15 คำถามตอบคำถามและคำตอบการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

1. คำถาม: Deep Learning คืออะไร
ก. วิธีการเรียนรู้เครื่องที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน
ข. วิธีการเขียนโค้ดโดยตรงโดยไม่ใช้ข้อมูล
ค. วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติพื้นฐาน
ง. วิธีการประมวลผลภาพโดยใช้เซ็นเซอร์
คำตอบ: ก
คำอธิบาย: Deep Learning เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้เครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างแบบจำลองที่สามารถจับภาพความซับซ้อนได้ดี

2. คำถาม: Neural Network แตกต่างจาก Machine Learning ทั่วไปอย่างไร
ก. Neural Network สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่โครงสร้างได้ดีกว่า
ข. Neural Network ไม่ต้องใช้ข้อมูลในการฝึก
ค. Neural Network ใช้เฉพาะข้อมูลเชิงเส้น
ง. Neural Network เป็นเพียงชื่ออื่นของ Machine Learning
คำตอบ: ก
คำอธิบาย: Neural Network ใน Deep Learning สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่โครงสร้าง เช่น ภาพหรือเสียง ได้ดีกว่า Machine Learning แบบดั้งเดิมด้วยการใช้ชั้นหลายชั้น

3. คำถาม: Backpropagation ใช้เพื่ออะไรใน Deep Learning
ก. ใช้เพื่อเพิ่มความเร็วในการประมวลผล
ข. ใช้เพื่อคำนวณและปรับปรุงน้ำหนักในโครงข่ายประสาท
ค. ใช้เพื่อเลือกข้อมูลนำเข้า
ง. ใช้เพื่อแสดงผลลัพธ์สุดท้าย
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: Backpropagation เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการคำนวณความผิดพลาดและปรับปรุงน้ำหนักในแต่ละชั้นของโครงข่ายประสาทเพื่อลดข้อผิดพลาด

4. คำถาม: Activation Function ที่ใช้บ่อยใน Deep Learning ได้แก่อะไร
ก. Linear Function
ข. ReLU (Rectified Linear Unit)
ค. Constant Function
ง. Random Function
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: ReLU เป็น Activation Function ที่ใช้บ่อยเพราะช่วยป้องกันปัญหา Vanishing Gradient และทำให้การฝึกโครงข่ายประสาทเร็วขึ้น

5. คำถาม: Overfitting ใน Deep Learning หมายถึงอะไร
ก. แบบจำลองเรียนรู้ข้อมูลฝึกได้ดีแต่ไม่ทำงานกับข้อมูลใหม่
ข. แบบจำลองเรียนรู้ข้อมูลได้เร็วเกินไป
ค. แบบจำลองไม่สามารถเรียนรู้ข้อมูลได้
ง. แบบจำลองใช้ข้อมูลน้อยเกินไป
คำตอบ: ก
คำอธิบาย: Overfitting เกิดเมื่อแบบจำลองจดจำข้อมูลฝึกได้ดีแต่ไม่สามารถสรุปข้อมูลใหม่ได้ เนื่องจากเรียนรู้รายละเอียดที่ไม่จำเป็น

6. คำถาม: CNN (Convolutional Neural Network) เหมาะสำหรับงานใด
ก. การประมวลผลภาษา
ข. การวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ
ค. การพยากรณ์เวลา
ง. การจำแนกข้อมูลตัวเลข
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: CNN ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น ภาพ โดยใช้การกรองคอนโวลูชันเพื่อดึงคุณสมบัติที่สำคัญ

7. คำถาม: RNN (Recurrent Neural Network) ใช้สำหรับอะไร
ก. การประมวลผลข้อมูลคงที่
ข. การจัดการข้อมูลลำดับ เช่น ข้อความหรือเวลา
ค. การวิเคราะห์ภาพ
ง. การคำนวณทางคณิตศาสตร์
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: RNN สามารถรักษาสถานะข้อมูลก่อนหน้าได้ ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลลำดับ เช่น การพยากรณ์ข้อความหรือการแปลภาษา

