© ทุกอย่างเป็นไปได้/Shutterstock.com
หากต้องการได้ยินผู้คนพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปัจจุบัน คุณอาจรู้สึกว่าเป็นปรากฏการณ์ใหม่ ในขณะที่มีคนชื่นชม AI ที่ทำให้งานที่เป็นไปไม่ได้ก่อนหน้านี้ง่ายขึ้น แต่ก็มีอีกหลายคนที่โทษเทคโนโลยีที่ทำให้งานและความเป็นส่วนตัวหายไป นอกจากนี้ยังมีผู้ที่ตั้งคำถามเชิงจริยธรรมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ใกล้ชิดระหว่างเครื่องจักรและมนุษย์
AI ไม่ใช่ปรากฏการณ์ใหม่ บางทีเหตุผลเดียวที่มีการพูดถึง AI มากมายในปัจจุบันอาจเป็นเพราะความพร้อมใช้งานและการใช้งานที่แพร่หลายของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ย้อนกลับไปในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 แนวคิดในการแทนที่มนุษย์ด้วยเครื่องจักรเพื่อทำงานบางอย่างนั้นได้รับการพัฒนามาอย่างดีแล้ว แม้ว่าคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่ในขณะนั้นมีความสามารถจำกัดและมีราคาแพงมาก แต่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้เรามีคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพดีขึ้นและราคาไม่แพง
ทุกวันนี้ เป็นไปไม่ได้เลยที่จะจินตนาการถึงอุตสาหกรรมที่ไม่ใช้ AI บางรูปแบบ การใช้ชีวิตในยุคของ “ข้อมูลขนาดใหญ่” ลองคิดถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เราสามารถรวบรวมได้ แล้วจินตนาการว่าเราจะประมวลผลได้อย่างไรโดยไม่ต้องใช้เครื่องจักร จากนี้ไป เราสามารถคาดหวังว่าการใช้เครื่องจักรอัจฉริยะจะแพร่หลายมากขึ้น และขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมที่คุณทำงาน คุณจะต้องระบุโมเดล AI ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ ก่อนที่จะพูดถึงโมเดล AI ประเภทต่างๆ ที่คุณต้องรู้ในวันนี้ เรามาค้นหากันก่อนว่าโมเดล AI คืออะไร
โมเดล AI คืออะไร
โมเดล AI คือซอฟต์แวร์ โปรแกรมที่ได้รับการฝึกฝนให้ทำงานเฉพาะอย่าง โปรแกรมซอฟต์แวร์มักจะได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลเฉพาะเพื่อจดจำรูปแบบบางอย่างและใช้ข้อมูลนี้เพื่อปฏิบัติงานในมือ โมเดล AI ใช้เพื่อแก้ปัญหาและใช้อัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อเรียนรู้และให้เหตุผลจากข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ โมเดล AI ช่วยในการตัดสินใจโดยให้ผลลัพธ์ที่ดีเทียบเท่ากับที่มนุษย์สร้างขึ้น
ทุกวันนี้ คุณจะพบโมเดล AI ที่ใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม ความซับซ้อนของโมเดล AI ที่ใช้ในบางสถานการณ์จะแตกต่างกันไปตามความซับซ้อนของงาน ตอนนี้ AI ถูกใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำใบหน้า การช่วยเหลือด้วยเสียง การซื้อของในแบบของคุณ การเขียน การป้องกันการฉ้อโกง และการจัดการทรัพยากรมนุษย์ เป็นต้น
AI มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างภาพการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถใช้เพื่อแยกการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจ การเงิน อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ
©NicoElNino/Shutterstock.com
โมเดล AI ต่างๆ ที่คุณต้องเข้าใจในวันนี้
โมเดล AI ที่ใช้ในปัจจุบันจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับงานที่จำเป็น ในการดำเนินการ. เนื่องจากโมเดล AI ใช้อัลกอริทึมเพื่อทำความเข้าใจอินพุตก่อนที่จะสร้างเอาต์พุต จึงเป็นไปได้ที่นักพัฒนา AI จะใช้อัลกอริทึมหลายตัวพร้อมกัน
โมเดล AI แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับวิธีการสร้าง นักพัฒนา AI สามารถใช้วิธีการสร้างได้หลายวิธี รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุม และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ด้านล่างนี้คือโมเดล AI ที่ใช้กันมากที่สุดในปัจจุบัน
#1. การถดถอยเชิงเส้น
การถดถอยเชิงเส้นคือแบบจำลอง AI ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในสถิติ ตัวแบบใช้ข้อมูลที่ทราบเพื่อทำนายค่าของข้อมูลที่ไม่รู้จัก ด้วยการสร้างสมการเชิงเส้น นักพัฒนาสามารถทำนายค่าของตัวแปรที่ไม่รู้จักได้อย่างแม่นยำโดยใช้ตัวแปรที่รู้จักหรือตัวแปรอิสระ
ในธุรกิจ การถดถอยเชิงเส้นถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาด ด้วยการใช้ข้อมูลที่มีอยู่ (ทราบ) ธุรกิจสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่สำคัญ การถดถอยเชิงเส้นคือโมเดล AI ที่คุณพบว่าธนาคาร บริษัทประกัน นักวิทยาศาสตร์ด้านสิ่งแวดล้อม และแม้แต่บุคคลที่ต้องการค้นหาว่าข้อมูลที่มีอยู่บอกล่วงหน้าเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในอนาคตอย่างไร การถดถอยเชิงเส้นอยู่ภายใต้โมเดล AI การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
#2. การถดถอยโลจิสติก
การถดถอยโลจิสติกมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับการถดถอยเชิงเส้น และยังอยู่ภายใต้โมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอนด้วย ใช้ในการคำนวณค่าหรือความน่าจะเป็นของสมการเลขฐานสอง สมการเลขฐานสองมีคำตอบว่า”ใช่”หรือ”ไม่ใช่”
เช่น หากคุณต้องการทราบว่าคนๆ หนึ่งมีแนวโน้มที่จะเป็นโรคหัวใจหรือไม่ คุณสามารถใช้การถดถอยโลจิสติกได้เนื่องจากมี มีเพียงสองความเป็นไปได้เท่านั้น – ใช่หรือไม่ใช่ ในการระบุว่าบุคคลที่คุณกำลังวิเคราะห์นั้นมีความเป็นไปได้ที่จะเป็นโรคหัวใจหรือไม่ คุณอาจดูปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ สัญชาติ ไลฟ์สไตล์ (เขาสูบบุหรี่และดื่มเหล้าหรือไม่ ฯลฯ) ปัจจัยเหล่านี้เป็นตัวแปรอิสระและจะช่วยทำนายผลลัพธ์หรือ ตัวแปรตาม
นอกเหนือจากอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ (ตามตัวอย่างข้างต้น) การถดถอยโลจิสติกยังใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการตลาด ธุรกิจอีคอมเมิร์ซพบว่ามีประโยชน์ในการคาดคะเนความน่าจะเป็นในการจับกลุ่มเป้าหมาย-ผู้ชมจะชอบคอลเลกชันฤดูร้อนของเราหรือไม่ เราควรทำการตลาดกับผู้คนในประเทศ X หรือไม่
#3. Deep Neural Networks
เพื่อให้เข้าใจ Deep Neural Networks ก่อนอื่นต้องอธิบายว่าโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไรก่อน คำว่าโครงข่ายประสาทเทียมหมายถึงเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นเพื่อจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ สมองของมนุษย์มีความซับซ้อนและมีการเชื่อมต่อของระบบประสาทหลายชั้น โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกหมายถึงเครือข่ายที่มีโครงข่ายประสาทเทียมหลายเครือข่าย ดังนั้นจึงมีความซับซ้อนมาก
เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกควรจะทำงานเทียบเท่ากับสมองของมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมจึงสามารถประมวลผลข้อมูลใน วิธีที่ซับซ้อนที่สุด ด้วย Deep Neural Network คุณไม่เพียงแค่ต้องจัดการกับโปรโตคอลอินพุตและเอาท์พุตอย่างง่ายเท่านั้น แต่ยังจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและไม่มีป้ายกำกับอีกด้วย เลเยอร์ในโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกมีหน้าที่เฉพาะ แต่เลเยอร์ทั้งหมดควรทำงานควบคู่กันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์
เช่นเดียวกับสมองของมนุษย์ที่แตกต่างกัน โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกก็เช่นกัน เครือข่ายที่มีเลเยอร์มากกว่านั้นลึกกว่า (และดีกว่า) มากกว่าเครือข่ายที่มีเลเยอร์น้อยกว่า เนื่องจากความซับซ้อนและความคล้ายคลึงกับสมองของมนุษย์ โครงข่ายใยประสาทระดับลึกจึงถูกนำมาใช้ในสถานการณ์ที่สามารถใช้แทนแรงงานมนุษย์ได้โดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ
หลายอุตสาหกรรมพบว่าการใช้โครงข่ายประสาทเทียมส่วนลึกมีประโยชน์ หน่วยงานรัฐบาลใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อสืบหาอาชญากรโดยใช้คุณสมบัติการจดจำใบหน้า ทุกวันนี้ คุณจะพบกับหุ่นยนต์ที่เข้าใจคำสั่งเสียงของมนุษย์หรือมีส่วนร่วมในการสนทนากับมนุษย์ ด้วยการใช้โครงข่ายใยประสาทระดับลึก เรามุ่งสู่อนาคตที่เครื่องบินขับไล่ไร้คนขับและยานพาหนะจะไม่ต้องใช้คนขับ
#4. ต้นไม้การตัดสินใจ
แผนผังการตัดสินใจมักใช้ในการแก้ปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย
©RAGMA IMAGES/Shutterstock.com
ภายใต้อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล แบบจำลอง AI ของแผนผังการตัดสินใจถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการแก้ปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย. แบบจำลองแผนผังการตัดสินใจค่อนข้างตรงไปตรงมาและอาศัยข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจในอดีต ต้นไม้การตัดสินใจได้ชื่อมาจากการจัดเรียงตามลำดับชั้น ตามโครงสร้างของต้นไม้ ต้นไม้ตัดสินใจจะมีราก กิ่งก้าน โหนดภายใน และใบไม้
โหนดรากคือจุดเริ่มต้นของต้นไม้การตัดสินใจซึ่งมีกิ่งก้านที่ส่งออกไป สาขาขาออกมีโหนดภายใน (หรือที่เรียกว่าโหนดการตัดสินใจ) ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีอยู่จากโหนดภายใน ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดจะถูกส่งไปยังบันทึกย่อของใบไม้ และจะถูกนำมาใช้ในการตัดสินใจ
แม้ว่าแผนผังการตัดสินใจที่เรียบง่ายจะจัดการได้ง่าย ต้นไม้บางต้นก็มีขนาดใหญ่มาก ที่อาจจัดการไม่ได้หรือซับซ้อนเกินกว่าจะตีความได้ ความซับซ้อนเพิ่มขึ้นตามการเติบโตของขนาดต้นไม้ และเช่นเดียวกับที่เกิดขึ้นในชีวิตจริง เวลาที่ต้องมาถึงเมื่อต้นไม้จะถูกตัดแต่ง
ต้นไม้ตัดสินใจถูกใช้โดยธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อช่วยในการตัดสินใจ. เนื่องจากพวกเขาเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดของการตัดสินใจ พวกเขาช่วยให้ธุรกิจเลือกแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุด
#5. ป่าสุ่ม
ตามแนวคิดของแผนผังการตัดสินใจคือแบบจำลอง AI ป่าสุ่ม หากองค์กรของคุณใช้ต้นไม้ต้นเดียวในการตัดสินใจ คุณไม่คิดว่าต้นไม้แบบสุ่มจะให้บริการได้ดีกว่านี้หรือ?
ปัญหาอย่างหนึ่งที่ต้นไม้ตัดสินใจมักจะเกิดคือความลำเอียง เมื่อคุณใช้ป่าแบบสุ่ม คุณจะตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยเฉพาะเมื่อต้นไม้ไม่มีความสัมพันธ์กัน ในขณะที่คุณวางใจให้ต้นไม้ทุกต้นตัดสินใจได้ดีที่สุด เมื่อคุณมีป่าไม้ที่มอบการตัดสินใจที่เป็นอิสระ คุณจะได้รับประโยชน์จากความคิดเห็นที่เป็นกลางมากมาย
ในการใช้ประโยชน์จากป่าสุ่มให้เกิดประโยชน์สูงสุด ป่า ได้รับการฝึกอบรมผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการบรรจุถุง ด้วยกระบวนการนี้ โมเดล AI ของฟอเรสต์แบบสุ่มจะใช้ค่าเฉลี่ยของเอาต์พุตจากแผนผังการตัดสินใจต่างๆ และจากค่าเฉลี่ยนี้ คุณจะเห็นการตัดสินใจที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ระดับความแม่นยำเพิ่มขึ้นตามสัดส่วนของจำนวนต้นไม้ในป่า เมื่อคุณใช้ฟอเรสต์แบบสุ่ม โดยทั่วไปแล้วคุณจะใช้ตัวแยกประเภทหลายตัวเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาที่ซับซ้อน
ฟอเรสต์แบบสุ่มถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย เช่น อีคอมเมิร์ซ การเงิน และการดูแลสุขภาพ ตัวอย่างเช่น ในด้านการเงิน ผู้จัดการสินเชื่อใช้แผนภูมิแบบสุ่มเพื่อประเมินลูกค้าและตัดสินใจว่าจะให้เครดิตหรือไม่
#6. Naïve Bayes
Naïve Bayes เป็นโมเดล AI ที่ทำงานบนสมมติฐานที่ว่าอินพุตเริ่มต้นในอัลกอริทึมไม่มีความสัมพันธ์กัน แบบจำลองนี้อิงตามทฤษฎีบทเบย์สำหรับการคำนวณความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข แบบจำลอง Naïve Bayes สันนิษฐานว่าทุกอินพุตมีส่วนสนับสนุนอย่างเท่าเทียมกันและเป็นอิสระต่อผลลัพธ์ ดังนั้นจึงใช้คำว่า naïve เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นอื่นๆ Naïve Bayes นั้นง่ายต่อการเรียนรู้และนำไปปฏิบัติ แต่ก็ให้ผลลัพธ์ที่โดดเด่น นอกจากนี้ โมเดล AI นี้ใช้พื้นที่จัดเก็บน้อยมาก Naïve Bayes ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการกรองสแปมและการจัดประเภทเอกสารรวมถึงการใช้งานอื่นๆ
#7. K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) อยู่ในกลุ่มของโมเดล AI ที่ได้รับการดูแล และมักถูกเลือกเนื่องจากง่ายต่อการใช้งานและสามารถจัดการข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากได้
KNN ได้ชื่อมาจากวิธีการจัดประเภทข้อมูล เมื่อป้อนข้อมูลเริ่มต้นแล้ว ข้อมูลอื่นๆ ที่ตามมาจะถูกจัดประเภทตามความคล้ายคลึงกับข้อมูลที่มีอยู่ ดังนั้นคำว่า”เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด”KNN สามารถใช้สำหรับการถดถอยได้ แต่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจำแนกเนื่องจากวิธีการจัดเก็บข้อมูลอินพุต โมเดล AI นี้ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงสถานพยาบาล สถาบันการเงิน และแอปพลิเคชันประมวลผลข้อมูล
#8. การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น
การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น (LDA) ยังจัดอยู่ในกลุ่มของแบบจำลอง AI ภายใต้การดูแล และส่วนใหญ่จะใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการจำแนกประเภท โมเดล AI นี้ใช้เพื่อค้นหาตัวแยกหรือตัวแยกเชิงเส้นที่ดีที่สุดระหว่างสองคลาสข้อมูล คุณเริ่มต้นด้วยการสอนอัลกอริทึมเกี่ยวกับฟังก์ชันจำแนกเชิงเส้นและเมื่อเรียนรู้ฟังก์ชันนี้จะใช้ในการทำนายการจัดประเภทของข้อมูลที่ตามมา
ผู้ใช้ LDA ส่วนใหญ่ชอบความสามารถในการจัดการจำนวนมาก ของข้อมูลและเนื่องจากความยืดหยุ่นและความถูกต้อง เพื่อช่วยในการสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด LDA มักจะเน้นที่คุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของข้อมูล นอกจากนี้ LDA ยังใช้สำหรับการลดมิติ เมื่อนำเสนอชุดข้อมูลที่มีคุณลักษณะใกล้เคียงกัน อัลกอริทึมจะทำงานเพื่อลดคุณลักษณะเหล่านั้นและเน้นคุณลักษณะที่สำคัญที่สุด โมเดล AI นี้ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมที่ความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญ ใช้สำหรับการจดจำใบหน้าและช่วยในการจัดประเภทอีเมลด้วย
บทสรุป
AI จะคงอยู่ต่อไปและการใช้งานจะเพิ่มขึ้นในอนาคตเท่านั้น ไม่ว่าคุณจะเกี่ยวข้องกับธุรกิจใด การไม่ลงทุนในโมเดล AI หนึ่งโมเดลหรือหลายโมเดลอาจสร้างความเสียหายให้กับธุรกิจของคุณได้ แม้ว่าโมเดล AI จะทำงานแตกต่างกัน แต่ก็เป็นทรัพย์สินที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจสมัยใหม่ (และอนาคต) เมื่อคุณต้องการตรวจสอบพนักงานของคุณหรือทำการวิจัยภูมิหลังเกี่ยวกับพนักงานใหม่ การลงทุนใน AI สามารถช่วยคุณประหยัดเงินและช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงการถูกฟ้องร้อง AI จะช่วยปรับปรุงความเร็วในการดำเนินธุรกิจ ปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า ลดจำนวนข้อผิดพลาดที่เกิดจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และช่วยจัดการและรักษาบุคลากรที่มีความสามารถ โดยสังเขป AI ควรได้รับการพิจารณาว่าเป็นการลงทุนทางธุรกิจมากกว่าต้นทุน และผลประโยชน์ระยะยาวของ AI นั้นมีมากกว่าต้นทุนที่ใช้เงินทุนเริ่มต้นมาก
โมเดล AI ที่แตกต่างกัน 8 แบบที่คุณต้องการทำความเข้าใจในวันนี้ คำถามที่พบบ่อย (ที่พบบ่อย คำถามที่พบบ่อย)
โมเดล AI คืออะไร
โมเดล AI คือเฟรมเวิร์กทางคณิตศาสตร์หรือโครงสร้างอัลกอริทึมที่ใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินใจ โมเดล AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์โดยการประมวลผลข้อมูลและระบุรูปแบบหรือความสัมพันธ์ภายในข้อมูล ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคที่หลากหลาย รวมถึงวิธีการทางสถิติ โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไม้การตัดสินใจ และเครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ ความแม่นยำและประสิทธิผลของโมเดล AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูลการฝึก รวมถึงความซับซ้อนของตัวโมเดลเอง
เหตุใดโมเดล AI จึงมีความสำคัญ
แบบจำลอง AI มีความสำคัญเนื่องจากทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และตัดสินใจตามข้อมูลได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนให้ทำเช่นนั้น ความสามารถนี้มีแอพพลิเคชั่นและประโยชน์มากมายในอุตสาหกรรมและโดเมนต่างๆ สามารถใช้โมเดล AI เพื่อแก้ปัญหาได้หลากหลายในด้านต่างๆ เช่น การจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ วิทยาการหุ่นยนต์ และระบบอัตโนมัติ
โมเดล AI ยังช่วยปรับปรุงความแม่นยำได้อีกด้วย และประสิทธิภาพในการตัดสินใจโดยทำให้เครื่องจักรสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้รวดเร็วและแม่นยำกว่ามนุษย์ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และการขนส่ง ซึ่งการตัดสินใจที่ถูกต้องอย่างรวดเร็วและแม่นยำสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์
AI มีคุณค่าต่อธุรกิจอย่างไร ?
AI เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจในหลายอุตสาหกรรมและหลายโดเมน โดยมอบประโยชน์มากมายที่สามารถช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ปรับปรุงการตัดสินใจ ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดความเสี่ยง และขับเคลื่อนนวัตกรรม AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีดำเนินธุรกิจและโต้ตอบกับลูกค้า ในขณะที่สาขาของ AI มีการพัฒนาและก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจที่ใช้ประโยชน์จาก AI อย่างมีประสิทธิภาพจะอยู่ในสถานะที่ดีที่จะประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
AI และ ML แตกต่างกันอย่างไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขากว้างของวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมที่เกี่ยวข้องกับการสร้างเครื่องจักรที่สามารถจำลองความฉลาดและพฤติกรรมของมนุษย์ AI ครอบคลุมเทคนิคต่างๆ มากมาย รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ วิทยาการหุ่นยนต์ และอื่นๆ ในทางกลับกัน การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างอัลกอริทึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการคาดคะเนหรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน
อะไร เป็นอนาคตของ AI หรือไม่
อนาคตของ AI นั้นสดใสและเต็มไปด้วยความเป็นไปได้ เทคโนโลยี AI จะก้าวหน้าต่อไป ส่งผลให้งานต่างๆ เป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้น นำไปสู่ประสิทธิภาพและผลิตภาพในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิต โลจิสติกส์ และการบริการลูกค้า อัลกอริทึม AI จะช่วยปรับปรุงการตัดสินใจในด้านต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และกฎหมาย โดยให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำจากข้อมูลจำนวนมาก ยิ่งไปกว่านั้น AI จะมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาหุ่นยนต์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ เช่น ปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ในสภาพแวดล้อมทางสังคม ทำการผ่าตัด และสำรวจอวกาศ นอกจากนี้ AI ยังสามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมส่วนบุคคลในด้านต่างๆ เช่น การตลาด ความบันเทิง และการศึกษา
โดยรวมแล้ว อนาคตของ AI จะนำเสนอทั้งโอกาสและความท้าทาย และ จะขึ้นอยู่กับมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่า AI ถูกใช้ในลักษณะที่มีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม