Hidden Layers ໃນ Neural Network ແມ່ນຫຍັງ? ອະທິບາຍແບບເຂົ້າໃຈງ່າຍ
ມາຮູ້ຈັກກັບ Hidden Layers: ຫົວໃຈສຳຄັນທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ມີຄວາມສະຫຼາດ
ທ່ານເຄີຍສົງໄສບໍ່ວ່າ ລະບົບ AI ຫຼື ປັນຍາປະດິດ ສາມາດຮັບຮູ້ຮູບພາບຂອງພະທາດຫຼວງ, ເຂົ້າໃຈພາສາລາວທີ່ເຮົາພິມ, ຫຼື ບອກໄດ້ແນວໃດວ່າການຈະລາຈອນຢູ່ແຍກໄຟແດງດົງປ່າລານກຳລັງຕິດຂັດ? ເບື້ອງຫຼັງຄວາມສະຫຼາດເຫຼົ່ານີ້ ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ເອີ້ນວ່າ Neural Networks (ໂຄງຂ່າຍປະສາດທຽມ) ທີ່ຈຳລອງການເຮັດວຽກມາຈາກສະໝອງຂອງມະນຸດ.
ເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນ ໃນບົດຄວາມນີ້ພວກເຮົາຈະພາທ່ານມາເຈາະເລິກເຖິງໂຄງສ້າງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຂອງມັນ ນັ້ນກໍ່ຄື Hidden Layers ຫຼື “ຊັ້ນເຊື່ອງ” ວ່າເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນຫົວໃຈຫຼັກຂອງການປະມວນຜົນ.
ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງ Neural Network
ຖ້າຈະປຽບທຽບໃຫ້ເຫັນພາບ, Neural Network ເຮັດວຽກຄ້າຍຄືກັບ ຮ້ານຂາຍເຂົ້າປຽກເສັ້ນ. ເຊິ່ງແບ່ງອອກເປັນ 3 ພາກສ່ວນຫຼັກໆຄື:
- Input Layer (ຊັ້ນຮັບຂໍ້ມູນ): ປຽບເໝືອນພະນັກງານເສີບທີ່ຮັບອໍເດີ (Order) ຈາກລູກຄ້າ ເຊັ່ນ: “ເຂົ້າປຽກໝູ, ບໍ່ໃສ່ຜັກຫອມ, ເພີ່ມເລືອດ”. ຊັ້ນນີ້ມີໜ້າທີ່ຮັບຂໍ້ມູນດິບເຂົ້າສູ່ລະບົບ.
- Hidden Layers (ຊັ້ນເຊື່ອງສະລັບຊັບຊ້ອນ): ປຽບເໝືອນ “ພໍ່ຄົວຢູ່ໃນເຮືອນຄົວ” ທີ່ຢູ່ຫຼັງຮ້ານ. ລູກຄ້າຈະບໍ່ເຫັນວ່າພໍ່ຄົວເຮັດຫຍັງແດ່, ແຕ່ພໍ່ຄົວຈະແບ່ງໜ້າທີ່ກັນ ເຊັ່ນ: ຄົນໜຶ່ງກຽມເສັ້ນ, ຄົນໜຶ່ງລວກໝູ, ແລະ ອີກຄົນປຸງລົດຊາດນ້ຳຊຸບ. ຊັ້ນນີ້ແຫຼະທີ່ເຮັດໜ້າທີ່ຄິດວິເຄາະ ແລະ ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ.
- Output Layer (ຊັ້ນສະແດງຜົນ): ປຽບເໝືອນຖ້ວຍເຂົ້າປຽກຮ້ອນໆ ທີ່ພ້ອມເສີບໃຫ້ລູກຄ້າ. ນີ້ຄືຜົນລັດ ຫຼື ຄຳຕອບທີ່ AI ປະມວນຜົນອອກມາແລ້ວ.
ແລ້ວເປັນຫຍັງຈຶ່ງເອີ້ນວ່າ “Hidden” (ຊັ້ນເຊື່ອງ)?
ຄຳວ່າ “Hidden” ບໍ່ໄດ້ແປວ່າມັນມີຄວາມລັບຫຍັງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ແຕ່ມັນໝາຍຄວາມວ່າ ມັນເປັນຊັ້ນທີ່ບໍ່ໄດ້ສຳຜັດກັບໂລກພາຍນອກໂດຍກົງ. ເຮົາປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າ (Input) ແລະ ເຮົາລໍຖ້າຮັບຜົນອອກ (Output) ໂດຍທີ່ເຮົາບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໄປກຳນົດຄຳສັ່ງທຸກຂັ້ນຕອນໃນລະຫວ່າງກາງ. ລະບົບຈະຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບແຕ່ງການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນໃນຊັ້ນ Hidden ນີ້ດ້ວຍຕົວມັນເອງໂດຍອີງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ເຮົາປ້ອນໃຫ້.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຖ້າລະບົບ AI ນັ້ນມີ Hidden Layers ຫຼາຍໆຊັ້ນຊ້ອນກັນ, ເຮົາຈະເອີ້ນເຕັກໂນໂລຊີນັ້ນວ່າ Deep Learning (ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ), ເຊິ່ງສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນໄດ້ດີຂຶ້ນປຽບສະເໝືອນການມີເຮືອນຄົວຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ມີພໍ່ຄົວຊ່ຽວຊານສະເພາະດ້ານຫຼາຍຄົນຊ່ວຍກັນເຮັດວຽກ.
ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ Hidden Layers ໃນບໍລິບົດຂອງປະເທດລາວ
ລອງມາເບິ່ງຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ໃນຊີວິດຈິງເພື່ອໃຫ້ເຫັນພາບຊັດເຈນຂຶ້ນ:
ການພະຍາກອນລະດັບນ້ຳຂອງ (Predicting Mekong Water Levels)
ຖ້າເຮົາຕ້ອງການສ້າງ AI ມາເຕືອນໄພນໍ້າຖ້ວມສຳລັບປະຊາຊົນແຄມຂອງ:
- Input: ອຸນຫະພູມ, ປະລິມານນ້ຳຝົນຢູ່ພາກເໜືອ, ລະດັບນ້ຳໃນເດືອນກ່ອນ.
- Hidden Layers: ຈັບຄູ່ຄວາມສຳພັນທີ່ຊັບຊ້ອນ ເຊັ່ນ: ຖ້າຝົນຕົກໜັກຕິດຕໍ່ກັນ 3 ມື້ ບວກກັບການປ່ອຍນ້ຳຈາກເຂື່ອນຂັ້ນເທິງ, ມັນຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ລະດັບນ້ຳແນວໃດ. ຂໍ້ມູນຈະຖືກສົ່ງຕໍ່ ແລະ ກັ່ນຕອງຜ່ານ “ຊັ້ນເຊື່ອງ” ຫຼາຍໆຊັ້ນ ເຊິ່ງຈະເຫັນແນວໂນ້ມທີ່ຕາເປົ່າເບິ່ງບໍ່ເຫັນ.
- Output: ພະຍາກອນໄດ້ວ່າ ລະດັບນ້ຳທີ່ນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນຈະສູງຂຶ້ນຈັກແມັດໃນ 5 ມື້ຂ້າງໜ້າ ເພື່ອແຈ້ງເຕືອນລ່ວງໜ້າ.
ການອະນຸມັດສິນເຊື່ອຂອງທະນາຄານໃຫ້ SME ທ້ອງຖິ່ນ
ໝູນໃຊ້ກັບການປ່ອຍກູ້ໃຫ້ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງ:
- Input: ລາຍຮັບຂອງຮ້ານກາເຟຢູ່ປາກຊ່ອງ, ລາຍຈ່າຍປະຈຳເດືອນ, ປະຫວັດການກູ້ຢືມຍ້ອນຫຼັງ.
- Hidden Layers: ພິຈາລະນາຄວາມສ່ຽງ ໂດຍການເບິ່ງຮູບແບບການໃຊ້ຈ່າຍ, ແນວໂນ້ມລາຄາກາເຟ, ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຊຳລະໜີ້ ທີ່ບາງຄັ້ງອາດຈະເບິ່ງຂ້າມ ໂດຍລະບົບຈະເຊື່ອມໂຍງນ້ຳໜັກຂອງປັດໄຈຕ່າງໆເຂົ້າກັນຢ່າງຮອບດ້ານ.
- Output: ຄຳຕອບວ່າ “ອະນຸມັດ” ຫຼື “ບໍ່ອະນຸມັດ” ສຳລັບທຸລະກິດນັ້ນ ພ້ອມປະເມີນລະດັບຄວາມສ່ຽງ.
ສິ່ງສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)
- Neural Network ປະກອບມີ 3 ພາກສ່ວນຫຼັກ: Input Layer, Hidden Layers, ແລະ Output Layer.
- Hidden Layers ເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບ “ສະໝອງ” ຫຼື ພໍ່ຄົວ ທີ່ໃຊ້ໃນການຄິດ, ວິເຄາະ, ແລະ ຊອກຫາຮູບແບບຂອງຂໍ້ມູນ (Patterns).
- ເຫດຜົນທີ່ເອີ້ນວ່າ Hidden ຍ້ອນມັນເຮັດວຽກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ ເພື່ອປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບ ໃຫ້ກາຍເປັນຜົນລັດທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້ໂດຍທີ່ເຮົາເບິ່ງອະທິບາຍກົນໄກຍ່ອຍພາຍໃນໄດ້ຍາກ.
- ລະບົບ AI ຫຼື ໂມເດວ ທີ່ມີ Hidden Layers ຫຼາຍຊັ້ນ ຊ່ວຍໃຫ້ມັນຮຽນຮູ້ໄດ້ເລິກເຊິ່ງກວ່າ ແລະ ຖືກເອີ້ນວ່າ Deep Learning ນັ້ນເອງ.
ບົດສະຫຼຸບ
ເຕັກໂນໂລຊີ Neural Network ໂດຍສະເພາະຄຳວ່າ Hidden Layers ອາດຈະຟັງເບິ່ງຄືເປັນເລື່ອງໄກຕົວ ຫຼື ອາດຈະມີແຕ່ໃນໜັງໄຊໄຟ, ແຕ່ເມື່ອເຮົາແຍກໂຄງສ້າງຂອງມັນອອກມາ ຈະເຫັນວ່າແນວຄິດຂອງມັນເປັນພຽງການຮັບຂໍ້ມູນ, ສົ່ງຕໍ່ໃຫ້ພະແນກປະມວນຜົນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ (Hidden Layers) ຊ່ວຍກັນຄິດວິເຄາະ ແລະ ສະແດງຜົນອອກມາເທົ່ານັ້ນ. ໃນອະນາຄົດ, ການພັດທະນາ AI ທີ່ຊ່ວຍຍົກລະດັບຄຸນນະພາບຊີວິດໃນລາວ ບໍ່ວ່າຈະເປັນດ້ານການກະເສດອັດສະລິຍະ, ທຸລະກິດ, ຫຼື ສິ່ງແວດລ້ອມ ລ້ວນແລ້ວແຕ່ຕ້ອງເພິ່ງພາຄວາມເກັ່ງກາດຂອງ “ຊັ້ນເຊື່ອງ” ເຫຼົ່ານີ້ທັງສິ້ນ.