AI มีอยู่ทั่วไป แต่บางครั้งการทำความเข้าใจคำศัพท์และศัพท์แสงอาจเป็นเรื่องยาก ในบล็อกโพสต์นี้ เราได้อธิบายคำศัพท์และคำจำกัดความของ AI มากกว่า 50 รายการ เพื่อให้คุณเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วนี้
ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือผู้เชี่ยวชาญ เราพนันได้เลยว่ามีคำศัพท์บางคำที่คุณไม่รู้!
1 ปัญญาประดิษฐ์
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถในการเรียนรู้และทำงานได้อย่างอิสระ โดยมักจะเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์
ระบบเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูล จดจำรูปแบบ ตัดสินใจ และปรับพฤติกรรมตามประสบการณ์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมและแบบจำลอง AI มีเป้าหมายเพื่อสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถรับรู้และเข้าใจสภาพแวดล้อมได้
เป้าหมายสูงสุดคือการทำให้เครื่องจักรทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรียนรู้จากข้อมูล และแสดงความสามารถในการรับรู้ที่คล้ายกับมนุษย์
2 ขั้นตอนวิธี
อัลกอริทึมคือชุดคำสั่งหรือกฎที่แม่นยำและเป็นระบบซึ่งแนะนำกระบวนการแก้ปัญหาหรือทำงานเฉพาะให้สำเร็จ
ทำหน้าที่เป็นแนวคิดพื้นฐานในโดเมนต่างๆ และมีบทบาทสำคัญในวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ และสาขาวิชาการแก้ปัญหา การทำความเข้าใจเกี่ยวกับอัลกอริทึมมีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากจะช่วยให้แนวทางการแก้ปัญหามีประสิทธิภาพและมีโครงสร้าง ขับเคลื่อนความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและกระบวนการตัดสินใจ
3. ข้อมูลขนาดใหญ่
ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนมาก ซึ่งเกินความสามารถของวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม โดยทั่วไปชุดข้อมูลเหล่านี้มีลักษณะตามปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลาย
Volume หมายถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดียเซนเซอร์ และธุรกรรม
ความเร็วหมายถึงความเร็วสูงที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและจำเป็นต้องประมวลผลแบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงเรียลไทม์ ความหลากหลายหมายถึงประเภทและรูปแบบของข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง
4. การขุดข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการที่ครอบคลุมโดยมีจุดประสงค์เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล
ประกอบด้วยสี่ขั้นตอนหลัก: การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง; การเตรียมข้อมูล การรับรองคุณภาพและความเข้ากันได้ของข้อมูล การขุดข้อมูล การใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ และการวิเคราะห์และตีความข้อมูลซึ่งมีการตรวจสอบและทำความเข้าใจความรู้ที่ดึงออกมา
5. โครงข่ายประสาทเทียม
ระบบคอมพิวเตอร์ถูกออกแบบมาให้ทำงานแบบ สมองมนุษย์ประกอบด้วยโหนดหรือเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกัน มาทำความเข้าใจกันให้มากขึ้น เนื่องจาก AI ส่วนใหญ่มีพื้นฐานมาจาก เครือข่ายประสาทเทียม.
ในภาพกราฟิกด้านบน เรากำลังคาดการณ์ความชื้นและอุณหภูมิของตำแหน่งทางภูมิศาสตร์โดยการเรียนรู้จากรูปแบบที่ผ่านมา อินพุตคือชุดข้อมูลสำหรับบันทึกที่ผ่านมา
พื้นที่ เครือข่ายประสาทเรียนรู้ รูปแบบโดยเล่นกับน้ำหนักและใส่ค่าอคติในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ W1, W2….W7 คือน้ำหนักตามลำดับ มันฝึกฝนตัวเองบนชุดข้อมูลที่ให้มาและให้ผลลัพธ์เป็นการคาดการณ์
คุณอาจรู้สึกหนักใจกับข้อมูลที่ซับซ้อนนี้ ในกรณีนี้ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยคำแนะนำง่ายๆ ของเรา โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.
6. การเรียนรู้ของเครื่อง
แมชชีนเลิร์นนิงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลที่สามารถเรียนรู้โดยอัตโนมัติจากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป
เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถระบุรูปแบบ คาดการณ์ และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง วิเคราะห์และเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้ระบบสามารถปรับและปรับปรุงพฤติกรรมตามข้อมูลที่ประมวลผล
7. การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
เรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งเป็นสาขาย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงและโครงข่ายประสาทเทียม ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อรับความรู้จากข้อมูลโดยการจำลองกระบวนการที่ซับซ้อนของสมองมนุษย์
ด้วยการใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จำนวนมาก โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถแยกคุณสมบัติและรูปแบบที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ ทำให้สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนด้วยความแม่นยำและมีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม
8. การจดจำรูปแบบ
การจดจำรูปแบบซึ่งเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล ใช้ประโยชน์จากพลังของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจหาและแยกแยะรูปแบบและความสม่ำเสมอภายในชุดข้อมูลโดยอัตโนมัติ
ด้วยการใช้ประโยชน์จากแบบจำลองการคำนวณและวิธีการทางสถิติ อัลกอริธึมการจดจำรูปแบบสามารถระบุโครงสร้างที่มีความหมาย ความสัมพันธ์ และแนวโน้มในข้อมูลที่ซับซ้อนและหลากหลาย
กระบวนการนี้ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า จำแนกข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน และคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตตามรูปแบบที่รู้จัก การจดจำรูปแบบเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับโดเมนต่างๆ ซึ่งช่วยเพิ่มศักยภาพในการตัดสินใจ การตรวจจับความผิดปกติ และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์
