甚麼是深度學習？
深度學習（越南語常稱為 "học sâu"）是一種機器學習方法，也是人工智能（AI）的一個分支。此方法利用多層人工神經網絡（深度神經網絡）模擬類似人腦的複雜決策能力，使電腦能有效識別數據中的隱藏模式。
深度學習是一種機器學習方法，也是人工智能（AI）的一個分支。此方法利用多層人工神經網絡（深度神經網絡）模擬類似人腦的複雜決策能力，使電腦能有效識別數據中的隱藏模式。
事實上，我們周圍大多數現代 AI 應用都由某種形式的深度學習技術驅動，從語音和圖像識別到推薦系統和智能聊天機器人。
深度學習如何運作？
深度學習基於多層人工神經網絡模型運作。神經網絡由一個輸入層、多個中間的隱藏層和一個輸出層組成。原始數據（如圖像、音頻、文本）輸入輸入層，然後通過每個隱藏層，網絡逐步提取越來越抽象的特徵，最終在輸出層產生預測結果。
前向傳播
原始數據流經輸入層 → 隱藏層 → 輸出層，產生預測結果
誤差計算
模型將預測結果與實際標籤比較以計算誤差
反向傳播
誤差向後傳播，調整權重以減少下一次迭代的誤差
特徵學習示例：人臉識別
第一層
中間層
深層
深度學習與機器學習的區別
雖然深度學習本質上是機器學習中的一種方法，但與傳統機器學習技術相比有幾個重要差異：
淺層學習
- 1-2 個隱藏層或非神經網絡算法
- 需要手動特徵工程
- 強依賴標記數據（監督學習）
- 適用於較小數據集
深度神經網絡
- 3 層以上隱藏層（通常數十甚至數百層）
- 自動從原始數據提取特徵
- 可從未標記數據學習（無監督學習）
- 擅長處理海量數據集
深度學習的應用
深度學習憑藉其分析複雜數據的卓越能力，革新了許多領域。以下是該技術被廣泛應用的主要領域：
計算機視覺
深度學習幫助電腦「看見」並理解圖像和視頻內容。卷積神經網絡（CNN）能高精度地分類圖像、檢測物體、識別人臉等。
實際應用：
- 自動駕駛汽車：識別車道、行人、交通標誌，協助安全自動駕駛
- 醫療保健：分析 X 光片、MRI 以高精度檢測腫瘤和病變
- 社交網絡：照片中的人臉識別，自動建議標註好友
- 農業：通過衛星和無人機影像監測作物健康
- 安全：通過攝像頭系統進行入侵檢測和監控
語音識別
此技術使電腦能理解人類語音。得益於深度學習，虛擬助理能識別各種口音和語言，將語音轉換為文字或執行相應指令。
熱門例子：
Amazon Alexa
Google Assistant
Apple Siri
其他應用：
- 自動視頻字幕和標題生成
- 客戶呼叫中心分析與支持
- 醫療和法律領域的語音轉文字
- 實時翻譯服務
自然語言處理（NLP）
深度學習幫助電腦理解並生成自然語言文本。這一突破使機器能以類似人類的理解處理文本。
機器翻譯
高精度自動翻譯不同語言間的文本
- Google 翻譯
- DeepL 翻譯器
- 實時對話翻譯
聊天機器人與虛擬助理
自然回應訊息並提供客戶支持
- 全天候客戶服務
- 自動化支持工單
- 對話式 AI 介面
文本摘要
自動將長文檔摘要為重點
- 新聞文章摘要
- 研究論文摘要
- 會議記錄生成
情感分析
分類文本的情緒和觀點
- 社交媒體監控
- 產品評論分析
- 品牌聲譽追蹤
推薦系統
深度學習用於根據用戶行為和偏好推薦相關內容和產品，打造個性化體驗。
Netflix
YouTube
Amazon
生成式 AI
這類 AI 應用基於學習現有數據，創造新內容（文本、圖像、音頻、視頻）。深度學習為革命性的生成模型鋪平了道路。
關鍵技術：
圖像生成
根據文本描述創造原創圖像
- DALL-E：文本轉圖像生成
- Midjourney：藝術圖像創作
- Stable Diffusion：開源圖像合成
文本生成
產生自然且類似人類的文本和對話
- ChatGPT：對話式 AI 助手
- GPT-4：先進語言模型
- Claude：AI 寫作助手
實際應用：
- 行銷內容創作與文案撰寫
- 自動代碼生成與除錯
- 客戶支持自動化
- 創意設計與藝術生成
- 音樂與音頻作曲
- 視頻合成與編輯
生成式 AI 是近年來最重要的技術突破之一，有潛力改變我們在幾乎所有行業中創作、溝通和解決問題的方式。
— OpenAI 執行長 Sam Altman
深度學習的優勢
深度學習因以下卓越優勢而廣受歡迎：
自動特徵學習
深度學習模型能自動從原始數據中提取合適特徵，減少手動預處理工作。
- 無需手動特徵工程
- 網絡學習最佳數據表示
- 對非結構化數據（圖像、音頻、文本）特別有效
- 降低對領域專家的數據準備依賴
卓越準確度
多層架構和大規模學習使其在複雜任務中表現卓越。
- 通常顯著超越傳統方法
- 在多個領域達到甚至超越人類水平
- 實現複雜任務的可靠自動化
- 隨著數據增多持續改進
多樣化應用
深度學習高度靈活，適用於多種數據類型和問題領域。
- 涵蓋視覺、語言、語音等多領域
- 推動多行業自動化
- 完成過去需人類智慧的任務
- 支持隨新數據增量學習
大數據掌控力
深度學習擅長處理海量數據，發現傳統方法無法察覺的模式。
- 數據越多性能越好
- 發掘大規模數據中的複雜模式
- 比淺層模型更不易過擬合
- 有效利用現代大數據基礎設施
深度學習的限制
除了優勢外，深度學習也存在一些挑戰和限制需要注意：
需要極大數據集
深度學習模型包含大量參數，通常需要極大規模的訓練數據集才能有效。
數據需求：
- 準確且高質量的標記數據
- 充足數量（通常數百萬樣本）
- 多樣且具代表性的樣本
- 盡量減少偏差和錯誤
影響： 無法獲取大數據集的組織可能難以有效實施深度學習，對小型公司和研究團隊形成進入壁壘。
高計算資源需求
訓練深度學習網絡非常資源密集，需要強大硬件和大量能源消耗。
資源需求：
硬件
時間
成本
「黑盒」模型 - 難以解釋
深度學習的一大限制是缺乏可解釋性。由於網絡結構複雜且特徵學習抽象，常被稱為「黑盒」，使人難以理解模型為何做出特定決策。
關鍵領域的挑戰：
- 醫療：醫生需理解診斷推理過程
- 金融：監管機構要求信用決策可解釋
- 法律：法院系統需透明證據
- 用戶信任：客戶希望了解自動決策依據
深度學習模型缺乏可解釋性，對於受監管行業的採用構成重大挑戰，因為解釋性不僅是期望，更是法律要求。
— 杜克大學計算機科學教授 Cynthia Rudin
訓練數據偏差風險
深度學習模型完全依賴數據學習，若訓練數據存在偏差或不具代表性，模型會學習並放大這些偏差。
常見偏差來源：
人口統計偏差
歷史偏差
選擇偏差
標籤偏差
緩解策略：
- 準備多樣且平衡的數據集
- 審核訓練數據中的偏差
- 評估時使用公平性指標
- 實施偏差檢測與校正技術
- 確保模型開發團隊多元化
需要高專業知識開發
構建和優化深度學習模型複雜且不易，需具備機器學習、數學及實務經驗的專家。
所需專業知識：
技術知識
- 深入理解神經網絡架構
- 紮實數學基礎（線性代數、微積分、統計）
- 程式設計技能（Python、TensorFlow、PyTorch）
- 優化算法知識
實務技能
- 超參數調整經驗
- 處理過擬合與欠擬合
- 調試複雜模型行為
- 管理梯度消失/爆炸問題
結論
深度學習已成為當前 AI 革命的核心組成部分。憑藉從大量數據中學習及部分模擬大腦功能的能力，深度學習使電腦在感知和信息處理方面取得了顯著進展。
自動駕駛車輛
醫療診斷
自然對話
儘管在數據、計算和透明度方面存在挑戰，深度學習持續進步。隨著計算基礎設施和新技術（如 Transformer 架構、強化學習等）的發展，深度學習預計將持續突破，解鎖更多創新應用，並在未來繼續推動人工智能發展。
