8 เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชันที่ดีที่สุดในปี 2566
เผยแพร่แล้ว: 2023-05-30สรุป: เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำงานได้เหมือนกับมนุษย์ เช่น การแนะนำภาพยนตร์ การลงสีภาพ การขับรถ ฯลฯ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้และการใช้งานได้ในบทความด้านล่าง!
การเรียนรู้เชิงลึกมีความโดดเด่นเนื่องจากความสามารถในการช่วยให้ผู้ใช้ระบุรูปแบบที่ซับซ้อนในชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ธุรกิจสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ประกอบด้วยเฟรมเวิร์กของประสาทเทียมเพื่อให้เรียนรู้จากชุดข้อมูลต่างๆ และเข้าใจรูปแบบได้อย่างง่ายดาย
ด้วยเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก คุณสามารถฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกประเภทต่างๆ เพื่อตีความชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแปลงให้เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์เช่นเดียวกับมนุษย์ รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและเครื่องมือในบทความด้านล่าง!
สารบัญ
การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในการฝึกคอมพิวเตอร์ให้ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลเช่นเดียวกับสมองของมนุษย์ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกถูกสร้างขึ้นซึ่งสามารถระบุรูปแบบที่ซับซ้อนประเภทใดก็ได้ที่มีอยู่ในชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง ฯลฯ
อัลกอริทึมของการเรียนรู้เชิงลึกมีรูปแบบเหมือนกับเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันในสมองของมนุษย์ เครือข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึกจะประมวลผลข้อมูลเช่นเดียวกับสมองของมนุษย์ และช่วยตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนและแก้ปัญหาที่ยากได้
การเรียนรู้เชิงลึกทำงานอย่างไร
การเรียนรู้เชิงลึกทำงานบนอัลกอริทึมต่างๆ ซึ่งเรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม เครือข่ายทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการพัฒนาและฝึกฝนคล้ายกับสมองของมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูล เช่นเดียวกับเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันในสมองของมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมหลายชั้นภายในคอมพิวเตอร์
เซลล์ประสาทเหล่านี้เรียกว่าโหนดที่ใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์สำหรับการประมวลผลข้อมูลเข้าและให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง แต่ละเลเยอร์ที่มีอยู่ในเครือข่ายมีจำนวนเซลล์ประสาทที่รับข้อมูลเข้าและคำนวณ
หลังจากนั้น เอาต์พุตที่สร้างขึ้นจะถูกส่งต่อไปยังเลเยอร์ถัดไปจนกระทั่งถึงเลเยอร์สุดท้ายเพื่อส่งเอาต์พุตสุดท้าย โดยทั่วไปจะมองเห็นได้เฉพาะเลเยอร์แรกเท่านั้น ส่วนเลเยอร์ที่เหลือยังคงซ่อนอยู่อย่างสมบูรณ์ในเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก
รายชื่อเครื่องมือ Deep Learning 8 รายการในปี 2023
- เทนเซอร์โฟลว์
- ไพทอร์ช
- เครส
- ซี.เอ็น.ที.เค
- อาปาเช่ MXNet
- ดีพเลิร์นนิง4j
- คบเพลิง
- เอชทูโอ
มีเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกหลายอย่างที่คุณสามารถใช้ในการพัฒนาและปรับใช้โมเดลสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกที่ดีที่สุดบางส่วนในปี 2023 ที่คุณสามารถใช้เพื่อจุดประสงค์นี้คือ:
เทนเซอร์โฟลว์