ไบโอเมตริกเป็นตัวอย่างหนึ่งของสิ่งนี้ ตัวอย่างเช่น ในการจดจำลายนิ้วมือ อัลกอริทึมจะวิเคราะห์สัน เส้นโค้ง และคุณลักษณะเฉพาะของลายนิ้วมือของบุคคลเพื่อสร้างการแสดงดิจิทัลที่เรียกว่าแม่แบบ
เมื่อคุณพยายามปลดล็อกสมาร์ทโฟนหรือเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวกที่ปลอดภัย ระบบจดจำรูปแบบจะเปรียบเทียบข้อมูลไบโอเมตริกที่บันทึกไว้ (เช่น ลายนิ้วมือ) กับแม่แบบที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล
โดยการจับคู่รูปแบบและประเมินระดับความคล้ายคลึงกัน ระบบสามารถระบุได้ว่าข้อมูลไบโอเมตริกซ์ที่ให้มานั้นตรงกับแม่แบบที่เก็บไว้หรือไม่และให้สิทธิ์การเข้าถึงตามนั้น
9. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมระบบคอมพิวเตอร์โดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ในวิธีนี้ คอมพิวเตอร์จะได้รับชุดข้อมูลเข้าพร้อมกับฉลากหรือผลลัพธ์ที่ทราบที่เกี่ยวข้อง
สมมติว่าคุณมีรูปภาพจำนวนมาก บางรูปมีสุนัขและบางรูปมีแมว
คุณบอกคอมพิวเตอร์ว่าภาพใดมีสุนัขและภาพใดมีแมว จากนั้นคอมพิวเตอร์จะเรียนรู้ที่จะรับรู้ความแตกต่างระหว่างสุนัขและแมวโดยการค้นหารูปแบบในรูปภาพ
หลังจากเรียนรู้แล้ว คุณสามารถให้รูปภาพใหม่แก่คอมพิวเตอร์ และคอมพิวเตอร์จะพยายามค้นหาว่าคอมพิวเตอร์มีสุนัขหรือแมวตามสิ่งที่เรียนรู้จากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ เหมือนกับการฝึกคอมพิวเตอร์ให้คาดการณ์โดยใช้ข้อมูลที่รู้จัก
10. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่คอมพิวเตอร์สำรวจชุดข้อมูลด้วยตัวเองเพื่อค้นหารูปแบบหรือความคล้ายคลึงกันโดยไม่ต้องมีคำสั่งเฉพาะใดๆ
มันไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวอย่างที่มีป้ายกำกับเหมือนในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล แต่จะมองหาโครงสร้างหรือกลุ่มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลแทน ก็เหมือนกับการที่คอมพิวเตอร์ค้นพบสิ่งต่างๆ ด้วยตัวเอง โดยที่ครูไม่ได้บอกว่าต้องค้นหาอะไร
การเรียนรู้ประเภทนี้ช่วยให้เราค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ จัดระเบียบข้อมูล หรือระบุสิ่งที่ผิดปกติโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ล่วงหน้าหรือคำแนะนำที่ชัดเจน
11. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
การประมวลผลภาษาธรรมชาติมุ่งเน้นไปที่วิธีที่คอมพิวเตอร์เข้าใจและโต้ตอบกับภาษามนุษย์ ช่วยให้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์ ตีความ และตอบสนองต่อภาษามนุษย์ในแบบที่เรารู้สึกว่าเป็นธรรมชาติมากขึ้น
NLP คือสิ่งที่ทำให้เราสามารถสื่อสารกับผู้ช่วยเสียงและแชทบอทได้ และยังทำให้อีเมลของเราถูกจัดเรียงเป็นโฟลเดอร์โดยอัตโนมัติ
เกี่ยวข้องกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจความหมายเบื้องหลังคำ ประโยค และแม้แต่ข้อความทั้งหมด เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถช่วยเราในการทำงานต่างๆ และทำให้ปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีราบรื่นยิ่งขึ้น
12. คอมพิวเตอร์วิทัศน์
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ เป็นเทคโนโลยีที่น่าทึ่งที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์มองเห็นและเข้าใจภาพและวิดีโอได้ เช่นเดียวกับที่มนุษย์เราทำด้วยตา มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้วิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นภาพและทำความเข้าใจกับสิ่งที่เห็น
พูดง่ายๆ ก็คือ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ช่วยให้คอมพิวเตอร์จดจำและตีความโลกแห่งการมองเห็นได้ เกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การสอนพวกเขาให้ระบุวัตถุเฉพาะในภาพ จำแนกภาพเป็นหมวดหมู่ต่างๆ หรือแม้กระทั่งแบ่งภาพออกเป็นส่วนๆ ที่มีความหมาย
ลองนึกภาพรถที่ขับเองโดยใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อ "ดู" ถนนและทุกสิ่งรอบตัว
สามารถตรวจจับและติดตามคนเดินถนน ป้ายจราจร และยานพาหนะอื่นๆ ช่วยให้นำทางได้อย่างปลอดภัย หรือลองนึกถึงวิธีที่เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อปลดล็อกสมาร์ทโฟนของเราหรือยืนยันตัวตนของเราด้วยการจดจำลักษณะใบหน้าที่เป็นเอกลักษณ์ของเรา
นอกจากนี้ยังใช้ในระบบเฝ้าระวังเพื่อตรวจสอบสถานที่แออัดและตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัย
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นเทคโนโลยีอันทรงพลังที่เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ ด้วยการทำให้คอมพิวเตอร์มองเห็นและเข้าใจข้อมูลที่เป็นภาพ เราสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันและระบบที่สามารถรับรู้และตีความโลกรอบตัวเรา ทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้น ปลอดภัยขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
13. แชทบอท
แชทบอทเป็นเหมือนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถพูดคุยกับผู้คนในลักษณะที่ดูเหมือนการสนทนาของมนุษย์จริงๆ
มักใช้ในการบริการลูกค้าออนไลน์เพื่อช่วยเหลือลูกค้าและทำให้พวกเขารู้สึกเหมือนกำลังคุยกับคนๆ หนึ่ง แม้ว่าจริงๆ แล้วจะเป็นโปรแกรมที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์ก็ตาม
แชทบอทสามารถเข้าใจและตอบกลับข้อความหรือคำถามจากลูกค้า โดยให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์และความช่วยเหลือเหมือนกับตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าที่เป็นมนุษย์
14. การรู้จำเสียง
การรู้จำเสียงหมายถึงความสามารถของระบบคอมพิวเตอร์ในการทำความเข้าใจและตีความคำพูดของมนุษย์ มันเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์หรืออุปกรณ์สามารถ "ฟัง" คำพูดและแปลงเป็นข้อความหรือคำสั่งที่สามารถเข้าใจได้
กับ การรับรู้เสียงคุณสามารถโต้ตอบกับอุปกรณ์หรือแอปพลิเคชันได้โดยการพูดกับพวกเขาแทนการพิมพ์หรือใช้วิธีการป้อนข้อมูลอื่นๆ
ระบบจะวิเคราะห์คำพูด จดจำรูปแบบและเสียง แล้วแปลเป็นข้อความหรือการกระทำที่เข้าใจได้ ช่วยให้สามารถสื่อสารกับเทคโนโลยีแบบแฮนด์ฟรีและเป็นธรรมชาติ ทำให้งานต่างๆ เช่น คำสั่งเสียง การป้อนตามคำบอก หรือการโต้ตอบที่ควบคุมด้วยเสียงเป็นไปได้ ตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุดคือผู้ช่วย AI เช่น Siri และ Google Assistant
15. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น เป็นเทคนิคที่ใช้ในการทำความเข้าใจและตีความอารมณ์ ความคิดเห็น และทัศนคติที่แสดงออกมาในข้อความหรือคำพูด มันเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ภาษาเขียนหรือภาษาพูดเพื่อพิจารณาว่าความรู้สึกที่แสดงออกมานั้นเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง
การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมการวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถสแกนและวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจำนวนมาก เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย หรือคำติชมของลูกค้า เพื่อระบุความรู้สึกเบื้องหลังของคำต่างๆ
อัลกอริทึมค้นหาคำ วลี หรือรูปแบบเฉพาะที่บ่งบอกถึงอารมณ์หรือความคิดเห็น
การวิเคราะห์นี้ช่วยให้ธุรกิจหรือบุคคลต่างๆ เข้าใจว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ หรือหัวข้อ และสามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลหรือรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า
ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อติดตามความพึงพอใจของลูกค้า ระบุจุดที่ต้องปรับปรุง หรือติดตามความคิดเห็นสาธารณะเกี่ยวกับแบรนด์ของตน
16. การแปลด้วยเครื่อง
การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ในบริบทของ AI หมายถึงการใช้อัลกอริธึมคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์เพื่อแปลข้อความหรือคำพูดจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งโดยอัตโนมัติ
มันเกี่ยวข้องกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์เพื่อให้การแปลถูกต้อง ตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุดคือ Google แปลภาษา
ด้วยการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ คุณสามารถป้อนข้อความหรือคำพูดในภาษาหนึ่ง และระบบจะวิเคราะห์อินพุตและสร้างคำแปลที่เกี่ยวข้องในภาษาอื่น สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อสื่อสารหรือเข้าถึงข้อมูลในภาษาต่างๆ
ระบบการแปลด้วยคอมพิวเตอร์อาศัยการผสมผสานระหว่างกฎทางภาษา แบบจำลองทางสถิติ และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาเรียนรู้จากข้อมูลภาษาจำนวนมหาศาลเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการแปลเมื่อเวลาผ่านไป วิธีการแปลด้วยคอมพิวเตอร์บางวิธียังรวมโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเพิ่มคุณภาพของการแปล
17. หุ่นยนต์
วิทยาการหุ่นยนต์เป็นการผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และวิศวกรรมเครื่องกลเพื่อสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะที่เรียกว่าหุ่นยนต์ หุ่นยนต์เหล่านี้ได้รับการออกแบบให้ปฏิบัติงานได้ด้วยตนเองหรือมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด
หุ่นยนต์เป็นหน่วยงานทางกายภาพที่สามารถรับรู้ถึงสภาพแวดล้อม ตัดสินใจตามข้อมูลที่ได้รับจากประสาทสัมผัสนั้น และดำเนินการหรือดำเนินการบางอย่าง
มีการติดตั้งเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น กล้อง ไมโครโฟน หรือเซ็นเซอร์สัมผัส ซึ่งทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลจากโลกรอบตัวได้ ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมและการเขียนโปรแกรม AI หุ่นยนต์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ตีความ และตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเพื่อปฏิบัติงานที่กำหนด
AI มีบทบาทสำคัญในวิทยาการหุ่นยนต์โดยทำให้หุ่นยนต์เรียนรู้จากประสบการณ์และปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ต่างๆ
สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกหุ่นยนต์ให้จดจำวัตถุ นำทางสภาพแวดล้อม หรือแม้แต่โต้ตอบกับมนุษย์ สิ่งนี้ทำให้หุ่นยนต์มีความอเนกประสงค์ ยืดหยุ่น และสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้มากขึ้น
18 ลูกกระจ๊อก
โดรนเป็นหุ่นยนต์ประเภทหนึ่งที่สามารถบินหรือลอยอยู่ในอากาศได้โดยไม่ต้องมีนักบินที่เป็นมนุษย์ เรียกอีกอย่างว่าอากาศยานไร้คนขับ (UAV) โดรนติดตั้งเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น กล้อง, GPS และไจโรสโคป ซึ่งทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลและนำทางไปรอบๆ ได้
พวกมันถูกควบคุมจากระยะไกลโดยผู้ควบคุมที่เป็นมนุษย์ หรือสามารถทำงานแบบอัตโนมัติโดยใช้คำสั่งที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า
โดรนใช้งานได้หลากหลายวัตถุประสงค์ รวมถึงการถ่ายภาพและวิดีโอทางอากาศ การสำรวจและทำแผนที่ บริการจัดส่ง ภารกิจค้นหาและกู้ภัย การตรวจสอบการเกษตร และแม้กระทั่งการใช้งานเพื่อสันทนาการ พวกเขาสามารถเข้าถึงพื้นที่ห่างไกลหรืออันตรายที่ยากหรือเป็นอันตรายต่อมนุษย์
19. เพิ่มความเป็นจริง (AR)
ความจริงเสริม (AR) เป็นเทคโนโลยีที่รวมโลกแห่งความจริงเข้ากับวัตถุเสมือนจริงหรือข้อมูลเพื่อเพิ่มการรับรู้และการโต้ตอบของเรากับสิ่งแวดล้อม มันวางซ้อนภาพ เสียง หรืออินพุตทางประสาทสัมผัสอื่นๆ ที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์ลงบนโลกแห่งความจริง สร้างประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและโต้ตอบได้
พูดง่ายๆ ก็คือ ลองนึกภาพว่าสวมแว่นตาพิเศษหรือใช้สมาร์ทโฟนของคุณเพื่อดูโลกรอบตัวคุณ แต่มีองค์ประกอบเสมือนจริงเพิ่มเติมเข้ามา
