ပြီးခဲ့တဲ့ Post မှာ စက်တွေဟာ Data တွေကနေ သင်ယူကြတယ်လို့ သိခဲ့ရပါတယ်။ အဲဒီလိုသင်ယူတဲ့ နည်းလမ်းပေါင်းများစွာထဲကမှ Deep Learning (နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း) ဆိုတဲ့ နည်းလမ်းဟာ လွန်ခဲ့တဲ့ဆယ်စုနှစ်အတွင်းမှာ AI နယ်ပယ်ကို အရှိန်အဟုန်နဲ့ တိုးတက်စေခဲ့တဲ့ အဓိကသော့ချက် ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဆို Deep Learning ဆိုတာဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် ဒီလောက်ထိ အောင်မြင်လာရတာလဲဆိုတာကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။
Deep Learning (DL) ဆိုတာ ဘာလဲ။
Deep Learning ဆိုတာ Machine Learning (ML) ရဲ့ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ သူ့ရဲ့ အဓိက ထူးခြားချက်ကတော့ Neural Networks (အာရုံကြောကွန်ရက်များ) လို့ခေါ်တဲ့ Model တွေကို အသုံးပြုတာပါ။ ဒီ Neural Networks တွေဟာ လူသားဦးနှောက်ရဲ့ အာရုံကြောစနစ် (Brain’s Neural Networks) ရဲ့ လုပ်ဆောင်ပုံကို အကြမ်းဖျင်း ပုံတူကူးထားတာဖြစ်ပြီး အလွှာများစွာ (Multiple Layers) နဲ့ ဖွဲ့စည်းထားပါတယ်။ ဒါကြောင့် “Deep” (နက်ရှိုင်းသော) ဆိုတဲ့ စကားလုံးကို ထည့်သွင်းခေါ်ဝေါ်တာ ဖြစ်ပါတယ်။
ပုံမှန် ML Models တွေက Data တွေကို တိုက်ရိုက်ခွဲခြားတတ်အောင် သင်ယူရပါတယ်။ Deep Learning မှာတော့ Neural Networks ရဲ့ အလွှာပေါင်းများစွာက Data တွေထဲက ရှုပ်ထွေးတဲ့ အင်္ဂါရပ်များ (Features) ကို သူ့ဘာသာသူ အဆင့်ဆင့် ထုတ်ယူသင်ယူနိုင်တာကြောင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးတဲ့ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းနိုင်ပါတယ်။
ဥပမာ- ခွေးပုံတစ်ပုံကို ခွဲခြားရာမှာ ပုံမှန် ML က ပုံထဲက နားရွက်ပုံစံ၊ မျက်လုံးပုံစံလို အရာတွေကို လူကနေ သတ်မှတ်ပေးရတာမျိုး ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ Deep Learning ကတော့ အစပိုင်းအလွှာတွေက ရိုးရှင်းတဲ့ မျဉ်းကြောင်း၊ အနားသတ်တွေလို အင်္ဂါရပ်တွေကို သင်ယူပြီး၊ နောက်ထပ်အလွှာတွေက အဲဒီရိုးရှင်းတဲ့ အင်္ဂါရပ်တွေကနေ မျက်လုံး၊ နားရွက် စတဲ့ ပုံစံတွေကို ပေါင်းစပ်သင်ယူကာ နောက်ဆုံးအလွှာမှာတော့ ဒါဟာ “ခွေးပုံ” လို့ ဆုံးဖြတ်တာမျိုးပါ။
Neural Networks ရဲ့ အခြေခံသဘောတရား
Neural Networks တွေဟာ Neurons (အာရုံကြောဆဲလ်) လေးတွေကို အတုယူပြီး ဖန်တီးထားတာပါ။
- Input Layer: Data တွေ စတင်ဝင်ရောက်လာတဲ့ အလွှာပါ။ (ဥပမာ- ပုံတစ်ပုံရဲ့ Pixels တွေ)
- Hidden Layers: Input Layer နဲ့ Output Layer ကြားမှာရှိတဲ့ အလွှာတွေပါ။ ဒီနေရာမှာ Data တွေထဲက ရှုပ်ထွေးတဲ့ အင်္ဂါရပ်တွေကို စက်က သင်ယူ ထုတ်ယူပါတယ်။ Hidden Layer များလေလေ “Deep” ဖြစ်လေလေပါပဲ။
- Output Layer: Model ရဲ့ နောက်ဆုံးထွက်လာတဲ့ အဖြေ ဒါမှမဟုတ် ခန့်မှန်းချက်ကို ပြသတဲ့ အလွှာပါ။ (ဥပမာ- “ခွေး” ဒါမှမဟုတ် “ကြောင်”)
ဒီအလွှာတစ်ခုချင်းစီမှာရှိတဲ့ Neurons တွေဟာ အချင်းချင်း ချိတ်ဆက်ထားပြီး Data တွေကို တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့် ပို့ဆောင်ကာ လိုအပ်တဲ့ တွက်ချက်မှုတွေကို လုပ်ဆောင်ကြပါတယ်။
Deep Learning ဘာကြောင့် ခေတ်စားလာတာလဲ။
လွန်ခဲ့တဲ့ ဆယ်စုနှစ်အတွင်းမှာ Deep Learning နယ်ပယ် အရှိန်အဟုန်နဲ့ တိုးတက်လာရတဲ့ အဓိကအကြောင်းရင်း သုံးခုရှိပါတယ်။
- Data ပမာဏ များပြားလာခြင်း (Big Data):
