ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ Feedforward ແລະ Recurrent Neural Networks: ເຂົ້າໃຈເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມແບບງ່າຍໆ

ທ່ານເຄີຍສົງໄສບໍ່ວ່າ ປັນຍາປະດິດ ຫຼື AI ສາມາດຈຳແນກຮູບພາບພະທາດຫຼວງ ອອກຈາກປະຕູໄຊໄດ້ແນວໃດ? ຫຼື ມັນສາມາດຊ່ວຍພິມຄຳສັບພາສາລາວລ່ວງໜ້າໃນໂທລະສັບມືຖືຂອງພວກເຮົາໄດ້ແບບໃດ? ຄຳຕອບທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄວາມສະຫຼາດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ “Neural Networks” ຫຼື ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມ.

ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະມາທຳຄວາມເຂົ້າໃຈກັບ 2 ຮູບແບບຫຼັກຂອງ Neural Networks ນັ້ນກໍຄື: Feedforward ແລະ Recurrent Neural Networks (FNN ແລະ RNN) ໂດຍຈະບໍ່ມີການນຳໃຊ້ສູດຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນ ແຕ່ຈະອະທິບາຍຜ່ານຕົວຢ່າງຮູບແບບຊີວິດປະຈຳວັນໃນປະເທດລາວຂອງພວກເຮົາ.

Neural Networks ແມ່ນຫຍັງນໍ້?

ເວົ້າແບບງ່າຍໆ, Neural Networks (NN) ແມ່ນລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮຽນແບບການເຮັດວຽກຂອງສະໝອງມະນຸດ. ມັນເຮັດໜ້າທີ່ຮັບຂໍ້ມູນ, ປະມວນຜົນ ແລະ ສ້າງຄຳຕອບອອກມາໃຫ້ພວກເຮົາ. ແຕ່ລະບົບອັນສະຫຼາດນີ້ກໍມີການເຮັດວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມປະເພດຂອງມັນ.

Feedforward Neural Networks (FNN): ເຄືອຂ່າຍແບບ “ທາງດຽວ” ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຈຳ

Feedforward Neural Network (FNN) ແມ່ນເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມໃນຮູບແບບທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ ແລະ ເປັນພື້ນຖານທີ່ສຸດ. ວິທີການເຮັດວຽກຂອງມັນຄື ການສົ່ງຂໍ້ມູນໄປ “ຂ້າງໜ້າ” ພຽງທາງດຽວ (ຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນໄປຫາຈຸດສິ້ນສຸດ), ບໍ່ມີການວົນລູບກັບຄືນ ແລະ ທີ່ສຳຄັນແມ່ນມັນບໍ່ມີຄວາມຈຳ. ສະນັ້ນ ມັນຈະບໍ່ຮູ້ເລີຍວ່າວຽກທີ່ມັນຫາກໍເຮັດສຳເລັດໄປກ່ອນໜ້ານັ້ນແມ່ນຫຍັງ.

ຕົວຢ່າງໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງລາວ: ລອງນຶກພາບເບິ່ງເຄື່ອງຈັກຄັດແຍກເມັດກາເຟຢູ່ທີ່ໂຮງງານໃນເມືອງປາກຊ່ອງ. ເຄື່ອງຈັກນີ້ໃຊ້ FNN ເພື່ອເບິ່ງເມັດກາເຟເທື່ອລະເມັດແລ້ວຕັດສິນໃຈວ່າ: “ນີ້ແມ່ນເມັດກາເຟທີ່ສົມບູນ” ຫຼື “ນີ້ແມ່ນເມັດກາເຟທີ່ເສຍຫາຍ”. ເມື່ອມັນຄັດແຍກເມັດທີໜຶ່ງແລ້ວ, ມັນກໍຈະລືມເມັດນັ້ນໄປເລີຍ, ແລ້ວມາຕັ້ງໃຈເບິ່ງເມັດທີສອງໃໝ່. ການຕັດສິນໃຈຂອງເມັດທີສອງ ແມ່ນບໍ່ໄດ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບເມັດທີໜຶ່ງທີ່ຜ່ານມາແຕ່ຢ່າງໃດ. ນີ້ຄືການເຮັດວຽກແບບ “ຄົງທີ່” (Static) ຂອງ FNN ເຊິ່ງເໝາະສົມຫຼາຍສຳລັບວຽກງານການຈຳແນກຮູບພາບ.

Recurrent Neural Networks (RNN): ເຄືອຂ່າຍແບບ “ມີຄວາມຈຳ” ທີ່ຈື່ຈຳອະດີດໄດ້

ໃນຂະນະທີ່ FNN ບໍ່ມີຄວາມຈຳ, Recurrent Neural Network (RNN) ພັດຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໂດຍສະເພາະ. RNN ມີລັກສະນະເປັນວົງຈອນທີ່ສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນວົນກັບຄືນມາໄດ້, ເຮັດໃຫ້ມັນ ສາມາດຈື່ຈຳຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາໄດ້. ມັນເຂົ້າໃຈຮູບແບບຂອງ “ລຳດັບ” ຫຼື “ເວລາ” (Sequence/Time).

ຕົວຢ່າງໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງລາວ: ຖ້າພວກເຮົາຕ້ອງການສ້າງ AI ເພື່ອພະຍາກອນລະດັບນ້ຳຂອງຢູ່ນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ ຫຼື ຫຼວງພະບາງໃນມື້ອື່ນ, ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດເບິ່ງແຕ່ສະພາບອາກາດຂອງມື້ນີ້ພຽງມື້ດຽວແລ້ວຕັດສິນໃຈໄດ້. ພວກເຮົາມີຄວາມຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້ ລະດັບນ້ຳຂອງມື້ວານນີ້, ລະດັບນ້ຳຂອງອາທິດກ່ອນ ແລະ ປະລິມານນ້ຳຝົນໃນໄລຍະທີ່ຜ່ານມາ.

ສະນັ້ນ, RNN ຈຶ່ງເປັນຕົວເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ. ມັນຈະເອົາຂໍ້ມູນໃນອະດີດມາປະກອບກັບຂໍ້ມູນໃນປັດຈຸບັນ ເພື່ອຄາດເດົາສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ. ນອກຈາກນີ້, ວຽກກ່ຽວກັບພາສາເຊັ່ນ: ລະບົບທຳນາຍຄຳສັບເວລາພິມ (Auto-prediction) ເທິງແປ້ນພິມພາສາລາວ ກໍໃຊ້ຫຼັກການຂອງ RNN ເນື່ອງຈາກມັນຕ້ອງຈື່ວ່າຄຳສັບທີ່ທ່ານພິມກ່ອນໜ້ານີ້ແມ່ນຫຍັງ ເພື່ອສະເໜີຄຳສັບໃນປະໂຫຍກຕໍ່ໄປໃຫ້ຖືກຕ້ອງ.

ບົດສະຫຼຸບທີ່ສຳຄັນ (Key Takeaways)

• FNN (Feedforward): ເຮັດວຽກໄປຕາມທິດທາງດຽວ, ບໍ່ມີຄວາມຈຳອະດີດ, ເໝາະສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະລາດເຊັ່ນ: ການຈຳແນກຮູບພາບໜ້າຕາ, ກວດສອບຊະນິດຂອງສິນຄ້າ ຫຼື ກວດສອບຮູບຖ່າຍ (ເຊັ່ນຮູບທາດຫຼວງ).
• RNN (Recurrent): ມີຮູບແບບການວົນລູບຮຽນຮູ້, ມີຄວາມຈຳເຖິງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນກ່ອນໜ້າ, ເໝາະສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ຕໍ່ເນື່ອງກັນເປັນລຳດັບເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດ (Time-series), ລະດັບນ້ຳທະເລ/ແມ່ນ້ຳ, ບົດເລື່ອງ ແລະ ການແປພາສາລາວ.

ສະຫຼຸບ

ເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດ (AI) ບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງເລື່ອງທີ່ໄກຕົວ ຫຼື ມີແຕ່ໃນຮູບເງົາວິທະຍາສາດອີກຕໍ່ໄປ. ຕັ້ງແຕ່ການຄັດເລືອກຜົນຜະລິດກະສິກຳອັນເປັນເສດຖະກິດຫຼັກຂອງຄົນລາວ ໄປຈົນເຖິງການຄຸ້ມຄອງໄພພິບັດເຊັ່ນການຄາດຄະເນລະດັບນ້ຳຂອງ, ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມທັງແບບ FNN ແລະ RNN ລ້ວນແລ້ວແຕ່ມີບົດບາດສຳຄັນໃນການຊ່ວຍໃຫ້ເຕັກໂນໂລຊີເຂົ້າໃຈໂລກຂອງພວກເຮົາຫຼາຍຂຶ້ນ. ການແຍກແຍະຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ “ເຄື່ອງຈັກແບບຄົງທີ່” ແລະ “ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຄວາມຈຳ” ຈະຊ່ວຍເປັນພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນໃຫ້ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ, ສື່ມວນຊົນ ແລະ ນັກສຶກສາລາວ ສາມາດຮັບມື ແລະ ໝູນໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກ AI ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນໃນອະນາຄົດ.