ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้เหตุผลเชิงนามธรรม เช่น การเขียนข้อความหรือการจดจำวัตถุในรูปภาพ

4 เลเยอร์เอาท์พุต

ในที่สุด เครือข่ายจะสร้างการทำนายในเลเยอร์เอาท์พุต เซลล์ประสาทแต่ละอันในชั้นนี้แสดงถึงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น ในการเติมวลี "กาลครั้งหนึ่ง ___" เซลล์ประสาทหนึ่งอาจแทนเวลาความฝัน อีกอัน และฟูกที่สาม เครือข่ายจะประมาณความน่าจะเป็นของแต่ละผลลัพธ์และเลือกผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด เครือข่ายบางแห่ง โดยเฉพาะโมเดลภาษา นำเสนอความแปรปรวนโดยการเลือกคำตอบที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดเกือบตลอดเวลา เพื่อให้มั่นใจว่าได้ผลลัพธ์ที่หลากหลายและเป็นธรรมชาติ

โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติที่ซับซ้อนโดยการประมวลผลอินพุตผ่านหลายเลเยอร์ ทำให้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

ประเภทของเครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกครอบคลุมเครือข่ายประสาทหลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานเฉพาะ การทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการใช้ประโยชน์จากความสามารถอย่างมีประสิทธิผล

โครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้า (FNN)

FNN หรือโครงข่ายประสาทเทียม “วานิลลา” ประมวลผลข้อมูลในทิศทางเดียว: จากอินพุตไปยังเอาต์พุต เหมาะสำหรับงานคาดการณ์ง่ายๆ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต หรือการอนุมัติสินเชื่อล่วงหน้า การฝึกอบรมเกิดขึ้นผ่านการเผยแพร่ย้อนกลับ โดยปรับแบบจำลองตามข้อผิดพลาดในการคาดการณ์

โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN)

RNN เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการอัปเดตแบบไดนามิก เช่น การแปลภาษา พวกเขาใช้ backpropagation ตามเวลา (BPTT) เพื่อพิจารณาลำดับของอินพุต ทำให้มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ในข้อมูลตามลำดับ

หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM)

เครือข่าย LSTM ปรับปรุงบนโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำโดยการเลือกลืมข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องในขณะที่ยังคงรักษารายละเอียดที่สำคัญ ทำให้ใช้งานได้จริงสำหรับงานที่ต้องการการเก็บรักษาบริบทในระยะยาว เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาวช่วยเพิ่มขีดความสามารถของ Google แปลภาษา แต่อาจช้าหากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากการประมวลผลเชิงเส้น

โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional (CNN)

CNN เป็นเลิศในการจดจำภาพโดยการสแกนภาพเพื่อดูลักษณะทางภาพ เช่น ขอบและรูปร่าง โดยจะรักษาข้อมูลเชิงพื้นที่และสามารถจดจำวัตถุได้โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งในภาพ ทำให้เป็นสิ่งล้ำสมัยสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้รูปภาพจำนวนมาก

เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GAN)

GAN ประกอบด้วยเครื่องกำเนิดและเครื่องแบ่งแยกที่แข่งขันกัน เครื่องกำเนิดสร้างข้อมูลปลอม และผู้เลือกปฏิบัติพยายามระบุว่าข้อมูลนั้นเป็นของปลอม ทั้งสองเครือข่ายได้รับการปรับปรุงผ่านการเผยแพร่กลับ เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไปนั้นยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างข้อมูลที่สมจริง และมีประโยชน์ในการจดจำภาพ

หม้อแปลงไฟฟ้าและความสนใจ

Transformers แสดงถึงความก้าวหน้าในการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ พวกเขาใช้กลไกความสนใจเพื่อชั่งน้ำหนักความสำคัญขององค์ประกอบอินพุตต่างๆ หม้อแปลงจะประมวลผลข้อมูลแบบขนาน ซึ่งแตกต่างจากรุ่นก่อนๆ ทำให้สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเอาใจใส่ในตนเองทำให้หม้อแปลงสามารถพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบทั้งหมดในอินพุต ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความและการแปล

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึก

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกถูกนำไปใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงมากมาย รวมถึงปัญหาที่ครั้งหนึ่งเคยดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ที่เครื่องจักรจะแก้ไขได้

ยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ

ยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติอาศัยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อจดจำสัญญาณและป้ายจราจร รถยนต์ที่อยู่ใกล้เคียง และคนเดินถนน ยานพาหนะเหล่านี้ใช้เซ็นเซอร์ฟิวชั่น รวมข้อมูลจากไลดาร์ เรดาร์ และกล้องเพื่อสร้างมุมมองที่ครอบคลุมของสภาพแวดล้อม อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจะประมวลผลข้อมูลนี้แบบเรียลไทม์เพื่อตัดสินใจในการขับขี่ ตัวอย่างเช่น ระบบอัตโนมัติของ Tesla ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อตีความสภาพแวดล้อมและนำทางตามนั้น ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และแชทบอท

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นหัวใจสำคัญของแชทบอทที่มีลักษณะคล้ายมนุษย์ เช่น ChatGPT และ Gemini รวมถึงเครื่องมือเขียนโค้ดอย่าง Copilot โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ช่วยให้เข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ที่มีความแม่นยำสูงได้ โมเดลเหล่านี้สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาที่สอดคล้องกัน ตอบคำถาม เขียนเรียงความ และแม้แต่ช่วยเหลือในการเขียนโปรแกรมโดยสร้างตัวอย่างโค้ดตามคำอธิบายภาษาธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น GPT-4 ของ OpenAI สามารถเขียนโค้ด ร่างอีเมล และให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ

ความช่วยเหลือด้านการเขียน

เครื่องมือการเขียนใช้ประโยชน์จากโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อช่วยให้คุณเขียนได้ดีขึ้น เครื่องมือเหล่านี้จะวิเคราะห์ทั้งประโยคและย่อหน้าเพื่อให้คำแนะนำด้านไวยากรณ์ เครื่องหมายวรรคตอน รูปแบบ และความชัดเจน ตัวอย่างเช่น ไวยากรณ์ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูงเพื่อทำความเข้าใจบริบทของงานเขียนของคุณและเสนอคำแนะนำเฉพาะบุคคล มันสามารถตรวจจับน้ำเสียง แนะนำคำพ้องความหมาย และแม้แต่ช่วยจัดโครงสร้างงานเขียนของคุณเพื่อปรับปรุงให้อ่านง่ายและมีส่วนร่วม

การสร้างภาพ

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เช่น DALL-E ได้สร้างความก้าวหน้าเมื่อเร็ว ๆ นี้ในการสร้างภาพแปลกใหม่โดยอาศัยข้อความแจ้งหรือดำเนินการถ่ายโอนสไตล์เพื่อสร้างเวอร์ชันใหม่ของรูปภาพที่มีอยู่โดยใช้สไตล์จากรูปภาพที่สาม ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างรูปโปรไฟล์ในสไตล์ของThe Starry Night(1889) ของ Vincent van Gogh ได้โดยป้อนรูปถ่ายของตัวเองและอ้างอิงถึงภาพวาดนั้น โมเดลเหล่านี้ใช้การผสมผสานระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวนและโครงข่ายปฏิปักษ์ทั่วไปเพื่อสร้างภาพที่สมจริงและสร้างสรรค์สูง

ระบบแนะนำ

แอพเพลงของคุณช่วยให้คุณค้นพบศิลปินใหม่ได้อย่างไร โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใช้ประวัติการฟังก่อนหน้าของคุณเพื่อเรียนรู้รูปแบบตามที่คุณต้องการ จากนั้นคาดเดาเพลงใหม่ที่คล้ายกับเพลงที่คุณชอบ ระบบการแนะนำเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้จำนวนมหาศาล รวมถึงพฤติกรรมการฟัง คำค้นหา และการโต้ตอบของผู้ใช้ เช่น การกดชอบและการข้าม บริการต่างๆ เช่น Spotify และ Netflix ใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อมอบเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ทำให้ประสบการณ์ผู้ใช้มีความน่าดึงดูดและปรับให้เหมาะกับรสนิยมของแต่ละบุคคลมากขึ้น

การวินิจฉัยทางการแพทย์

โมเดลการประมวลผลภาษาบางรุ่นสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากบันทึกของผู้ป่วย เช่น ผลการทดสอบ การตอบแบบสำรวจ บันทึกจากการไปพบแพทย์ และประวัติทางการแพทย์ และแสดงสาเหตุที่เป็นไปได้ของอาการของผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น Watson Health ของ IBM ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเวชระเบียนที่ไม่มีโครงสร้าง ในทำนองเดียวกัน โมเดลการจดจำภาพสามารถอ่านรายงานทางรังสีวิทยาเพื่อช่วยให้นักรังสีวิทยาตรวจพบผลลัพธ์ที่ผิดปกติได้ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใช้เพื่อระบุรูปแบบในภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอกซเรย์และ MRI ซึ่งช่วยในการตรวจหาอาการต่างๆ ในระยะเริ่มต้น เช่น มะเร็ง และความผิดปกติทางระบบประสาท

