Neural Networks: แอปพลิเคชั่นในโลกแห่งความจริง

Neural Networks พบ แอปพลิเคชั่น มากมาย ในพื้นที่ที่คอมพิวเตอร์แบบเดิมใช้งานไม่ได้ เช่น สำหรับข้อความแจ้งปัญหาที่แทนที่จะใช้เอาต์พุตที่ตั้งโปรแกรมไว้ คุณต้องการให้ระบบเรียนรู้ ปรับเปลี่ยน และเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ให้สอดคล้องกับข้อมูลที่คุณกำลังนำเสนอ โครงข่ายประสาทเทียม ยังพบ แอปพลิเคชัน ที่เข้มงวด ทุกครั้งที่เราพูดถึงการจัดการกับข้อมูลที่ส่งเสียงดังหรือไม่สมบูรณ์ และตามจริงแล้วข้อมูลส่วนใหญ่ที่มีอยู่นั้นมีเสียงดังมาก
ด้วยความสามารถเหมือนสมองในการเรียนรู้และปรับตัว Neural Networks จึง สร้างพื้นฐานทั้งหมดและมี แอปพลิเคชัน ในปัญญาประดิษฐ์ และด้วยเหตุนี้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ก่อนที่เราจะพูดถึงวิธีที่ Neural Networks ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์ เรามาคุยกันก่อนว่าปัญญาประดิษฐ์คืออะไรกันแน่
เป็นเวลานานที่สุดที่คำว่า "ปัญญา" เกี่ยวข้องกับสมองของมนุษย์เท่านั้น แต่แล้วก็มีบางอย่างเกิดขึ้น! นักวิทยาศาสตร์ค้นพบวิธีการฝึกคอมพิวเตอร์โดยทำตามวิธีการที่สมองของเราใช้ ดังนั้นปัญญาประดิษฐ์จึงมาซึ่งโดยพื้นฐานแล้วสามารถกำหนดเป็นความฉลาดที่มาจากเครื่องจักร พูดง่ายๆ ก็คือ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงการจัดหาเครื่องจักรที่มีความสามารถในการ "คิด" "เรียนรู้" และ "ปรับตัว"
ด้วยการพูดและทำมากมาย จำเป็นต้องเข้าใจว่ากรณีการใช้งานของ AI คืออะไรและ Neural Networks ช่วยสาเหตุได้อย่างไร มาเจาะลึกถึง แอปพลิเคชัน ของ Neural Networks ในโดเมนต่างๆ ตั้งแต่ โซเชียลมีเดีย และ การ ช็อปปิ้งออนไลน์ ไปจนถึง การเงินส่วนบุคคล และสุดท้าย ไปจนถึง ผู้ช่วยอัจฉริยะในโทรศัพท์ของ คุณ
คุณควรจำไว้ว่ารายการนี้ไม่ได้ละเอียดถี่ถ้วนเนื่องจากแอปพลิเคชันของ โครงข่ายประสาทเทียม นั้นแพร่หลายมาก โดยพื้นฐานแล้ว อะไรก็ตามที่ทำให้เครื่องเรียนรู้คือการปรับใช้ โครงข่ายประสาทเทียม ประเภทใดประเภท หนึ่ง

สื่อสังคม

ข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นรอบ ๆ โซเชียลมีเดียทำให้ผู้สร้างแพลตฟอร์มเหล่านี้มีโอกาสพิเศษในการรับมือกับข้อมูลไม่จำกัดที่พวกเขามี ไม่น่าแปลกใจที่คุณจะได้เห็นคุณลักษณะใหม่ทุกสัปดาห์ เป็นเรื่องที่ยุติธรรมที่จะบอกว่าทั้งหมดนี้จะเป็นเหมือนความฝันอันไกลโพ้นโดยปราศจาก Neural Networks เพื่อกอบกู้โลก
คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

Neural Networks และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของพวกเขาค้นหา แอปพลิเคชั่น มากมาย ในโลกของโซเชียลมีเดีย มาดูกันว่าอย่างไร:

เฟสบุ๊ค

ทันทีที่คุณอัปโหลดรูปภาพไปยัง Facebook บริการจะไฮไลต์ใบหน้าโดยอัตโนมัติและแจ้งให้เพื่อนแท็ก มันระบุได้ทันทีว่าเพื่อนของคุณคนใดอยู่ในภาพถ่ายได้อย่างไร
คำตอบนั้นง่าย – ปัญญาประดิษฐ์ ใน วิดีโอ ที่ เน้นการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ของ Facebook พวกเขาหารือเกี่ยวกับแอปพลิเคชันของ Neural Networks เพื่อขับเคลื่อนซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า Facebook ลงทุนอย่างหนักในพื้นที่นี้ ไม่เพียงแต่ในองค์กรเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเข้าซื้อกิจการสตาร์ทอัพด้านการจดจำใบหน้าอย่าง Face.com (เข้าซื้อกิจการในปี 2555 ด้วยมูลค่า 60 ล้านเหรียญสหรัฐ) Masquerade (เข้าซื้อกิจการในปี 2559 ด้วยมูลค่าที่ไม่เปิดเผย) และ Faciometrics (ได้มาในปี 2559 สำหรับผลรวมที่ไม่เปิดเผย)