8. คำถาม: Gradient Descent เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ใน Deep Learning เพื่ออะไร
ก. สร้างข้อมูลใหม่
ข. ปรับปรุงพารามิเตอร์เพื่อลดฟังก์ชันความสูญเสีย
ค. ลบข้อมูลที่ไม่จำเป็น
ง. แสดงผลลัพธ์
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: Gradient Descent ใช้ในการปรับค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองโดยการเคลื่อนที่ไปตามทิศทางที่ลดฟังก์ชันความสูญเสีย

9. คำถาม: Transfer Learning ใน Deep Learning หมายถึงอะไร
ก. การถ่ายโอนข้อมูลจากเครื่องหนึ่งไปยังอีกเครื่อง
ข. การนำแบบจำลองที่ฝึกไว้แล้วมาใช้กับงานใหม่
ค. การลบแบบจำลองเก่า
ง. การสร้างแบบจำลองจากศูนย์
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: Transfer Learning ช่วยลดเวลาและข้อมูลในการฝึกโดยนำความรู้จากแบบจำลองที่ฝึกไว้แล้วมาใช้กับงานที่คล้ายกัน

10. คำถาม: Autoencoder เป็นโครงข่ายประสาทที่ใช้สำหรับอะไร
ก. การจำแนกภาพ
ข. การลดมิติและการสร้างข้อมูล
ค. การพยากรณ์เวลา
ง. การวิเคราะห์เสียง
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: Autoencoder ใช้ในการลดมิติข้อมูลและสร้างข้อมูลใหม่โดยการเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลให้ใกล้เคียงต้นฉบับ

11. คำถาม: GAN (Generative Adversarial Network) ประกอบด้วยส่วนใด
ก. เฉพาะ Generator
ข. Generator และ Discriminator
ค. เฉพาะ Discriminator
ง. ไม่มีส่วนใด
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: GAN ประกอบด้วย Generator ที่สร้างข้อมูลปลอมและ Discriminator ที่แยกแยะข้อมูลจริงกับปลอม เพื่อปรับปรุงคุณภาพ

12. คำถาม: ในงาน Computer Vision Deep Learning มักใช้เมตริกอะไรในการประเมิน
ก. Accuracy
ข. Mean Squared Error
ค. Precision และ Recall
ง. ทั้งหมดข้างต้น
คำตอบ: ง
คำอธิบาย: ใน Computer Vision ใช้เมตริกต่างๆ เช่น Accuracy สำหรับการจำแนก, Precision และ Recall สำหรับการตรวจจับวัตถุ

13. คำถาม: Dropout Technique ใช้เพื่อแก้ปัญหาอะไร
ก. Underfitting
ข. Overfitting
ค. การขาดข้อมูล
ง. ความเร็วในการประมวลผล
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: Dropout ป้องกัน Overfitting โดยสุ่มปิดบางโหนดในชั้นระหว่างการฝึก ทำให้แบบจำลองไม่พึ่งพาโหนดใดโหนดหนึ่งมากเกินไป

14. คำถาม: Hardware ที่เหมาะสำหรับการฝึก Deep Learning ได้แก่อะไร
ก. CPU เดียว
ข. GPU
ค. RAM ปกติ
ง. ฮาร์ดดิสก์
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: GPU สามารถประมวลผลขนานได้ดีกว่า CPU ทำให้เหมาะสำหรับการคำนวณที่ซับซ้อนใน Deep Learning

15. คำถาม: ใน Natural Language Processing Deep Learning มักใช้โครงข่ายประสาทแบบใด
ก. CNN
ข. RNN หรือ Transformer
ค. Autoencoder
ง. GAN
คำตอบ: ข
คำอธิบาย: RNN และ Transformer เหมาะสำหรับการประมวลผลลำดับข้อมูลภาษา เนื่องจากสามารถจัดการบริบทและความสัมพันธ์ระหว่างคำได้ดี