Neural Networks หรือ โครงข่ายประสาทเทียม เป็นเทคนิคที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูล โครงข่ายนี้ประกอบด้วยหน่วยประมวลผลที่เรียกว่า “นิวรอน” ซึ่งเชื่อมต่อกันเป็นชั้นๆ เพื่อรับข้อมูลและทำการประมวลผล รูปแบบการเชื่อมต่อระหว่างนิวรอนในแต่ละชั้นจะช่วยให้โมเดลเรียนรู้และทำความเข้าใจรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล
โครงสร้างของ Neural Networks
Input Layer (ชั้นนำเข้า) รับข้อมูลดิบ เช่น ข้อมูลภาพหรือข้อความ
Hidden Layers (ชั้นซ่อน) ประกอบด้วยนิวรอนหลายตัวที่ทำหน้าที่เรียนรู้และสกัดฟีเจอร์จากข้อมูล
Output Layer (ชั้นส่งออก) ส่งผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผล เช่น การจำแนกประเภทหรือการคาดการณ์
วิธีการใช้งาน Neural Networks
รวบรวมและเตรียมข้อมูล รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นและเตรียมให้พร้อมสำหรับการฝึกอบรม โมเดลต้องได้รับข้อมูลที่หลากหลายและมีคุณภาพดี
ออกแบบโครงข่าย เลือกจำนวนชั้นและนิวรอนในแต่ละชั้น รวมถึงการกำหนดพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ฟังก์ชันการกระตุ้น (Activation Functions) และอัลกอริธึมการฝึกอบรม
ฝึกอบรมโมเดล ใช้ข้อมูลฝึกอบรมเพื่อสอนโครงข่ายประสาทเทียมให้เรียนรู้จากข้อมูล การฝึกอบรมรวมถึงการปรับพารามิเตอร์ของนิวรอนเพื่อให้โมเดลสามารถประมวลผลและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ
ทดสอบและประเมินผล ทดสอบโมเดลด้วยข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเพื่อตรวจสอบความแม่นยำและประสิทธิภาพ
ใช้งานและปรับปรุง นำโมเดลไปใช้งานจริงและทำการปรับปรุงตามความต้องการและผลลัพธ์ที่ได้รับ
ประโยชน์ของ Neural Networks
จัดการข้อมูลที่ซับซ้อน: Neural Networks สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูง เช่น ภาพและเสียง ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เรียนรู้ฟีเจอร์อัตโนมัติ: โมเดลสามารถเรียนรู้และสกัดฟีเจอร์ที่สำคัญจากข้อมูลโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีการกำหนดล่วงหน้า
ความแม่นยำสูง: โครงข่ายประสาทเทียมมีความแม่นยำในการจำแนกประเภทและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ดี เนื่องจากสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล
ปรับตัวตามข้อมูลใหม่: Neural Networks สามารถปรับตัวตามข้อมูลใหม่ที่เข้ามาได้ ทำให้มีความยืดหยุ่นในการทำงานใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม: ใช้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น การแพทย์ (การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์), การเงิน (การตรวจจับการฉ้อโกง), และเทคโนโลยี (การรู้จำเสียงและภาพ)
Neural Networks หรือ โครงข่ายประสาทเทียม เป็นเทคนิคที่สำคัญในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยใช้การจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูล เทคนิคนี้มีประโยชน์ในการจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อน, การเรียนรู้ฟีเจอร์อัตโนมัติ, และความแม่นยำในการจำแนกประเภทและคาดการณ์ Neural Networks ยังมีการใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม และสามารถปรับตัวตามข้อมูลใหม่เพื่อให้มีประสิทธิภาพในการทำงาน