ดิพลอยด์ คือ คืออะไร

ดิพลอยด์ (Deep Learning) เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียนรู้แบบสังเคราะห์การทำงานจากข้อมูลแบบไม่มีการสอน (Unsupervised Learning) ซึ่งจำลองการทำงานของระบบประมวลผลทางประสาทเทียมในรูปแบบที่หลักการทำงานของมนุษย์ได้ เทคนิคนี้ใช้ในการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่สามารถเรียนรู้และทำนายผลลัพธ์ได้ดีกว่าแบบจำลองแบบดั้งเดิมที่ใช้การเรียนรู้แบบถ่ายทอดความรู้ (Transfer Learning) เป็นหลัก

ดิพลอยด์มีกลไกการทำงานที่คล้ายกับการทำความเข้าใจแบบของมนุษย์ โดยมีหลายชั้น (layers) ของโนเวิร์ค (neural network) ซึ่งแต่ละชั้นมีหน้าที่ในการดึงเอาลักษณะเด่น (features) ของข้อมูลเข้ามา เชื่อมต่อกับชั้นก่อนหน้า และส่งผ่านไปยังชั้นถัดไป โดยทั่วไปมักใช้โครงสร้างชั้นที่ลึกในการหาลักษณะที่ซับซ้อนของข้อมูล

ดิพลอยด์ถูกนำมาใช้ในหลากหลายงาน รวมถึงการประมวลผลทางภาพ การประมวลผลทางเสียง การตรวจจับวัตถุ การแปลภาษา คำถามตอบในภาษาธรรมชาติ หรือแม้กระทั่งการเขียนนิยายที่คล้ายตัวละครมนุษย์

ดิพลอยด์ถูกพัฒนาขึ้นด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบหลายชั้น (DLNN: Deep Learning Neural Networks) ซึ่งถูกสร้างเพื่อจำลองการทำงานของระบบประมวลผลทางประสาทเทียม (artificial neural networks) ที่ไม่จำเป็นต้องระบุคุณลักษณะเฉพาะ (features) และมีความสามารถในการเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง ซึ่งทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนได้โดยมีประสิทธิภาพกว่าแบบจำลองอื่น ๆ ที่ใช้การเรียนรู้แบบถ่ายทอดความรู้

วิธีการฝึกสอนดิพลอยด์จะใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (labeled data) เพื่อให้ระบบเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ที่ต้องการได้ โดยส่วนใหญ่จะใช้วิธีการทำงานแบบควบคุมจากการปรับค่าน้ำหนัก (weights) และแบบจำลองการเรียนรู้แบบป้อนกลับ (feedback learning) ซึ่งคล้ายกับขั้นตอนการปรับค่าสัมพันธ์เชิงบวก (positive reinforcement) และการปรับค่าสัมพันธ์เชิงลบ (negative reinforcement) ในการเรียนรู้ของมนุษย์

ดังนั้น ดิพลอยด์เป็นเทคนิคที่รุนแรงและก้าวกระโดดในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลทางปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน และมีการนำมาประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม