Deep Neural Networks (DNN) หรือ โครงข่ายประสาทเทียม คือ ส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการประมวลผลข้อมูลที่ถูกออกแบบมาโดยจำลองโครงสร้างของระบบประสาทเทียมในสมองมนุษย์ โดยมีการประยุกต์ใช้หลายชั้น (layers) ของโหนด (nodes) ในแต่ละชั้น เพื่อทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ และซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ..

ปัจจุบัน Deep Neural Networks (DNN) ถูกนำไปใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีมากมาย ซึ่งมีผลกระทบต่อหลายด้านของชีวิตทั้งในสายงานวิทยาศาสตร์และธุรกิจไม่ว่าจะเป็น.

1. Computer Vision (การประมวลผลภาพ): DNN ได้รับความนิยมในการประมวลผลรูปภาพ นำไปใช้ในงาน เช่นการจดจำใบหน้า (facial recognition), การตรวจจับวัตถุ (object detection), การจดจำรูปแบบ (pattern recognition), และการปรับปรุงภาพ (image enhancement)..

2. Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ): DNN มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบประมวลผลข้อความ ในส่วนของความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และความเข้าใจความหมายของข้อความ เช่น ระบบสนทนา (chatbots) และการค้นหาข้อมูลเชิงภาษาธรรมชาติ (natural language search)..

3. การประมวลผลเสียง: DNN ใช้ในการรับรู้ และประมวลผลเสียง ทำให้มีการพัฒนาเทคโนโลยีเสียงเช่น การแปลงเสียงเป็นข้อความ (speech recognition), การสร้างเสียงที่คุณภาพสูง (text-to-speech synthesis), และการวิเคราะห์เสียงที่ซับซ้อน..

4. การสร้างรถยนต์อัตโนมัติ: ในอุตสาหกรรมยานยนต์, DNN ถูกใช้ในระบบการขับขี่อัตโนมัติ เช่น การตรวจจับและควบคุมรถยนต์, การระบุสัญญาณจราจร, และการปรับความเร็วอัตโนมัติ..

5. ในวงการเล่นเกม: DNN นำเข้าไปในการสร้างตัวละครเสมือน (avatars) ที่มีพฤติกรรม และรูปร่างที่เสมือนจริงมากขึ้น.

6. การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics): DNN มีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำนายแนวโน้มการซื้อของลูกค้า, การตรวจจับการแพร่กระจายของโรค, และการวิเคราะห์ข้อมูลการเงิน..

7. การแพทย์และดูแลสุขภาพ: DNN มีการใช้งานในการวิเคราะห์ภาพการแพทย์ เช่น การวิเคราห์โรคจากรูปภาพ X-ray และการช่วยในการวินิจฉัยโรค..

8. การสืบค้นและแนะนำ: DNN ใช้ในการพัฒนาระบบสืบค้น และระบบแนะนำสินค้า, เพลง, หนังหรือเนื้อหาอื่น ๆ ที่เหมาะสมตามความต้องการของผู้ใช้..

การนำ Deep Neural Networks มาใช้พัฒนาเทคโนโลยีในด้านต่างๆ ทำให้ช่วยอำนวยความสะดวก รวมถึงช่วยปรับปรุง และแก้ปัญหาการทำงานในระบบต่าง ๆ ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีความเป็นไปได้ว่า Deep Neural Networks จะถูกนำไปใช้แก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ และธุรกิจอย่างกว้างขวางมากขึ้นในอนาคตด้วย