เจาะลึกโครงสร้างสมองกล AI: "Neural Networks" คืออะไร?

เจาะลึกโครงสร้างสมองกล AI: "Neural Networks" คืออะไร?

ถ้าคุณสงสัยว่า AI "คิด" หรือ "เรียนรู้" ได้ยังไง ภาพนี้คือตัวช่วย! นี่คือแผนภาพที่อธิบายโครงสร้างของ Neural Networks (โครงข่ายประสาทเทียม) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้ AI ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ

Neural Networks ได้รับแรงบันดาลใจมาจากสมองมนุษย์ โดยประกอบด้วย "เซลล์ประสาทเทียม" (Nodes) ที่เชื่อมโยงกันเป็นชั้นๆ เพื่อประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้รูปแบบต่างๆ ได้เอง ทำให้ AI สามารถทำอะไรได้หลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็น:

- จดจำรูปภาพ

- เข้าใจภาษา

- คาดการณ์สิ่งต่างๆ

ในภาพนี้ คุณจะเห็น Neural Networks หลากหลายประเภท เช่น Perceptron, Feed Forward (FF), Recurrent Neural Network (RNN) หรือ Long / Short Term Memory (LSTM) ซึ่งแต่ละแบบก็ถูกออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันไป!

ลองดูในภาพแล้วบอกหน่อยว่าคุณคุ้นเคยกับ Neural Network ประเภทไหนบ้าง?

#AI #NeuralNetworks #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #เทคโนโลยี #ปัญญาประดิษฐ์ #เรียนรู้ #โครงข่ายประสาทเทียม

Blog VER.

## ถอดรหัสสมองกล AI: เจาะลึกโครงสร้างและประเภทของ Neural Networks

เคยสงสัยไหมว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างที่เราเห็นในทุกวันนี้ ไม่ว่าจะเป็นการจดจำใบหน้า การแปลภาษา หรือการแนะนำสินค้าที่ตรงใจนั้น "คิด" หรือ "เรียนรู้" ได้อย่างไร? เบื้องหลังความอัจฉริยะเหล่านี้คือโครงสร้างที่เรียกว่า **"Neural Networks"** หรือ **"โครงข่ายประสาทเทียม"** ซึ่งเปรียบเสมือน "สมอง" ของ AI นั่นเองค่ะ!

ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจพื้นฐานของ Neural Networks และสำรวจประเภทต่างๆ ที่ใช้ในงาน AI สมัยใหม่ เพื่อให้คุณเห็นภาพรวมของความสามารถอันน่าทึ่งเหล่านี้

---

### พื้นฐาน Neural Networks คืออะไร?

แนวคิดของ Neural Networks ได้รับแรงบันดาลใจมาจากวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ ที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทนับล้านๆ เซลล์ที่เชื่อมโยงกัน Neural Networks ก็เช่นกันค่ะ มันคือระบบของ "โหนด" (Nodes) หรือที่เรียกง่ายๆ ว่า "เซลล์ประสาทเทียม" ที่เชื่อมโยงกันเป็นชั้นๆ ได้แก่:

1. **ชั้นอินพุต (Input Layer):** รับข้อมูลดิบเข้ามา
2. **ชั้นซ่อนเร้น (Hidden Layers):** เป็นชั้นที่อยู่ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต ทำหน้าที่ประมวลผลและเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูล
3. **ชั้นเอาต์พุต (Output Layer):** แสดงผลลัพธ์สุดท้ายของการประมวลผล

ข้อมูลจะไหลผ่านเซลล์เหล่านี้ โดยแต่ละการเชื่อมต่อจะมี "น้ำหนัก" (Weights) ที่ปรับเปลี่ยนได้ เมื่อ Neural Network ได้รับข้อมูลจำนวนมาก มันจะเรียนรู้และปรับน้ำหนักเหล่านี้ เพื่อให้สามารถจดจำรูปแบบ ทำนาย หรือตัดสินใจได้อย่างแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ

### ทำไม Neural Networks ถึงสำคัญนัก?

Neural Networks คือหัวใจสำคัญที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้าของ AI โดยเฉพาะในสาขา **"Deep Learning"** (การเรียนรู้เชิงลึก) ซึ่งเป็นส่วนย่อยของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Networks ที่มีชั้นซ่อนเร้นหลายชั้น ทำให้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงได้ และนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลากหลายวงการ เช่น:

* **การประมวลผลภาพ (Image Processing):** การจดจำใบหน้า, การจำแนกวัตถุ, การขับขี่อัตโนมัติ
* **การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP):** การแปลภาษา, การสร้างข้อความ, แชทบอท
* **การแนะนำ (Recommendation Systems):** แนะนำสินค้าหรือภาพยนตร์ที่ตรงใจผู้ใช้
* **การพยากรณ์ (Prediction):** คาดการณ์แนวโน้มตลาดหุ้น, พยากรณ์อากาศ

---

### เจาะลึก: Neural Networks ประเภทต่างๆ

ภาพประกอบที่เราเห็นแสดงให้เห็นถึงความหลากหลายของ Neural Networks แต่ละประเภทถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทาง ลองมาทำความรู้จักกับบางส่วนที่สำคัญกัน:

* **Perceptron (P):** เป็น Neural Network ที่ง่ายที่สุด ถือเป็นหน่วยประมวลผลพื้นฐานแรกเริ่มของโครงข่ายประสาทเทียม
* **Feed Forward Neural Network (FF) และ Deep Feed Forward (DFF):** เป็นโครงข่ายพื้นฐานที่ข้อมูลไหลไปในทิศทางเดียวจากชั้นอินพุตไปยังชั้นเอาต์พุต โดยไม่มีการย้อนกลับไป ถือเป็นรากฐานของ Neural Networks ทั่วไป
* **Recurrent Neural Network (RNN):** โครงข่ายนี้มีความพิเศษตรงที่มี "หน่วยความจำ" ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่มีลำดับ (Sequential Data) ได้ดี เช่น ข้อมูลข้อความหรือเสียง เพราะมันสามารถใช้ข้อมูลที่ประมวลผลไปแล้วในขั้นตอนก่อนหน้ามาประกอบการตัดสินใจในขั้นตอนถัดไป
* **Long / Short Term Memory (LSTM) และ Gated Recurrent Unit (GRU):** เป็น Neural Networks ที่พัฒนาต่อยอดมาจาก RNNs เพื่อแก้ปัญหาเรื่องการจดจำข้อมูลระยะยาว ทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลลำดับที่มีความยาวมากๆ ได้ดีขึ้น
* **Auto Encoder (AE), Variational AE (VAE), Denoising AE (DAE), Sparse AE (SAE):** โครงข่ายเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อเรียนรู้การบีบอัดข้อมูล การลด Noise หรือการดึงคุณสมบัติเด่นของข้อมูลออกมา มักใช้ในการลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction) หรือการสร้างข้อมูลใหม่
* **Radial Basis Network (RBF):** เป็นโครงข่ายอีกประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับงานการจำแนกประเภทและการประมาณค่าฟังก์ชัน โดยใช้ฟังก์ชัน Radial Basis เป็นฟังก์ชันกระตุ้น

นอกจากประเภทของโครงข่ายแล้ว แผนภาพนี้ยังแสดงให้เห็น "เซลล์" หรือโหนดประเภทต่างๆ เช่น Input Cell, Hidden Cell, Output Cell, Memory Cell ซึ่งแต่ละประเภทก็มีบทบาทและหน้าที่เฉพาะเจาะจงภายในโครงข่ายนั้นๆ

สรุป

Neural Networks คือเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน ด้วยโครงสร้างที่เลียนแบบสมองและประเภทที่หลากหลาย ทำให้มันสามารถเรียนรู้และแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้มากมาย การทำความเข้าใจพื้นฐานและประเภทของ Neural Networks จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่สนใจในโลกของ AI

แม้ว่าแนวคิดอาจจะดูซับซ้อนในตอนแรก แต่เมื่อคุณได้ทำความเข้าใจแต่ละส่วนประกอบและหน้าที่ของมันแล้ว คุณจะเห็นว่าNeural Networks ไม่ใช่เรื่องลึกล