TensorFlow เป็นซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิงแบบ end-to-end ที่ช่วยคุณเกี่ยวกับระบบข้อมูลอัตโนมัติ การติดตามโมเดลและการฝึกซ้ำ การตรวจสอบประสิทธิภาพ และอื่นๆ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถสร้างโมเดล ML ที่สามารถปรับใช้ได้อย่างง่ายดายในทุกสภาพแวดล้อม
เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกนี้นำเสนอคุณสมบัติต่างๆ เช่น การวิเคราะห์โมเดล ตัวติดตามการฝึกอบรมโมเดล โมเดลที่ทำงานในขั้นตอนการผลิต การปรับแต่งโมเดล เป็นต้น
คุณสมบัติของ TensorFlow
- ประมวลผลและโหลดชุดข้อมูลต่างๆ ผ่านเครื่องมือ
- ให้ Simple ML สำหรับการฝึกอบรมและส่งออกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
- เสนอเครื่องมือในการประเมินและประมวลผลชุดข้อมูลต่างๆ
- ปรับใช้โมเดลที่สร้างขึ้นในสภาพแวดล้อมต่างๆ รวมถึงอุปกรณ์ในสถานที่
- ส่งมอบไปป์ไลน์ข้อมูลที่ปรับขนาดได้เพื่อโหลดข้อมูล
- รองรับการฝึกอบรมแบบกระจายและการวนซ้ำแบบจำลองในทันทีผ่านการผสานรวมกับ Keras
ราคา TensorFlow: เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส
ไพทอร์ช
เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง PyTorch ช่วยให้คุณพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งใช้ภาษาโปรแกรม Python และไลบรารี Torch
แพลตฟอร์ม ML แบบ end-to-end นี้สามารถใช้สำหรับการพัฒนาโมเดลด้วยการผลิตที่มีประสิทธิภาพ การฝึกอบรมโมเดลแบบกระจาย เครื่องมือและไลบรารี ฯลฯ
คุณสมบัติ PyTorch
- ปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของ PyTorch ทั้งหมดในระดับที่มีโมดูลบริการ Torch
- รองรับการฝึกอบรมแบบกระจายของโมเดล AI ด้วยการดำเนินการแบบอะซิงโครนัส
- ให้ตัวเลือกในการปรับใช้โมเดลบนระบบปฏิบัติการ Android และ iOS ที่เขียนด้วย Python
- กรอบนำเสนอเครื่องมือและไลบรารีเพื่อขยายฟังก์ชันการทำงานของ PyTorch
- รองรับการส่งออกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในรูปแบบ ONNX เพื่อเข้าถึงรันไทม์และวิชวลไลเซอร์ที่รองรับ ONNX ได้โดยตรง
ราคา PyTorch: เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกฟรีและโอเพ่นซอร์ส
เครส
Keras deep learning API ทำงานบนเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง TensorFlow ได้รับการออกแบบมาสำหรับการทดลองอย่างรวดเร็วและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก กรอบ Keras สามารถปรับขนาดตัวเองเป็น GPU ขนาดใหญ่และพ็อด TPU สำหรับการผลิตโมเดล
ด้วยเครื่องมือนี้ คุณสามารถจัดการเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดของการผลิตแบบจำลองของคุณ เริ่มตั้งแต่การจัดทำเอกสารและการฝึกอบรมไฮเปอร์พารามิเตอร์ไปจนถึงการปรับใช้แบบจำลอง
คุณสมบัติ Keras
- โมเดลที่สร้างขึ้นสามารถทำงานบนเบราว์เซอร์และมือถือ
- นำเสนอ API ที่ใช้งานได้เพื่อพัฒนากราฟของเลเยอร์โดยพลการ
- พัฒนาโมเดลโดยตรงตั้งแต่เริ่มต้นด้วยการจัดคลาสย่อย
- เสนอ KerasTuner เพื่อเลือกค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับโมเดล
- ให้ไลบรารี NLP เพื่อช่วยเหลือคุณตลอดวงจรการพัฒนาโมเดล
- เสนอพื้นที่เก็บข้อมูลของบล็อคส่วนประกอบโมดูลาร์ต่างๆ เพื่อประกอบไปป์ไลน์ต่างๆ
- แชร์โมเดลโดยตรงผ่านเว็บ API
- คุณยังสามารถส่งแอปที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องได้โดยตรงจากมัน
ราคาของ Keras: Keras เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส
ซี.เอ็น.ที.เค
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) เป็นชุดเครื่องมือที่สร้างขึ้นสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจายเกรดเชิงพาณิชย์ CNTK ช่วยให้คุณสามารถรวบรวมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกหลายตัว รวมถึงฟีดฟอร์เวิร์ด DNN และเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำเพื่อดูประสิทธิภาพ
