"โครงข่ายประสาทเทียม" คือสถาปัตยกรรมการประมวลผลขั้นสูงที่สร้างแบบจำลองตามเซลล์ประสาทที่พบในสมองของมนุษย์ มันทำงานโดยจำลองกระบวนการส่งและประมวลผลข้อมูลผ่านโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่าเซลล์ประสาทเทียมหรือเพียงแค่เซลล์ประสาท ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โครงข่ายประสาทเทียมทำหน้าที่เป็นเทคนิคหลักในการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์จดจำรูปแบบ วิเคราะห์ข้อมูล และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน
โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยเลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หนึ่งเลเยอร์ขึ้นไป และเลเยอร์เอาท์พุต โดยแต่ละเลเยอร์จะมีเซลล์ประสาทจำนวนหนึ่ง เลเยอร์อินพุตจะได้รับข้อมูลดิบ เช่น ข้อความหรือรูปภาพ เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะประมวลผลข้อมูล และเลเยอร์เอาต์พุตจะให้ผลลัพธ์สุดท้ายในรูปแบบของการจำแนกประเภท การทำนาย หรือการตัดสินใจ เซลล์ประสาทภายในชั้นเหล่านี้เชื่อมต่อกันด้วยวิถีที่เรียกว่าไซแนปส์ ซึ่งได้รับการกำหนดน้ำหนักเพื่อกำหนดความสำคัญของอินพุตเฉพาะ การเรียนรู้เกิดขึ้นเมื่อโครงข่ายประสาทเทียมปรับน้ำหนักเหล่านี้อย่างละเอียดเพื่อลดข้อผิดพลาด ซึ่งส่งผลให้การคาดการณ์มีความแม่นยำมากขึ้น
โครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดคือ Convolutional Neural Network (CNN) ซึ่งเชี่ยวชาญด้านงานที่ใช้รูปภาพ เช่น การจดจำวัตถุ การจัดหมวดหมู่รูปภาพ และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ อีกประเภทที่ได้รับความนิยมคือเครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งออกแบบมาสำหรับการประมวลผลข้อมูลลำดับหรือข้อมูลอนุกรมเวลา ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การรู้จำข้อความและคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการคาดการณ์ทางการเงิน
โครงข่ายประสาทเทียมถูกนำไปใช้ในโดเมนต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเงิน และจากยานพาหนะอัตโนมัติไปจนถึงระบบผู้แนะนำ ในด้านการดูแลสุขภาพ มีการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อตรวจจับและวินิจฉัยโรคผ่านการถ่ายภาพทางการแพทย์ เช่น การตรวจหามะเร็งด้วยแมมโมแกรมอย่างแม่นยำ ในด้านการเงิน โครงข่ายประสาทเทียมสามารถใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มของตลาด วิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยง และให้คำแนะนำการซื้อขายอัตโนมัติ บริษัทต่างๆ เช่น Tesla และ Waymo ได้ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมในระบบยานพาหนะอัตโนมัติของตนเพื่อการจดจำวัตถุและการตรวจจับสภาพแวดล้อม ระบบผู้แนะนำ เช่นเดียวกับที่ Netflix และ Amazon ใช้ ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อวิเคราะห์การตั้งค่าของผู้ใช้และให้คำแนะนำเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล
ที่ AppMaster ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม no-code ทรงพลังสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน โครงข่ายประสาทเทียมสามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือได้ ลูกค้าสามารถใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพ การวิเคราะห์ข้อความ และระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ด้วยเครื่องมือภาพของ AppMaster ผู้ใช้สามารถออกแบบและสร้างแอปพลิเคชันที่รวมโครงข่ายประสาทเทียมได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวาง
แพลตฟอร์ม AppMaster ช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ด้วย Go (Golang) เว็บแอปพลิเคชันที่มีเฟรมเวิร์ก Vue3 และ JS/TS และแอปพลิเคชันมือถือโดยใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ Kotlin และ Jetpack Compose สำหรับ Android รวมถึง SwiftUI สำหรับ iOS ช่วยให้สามารถบูรณาการโครงข่ายประสาทเทียมเข้ากับแอปพลิเคชันได้อย่างราบรื่น ทำให้ผู้ใช้มีความสามารถด้าน AI ที่ล้ำสมัย
นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม AppMaster ยังปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่จำเป็น เช่น การสร้างสคริปต์การย้ายสคีมาฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติ ตลอดจนการสร้างเอกสารประกอบ Swagger (OpenAPI) ที่ครอบคลุมและทันสมัยสำหรับ endpoints ของเซิร์ฟเวอร์ ด้วยการเปลี่ยนแปลงแอปพลิเคชันแต่ละครั้ง AppMaster จะสร้างแอปพลิเคชันใหม่ตั้งแต่ต้น ขจัดปัญหาทางเทคนิค และรับประกันประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่เหมาะสมที่สุด
โดยสรุป Neural Network คือแบบจำลองการคำนวณที่จำลองโครงสร้างและหน้าที่ของเซลล์ประสาทของมนุษย์ ช่วยให้เกิดการเรียนรู้ การวิเคราะห์ และการตัดสินใจในการใช้งานต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมและเทคนิค AI และ ML ขั้นสูงอื่นๆ แพลตฟอร์มอย่าง AppMaster ช่วยให้ธุรกิจและบุคคลสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันล้ำสมัยที่แก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงและปรับประสบการณ์ผู้ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ให้เหมาะสม