- Deep Learning Model တွေဟာ ကောင်းစွာသင်ယူနိုင်ဖို့အတွက် အချက်အလက် (Data) အများကြီး လိုအပ်ပါတယ်။ အင်တာနက်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ၊ စမတ်ဖုန်းတွေ စတာတွေကနေ Data ပမာဏ အဆမတန် များပြားလာတာက Deep Learning အတွက် အခွင့်အလမ်းကောင်းတွေ ဖန်တီးပေးခဲ့ပါတယ်။ Data များလေလေ Model တွေက ပိုမိုတိကျစွာ သင်ယူနိုင်လေပါပဲ။
- တွက်ချက်မှု စွမ်းအား တိုးတက်လာခြင်း (Computational Power):
- Deep Learning Model တွေဟာ ဖွဲ့စည်းပုံအရ ရှုပ်ထွေးပြီး တွက်ချက်မှုတွေ အများကြီး လိုအပ်ပါတယ်။ CPU တွေအပြင် GPU (Graphics Processing Unit) တွေရဲ့ စွမ်းအားတွေ သိသိသာသာ တိုးတက်လာတာက ဒီလိုရှုပ်ထွေးတဲ့ တွက်ချက်မှုတွေကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် လုပ်ဆောင်နိုင်အောင် ကူညီပေးခဲ့ပါတယ်။ GPU တွေဟာ ဂရပ်ဖစ်လုပ်ငန်းတွေအတွက် ဖန်တီးထားတာဖြစ်ပေမဲ့ Deep Learning ရဲ့ ပြိုင်တူတွက်ချက်မှု (Parallel Processing) လိုအပ်ချက်နဲ့ ကိုက်ညီနေတာကြောင့် အထူးသင့်တော်ပါတယ်။
- Algorithms များ တိုးတက်လာခြင်း:
- Deep Learning အတွက် အသုံးပြုတဲ့ Algorithms တွေဖြစ်တဲ့ Neural Network Architectures (ဖွဲ့စည်းပုံများ) နဲ့ Training Techniques (လေ့ကျင့်ရေးနည်းစနစ်များ) တွေမှာ သိသာထင်ရှားတဲ့ တိုးတက်မှုတွေ ရှိလာခဲ့ပါတယ်။ ဥပမာ- Convolutional Neural Networks (CNN) တွေဟာ ပုံရိပ်မှတ်မိမှု (Image Recognition) မှာ အောင်မြင်မှုတွေ ယူဆောင်လာခဲ့ပြီး၊ Recurrent Neural Networks (RNN) နဲ့ Transformers တွေကတော့ ဘာသာစကား နားလည်မှု (Natural Language Processing) မှာ တော်လှန်ခဲ့ကြပါတယ်။
Deep Learning ရဲ့ လက်တွေ့အသုံးချမှုများ
Deep Learning ဟာ လက်ရှိ AI ရဲ့ အကြီးမားဆုံးသော အောင်မြင်မှုတွေရဲ့ နောက်ကွယ်မှာ ရှိနေပါတယ်။
- ပုံရိပ်နဲ့ ဗီဒီယိုခွဲခြားခြင်း (Image and Video Recognition): မျက်နှာမှတ်မိခြင်း (Face Recognition)၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (Medical Image Analysis)၊ မောင်းသူမဲ့ကားများ (Self-driving Cars) မှာ ပတ်ဝန်းကျင်ကို နားလည်စေခြင်း။
- ဘာသာစကား နားလည်ခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်ခြင်း (Natural Language Processing – NLP): စကားပြောလက်ထောက်များ (Voice Assistants) (ဥပမာ- Siri, Google Assistant)၊ ဘာသာပြန်စနစ်များ (Machine Translation)၊ စာသားအနှစ်ချုပ်ထုတ်ခြင်း (Text Summarization)၊ AI Chatbots များ (ဥပမာ- ChatGPT)။
- ဂိမ်းကစားခြင်း (Game Playing): ကွန်ပျူတာတွေက စစ်တုရင်၊ Go လို ဂိမ်းတွေကို လူသားချန်ပီယံတွေထက် ကောင်းအောင် ကစားနိုင်ခြင်း။
- အကြံပြုစနစ်များ (Recommendation Systems): Netflix က ဇာတ်ကားတွေ၊ Spotify က သီချင်းတွေ၊ ဒါမှမဟုတ် E-commerce Website တွေက ကုန်ပစ္စည်းတွေ အကြံပြုတာ။
နိဂုံးချုပ်အနေနဲ့
Deep Learning ဟာ Data များပြားခြင်း၊ ကွန်ပျူတာစွမ်းအား တိုးတက်ခြင်း၊ Algorithms များ ကောင်းမွန်လာခြင်းတို့ရဲ့ ပေါင်းစပ်မှုကြောင့် ပေါက်ကွဲထွက်လာတဲ့ နည်းပညာတစ်ခုပါ။ သူဟာ AI ကို ယခင်က မဖြစ်နိုင်ဘူးလို့ ထင်ထားတဲ့ အဆင့်တွေအထိ ရောက်အောင် တွန်းပို့ပေးခဲ့ပြီး ကျွန်တော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်ဘဝကို သိသိသာသာ ပြောင်းလဲပေးနေပါတယ်။