มันใช้การเรียนรู้การไล่ระดับสีแบบสุ่มเพื่อแยกความแตกต่างของข้อมูลอัตโนมัติและการขนานของ GPU และเซิร์ฟเวอร์หลายตัว CNTK ยังแสดงถึงเครือข่ายประสาทเช่นโหนดผ่านกราฟกำกับ
คุณลักษณะของ Microsoft Cognitive Toolkit
- แยกข้อมูลจากหลายแหล่ง
- ทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลและสร้างแบบจำลองโดยอัตโนมัติ
- ประเมินโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและปรับแต่ง
- รองรับหลายเครือข่าย เช่น feed forward DNN, RNN, LSTM เป็นต้น
- คุณยังสามารถปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกแบบออฟไลน์ได้จาก Python
- คุณสามารถประเมินโมเดลจากโปรแกรม Java ของคุณ
- รองรับรูปแบบ Open Neural Network Exchange สำหรับเฟรมเวิร์กระหว่างขั้ว
ราคา: เป็นซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส
อาปาเช่ MXNet
Apache MXNet เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่นำเสนอแบบเอกสารสำเร็จรูปสำหรับการออกแบบ ฝึกอบรม ปรับใช้ และตรวจสอบความถูกต้องของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ไม่ว่าคุณจะต้องการไลบรารีเพื่อพัฒนาการวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกหรือเพียงเฟรมเวิร์กที่แข็งแกร่งเพื่อจัดการปริมาณงานการผลิต Apache MXNet คือตัวเลือกที่เหมาะสม
คุณสมบัติของ Apache MXNet
- รองรับการรวม 8 ภาษาเช่น Scala, Clojure, Java, R และ Perl
- เสนอฟรอนท์เอนด์แบบไฮบริดเพื่อเปลี่ยนระหว่างโหมดที่จำเป็นอย่างกระตือรือร้นของกลูออนและโหมดสัญลักษณ์
- รองรับการปรับขนาดแบบเกือบเชิงเส้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ รวมถึงการฝึกอบรมแบบหลาย GPU หรือหลายโฮสต์
- มีเครื่องมือและไลบรารีมากมายเพื่อรองรับการพัฒนาโมเดล ML เช่น GluonCV, GluonNLP เป็นต้น
ราคา Apache MXNet: เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส
ดีพเลิร์นนิง4j
Deeplearning4j เป็นชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมเพื่อเรียกใช้การเรียนรู้เชิงลึกบน Java Virtual Machine เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้ผู้ใช้ฝึกโมเดล ML จาก Java ในขณะเดียวกันก็ทำงานร่วมกับระบบนิเวศของ Python ผ่านการผูก cpython และการสนับสนุนการนำเข้าโมเดล
คุณสามารถใช้นำเข้าและฝึกโมเดลใหม่ใน Pytorch, TensorFlow และ Keras ด้วยเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกนี้ คุณสามารถแปลงข้อมูลอินพุตดิบเป็นเทนเซอร์เพื่อเรียกใช้โครงข่ายประสาทเทียม
คุณสมบัติของ Deeplearning4j
- นำเสนอเฟรมเวิร์กของ Samediff สำหรับกราฟที่ซับซ้อนที่สมบูรณ์
- มันมาพร้อมกับไลบรารีการประมวลผล Nd4j ที่ดำเนินการ numpy และการดำเนินการ TensorFlow หรือ PyTorch ให้เสร็จสมบูรณ์
- จัดเตรียมไลบรารี Libnd4 c++ สำหรับการเปิดใช้งานรหัสคณิตศาสตร์ต่างๆ บนอุปกรณ์หลายเครื่อง
- รองรับเฟรมเวิร์กการดำเนินการสคริปต์ Python4j เพื่อปรับใช้สคริปต์เหล่านี้ในการผลิตโมเดล ML อย่างรวดเร็ว
- รองรับการทำงานร่วมกับ Spark เพื่อรันโมเดลใน Spark
ราคาของ Deeplearning4j: เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส
คบเพลิง
เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกของ Torch เป็นเฟรมเวิร์กการคำนวณที่รองรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและ GPU ประสิทธิภาพสูง Torch นำเสนอโครงข่ายประสาทเทียมและไลบรารีการปรับให้เหมาะสมเพื่อพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย
นอกจากนี้ คุณสามารถพัฒนากราฟตามอำเภอใจของโครงข่ายประสาทเทียมต่างๆ ทำการขนานกันใน CPU และ GPU อย่างเป็นระบบ
คุณสมบัติของไฟฉาย
- รองรับโครงข่ายประสาทเทียมและการสร้างแบบจำลองที่ใช้พลังงาน
- ให้รูทีนพีชคณิตเชิงเส้นเพื่อดำเนินการ
- นำเสนอแพ็คเกจสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง การประมวลผลสัญญาณ การประมวลผลแบบขนาน ฯลฯ
- รองรับ GPU ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการประมวลผลโมเดลที่รวดเร็ว
- นำเสนอการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลขสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
- คุณสามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ Android และ iOS ที่รองรับพอร์ต
ราคาคบเพลิง: เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส
เอชทูโอ
H2O neural network เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก รองรับอัลกอริธึมทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องหลายอย่าง เช่น เครื่องเพิ่มการไล่ระดับสีและแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอินพุต
ด้วย AutoML คุณสามารถเรียกใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกทั้งหมดและสร้างบอร์ดที่สมบูรณ์ของโมเดลที่ดีที่สุดได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ H2O ยังสามารถดึงข้อมูลโดยตรงจาก HDFS, S3, Azure Data Lake และอื่นๆ เพื่อการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็ว
คุณสมบัติของ H2O
- รองรับอัลกอริธึม ML ชั้นนำ เช่น GLM, XGBoost, GLRM เป็นต้น
- ทำงานร่วมกับภาษาโปรแกรมเช่น python เพื่อพัฒนาโมเดล ML
- ให้ AutoML สำหรับเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงโดยอัตโนมัติ
- ปรับใช้ POJO และ MOJO อย่างง่ายดายสำหรับการปรับใช้โมเดล ML ในทุกสภาพแวดล้อม
- รองรับการประมวลผลในหน่วยความจำพร้อมกับการทำให้เป็นอนุกรมระหว่างโหนดและคลัสเตอร์สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ราคาของ H2O: H2O เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส
การประยุกต์ใช้เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก
เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้ในหลายอุตสาหกรรมเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกผ่านโครงข่ายประสาทเทียม AI การใช้เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกทั่วไปบางอย่าง ได้แก่ :
- การวินิจฉัยทางการแพทย์: ผู้ให้บริการด้านสุขภาพจำนวนมากใช้เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการตรวจหาและวินิจฉัยโรค การค้นพบยา การวิจัยทางการแพทย์ ฯลฯ
- การแนะนำวิดีโอ: แพลตฟอร์ม OTT หลายแห่ง เช่น Netflix และ Prime ให้คำแนะนำภาพยนตร์และซีรีส์ผ่านเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก โดยจะศึกษาความสนใจของผู้ใช้ ประวัติการดู และอื่นๆ เพื่อให้คำแนะนำ
- การผลิตเพลง: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถศึกษาและเรียนรู้โน้ตและรูปแบบต่างๆ ของแนวเพลงต่างๆ และผลิตเพลงได้อย่างง่ายดาย
- รถยนต์อัตโนมัติ: รถยนต์ได้รับการฝึกฝนผ่านโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมและให้คำแนะนำในการทำงานเฉพาะอย่าง งานดังกล่าวมักรวมถึงการสำรวจการจราจร การระบุเส้นทางที่ดีที่สุด และการเร่งความเร็วของยานพาหนะ
- การจดจำใบหน้า: เครื่องมือนี้สามารถใช้สำหรับการจดจำใบหน้าโดยใช้โมเดล Convolutional Neural Network จะพยายามจับคู่ลักษณะใบหน้าของภาพกับฐานข้อมูลภาพนับล้านบนอินเทอร์เน็ตเพื่อระบุตัวบุคคล
- การตรวจจับข่าวปลอม: Convolutional Neural Networks (CNNs) และ Recurrent Neural Networks (RNNs) ที่สร้างขึ้นผ่านเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้เพื่อตรวจจับข่าวหลอกลวงได้ เครือข่ายเหล่านี้ทำงานโดยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่แท้จริง และนำมารวมกับข่าวสารที่กำหนดเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง
สรุป: เครื่องมือและแอปพลิเคชัน Deep Learning ที่ดีที่สุดคืออะไร
การเรียนรู้เชิงลึกได้กลายเป็นลักษณะสำคัญของทุกอุตสาหกรรมในการทำงานที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากมนุษย์ เพียงแค่สร้างและฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก งานต่างๆ เช่น การระบายสีภาพ การผลิตเพลง และการกู้คืนพิกเซลก็สามารถทำได้ในระยะเวลาอันสั้น
มีเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกมากมายสำหรับสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล อย่างไรก็ตาม ตามคุณสมบัติ รุ่นที่รองรับ เวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติ ฯลฯ TensorFlow, PyTorch และ Deeplearning4j เป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกที่ดีที่สุด
คำถามที่พบบ่อย
เครื่องมือใดที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึก?
มีเครื่องมือหลายอย่างที่คุณสามารถใช้ในการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เครื่องมือชั้นนำบางตัว ได้แก่ H2O, TensorFlow, Keras, Caffe, DeepLearningKit เป็นต้น
แอปพลิเคชันใดของ Deep Learning ที่พบได้ทั่วไป
การเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างการคาดการณ์ผ่านโครงข่ายประสาทเทียม แอปพลิเคชันทั่วไปของการเรียนรู้เชิงลึกบางอย่าง ได้แก่ การสร้างเพลง การแนะนำวิดีโอ การเพิ่มคำบรรยายในภาพยนตร์เงียบ การระบุข่าวปลอม ฯลฯ
เครื่องมือและแอปพลิเคชันของแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
เครื่องมือและแอปพลิเคชันทั่วไปของแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่ ML Kit, scikit-learn, Google Cloud Platform เป็นต้น
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเครื่องมือของ AI หรือไม่
การเรียนรู้เชิงลึกคือการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ส่วนหนึ่งที่เลียนแบบวิธีที่มนุษย์ได้รับความรู้ประเภทต่างๆ เป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งประกอบด้วยสถิติและการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย
ตัวอย่างการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร
การเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้ในหลายอุตสาหกรรมเพื่อปฏิบัติงานเช่นเดียวกับมนุษย์ ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์ม OTT สามารถใช้เพื่อแนะนำวิดีโอได้ ในทำนองเดียวกัน ช่องข่าวสามารถใช้เพื่อตรวจจับข่าวปลอมผ่านเครือข่ายประสาทเทียมต่างๆ กรณีการใช้งานของการเรียนรู้เชิงลึกแตกต่างกันไปในแต่ละอุตสาหกรรม
วิธีการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งใช้เลเยอร์หลายชั้นเพื่อดึงแอตทริบิวต์ระดับสูงออกมาผ่านทางอินพุตดิบ วิธีการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยม ได้แก่ Classic Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks เป็นต้น
การเรียนรู้เชิงลึกใช้ใน AI คืออะไร
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นวิธีการประเภทหนึ่งที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ซึ่งสอนให้คอมพิวเตอร์ประมวลผลข้อมูลใด ๆ เช่นสมองของมนุษย์ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกยังสามารถระบุรูปแบบที่ซับซ้อนที่มีอยู่ในชุดข้อมูลต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้การคาดการณ์ที่แม่นยำ