โครงข่ายประสาทเทียม
(Neural Networks)
นิยาม
โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) Hard Skill
โครงข่ายประสาทเทียมคือระบบการประมวลผลที่ได้รับแรงบันดาลใจจากเครือข่ายประสาทในสมองสัตว์ ถูกออกแบบมาเพื่อจดจำรูปแบบและตีความข้อมูลที่ซับซ้อนผ่านเลเยอร์ของโหนดที่เชื่อมต่อกัน
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับนิวรอนเทียมและเลเยอร์
2. อธิบายได้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบง่ายประมวลผลข้อมูลเข้าและสร้างผลลัพธ์อย่างไร
3. คุ้นเคยกับฟังก์ชันการกระตุ้นทั่วไป เช่น ซิกมอยด์และ ReLU
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถออกแบบและใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับงานจำแนกประเภทหรือถดถอยพื้นฐานได้
2. เข้าใจกระบวนการฝึกสอน เช่น การส่งผ่านไปข้างหน้าและการย้อนการแพร่กระจายข้อผิดพลาด
3. สามารถปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่น อัตราการเรียนรู้ จำนวนรอบฝึก และขนาดชุดข้อมูล เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. ออกแบบและปรับแต่งโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่มีหลายเลเยอร์และโครงสร้างที่ซับซ้อน
2. ใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น การทำ regularization, dropout และ batch normalization
3. วิเคราะห์และตีความผลลัพธ์ของโมเดล แก้ไขปัญหา เช่น การฟิตเกินหรือการหายของกราเดียนท์