ความท้าทายและข้อจำกัดของการเรียนรู้เชิงลึก

แม้จะมีพลัง แต่โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกก็มีความยืดหยุ่นและมาพร้อมกับต้นทุนที่แท้จริง ต่อไปนี้เป็นความท้าทายบางประการในการใช้การเรียนรู้เชิงลึก:

• ข้อกำหนดด้านข้อมูล: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกฝนให้ดี ตัวอย่างเช่น โมเดล GPT-3 ของ OpenAI ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูล 5 ชุด ซึ่งชุดข้อมูลที่เล็กที่สุดประกอบด้วยบทความ Wikipedia ทั้งหมด
• ค่าใช้จ่ายในการคำนวณ: การฝึกอบรมและการใช้งานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกนั้นมีความเข้มข้นในการคำนวณสูงและใช้พลังงานและต้นทุนสูง
• อคติ: โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีความเอนเอียงจะสืบทอดและรวมเอาอคตินั้นเข้ากับคำตอบของพวกเขา ตัวอย่างเช่น การฝึกโมเดลการจดจำรูปภาพด้วยรูปภาพสุนัข 90% และรูปภาพแมว 10% จะไม่สามารถเตรียมโมเดลได้ดีนัก หากรูปภาพในโลกแห่งความเป็นจริง 50% มีแมวอยู่ด้วย
• ความสามารถในการตีความ: “เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่” ที่ประกอบขึ้นเป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่ได้รับการตั้งชื่ออย่างเหมาะสม เนื่องจากอาจเป็นเรื่องยากที่จะรู้ว่าพวกเขากำลังทำอะไรเพื่อคาดการณ์ ในบางกรณีมันอาจจะดีก็ได้ ในส่วนอื่นๆ สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าอะไรเกิดขึ้นในการทำนาย ตัวอย่างเช่น การทำความเข้าใจว่าแบบจำลองทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยเพื่อตอบสนองต่อการรักษาแบบใหม่ได้อย่างไร เป็นสิ่งจำเป็นทางวิทยาศาสตร์และทางการแพทย์
• ภาพปลอมและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง: เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไปเช่น DeepDream สามารถสร้างภาพปลอมแต่น่าเชื่อถือได้ ในทางที่ผิด สิ่งเหล่านี้อาจถูกนำมาใช้เพื่อเผยแพร่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องได้ ในทำนองเดียวกัน แชทบอทอย่าง ChatGPT สามารถ "เห็นภาพหลอน" ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องได้ และควรได้รับการตรวจสอบข้อเท็จจริงเสมอ

อนาคตของการเรียนรู้เชิงลึก

แม้ว่าจะเป็นเรื่องยากที่จะทราบว่าการเรียนรู้เชิงลึกในอนาคตจะเป็นอย่างไร แต่การพัฒนาเชิงรุกบางส่วนมีดังต่อไปนี้:

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: องค์กรต่างๆ เช่น OpenAI ยังคงต่อยอดจากความสำเร็จในอดีต และคุณควรคาดหวังว่าจะได้เห็นการตอบสนองของโมเดลของพวกเขาดีขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น
• การเรียนรู้หลายรูปแบบ: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ล้ำสมัยบางรุ่นได้รับการฝึกฝนแบบหลายรูปแบบเพื่อสรุปข้อมูลประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองที่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับข้อความสามารถคาดเดาข้อมูลเกี่ยวกับคำพูดหรือรูปภาพได้
• ความสามารถในการตีความ: แม้ว่าโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกยังคงค่อนข้างคลุมเครือ แต่เราอาจเห็นเครื่องมือเพิ่มเติมในอนาคตที่ช่วยให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นว่าพวกเขามาถึงการคาดการณ์ได้อย่างไร

บทสรุป

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่มีศักยภาพในการจัดการกับปัญหามากมายที่เราเผชิญอยู่ทุกวันนี้ ไม่ว่าจะเป็นการตรวจจับหมีด้วยกล้องสัตว์ป่า การค้นพบวิธีการรักษาโรคใหม่ๆ หรือการเขียนให้ชัดเจนยิ่งขึ้น