เห็นทุกวันนี้งานทางด้าน AI ใช้ Neural Network มากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งโดยส่วนตัวแล้วไม่ค่อยชอบโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบ Neural Network ซักเท่าไหร่ เพราะ …
- แปลความยาก คือเวลามันเรียนรู้แล้วสร้างเส้นแบ่ง เส้นแบ่งมันเป็นเส้นโค้ง โค้งไปมาตามข้อมูลที่มันเรียน มันเลยไม่มีความเป็นกลาง ลองนึกถึงว่าเราตีเส้นตรงเพื่อแบ่งเขต เรายังตีความง่าย แต่พอมันโค้ง เราต้องตีความว่าทำไมมันโค้ง มันหลบทำไม มันมีอะไรพิเศษถึงต้องโค้งหลบ (มันเหมือนทางด่วนที่สร้างหลบบ้านคนรวยมั้ย)
- ถ้าอยากได้เส้นแบ่งเป็นเส้นตรง ก็ต้องเลือกใช้ Neural Network แบบ Perceptron แต่มุมเอียงของเส้นตรงที่แบ่งข้อมูล ก็จะเอียงแบบไม่มีหลักการ ถ้าเอาไปเทียบกับ Linear Support Vector Machine หรือ Linear Discriminant Analysis พวกนั้นยังตีเส้นตรงแบ่งแบบมีหลักการกว่าเยอะ
- มันช้า แต่ล่ะ epoch แปรผันตรงกับ node และ layer ยิ่งเยอะ ยิ่งช้า
- โมเดลมันเป็นแบบปลายเปิด คือ ไม่รู้ว่าจะต้องออกแบบ Hidden Layer หรือ Recurrent Layer หรือ Kernel Layer กี่ node หรือกี่ layer ถึงจะเหมาะกับปัญหาที่จะแก้ ต้องลองผิดลองถูกไปเรื่อยๆเอง
- การสุ่มค่าน้ำหนักเริ่มต้น เป็นไปตามดวง สุ่มไม่ดีเรียนรู้ช้า สุ่มดีเรียนรู้เร็ว
- ต้องใช้ข้อมูลเพื่อเรียนรู้เยอะมาก กว่าจะแบ่งเขตข้อมูลได้อย่างเหมาะสม
ไม่รู้คนอื่นเจอแค่ไหน แต่ที่ส่วนตัวเคยสัมผัสมา ก็ประมาณนี้
แต่ก็ไม่ใช่ว่า Neural Network จะไม่มีอะไรดีเลยในสายตาผมนะ ผมยังมองว่ามันมีจุดดีอยู่บ้าง ซึ่งเป็นจุดที่ผมชอบมาก ๆ เลย
นั่นก็คือ เมื่อสร้าง Model Neural Network ขึ้นมา แล้วสอนมันจนได้ประสิทธิผลที่พอใจแล้ว เราก็ไม่จำเป็นจะต้องสนใจกับข้อมูลที่สอนอีกต่อไป สนใจเฉพาะโมเดลที่ได้ก็พอ
จากนั้นก็เอาโมเดลที่ได้ ไปใช้งานอย่างอื่นต่อไป (ผมเคยเปรย ๆ ไว้ว่ามันเป็นแบบที่สองในหัวข้อวิธีทำให้คอมพิวเตอร์คิดเองได้) ซึ่งมันเป็นอะไรที่ประหยัดพื้นที่จัดเก็บมาก ๆ เลยล่ะ