ในเดือนมิถุนายน 2559 Facebook ได้ประกาศความคิดริเริ่มด้านปัญญาประดิษฐ์ใหม่ที่ใช้ เครือข่ายประสาทเทียม ระดับลึกต่างๆ เช่น DeepText ซึ่งเป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเข้าใจข้อความของโพสต์นับพันต่อวินาทีได้อย่างแม่นยำ

อินสตาแกรม

Instagram ซึ่ง Facebook ได้มาในปี 2012 ใช้การเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้การเชื่อมต่อของ โครงข่ายประสาทเทียม ที่เกิดซ้ำเพื่อระบุความหมายตามบริบทของอิโมจิ ซึ่งเข้ามาแทนที่คำแสลงอย่างต่อเนื่อง (เช่น อิโมจิหัวเราะสามารถแทนที่ “rofl” ).
ด้วยอัลกอริทึมการระบุความรู้สึกเบื้องหลังอิโมจิ Instagram จะสร้างและแนะนำอีโมจิและแฮชแท็กที่เกี่ยวข้องกับอีโมจิโดยอัตโนมัติ นี่อาจดูเหมือนเป็น แอปพลิเคชั่น เล็กน้อย ของ AI แต่ความสามารถในการตีความและวิเคราะห์การแปลอิโมจิเป็นข้อความในขนาดที่ใหญ่ขึ้นจะเป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ผู้คนใช้ Instagram

Pinterest

Pinterest ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ซึ่งเป็น แอปพลิเคชัน อื่น ของ โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเราสอนคอมพิวเตอร์ให้ "มองเห็น" เหมือนมนุษย์ เพื่อ ระบุวัตถุในภาพโดยอัตโนมัติ (หรือ "หมุด" ตามที่พวกเขาเรียก) จากนั้นจึงแนะนำหมุดที่มีลักษณะคล้ายกัน แอปพลิเคชัน อื่นๆ ของ โครงข่ายประสาทเทียม ที่ Pinterest ได้แก่ การป้องกันสแปม การค้นหาและการค้นพบ ประสิทธิภาพโฆษณาและการสร้างรายได้ และการตลาดผ่านอีเมล
การสร้างภาษาธรรมชาติ: เรื่องเด่นที่คุณต้องรู้

ช้อปปิ้งออนไลน์

คุณพบว่าตัวเองอยู่ในสถานการณ์ที่คุณพร้อมที่จะซื้อของบางอย่าง แต่คุณกลับต้องซื้อมากกว่าที่วางแผนไว้ ต้องขอบคุณคำแนะนำที่ยอดเยี่ยมมาก ๆ หรือไม่?
ใช่โทษ โครงข่ายประสาท สำหรับเรื่องนั้น ด้วยการใช้ โครงข่ายประสาทเทียม และการเรียนรู้ ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซกำลังสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ที่รู้จักคุณดีกว่าตัวคุณเอง มาดูกันว่าอย่างไร:

ค้นหา

การค้นหาใน Amazon ของคุณ ("หูฟัง", "พิซซ่าสโตน", "ที่ชาร์จแล็ปท็อป" ฯลฯ) จะแสดงรายการผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาของคุณ โดยไม่ต้องเสียเวลามาก ในคำอธิบายของเทคโนโลยีการค้นหาผลิตภัณฑ์ Amazon ระบุว่า อัลกอริธึมเรียนรู้โดยอัตโนมัติ เพื่อรวมคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องหลายอย่างเข้าด้วยกัน ใช้รูปแบบที่ผ่านมาและปรับให้เข้ากับสิ่งที่สำคัญสำหรับลูกค้าที่เป็นปัญหา
และอะไรทำให้อัลกอริทึม "เรียนรู้" คุณเดาถูกแล้ว – Neural Networks !

คำแนะนำ

Amazon แสดงคำแนะนำให้คุณโดยใช้ “ลูกค้าที่ดูรายการนี้ด้วย”, “ลูกค้าที่ซื้อสินค้านี้ด้วย” และผ่านคำแนะนำที่คัดสรรมาอย่างดีในหน้าแรกของคุณ ที่ด้านล่างของหน้ารายการ และผ่านอีเมล Amazon ใช้ประโยชน์จาก Artificial Neural Networks เพื่อฝึกอัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้รูปแบบและพฤติกรรมของผู้ใช้ ในทางกลับกัน วิธีนี้ช่วยให้ Amazon ให้คำแนะนำที่ดีและปรับแต่งเองได้ดียิ่งขึ้น

การธนาคาร/การเงินส่วนบุคคล

ตรวจสอบเงินฝากผ่านมือถือ

ธนาคารขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ไม่ต้องการให้ลูกค้าส่งเช็คให้กับธนาคารโดยให้ความสามารถในการฝากเช็คผ่าน แอปพลิเคชัน ส มาร์ทโฟน เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อน แอปพลิเคชัน เหล่านี้ ใช้ Neural Networks เพื่อถอดรหัสและแปลงลายมือเมื่อตรวจสอบเป็นข้อความ โดยพื้นฐานแล้ว Neural Networks พบว่าตัวเองเป็นแกนหลักของ แอปพลิเคชัน ใดๆ ที่ต้องใช้การจดจำลายมือ/คำพูด/รูปภาพ

การป้องกันการฉ้อโกง

สถาบันการเงินจะระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้อย่างไร โดยส่วนใหญ่ ปริมาณธุรกรรมรายวันมีมากเกินไปที่จะตรวจสอบด้วยตนเอง เพื่อช่วยในเรื่องนี้ ปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้เพื่อสร้างระบบที่เรียนรู้ผ่านการฝึกอบรมว่าธุรกรรมประเภทใดที่เป็นการฉ้อโกง (พูดเพื่อเรียนรู้ พูด Neural Networks !)
FICO – บริษัทที่สร้างอันดับเครดิตที่ใช้ในการกำหนดความน่าเชื่อถือทางเครดิต ใช้ประโยชน์จาก เครือข่ายประสาทเทียม เพื่อขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์ เพื่อคาดการณ์ธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง ปัจจัยที่ส่งผลต่อ เอาต์พุตสุดท้าย ของโครงข่ายประสาท เทียม ได้แก่ ความถี่และขนาดของธุรกรรม และประเภทของผู้ค้าปลีกที่เกี่ยวข้อง
จับตาดูสิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไป: การเรียนรู้ของเครื่อง

เพิ่มพลังให้โทรศัพท์มือถือของคุณ

เสียงเป็นข้อความ

หนึ่งในคุณสมบัติทั่วไปของสมาร์ทโฟนในปัจจุบันคือการแปลงเสียงเป็นข้อความ เพียงกดปุ่มหรือพูดวลีใดวลีหนึ่ง (เช่น (“Ok Google”) คุณก็จะเริ่มพูดกับโทรศัพท์และโทรศัพท์ของคุณจะแปลงเสียงเป็นข้อความ Google ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียม ในการเชื่อมต่อซ้ำๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาด้วยเสียง Microsoft ยังอ้างว่าได้พัฒนา ระบบการรู้จำคำพูด โดยใช้ Neural Networks ซึ่งสามารถถ่ายทอดการสนทนาได้แม่นยำกว่ามนุษย์เล็กน้อย

ผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะ

ด้วยเทคโนโลยีเสียงเป็นข้อความที่มีความแม่นยำเพียงพอสำหรับการสนทนาพื้นฐาน เทคโนโลยีนี้จึงกลายเป็นส่วนต่อประสานการควบคุมสำหรับผู้ช่วยส่วนตัวรุ่นใหม่ ในขั้นต้น มีผู้ช่วยทางโทรศัพท์ที่ง่ายกว่า – Siri และ Google Now (ตอนนี้ประสบความสำเร็จโดย Google Assistant ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น) ซึ่งสามารถทำการค้นหาทางอินเทอร์เน็ต ตั้งการเตือนความจำ และรวมเข้ากับปฏิทินของคุณ Amazon ขยายตามรุ่นนี้ด้วยการประกาศส่วนประกอบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เสริม – Alexa และ Echo (ต่อมาคือ Dot)

Data Science, Machine Learning และ Big Data แตกต่างกันอย่างไร

เพื่อสรุป…
เราเพิ่งขีดข่วนพื้นผิวเมื่อพูดถึง แอปพลิเคชัน ของ โครงข่ายประสาทเทียม ในชีวิตประจำวัน อุตสาหกรรมและโดเมนเฉพาะมีปฏิสัมพันธ์เฉพาะกับปัญญาประดิษฐ์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมซึ่งอยู่ไกลเกินกว่าจะกล่าวถึงในบทความนี้ ตัวอย่างเช่น ผู้เล่นหมากรุกมักใช้เครื่องมือหมากรุกเพื่อวิเคราะห์เกม พัฒนาตนเอง และฝึกกลวิธีใหม่ๆ – และไม่ต้องบอกว่ากลไกหมากรุกที่เป็นปัญหานั้นปรับใช้ Neural Networks เพื่อให้การเรียนรู้สำเร็จ

เรียนรู้หลักสูตร ML ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
คุณมีกรณีการใช้งานจริงที่น่าสนใจอื่น ๆ ของ Neural Networks ที่เราอาจพลาดไปหรือไม่? วางไว้ในความคิดเห็นด้านล่าง!