เทคโนโลยีเครือข่ายประสาท (Neural Network) ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความสนใจอย่างมากในปัจจุบัน นอกจากการนำมาใช้ในงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว การนำเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทมาประยุกต์ใช้ในงานด้านการเรียนรู้ของเครื่องก็ได้รับความสนใจอย่างมาก เทคโนโลยีนี้เป็นสิ่งที่ท้าทายและน่าทึ่งในขณะเดียวกัน เรามาทำความรู้จักกับเทคโนโลยีเครือข่ายประสาท อนาคตของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง และความสำคัญของมันในปัจจุบัน
เทคโนโลยีเครือข่ายประสาท (Neural Network) คืออะไร?
เทคโนโลยีเครือข่ายประสาท (Neural Network) หรือที่เรียกสั้น ๆ ว่าโครงข่ายประสาท (NN) เป็นโมเดลคณิตศาสตร์ทางคอมพิวเตอร์ที่จำลองการทำงานของระบบประสาทของมนุษย์ โดยที่มีโครงสร้างที่คล้ายคลึงกับระบบประสาทของมนุษย์จริง ๆ การทำงานของโครงข่ายประสาทนั้นจะใช้พื้นฐานของคณิตศาสตร์เพื่อทำนายและจำแนกประเภทของข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งทำให้เทคโนโลยีนี้มีความสำคัญในการประมวลผลข้อมูลในขนาดใหญ่ และนั้นทำให้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทมีความสำคัญอย่างมากในปัจจุบัน
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในเครือข่ายประสาท
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายประสาทนั้นคือกระบวนการทางคอมพิวเตอร์ที่ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้ได้จากข้อมูล โดยที่ไม่ต้องระบุโครงสร้างของคำตอบล่วงหน้า กล่าวคือ ระบบจะช่วยในการเรียนรู้แบบอัตโนมัติจากข้อมูลและประสบการณ์ที่มีอยู่ ซึ่งเทคโนโลยีนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขา เช่น การจำแนกประเภทของภาพ การระบุเสียง การทำนายการเคลื่อนไหว ฯลฯ โดยมีความแม่นยำและประสิทธิภาพที่สูง
อนาคตของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
อนาคตของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องนั้นก็รู้จักกันดีว่าจะเป็นปัจจัยที่มีความสำคัญอย่างมากในการพัฒนาเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยที่มีการนำเอาเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทมาประยุกต์ใช้ในงานต่าง ๆ อย่างมากมาย เช่น การทำนายการขายสินค้า การจัดการข้อมูลทางการแพทย์ ฯลฯ ทำให้เราเห็นภาพยอดเยี่ยมที่เทคโนโลยีนี้จะมีบทบาทมากขึ้นในอนาคต
ความสำคัญของเทคโนโลยีเครือข่ายประสาท
การช่วยเรียนรู้แบบอัตโนมัติและทำนายข้อมูลที่มีความซับซ้อน การช่วยทำนายและวิเคราะห์ข้อมูลในขนาดใหญ่ การช่วยในการจำแนกประเภทข้อมูลที่ซับซ้อนและมีความหลากหลาย และยังมีความสามารถในการปรับปรุงและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ได้ตลอดเวลา อย่างที่ได้กล่าวมา ทำให้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทมีความสำคัญอย่างมากในสถานการณ์ปัจจุบันและในอนาคตที่กำลังจะมา
ประโยชน์และข้อเสียของการใช้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาท
การใช้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทนั้นมีประโยชน์มากมายในหลากหลายด้าน เช่น ในการทำนายทรานด์ของตลาดทุน การช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ และยังช่วยในการพัฒนาระบบอัตโนมัติให้มีประสิทธิภาพ แต่ในขณะเดียวกันก็ยังมีข้อเสียบ้าง เช่น การใช้งานที่ซับซ้อน ความถี่ในการต้องการข้อมูลที่มากมาย และปัญหาที่เกิดขึ้นจากความเสี่ยงทางความปลอดภัย ซึ่งทำให้การนำเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทมาใช้นั้นต้องพิจารณาด้านบวกและด้านลบของมันให้ละเอียด
ลองมาดูตัวอย่างการใช้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทในการจำแนกภาพ
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
# โหลดข้อมูล MNIST dataset
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# ปรับข้อมูลให้อยู่ในช่วง 0-1
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# สร้างโมเดลเครือข่ายประสาท
model = models.Sequential([
layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dropout(0.2),
layers.Dense(10)
])
# คอมไพล์โมเดล
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# ฝึกโมเดล
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels))
# แสดงกราฟค่าความแม่นยำในการฝึกและทดสอบ
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0, 1])
plt.legend(loc='lower right')
จากตัวอย่างข้างต้นเป็นการใช้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทในการจำแนกภาพจากข้อมูล MNIST dataset ซึ่งเป็นตัวเลขภาพขนาด 28x28 พิกเซล โดยที่สามารถเห็นได้ว่าเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทช่วยให้เราสามารถจำแนกตัวเลขในรูปภาพได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
สรุป
เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทนั้นเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีความสำคัญอย่างมากในการพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน การนำเทคโนโลยีนี้มาใช้นั้นมีประโยชน์มากมายในหลากหลายด้าน โดยที่มีความสามารถในการช่วยในการทำนายและจำแนกข้อมูลที่ซับซ้อนและมีความหลากหลาย อย่างไรก็ตามการนำเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทมาใช้นั้นต้องพิจารณาด้านบวกและด้านลบของมันให้ละเอียดเนื่องจากมีความซับซ้อน และมีปัญหาที่เกิดขึ้นจากความเสี่ยงทางความปลอดภัย ดังนั้นเมื่อคิดจะนำเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทมาใช้นั้นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบให้แน่ใจว่าการนำมาใช้นั้นสามารถนำมาสร้างประโยชน์และมีประสิทธิภาพในงานที่ต้องการเสมอ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM