Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) คือสาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่ได้รับแรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างการทำงานของ โครงข่ายประสาทในสมองของมนุษย์ (Neural Networks) โดยเน้นไปที่การสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อจดจำรูปแบบและตัดสินใจได้ด้วยตนเอง
จุดเด่นที่สำคัญของ Deep Learning:
- โครงสร้างแบบหลายชั้น (Multi-layered Layers): ประกอบด้วย Input Layer (รับข้อมูล), Hidden Layers (หลายๆ ชั้นทำหน้าที่ประมวลผลซับซ้อน), และ Output Layer (แสดงผลลัพธ์) คำว่า “Deep” มาจากการที่มี Hidden Layers จำนวนมากนั่นเอง
- การเรียนรู้คุณลักษณะโดยอัตโนมัติ (Feature Learning): ต่างจาก Machine Learning ทั่วไปที่มนุษย์ต้องคอยบอกว่าควรดูอะไร Deep Learning สามารถหาจุดเด่นหรือคุณลักษณะของข้อมูลได้เอง เช่น การแยกแยะใบหน้าคนจากการดูลวดลายพิกเซลเล็กๆ จนกลายเป็นอวัยวะ และกลายเป็นใบหน้า
- ต้องการข้อมูลและพลังประมวลผลสูง: จะทำงานได้ดีเยี่ยมเมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก (Big Data) และต้องใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่มีประสิทธิภาพสูงในการคำนวณ
ตัวอย่างการใช้งานในชีวิตจริง:
- การจดจำใบหน้า (Face Recognition): เช่น ระบบปลดล็อกสมาร์ทโฟน
- ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Self-driving Cars): ที่ต้องตรวจจับวัตถุและป้ายจราจรตลอดเวลา
- การประมวลผลภาษา (NLP): เช่น ChatGPT, Google Translate หรือระบบสั่งการด้วยเสียงอย่าง Siri
- การวินิจฉัยทางการแพทย์: เช่น การวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์เพื่อหาจุดผิดปกติหรือมะเร็ง