ປັນຍາປະດິດ
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບປັນຍາປະດິດ: ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນ
ມັນເປັນເລື່ອງ ທຳ ມະດາທີ່ຈະໄດ້ຍິນ ຄຳ ວ່າ "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ" ແລະ "ປັນຍາປະດິດ" ທີ່ຖືກໂຍນລົງໃນສະພາບການທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ມັນເປັນຄວາມຜິດພາດທີ່ງ່າຍທີ່ຈະເຮັດ, ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາເປັນສອງແນວຄິດທີ່ແຍກຕ່າງຫາກແຕ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງໃກ້ຊິດ. ດ້ວຍວ່າ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະສັງເກດວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຫຼື ML, ແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງປັນຍາປະດິດ, ຫຼື AI.
ເພື່ອເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດສອງຢ່າງນີ້ດີກວ່າ, ທໍາອິດໃຫ້ກໍານົດແຕ່ລະອັນ:
- ປັນຍາທຽມ (AI): AI ແມ່ນຊອບແວ ຫຼືຂະບວນການໃດນຶ່ງທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຈໍາລອງແນວຄິດ ແລະຂໍ້ມູນຂະບວນການຂອງມະນຸດ. AI ລວມມີເທັກໂນໂລຍີ ແລະ ສາຂາຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP), ພາຫະນະທີ່ເປັນເອກະລາດ, ຫຸ່ນຍົນ, ແລະສຸດທ້າຍ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. AI ຊ່ວຍໃຫ້ອຸປະກອນສາມາດຮຽນຮູ້ ແລະລະບຸຂໍ້ມູນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ ແລະສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈ.
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML): ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງ AI, ແລະມັນເປັນເຕັກນິກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອຸປະກອນການສອນເພື່ອຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນທີ່ມອບໃຫ້ກັບຊຸດຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ. ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໃນໄລຍະເວລາ, ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍລວມ. ວິທີການເບິ່ງອີກຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຂະບວນການທີ່ AI ດໍາເນີນການໃນເວລາທີ່ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ AI.
ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງປັນຍາປະດິດ
ຫຼາຍຄໍານິຍາມຂອງປັນຍາປະດິດໄດ້ປະກົດຂຶ້ນໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ເຊິ່ງເປັນຫນຶ່ງໃນເຫດຜົນທີ່ມັນສາມາດເບິ່ງຄືວ່າສັບສົນຫຼືສັບສົນ. ແຕ່ໃນຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດ, AI ແມ່ນພາກສະຫນາມທີ່ປະສົມປະສານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອບັນລຸການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດໃນມື້ນີ້ປະກອບມີສາຂາຍ່ອຍເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI algorithms ທີ່ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຫຼືການຈັດປະເພດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ.
AI ບາງຄັ້ງຖືກແບ່ງອອກເປັນປະເພດຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ AI ອ່ອນແອຫຼື AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງ. Weak AI, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ Narrow AI ຫຼື Artificial Narrow Intelligence (ANI), ແມ່ນ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານສະເພາະ. ມັນເປັນຮູບແບບທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດຂອງ AI ໃນຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາ, ເຮັດໃຫ້ແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆເຊັ່ນ Siri ຂອງ Apple ແລະຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ.
AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງປະກອບດ້ວຍ Artificial General Intelligence (AGI) ແລະ Artificial Super Intelligence (ASI). AGI ແມ່ນພຽງແຕ່ທິດສະດີໃນຈຸດນີ້, ແລະມັນຫມາຍເຖິງເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຄວາມສະຫລາດເທົ່າກັບມະນຸດ. AGI ຈະຮູ້ຈັກຕົນເອງແລະສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນສູງ, ຮຽນຮູ້, ແລະວາງແຜນສໍາລັບອະນາຄົດ. ເອົາສິ່ງຕ່າງໆຕື່ມອີກ, ASI ຈະລື່ນກາຍສະຕິປັນຍາ ແລະຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ.
ຫນຶ່ງໃນວິທີທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ AI ແມ່ນໂດຍການເບິ່ງບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆຂອງມັນ, ເຊິ່ງປະກອບມີ:
- ການຮັບຮູ້ ຄຳ ເວົ້າ: AI ແມ່ນກຸນແຈຂອງເຕັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າຫຼາຍ. ຍັງເອີ້ນວ່າການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າໃນຄອມພິວເຕີ ຫຼືການເວົ້າເປັນຕົວໜັງສື, ມັນອາໄສ NLP ເພື່ອແປຄຳເວົ້າຂອງມະນຸດໃຫ້ເປັນຮູບແບບການຂຽນ.
- ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ: AI ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຮູບພາບດິຈິຕອລ, ວິດີໂອ, ແລະການປ້ອນຂໍ້ມູນທາງສາຍຕາອື່ນໆ. ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຕິດປ້າຍຮູບພາບ, ຮູບພາບການດູແລສຸຂະພາບ, ລົດອັດຕະໂນມັດ, ແລະອື່ນໆອີກ.
- ບໍລິການລູກຄ້າ: AI ມີອໍານາດ chatbots ໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາການບໍລິການລູກຄ້າ, ປ່ຽນຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງທຸລະກິດແລະລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ.
- ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ: ສະຖາບັນການເງິນໃຊ້ AI ເພື່ອສັງເກດການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ຫນ້າສົງໄສ.
ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາ. ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ຕິດສະຫຼາກ, ຈັດລະບຽບ, ແລະກໍານົດລັກສະນະສະເພາະ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຕ້ອງການຂໍ້ມູນນີ້ກ່ອນການປະມວນຜົນ ແລະຈັດລະບຽບ, ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນມັນຈະຖືກຍຶດເອົາໂດຍລະບົບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ, ເຊິ່ງເປັນອີກໜຶ່ງຂົງເຂດຍ່ອຍຂອງ AI.
ເມື່ອພວກເຮົາເບິ່ງແນວຄວາມຄິດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ມັນຈະເຫັນໄດ້ຊັດເຈນວ່າມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງສໍາລັບທຸລະກິດທຸກຂະຫນາດ. ນີ້ແມ່ນຂອບໃຈເປັນສ່ວນໃຫຍ່ຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ມີຢູ່ໃນອົງການຈັດຕັ້ງ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະກໍານົດຮູບແບບທີ່ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດໃນທຸກລະດັບ, ແລະຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ປັບປຸງດ້ວຍຕົນເອງແລະປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິເຄາະໃນແຕ່ລະຄັ້ງ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກປະກອບດ້ວຍເຕັກນິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນຈໍານວນຫນ້ອຍ, ໂດຍແຕ່ລະຄົນເຮັດວຽກແຕກຕ່າງກັນ:
- ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ: ຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່ "ເບິ່ງແຍງ" ສູດການຄິດໄລ່ແລະຝຶກອົບຮົມໃຫ້ພວກເຂົາຈັດປະເພດຂໍ້ມູນແລະຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບ.
- ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ: ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະຄົ້ນພົບຮູບແບບໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ.
- ການຮຽນຮູ້ເສີມ: ເຕັກນິກນີ້ຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງເພື່ອເຮັດລໍາດັບການຕັດສິນໃຈ, ແລະມັນອີງໃສ່ລະບົບລາງວັນ / ການລົງໂທດ.
ຄວາມແຕກຕ່າງໃນຊຸດທັກສະ AI/ML
ໃນປັດຈຸບັນທີ່ພວກເຮົາໄດ້ແຍກສອງແນວຄວາມຄິດຂອງປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ທ່ານອາດຈະຄາດເດົາໄດ້ວ່າແຕ່ລະຄົນຕ້ອງການທັກສະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ສໍາລັບບຸກຄົນທີ່ກໍາລັງຊອກຫາມີສ່ວນຮ່ວມກັບ AI ຫຼື ML, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບຮູ້ສິ່ງທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບແຕ່ລະຄົນ.
ເມື່ອເວົ້າເຖິງ AI, ຊຸດທັກສະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນທິດສະດີຫຼາຍກວ່າດ້ານວິຊາການ, ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕ້ອງການຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການສູງ. ດ້ວຍວ່າ, ມີການຂ້າມຜ່ານລະຫວ່າງສອງຄົນ.
ທໍາອິດໃຫ້ເບິ່ງທັກສະດ້ານເທິງທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບປັນຍາປະດິດ:
- ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: ສາຂາວິຊາສະເພາະທີ່ສຸມໃສ່ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມເຂົ້າໃຈ, ທັກສະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບ AI. ພວກເຂົາສາມາດລວມເອົາທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກການຂຽນໂປລແກລມຈົນເຖິງຄະນິດສາດ, ແລະພວກເຂົາຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນນໍາໃຊ້ເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນການສ້າງແບບຈໍາລອງສະຖິຕິແລະການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ.
- ຫຸ່ນຍົນ: AI ໃຫ້ຫຸ່ນຍົນທີ່ມີວິໄສທັດຄອມພິວເຕີເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົານໍາທາງແລະຮັບຮູ້ສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຂົາ.
- ຈັນຍາບັນ: ທຸກໆຄົນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ຈະຕ້ອງຮູ້ດີໃນທຸກຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີດັ່ງກ່າວ. ຈັນຍາບັນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນຄວາມກັງວົນຕົ້ນຕໍກ່ຽວກັບການ ນຳ ໃຊ້ລະບົບ AI.
- ຄວາມຮູ້ໂດເມນ: ໂດຍການມີຄວາມຮູ້ໂດເມນ, ທ່ານຈະເຂົ້າໃຈອຸດສາຫະກໍາທີ່ດີກວ່າ. ມັນຍັງຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານພັດທະນາເທກໂນໂລຍີນະວັດຕະກໍາເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍແລະຄວາມສ່ຽງສະເພາະ, ສະຫນັບສະຫນູນທຸລະກິດຂອງທ່ານທີ່ດີກວ່າ.
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ເພື່ອເຂົ້າໃຈ AI ຢ່າງແທ້ຈິງແລະນໍາໃຊ້ມັນໃນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ເປັນໄປໄດ້, ທ່ານຄວນມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຫນັກແຫນ້ນກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ໃນຂະນະທີ່ທ່ານອາດຈະບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ທຸກດ້ານດ້ານວິຊາການຂອງການພັດທະນາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ທ່ານຄວນຮູ້ລັກສະນະພື້ນຖານຂອງມັນ.
ເມື່ອພວກເຮົາເບິ່ງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ທັກສະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄດ້ຮັບດ້ານວິຊາການຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ດ້ວຍວ່າ, ມັນເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ຜູ້ທີ່ຊອກຫາການມີສ່ວນຮ່ວມກັບ AI ຫຼື ML ເພື່ອຮູ້ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້:
- ການຂຽນໂປຼແກຼມ: ທຸກໆຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະຕ້ອງມີຄວາມຊໍານານໃນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມເຊັ່ນ Java, R, Python, C++, ແລະ Javascript.
- ຄະນິດສາດ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ML ເຮັດວຽກຢ່າງກວ້າງຂວາງກັບສູດການຄິດໄລ່ແລະຄະນິດສາດທີ່ນໍາໃຊ້, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ພວກເຂົາຄວນຈະມີທັກສະການວິເຄາະແລະການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຄູ່ກັບຄວາມຮູ້ທາງຄະນິດສາດ.
- ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural: ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເຊິ່ງເປັນຊຸດຍ່ອຍຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ML ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ neural ເຫຼົ່ານີ້ແລະວິທີການທີ່ພວກເຂົາສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນທົ່ວຂະແຫນງການ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ບ່ອນທີ່ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອກໍານົດຮູບແບບແລະເຮັດການຄາດເດົາ. ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຫມາຍເຖິງການສະກັດ, ການຄຸ້ມຄອງ, ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
- ຄອມພິວເຕີແຈກຢາຍ: ສາຂາຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍແມ່ນອີກສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນຫມາຍເຖິງລະບົບການແຈກຢາຍທີ່ມີອົງປະກອບທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີເຄືອຂ່າຍຕ່າງໆ, ເຊິ່ງປະສານງານການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາໂດຍການແລກປ່ຽນການສື່ສານ.
ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ບາງທັກສະ AI ແລະ ML ທີ່ຄວນຈະໄດ້ຮັບໂດຍຜູ້ທີ່ຊອກຫາການມີສ່ວນຮ່ວມໃນພາກສະຫນາມ. ດ້ວຍວ່າ, ຜູ້ນໍາທຸລະກິດໃດກໍ່ຕາມຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກການຮຽນຮູ້ທັກສະເຫຼົ່ານີ້, ຍ້ອນວ່າມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາມີຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບໂຄງການ AI ຂອງພວກເຂົາ. ແລະຫນຶ່ງໃນກຸນແຈສໍາຄັນຕໍ່ຄວາມສໍາເລັດສໍາລັບໂຄງການ AI ໃດໆແມ່ນທີມງານທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການນໍາພາຂອງຜູ້ນໍາທີ່ເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ກໍາລັງເກີດຂຶ້ນ.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທີທີ່ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບບາງທັກສະ AI ຫຼື ML ເຫຼົ່ານີ້, ໃຫ້ກວດເບິ່ງບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຮົາ. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ໃບຢັ້ງຢືນ.
