สารานุกรมไทย
สำหรับเยาวชน
เมนู 25
|
สารานุกรมไทยสำหรับเยาวชนฯ / เล่มที่ ๒๕ / เรื่องที่ ๕ โครงข่ายประสาทเทียม / การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)
รูปแบบการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เริ่มด้วยการส่งสิ่งเร้า ที่ใช้ในการสอนเข้าไปเป็นอินพุท
(Input) ในโครงข่ายประสาทเทียม
เพื่อให้โครงข่ายประสาทเทียม สร้างผลตอบออกมาเป็นเอาท์พุท (Output)
ซึ่งผลตอบจะเป็นอย่างไร
ก็ขึ้นอยู่กับสภาวะ ในตอนที่เริ่มเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียม
ผลตอบดังกล่าว จะถูกนำมาเปรียบเทียบกับผลตอบเป้าหมาย (target response)
ซึ่งผู้สอน (teacher) จะเป็นผู้สร้างขึ้น หากผลตอบทั้งสองมีความแตกต่างกัน
นั่นคือ มีความคลาดเคลื่อน (error) เกิดขึ้น
ความคลาดเคลื่อนดังกล่าวจะถูกนำไปคำนวณการปรับแต่งค่าน้ำหนักต่างๆ
ในโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อลดความคลาดเคลื่อนลงให้เหลือน้อยที่สุด
การปรับแต่งค่าน้ำหนักโดยพิจารณาจากความคลาดเคลื่อนนี้
จะขึ้นอยู่กับกฎการเรียนรู้ หรือขั้นตอนการคำนวณ ซึ่งเรียกว่า "อัลกอริทึม"
(Algorithm) ที่แตกต่างกัน
โดยแต่ละอัลกอริทึมจะมีคุณลักษณะ และสมรรถนะแตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม
วิธีการส่วนใหญ่ของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนนี้ จะดัดแปลงมาจากวิธีการทางคณิศาสตร์ ในเรื่องของเทคนิคการหาค่าเหมาะสม
(optimization technique) นั่นเอง
เนื่องจากเจตนาของมนุษย์ในการพัฒนาเครื่องมือขึ้นมาใช้งานนั้น
จะอิงอยู่กับการที่มนุษย์ต้องการสั่งการ และควบคุมเครื่องมือนั้นๆ
ให้ทำงานได้ตามต้องการ
จึงทำให้โครงข่ายประสาทเทียม ประเภทที่ใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ได้รับความนิยมในการนำไปประยุกต์ใช้มากที่สุด
เนื่องจากเป็นแบบที่สามารถควบคุมได้
การสั่งการโครงข่ายประสาทเทียมจะเป็นไปโดยทางอ้อม
ในลักษณะของการฝึกสอนโครงข่ายประสาทเทียม โดยการสร้างข้อมูลตัวอย่าง
(รวมทั้งค่าเป้าหมาย) ที่จะให้โครงข่ายเรียนรู้
เมื่อโครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้ข้อมูลตัวอย่างได้ถูกต้องหมดแล้ว
ความรู้ที่โครงข่ายประสาทเทียมได้เก็บไว้ในลักษณะของค่าน้ำหนักต่างๆ
จะเป็นสิ่งที่ถูกนำไปใช้งานจริง เพื่อสร้างผลตอบต่อข้อมูลใหม่ๆ
ที่โครงข่ายไม่เคยเห็นมาก่อน ดังนั้น สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมหนึ่งๆ
และวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอนวิธีการหนึ่งๆ นั้น
ความรู้ของโครงข่ายประสาทเทียม จะสามารถนำไปใช้งานจริงได้เพียงใด
ก็ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล ตัวอย่างที่นำใช้สอนนั้น อาจจะกล่าวได้ว่า
หากข้อมูลตัวอย่างมีจำนวนมากพอ
โครงข่ายประสาทเทียม ก็จะสามารถสร้างความรู้ได้อย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม
ด้วยระดับความเจริญก้าวหน้าด้านโครงข่ายประสาทเทียมในปัจจุบันเทคนิคการวิเคราะห์ปัญหาเพื่อสร้างข้อมูลตัวอย่าง
สำหรับการเรียนรู้ที่ประสิทธิภาพนั้นยังคงเป็นงานวิจัยที่ต้องมีการค้นคว้ากันต่อไป
|
|
