เป็นแนวคิดที่เทียบเคียงกันระหว่างโครงสร้างข้อมูล กับการเรียนรู้ของระบบประสาทในสมอง
สมองมนุษย์มีเซลล์ประสาทจำนวนมาก ที่รับสัญญาณกระตุ้นแล้วตัดสินใจส่งสัญญาณแปรผลออกไป คล้ายๆ กับมามองดูว่าลักษณะเชิงประชากรศาสตร์ของลูกค้าเป็นแบบใด ก็จะมี model มาตัดสินใจให้ทราบว่า สินค้าที่ต้องการซื้อคืออะไร....
ข้อดี
- การทำนายให้ผลแม่นยำกว่าวิธีทั่วไป
- Model ที่ได้ยังคงใช้ได้ดี แม้ว่าข้อมูลที่ใช้มี error อยู่ด้วย
- ผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นได้ทั้ง ค่าต่อเนื่องหรือค่าไม่ต่อเนื่องก็ได้
- การหาผลลัพธ์ทำได้รวดเร็ว หลังจากผ่านกรรมวิธีการเรียนรู้แล้ว
ข้อเสีย
- ใช้เวลา training นาน (หาค่าถ่วงน้ำหนักที่ดีที่สุดในการเรียนรู้)
- ยากที่จะทำความเข้าใจเกี่ยวกับการเลือกพารามิเตอร์ที่เหมาะสม (best topology)
- ยากที่จะทำความเข้าใจเกี่ยวกับ learned function
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น