AI (Artificial Intelligence) และ Machine Learning (ML)
AI (Artificial Intelligence): AI หรือปัญญาประดิษฐ์คือการรวมความฉลาดของมนุษย์สู่เครื่องจักร ซึ่งประกอบด้วยชุดของโค้ด, เทคนิค, หรืออัลกอริทึมที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์ได้ มีสองประเภทหลักคือ General AI ที่สามารถทำงานได้หลากหลายเหมือนมนุษย์ และ Narrow AI ที่เชี่ยวชาญในงานเฉพาะด้าน
Machine Learning (ML): ML คือการสอนให้ระบบคอมพิวเตอร์ทำการเรียนรู้ได้ด้วยตนเองโดยการใช้ข้อมูล มีสองรูปแบบหลักคือการเรียนรู้โดยมีผู้บังคับบัญชา (Supervised Learning) และการเรียนรู้โดยไม่มีผู้บังคับบัญชา (Unsupervised Learning) ซึ่งเครื่องจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับและสามารถทำนายผลลัพธ์ได้
Deep Learning (DL): DL เป็นส่วนหนึ่งของ ML ที่ใช้โครงข่ายใยประสาทเสมือน (Artificial Neural Networks) เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก โดยมีการประมวลผลแบบขนานเหมือนกับระบบประสาทในสมองมนุษย์
AI (Artificial Intelligence)
AI หรือปัญญาประดิษฐ์มีการใช้งานอย่างกว้างขวางในหลายด้านของชีวิตประจำวันและอุตสาหกรรมต่างๆ นี่คือบางส่วนของการใช้งาน AI:
● การสื่อสารและบริการลูกค้า: AI ใช้ในแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่สามารถตอบคำถามและให้บริการลูกค้าได้ตลอดเวลา
● การวิเคราะห์ข้อมูล: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และค้นหาแนวโน้มหรือรูปแบบที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น
● การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง: ในธุรกิจการเงิน, AI ช่วยในการตรวจจับกิจกรรมที่ผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกงฃ
● การควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ: AI ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะในบ้าน, รถยนต์อัตโนมัติ, และระบบอัจฉริยะอื่นๆ
● การศึกษา: AI ช่วยในการสร้างแพลตฟอร์มการเรียนรู้ส่วนบุคคลและการประเมินผลงานของนักเรียน
● การผลิต: AI ใช้ในการจัดการกระบวนการผลิต, การควบคุมคุณภาพ, และการบำรุงรักษาเครื่องจักร
AI มีความสามารถในการเรียนรู้, การใช้เหตุผล, การแก้ไขปัญหา, และการมีความคิดสร้างสรรค์ ซึ่งทำให้สามารถปรับใช้ในงานที่หลากหลายและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในหลายๆ
Machine Learning (ML)
Machine Learning (ML) มีการประยุกต์ใช้ในหลายด้านของชีวิตประจำวัน ที่คุณอาจไม่ทันสังเกตเห็น ต่อไปนี้คือตัวอย่างของการใช้งาน ML:
- ●การแนะนำเพลงและภาพยนตร์: บริการสตรีมมิ่งเช่น Spotify และ Netflix ใช้ ML เพื่อแนะนำเพลงหรือภาพยนตร์ที่ตรงกับความสนใจของคุณโดยอิงจากประวัติการฟังหรือการดูของคุณ
- ●Face ID ของ Apple: ใช้ ML เพื่อจดจำใบหน้าของคุณและปลดล็อคอุปกรณ์ได้อย่างปลอดภัย แม้ว่าคุณจะมีการเปลี่ยนแปลงรูปลักษณ์ก็ตาม
- ●Apple Siri และ Google Assistant: ใช้ ML ในการรับคำสั่งด้วยเสียงและตอบสนองคำถาม โดยใช้ NLP (Natural Language Processing) เพื่อวิเคราะห์และตีความภาษาธรรมชาติ
- ●การดูแลสุขภาพ: ML ช่วยในการวินิจฉัยโรค การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ และการคาดการณ์ความเสี่ยงของโรคต่างๆ
- ●การตรวจจับการฉ้อโกง: ใช้ ML เพื่อวิเคราะห์และตรวจจับกิจกรรมที่ผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกง
- ●การซื้อขายหุ้นอัตโนมัติ: ใช้ ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและทำการซื้อขายหุ้นโดยอัตโนมัติ
- ●การสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ: ใช้ ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ
- ●การปรับปรุงความปลอดภัย: โปรแกรมแอนตี้ไวรัสใช้ ML เพื่อตรวจจับและป้องกันมัลแวร์และภัยคุกคามอื่นๆ
ML ช่วยให้เราสามารถทำงานได้ง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพในหลายๆ ด้าน โดยการเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงตัวเองอย่างต่อเนื่อง
Deep Learning (DL)
Deep Learning (DL) เป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning (ML) ที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวางในหลายด้าน โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับการจำแนกภาพ, การประมวลผลเสียง, การแปลภาษา, การสร้างสื่อสังคมออนไลน์, และการพัฒนาหุ่นยนต์1. DL ใช้โครงข่ายคล้ายเซลล์ประสาท (Neural Networks) ในการประมวลผลข้อมูล โดยมีการปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อให้มีประสิทธิภาพในการทำงานมากขึ้น และสามารถปรับปรุงโมเดลเพื่อให้มีความแม่นยำในการทำงานและสามารถประยุกต์ใช้งานในงานจริงได้
ตัวอย่างการใช้งาน DL ในชีวิตประจำวัน ได้แก่:
- ●การจำแนกภาพ: ใช้ DL ในการระบุวัตถุหรือบุคคลในภาพถ่าย
- ●การประมวลผลเสียง: ใช้ DL ในการแปลงเสียงเป็นข้อความหรือเข้าใจคำสั่งเสียง
- ●การแปลภาษา: ใช้ DL ในการแปลภาษาอย่างแม่นยำ
- ●การสร้างสื่อสังคมออนไลน์: ใช้ DL ในการสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้
- ●การพัฒนาหุ่นยนต์: ใช้ DL ในการสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถเรียนรู้และปฏิบัติงานได้ด้วยตนเอง
DL ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากและประมวลผลได้ในระดับความซับซ้อนที่สูง ซึ่งเป็นการจำลองวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ในการประมวลผลข้อมูล
- 3
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