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถชี้สมาร์ทโฟนของคุณไปที่ถนนในเมืองและดูป้ายบอกทางเสมือนจริงที่แสดงเส้นทาง การให้คะแนน และบทวิจารณ์สำหรับร้านอาหารในบริเวณใกล้เคียง หรือแม้แต่ตัวละครเสมือนจริงที่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมจริง
องค์ประกอบเสมือนเหล่านี้ผสมผสานเข้ากับโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างลงตัว ช่วยเพิ่มความเข้าใจและประสบการณ์ของคุณเกี่ยวกับสิ่งรอบตัว เทคโนโลยีความจริงเสริมสามารถนำไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น เกม การศึกษา สถาปัตยกรรม และแม้แต่งานประจำวัน เช่น การนำทาง หรือการลองเฟอร์นิเจอร์ใหม่ๆ ในบ้านของคุณก่อนที่จะซื้อ
20. ความเป็นจริงเสมือน (VR)
ความจริงเสมือน (VR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้การจำลองที่สร้างขึ้นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมเทียมที่บุคคลสามารถสำรวจและโต้ตอบได้ มันทำให้ผู้ใช้จมอยู่ในโลกเสมือนจริง ปิดกั้นโลกแห่งความจริงและแทนที่ด้วยอาณาจักรดิจิทัล
พูดง่ายๆ ก็คือ ลองนึกภาพว่าคุณสวมชุดหูฟังแบบพิเศษที่ครอบตาและหูของคุณ แล้วพาคุณไปยังสถานที่ที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง ในโลกเสมือนจริงนี้ ทุกสิ่งที่คุณเห็นและได้ยินให้ความรู้สึกเหมือนจริงอย่างเหลือเชื่อ แม้ว่าทั้งหมดจะถูกสร้างขึ้นโดยคอมพิวเตอร์ก็ตาม
คุณสามารถเคลื่อนที่ มองไปในทิศทางใดก็ได้ และโต้ตอบกับวัตถุหรือตัวละครราวกับว่าพวกมันมีอยู่จริง
ตัวอย่างเช่น ในเกม Virtual Reality คุณอาจพบว่าตัวเองอยู่ในปราสาทยุคกลาง ที่ซึ่งคุณสามารถเดินผ่านทางเดินในปราสาท หยิบอาวุธ และต่อสู้ด้วยดาบกับคู่ต่อสู้เสมือนจริง สภาพแวดล้อมความเป็นจริงเสมือนตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวและการกระทำของคุณ ทำให้คุณรู้สึกดื่มด่ำและมีส่วนร่วมในประสบการณ์อย่างเต็มที่
ความจริงเสมือนไม่ได้ใช้สำหรับการเล่นเกมเท่านั้น แต่ยังใช้กับแอปพลิเคชันอื่นๆ เช่น การจำลองการฝึกอบรมสำหรับนักบิน ศัลยแพทย์ หรือบุคลากรทางทหาร คำแนะนำทางสถาปัตยกรรม การท่องเที่ยวเสมือนจริง และแม้แต่การบำบัดอาการทางจิตบางอย่าง มันสร้างความรู้สึกของการมีอยู่และนำผู้ใช้ไปสู่โลกเสมือนใหม่และน่าตื่นเต้น ทำให้ประสบการณ์รู้สึกใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากที่สุด
21. วิทยาศาสตร์ข้อมูล
ข้อมูลวิทยาศาสตร์ เป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกับการใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ เครื่องมือ และอัลกอริทึมเพื่อดึงความรู้อันมีค่าและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล โดยจะรวมองค์ประกอบของคณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และความเชี่ยวชาญด้านโดเมนเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน
พูดง่ายๆ ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการค้นหาข้อมูลที่มีความหมายและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในกลุ่มข้อมูล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวบรวม ทำความสะอาด และจัดระเบียบข้อมูล จากนั้นจึงใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ใช้แบบจำลองทางสถิติและอัลกอริทึมเพื่อค้นหาแนวโน้ม คาดการณ์ และแก้ปัญหา
ตัวอย่างเช่น ในสาขาการดูแลสุขภาพ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ในการวิเคราะห์ประวัติผู้ป่วยและข้อมูลทางการแพทย์เพื่อระบุปัจจัยเสี่ยงของโรค ทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วย หรือปรับแผนการรักษาให้เหมาะสม ในธุรกิจ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำไปใช้กับข้อมูลลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจความชอบ แนะนำผลิตภัณฑ์ หรือปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด
22. การโต้แย้งข้อมูล
การโต้แย้งข้อมูลหรือที่เรียกว่า data munging คือกระบวนการรวบรวม ล้างข้อมูล และแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่มีประโยชน์และเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ มันเกี่ยวข้องกับการจัดการและการเตรียมข้อมูลเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพ ความสอดคล้อง และความเข้ากันได้กับเครื่องมือวิเคราะห์หรือแบบจำลอง
พูดง่ายๆ ก็คือ การโต้เถียงกันเรื่องข้อมูลก็เหมือนกับการเตรียมวัตถุดิบสำหรับทำอาหาร ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ คัดแยก และทำความสะอาดเพื่อขจัดข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้องกัน หรือข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
นอกจากนี้ ข้อมูลอาจต้องแปลง ปรับโครงสร้าง หรือรวมเพื่อให้ง่ายต่อการทำงานและดึงข้อมูลเชิงลึกจาก
ตัวอย่างเช่น การโต้แย้งข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับการลบรายการที่ซ้ำกัน การแก้ไขการสะกดผิดหรือปัญหาการจัดรูปแบบ การจัดการค่าที่ขาดหายไป และการแปลงประเภทข้อมูล นอกจากนี้ยังอาจเกี่ยวข้องกับการรวมหรือรวมชุดข้อมูลต่างๆ เข้าด้วยกัน การแยกข้อมูลออกเป็นส่วนย่อย หรือการสร้างตัวแปรใหม่ตามข้อมูลที่มีอยู่
23. การเล่าเรื่องข้อมูล
การเล่าเรื่องข้อมูล เป็นศิลปะในการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่น่าสนใจและน่าดึงดูดเพื่อสื่อสารเรื่องราวหรือข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันเกี่ยวข้องกับการใช้ การแสดงภาพข้อมูลเรื่องเล่าและบริบทเพื่อถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบในลักษณะที่เข้าใจและน่าจดจำสำหรับผู้ชม
พูดง่ายๆ ก็คือ การเล่าเรื่องโดยใช้ข้อมูลเพื่อบอกเล่าเรื่องราว เป็นมากกว่าแค่การนำเสนอตัวเลขและแผนภูมิ มันเกี่ยวข้องกับการสร้างเรื่องเล่าเกี่ยวกับข้อมูลโดยใช้องค์ประกอบภาพและเทคนิคการเล่าเรื่องเพื่อทำให้ข้อมูลมีชีวิตและทำให้ข้อมูลนั้นเชื่อมโยงกับผู้ชม
ตัวอย่างเช่น แทนที่จะนำเสนอตารางยอดขายเพียงอย่างเดียว การเล่าเรื่องข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับการสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจแนวโน้มการขายด้วยภาพ
อาจรวมถึงการเล่าเรื่องที่เน้นการค้นพบที่สำคัญ อธิบายเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังแนวโน้ม และแนะนำคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้โดยอาศัยข้อมูล
24. การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นกระบวนการของการเลือกหรือดำเนินการตามการวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่เกี่ยวข้อง มันเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเป็นรากฐานในการชี้นำและสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจ แทนที่จะอาศัยสัญชาตญาณหรือวิจารณญาณส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว
พูดง่ายๆ ก็คือ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหมายถึงการใช้ข้อเท็จจริงและหลักฐานจากข้อมูลเพื่อแจ้งและชี้แนะทางเลือกที่เราตัดสินใจ มันเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ และใช้ความรู้นั้นเพื่อตัดสินใจอย่างรอบรู้และแก้ปัญหา
ตัวอย่างเช่น ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ การตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย ความคิดเห็นของลูกค้า และแนวโน้มของตลาดเพื่อกำหนดกลยุทธ์ด้านราคาที่มีประสิทธิภาพสูงสุด หรือระบุจุดที่ต้องปรับปรุงในการพัฒนาผลิตภัณฑ์
ในการดูแลสุขภาพ อาจเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อปรับแผนการรักษาให้เหมาะสมหรือคาดการณ์ผลลัพธ์ของโรค
25. ทะเลสาบข้อมูล
Data Lake คือที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์และปรับขนาดได้ ซึ่งจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบดิบและยังไม่ได้ประมวลผล ออกแบบมาเพื่อเก็บประเภทข้อมูล รูปแบบ และโครงสร้างที่หลากหลาย เช่น ข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง โดยไม่จำเป็นต้องมีสคีมาหรือการแปลงข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น บันทึกเว็บไซต์ การทำธุรกรรมของลูกค้า ฟีดโซเชียลมีเดีย และอุปกรณ์ IoT ในที่จัดเก็บข้อมูลดิบ
ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ได้ เช่น การวิเคราะห์ขั้นสูง การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง หรือการสำรวจรูปแบบและแนวโน้มในพฤติกรรมของลูกค้า
26. คลังข้อมูล
คลังข้อมูลคือระบบฐานข้อมูลพิเศษที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับจัดเก็บ จัดระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ มีโครงสร้างในลักษณะที่รองรับการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการสืบค้นเชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อน
ทำหน้าที่เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลกลางที่รวมข้อมูลจากระบบปฏิบัติการต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลธุรกรรม ระบบ CRM และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ภายในองค์กร
ข้อมูลจะถูกแปลง ล้าง และโหลดลงในคลังข้อมูลในรูปแบบโครงสร้างที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI)
ข่าวกรองธุรกิจหมายถึงกระบวนการรวบรวม วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจอย่างรอบรู้และได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือ เทคโนโลยี และเทคนิคต่างๆ เพื่อแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีความหมายและนำไปปฏิบัติได้
ตัวอย่างเช่น ระบบข่าวกรองธุรกิจอาจวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อระบุผลิตภัณฑ์ที่ให้ผลกำไรสูงสุด ตรวจสอบระดับสินค้าคงคลัง และติดตามความต้องการของลูกค้า
โดยสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) เช่น รายได้ การได้มาซึ่งลูกค้า หรือประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานของตน
เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจมักมีคุณลักษณะต่างๆ เช่น การแสดงข้อมูล การสืบค้นเฉพาะกิจ และความสามารถในการสำรวจข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้เช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจ หรือผู้จัดการ ในการโต้ตอบกับข้อมูล แบ่งข้อมูลเป็นลูกเต๋า และสร้างรายงานหรือการแสดงภาพที่เน้นข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มที่สำคัญ
28. การวิเคราะห์เชิงทำนาย
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการปฏิบัติของการใช้ข้อมูลและเทคนิคทางสถิติเพื่อทำการคาดการณ์หรือการคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ในอนาคต มันเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต การระบุรูปแบบ และสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์และประเมินแนวโน้ม พฤติกรรม หรือเหตุการณ์ในอนาคต
มีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อทำการทำนาย เป็นมากกว่าแค่การอธิบายเหตุการณ์ในอดีต แต่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต
ตัวอย่างเช่น ในด้านการเงิน สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ได้ สต็อก ราคาอ้างอิงจากข้อมูลตลาดในอดีต ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และปัจจัยที่เกี่ยวข้องอื่นๆ
ในด้านการตลาด สามารถใช้เพื่อทำนายพฤติกรรมและความชอบของลูกค้า เปิดใช้งานการโฆษณาที่ตรงเป้าหมายและแคมเปญการตลาดส่วนบุคคล
ในการดูแลสุขภาพ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงต่อโรคบางชนิด หรือทำนายแนวโน้มของการกลับมารักษาใหม่โดยพิจารณาจากประวัติทางการแพทย์และปัจจัยอื่นๆ
29. การวิเคราะห์เชิงกำหนด
การวิเคราะห์เชิงกำหนดคือการประยุกต์ใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อกำหนดการดำเนินการที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ในสถานการณ์เฉพาะหรือสถานการณ์การตัดสินใจ
มันเกินคำบรรยายและ การวิเคราะห์เชิงทำนาย โดยไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต แต่ยังแนะนำแนวทางการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
โดยจะรวมข้อมูลในอดีต แบบจำลองการคาดการณ์ และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อจำลองสถานการณ์ต่างๆ และประเมินผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการตัดสินใจต่างๆ โดยจะพิจารณาข้อจำกัด วัตถุประสงค์ และปัจจัยต่างๆ เพื่อสร้างคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้ ซึ่งจะเพิ่มผลลัพธ์ที่ต้องการสูงสุดหรือลดความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุด
ตัวอย่างเช่นใน ห่วงโซ่อุปทาน การจัดการ การวิเคราะห์เชิงกำหนดสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับระดับสินค้าคงคลัง กำลังการผลิต ต้นทุนการขนส่ง และความต้องการของลูกค้าเพื่อกำหนดแผนการจัดจำหน่ายที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
สามารถแนะนำการจัดสรรทรัพยากรที่เหมาะสม เช่น สถานที่จัดเก็บสินค้าคงคลังหรือเส้นทางการขนส่ง เพื่อลดต้นทุนและรับประกันการส่งมอบทันเวลา
30. การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหมายถึงแนวทางปฏิบัติของการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อขับเคลื่อนกลยุทธ์การตลาด แคมเปญ และกระบวนการตัดสินใจ
ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรม ความชอบ และแนวโน้มของลูกค้า และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความพยายามทางการตลาด
โดยมุ่งเน้นไปที่การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากจุดสัมผัสหลายจุด เช่น การโต้ตอบกับเว็บไซต์ การมีส่วนร่วมกับโซเชียลมีเดีย ข้อมูลประชากรของลูกค้า ประวัติการซื้อ และอื่นๆ จากนั้นข้อมูลนี้จะใช้เพื่อสร้างความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมาย ความชอบ และความต้องการของพวกเขา
ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูล นักการตลาดสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการแบ่งกลุ่มลูกค้า การกำหนดเป้าหมาย และการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคล
พวกเขาสามารถระบุกลุ่มลูกค้าเฉพาะที่มีแนวโน้มที่จะตอบสนองเชิงบวกต่อแคมเปญการตลาดและปรับแต่งข้อความและข้อเสนอของพวกเขาตามนั้น
นอกจากนี้ การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลยังช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพช่องทางการตลาด การกำหนดส่วนประสมทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงสุด และการวัดความสำเร็จของความคิดริเริ่มทางการตลาด
ตัวอย่างเช่น แนวทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อระบุรูปแบบพฤติกรรมการซื้อและความชอบ จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ นักการตลาดสามารถสร้างแคมเปญที่กำหนดเป้าหมายด้วยเนื้อหาส่วนบุคคลและข้อเสนอที่สอดคล้องกับกลุ่มลูกค้าเฉพาะ
ด้วยการวิเคราะห์และการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง พวกเขาสามารถวัดประสิทธิภาพของความพยายามทางการตลาดและปรับปรุงกลยุทธ์เมื่อเวลาผ่านไป
31. การกำกับดูแลข้อมูล
การกำกับดูแลข้อมูลเป็นกรอบและชุดแนวทางปฏิบัติที่องค์กรนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดการ การปกป้อง และความสมบูรณ์ของข้อมูลอย่างเหมาะสมตลอดวงจรชีวิต ซึ่งครอบคลุมถึงกระบวนการ นโยบาย และระเบียบปฏิบัติที่ควบคุมวิธีการรวบรวม จัดเก็บ เข้าถึง ใช้ และแบ่งปันข้อมูลภายในองค์กร
โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างความรับผิดชอบ ความรับผิดชอบ และการควบคุมสินทรัพย์ข้อมูล ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความถูกต้อง สมบูรณ์ สอดคล้องกัน และเชื่อถือได้ ช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้ รักษาคุณภาพของข้อมูล และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ
การกำกับดูแลข้อมูลเกี่ยวข้องกับการกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบสำหรับการจัดการข้อมูล การกำหนดมาตรฐานและนโยบายข้อมูล และการใช้กระบวนการเพื่อตรวจสอบและบังคับใช้การปฏิบัติตาม โดยจะกล่าวถึงแง่มุมต่างๆ ของการจัดการข้อมูล รวมถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูล คุณภาพของข้อมูล การจัดประเภทข้อมูล และการจัดการวงจรชีวิตของข้อมูล
ตัวอย่างเช่น การกำกับดูแลข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับการดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้รับการจัดการตามระเบียบข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวที่บังคับใช้ เช่น ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (GDPR)
นอกจากนี้ยังอาจรวมถึงการกำหนดมาตรฐานคุณภาพข้อมูลและการใช้กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องและเชื่อถือได้
32. ความปลอดภัยของข้อมูล
ความปลอดภัยของข้อมูลคือการรักษาข้อมูลที่มีค่าของเราให้ปลอดภัยจากการเข้าถึงหรือการโจรกรรมโดยไม่ได้รับอนุญาต มันเกี่ยวข้องกับการใช้มาตรการเพื่อปกป้องความลับของข้อมูล ความสมบูรณ์ และความพร้อมใช้งาน
โดยพื้นฐานแล้ว หมายถึงการทำให้แน่ใจว่าเฉพาะบุคคลที่เหมาะสมเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงข้อมูลของเรา ข้อมูลยังคงถูกต้องและไม่เปลี่ยนแปลง และพร้อมใช้งานเมื่อจำเป็น
เพื่อให้เกิดความปลอดภัยของข้อมูล จึงมีการใช้กลยุทธ์และเทคโนโลยีต่างๆ ตัวอย่างเช่น การควบคุมการเข้าถึงและวิธีการเข้ารหัสช่วยจำกัดการเข้าถึงของบุคคลหรือระบบที่ได้รับอนุญาต ทำให้บุคคลภายนอกเข้าถึงข้อมูลของเราได้ยากขึ้น
ระบบตรวจสอบ ไฟร์วอลล์ และระบบตรวจจับการบุกรุกทำหน้าที่เป็นผู้พิทักษ์ แจ้งเตือนเราถึงกิจกรรมที่น่าสงสัย และป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
33 อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ
Internet of Things (IoT) หมายถึงเครือข่ายของวัตถุทางกายภาพหรือ "สิ่งของ" ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตและสามารถสื่อสารระหว่างกันได้ มันเหมือนกับเว็บขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยวัตถุ อุปกรณ์ และเครื่องจักรในชีวิตประจำวันที่สามารถแบ่งปันข้อมูลและทำงานโดยการโต้ตอบผ่านอินเทอร์เน็ต
พูดง่ายๆ ก็คือ IoT เกี่ยวข้องกับการมอบความสามารถ "อัจฉริยะ" ให้กับวัตถุหรืออุปกรณ์ต่างๆ ที่แต่เดิมไม่ได้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต วัตถุเหล่านี้อาจรวมถึงเครื่องใช้ในครัวเรือน อุปกรณ์สวมใส่ เทอร์โมสตัท รถยนต์ และแม้แต่เครื่องจักรอุตสาหกรรม
เมื่อเชื่อมต่อออบเจ็กต์เหล่านี้เข้ากับอินเทอร์เน็ต วัตถุเหล่านี้สามารถรวบรวมและแบ่งปันข้อมูล รับคำแนะนำ และทำงานด้วยตนเองหรือตอบสนองต่อคำสั่งของผู้ใช้
ตัวอย่างเช่น เทอร์โมสตัทอัจฉริยะสามารถตรวจสอบอุณหภูมิ ปรับการตั้งค่า และส่งรายงานการใช้พลังงานไปยังแอปสมาร์ทโฟน เครื่องติดตามฟิตเนสแบบสวมใส่สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมการออกกำลังกายของคุณและซิงค์กับแพลตฟอร์มบนคลาวด์เพื่อการวิเคราะห์
34. ต้นไม้การตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจคือการแสดงภาพหรือไดอะแกรมที่ช่วยเราในการตัดสินใจหรือกำหนดแนวทางการดำเนินการตามชุดของตัวเลือกหรือเงื่อนไข
เปรียบเสมือนผังงานที่แนะนำเราตลอดกระบวนการตัดสินใจโดยพิจารณาจากตัวเลือกต่างๆ และผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
ลองนึกภาพว่าคุณมีปัญหาหรือคำถาม และคุณจำเป็นต้องเลือก
ต้นไม้การตัดสินใจแบ่งการตัดสินใจออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ โดยเริ่มจากคำถามเริ่มต้นและแตกแขนงออกเป็นคำตอบหรือการดำเนินการที่เป็นไปได้ต่างๆ ตามเงื่อนไขหรือเกณฑ์ในแต่ละขั้นตอน
35. การคำนวณทางปัญญา
พูดง่ายๆ ว่าคอมพิวเตอร์ทางปัญญาหมายถึงระบบคอมพิวเตอร์หรือเทคโนโลยีที่เลียนแบบความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การให้เหตุผล การทำความเข้าใจ และการแก้ปัญหา
มันเกี่ยวข้องกับการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถประมวลผลและตีความข้อมูลในลักษณะที่คล้ายกับความคิดของมนุษย์
การคำนวณทางปัญญามีเป้าหมายเพื่อพัฒนาเครื่องจักรที่สามารถเข้าใจและโต้ตอบกับมนุษย์ในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและชาญฉลาดมากขึ้น ระบบเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล จดจำรูปแบบ คาดการณ์ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย
คิดว่าคอมพิวเตอร์รู้คิดเป็นความพยายามที่จะทำให้คอมพิวเตอร์คิดและทำเหมือนมนุษย์มากขึ้น
โดยเกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถปฏิบัติงานที่เกี่ยวข้องกับสติปัญญาของมนุษย์แบบดั้งเดิมได้
36. ทฤษฎีการเรียนรู้เชิงคำนวณ
ทฤษฎีการเรียนรู้เชิงคำนวณเป็นสาขาเฉพาะทางภายในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ที่หมุนรอบการพัฒนาและตรวจสอบอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลโดยเฉพาะ
ฟิลด์นี้สำรวจเทคนิคและวิธีการต่างๆ สำหรับการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้ด้วยตนเองโดยการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
ด้วยการควบคุมพลังของข้อมูล ทฤษฎีการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์มีจุดมุ่งหมายเพื่อเปิดเผยรูปแบบ ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้เครื่องจักรเพิ่มขีดความสามารถในการตัดสินใจและปฏิบัติงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถปรับเปลี่ยน สรุป และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำตามข้อมูลที่พวกเขาได้รับ ซึ่งมีส่วนสนับสนุนความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์และการใช้งานจริง
37. การทดสอบทัวริง
การทดสอบทัวริงซึ่งเดิมเสนอโดยนักคณิตศาสตร์และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ผู้ปราดเปรื่อง อลัน ทัวริง เป็นแนวคิดที่น่าสนใจซึ่งใช้ในการประเมินว่าเครื่องจักรสามารถแสดงพฤติกรรมอันชาญฉลาดที่เทียบได้กับหรือแทบแยกไม่ออกจากพฤติกรรมของมนุษย์หรือไม่
ในการทดสอบทัวริง ผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์ทำการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติกับทั้งเครื่องจักรและผู้เข้าร่วมที่เป็นมนุษย์โดยไม่รู้ว่าใครคือเครื่องจักร
บทบาทของผู้ประเมินคือการแยกแยะว่าเอนทิตีใดเป็นเครื่องจักรโดยพิจารณาจากคำตอบของพวกเขาเท่านั้น หากเครื่องสามารถโน้มน้าวใจผู้ประเมินได้ว่าเป็นเครื่องเทียบเคียงกับมนุษย์ แสดงว่าผ่านการทดสอบของทัวริงแล้ว จึงแสดงให้เห็นถึงระดับสติปัญญาที่สะท้อนความสามารถที่เหมือนมนุษย์
Alan Turing เสนอการทดสอบนี้เพื่อเป็นหนทางในการสำรวจแนวคิดของหน่วยสืบราชการลับของเครื่องจักร และเพื่อตั้งคำถามว่าเครื่องจักรสามารถบรรลุความรู้ความเข้าใจในระดับมนุษย์ได้หรือไม่
ทัวริงได้เน้นย้ำถึงศักยภาพของเครื่องจักรในการแสดงพฤติกรรมที่ชาญฉลาดจนน่าเชื่อ จนกลายเป็นเรื่องยากที่จะแยกแยะพวกมันออกจากมนุษย์
การทดสอบทัวริงจุดประกายการอภิปรายและการวิจัยอย่างกว้างขวางในด้านปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์การรับรู้ แม้ว่าการผ่านการทดสอบของทัวริงยังคงเป็นก้าวสำคัญ แต่ก็ไม่ใช่การวัดความฉลาดเพียงอย่างเดียว
อย่างไรก็ตาม การทดสอบทำหน้าที่เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่กระตุ้นความคิด กระตุ้นความพยายามอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาเครื่องจักรที่สามารถเลียนแบบสติปัญญาและพฤติกรรมที่เหมือนมนุษย์ และเอื้อต่อการสำรวจในวงกว้างว่าความฉลาดหมายถึงอะไร
38. การเรียนรู้การเสริมแรง
เสริมการเรียนรู้ เป็นการเรียนรู้ประเภทหนึ่งที่เกิดขึ้นผ่านการลองผิดลองถูก โดย “ตัวแทน” (ซึ่งอาจเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์หรือหุ่นยนต์ก็ได้) เรียนรู้ที่จะปฏิบัติงานโดยได้รับรางวัลสำหรับพฤติกรรมที่ดีและเผชิญกับผลที่ตามมาหรือการลงโทษสำหรับพฤติกรรมที่ไม่ดี
ลองนึกภาพสถานการณ์ที่เจ้าหน้าที่พยายามทำงานบางอย่างให้สำเร็จ เช่น การนำทางในเขาวงกต ในตอนแรก ตัวแทนไม่ทราบเส้นทางที่ถูกต้อง ดังนั้นตัวแทนจึงพยายามดำเนินการต่างๆ และสำรวจเส้นทางต่างๆ
เมื่อเลือกการกระทำที่ดีที่ทำให้เข้าใกล้เป้าหมายมากขึ้น ก็จะได้รับรางวัล เช่น การตบหลังเสมือนจริง อย่างไรก็ตาม ถ้ามันตัดสินใจได้ไม่ดีซึ่งนำไปสู่ทางตันหรือถูกพรากไปจากเป้าหมาย มันจะได้รับการลงโทษหรือความคิดเห็นเชิงลบ
ผ่านกระบวนการลองผิดลองถูก ตัวแทนจะเรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงการกระทำบางอย่างกับผลลัพธ์เชิงบวกหรือเชิงลบ ค่อยๆ คิดหาลำดับการกระทำที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มรางวัลสูงสุดและลดการลงโทษให้น้อยที่สุด ท้ายที่สุดแล้วจะกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในงานมากขึ้น
การเรียนรู้แบบเสริมแรงดึงแรงบันดาลใจจากวิธีที่มนุษย์และสัตว์เรียนรู้โดยรับข้อเสนอแนะจากสิ่งแวดล้อม
การนำแนวคิดนี้ไปใช้กับเครื่องจักร นักวิจัยตั้งเป้าที่จะพัฒนาระบบอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ต่างๆ โดยการค้นหาพฤติกรรมที่มีประสิทธิภาพสูงสุดด้วยตนเองผ่านกระบวนการเสริมแรงเชิงบวกและผลที่ตามมาในเชิงลบ
39. การสกัดเอนทิตี
การแยกเอนทิตีหมายถึงกระบวนการที่เราระบุและดึงข้อมูลสำคัญที่เรียกว่าเอนทิตีออกจากกลุ่มข้อความ เอนทิตีเหล่านี้สามารถเป็นสิ่งต่างๆ เช่น ชื่อคน ชื่อสถานที่ ชื่อองค์กร และอื่นๆ
สมมติว่าคุณมีย่อหน้าที่อธิบายบทความข่าว
การแยกเอนทิตีจะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อความและเลือกบิตเฉพาะที่แสดงถึงเอนทิตีที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น หากข้อความกล่าวถึงชื่อบุคคล เช่น “John Smith” สถานที่ “นิวยอร์กซิตี้” หรือองค์กร “OpenAI” บุคคลเหล่านี้จะเป็นหน่วยงานที่เราตั้งใจระบุและดึงข้อมูลออกมา
เรากำลังสอนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ให้จดจำและแยกองค์ประกอบสำคัญออกจากข้อความ กระบวนการนี้ช่วยให้เราจัดระเบียบและจัดหมวดหมู่ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้ง่ายต่อการค้นหา วิเคราะห์ และรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมาก
โดยรวมแล้ว การแยกเอนทิตีช่วยให้เราทำงานอัตโนมัติในการระบุเอนทิตีที่สำคัญ เช่น บุคคล สถานที่ และองค์กร ภายในข้อความ ปรับปรุงการดึงข้อมูลที่มีค่าและเพิ่มความสามารถของเราในการประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลที่เป็นข้อความ
40. คำอธิบายประกอบภาษาศาสตร์
คำอธิบายประกอบทางภาษาเกี่ยวข้องกับการทำให้ข้อความสมบูรณ์ด้วยข้อมูลทางภาษาเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มความเข้าใจและการวิเคราะห์ภาษาที่ใช้ เหมือนกับการเพิ่มป้ายกำกับหรือแท็กที่เป็นประโยชน์ในส่วนต่างๆ ของข้อความ
เมื่อเราทำคำอธิบายประกอบทางภาษา เราจะไปไกลกว่าคำและประโยคพื้นฐานในข้อความ และเริ่มติดป้ายกำกับหรือติดแท็กองค์ประกอบเฉพาะ ตัวอย่างเช่น เราอาจเพิ่มแท็กส่วนของคำพูด ซึ่งระบุหมวดหมู่ทางไวยากรณ์ของแต่ละคำ (เช่น คำนาม คำกริยา คำคุณศัพท์ ฯลฯ) สิ่งนี้ช่วยให้เราเข้าใจบทบาทของแต่ละคำในประโยค
อีกรูปแบบหนึ่งของคำอธิบายประกอบทางภาษาคือการรับรู้ชื่อเอนทิตี ซึ่งเราจะระบุและติดป้ายกำกับเอนทิตีที่มีชื่อเฉพาะ เช่น ชื่อบุคคล สถานที่ องค์กร หรือวันที่ สิ่งนี้ช่วยให้เราค้นหาและดึงข้อมูลสำคัญจากข้อความได้อย่างรวดเร็ว
การใส่คำอธิบายประกอบข้อความด้วยวิธีเหล่านี้ทำให้เราสร้างการแสดงภาษาที่มีโครงสร้างและเป็นระบบมากขึ้น สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างมากในการใช้งานที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น ช่วยปรับปรุงความแม่นยำของเสิร์ชเอ็นจิ้นด้วยการทำความเข้าใจจุดประสงค์เบื้องหลังข้อความค้นหาของผู้ใช้ นอกจากนี้ยังช่วยในการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์ความรู้สึก การดึงข้อมูล และงานประมวลผลภาษาธรรมชาติอื่นๆ อีกมากมาย
คำอธิบายประกอบทางภาษาทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับนักวิจัย นักภาษาศาสตร์ และนักพัฒนา ทำให้พวกเขาสามารถศึกษารูปแบบภาษา สร้างแบบจำลองภาษา และพัฒนาอัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งสามารถวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความได้ดีขึ้น
41. ไฮเปอร์พารามิเตอร์
In เรียนรู้เครื่องไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นเหมือนการตั้งค่าหรือการกำหนดค่าพิเศษที่เราจำเป็นต้องตัดสินใจก่อนที่จะฝึกโมเดล ไม่ใช่สิ่งที่แบบจำลองสามารถเรียนรู้ได้เองจากข้อมูล เราต้องกำหนดล่วงหน้าแทน
ให้คิดว่ามันเป็นเหมือนปุ่มหรือสวิตช์ที่เราสามารถปรับเพื่อปรับแต่งวิธีที่โมเดลเรียนรู้และคาดการณ์ได้อย่างละเอียด ไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้ควบคุมแง่มุมต่างๆ ของกระบวนการเรียนรู้ เช่น ความซับซ้อนของโมเดล ความเร็วของการฝึกอบรม และการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำและการวางนัยทั่วไป
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาโครงข่ายประสาทเทียม ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สำคัญอย่างหนึ่งคือจำนวนเลเยอร์ในเครือข่าย เราต้องเลือกว่าต้องการให้เครือข่ายมีความลึกเพียงใด และการตัดสินใจนี้ส่งผลต่อความสามารถในการจับรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล
ไฮเปอร์พารามิเตอร์ทั่วไปอื่นๆ ได้แก่ อัตราการเรียนรู้ ซึ่งกำหนดว่าโมเดลปรับพารามิเตอร์ภายในตามข้อมูลการฝึกได้เร็วเพียงใด และความแรงของการทำให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งควบคุมว่าโมเดลจะลงโทษรูปแบบที่ซับซ้อนมากน้อยเพียงใดเพื่อป้องกันไม่ให้เกินพอดี
การตั้งค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้อย่างถูกต้องมีความสำคัญเนื่องจากสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพและลักษณะการทำงานของโมเดล มักจะเกี่ยวข้องกับการลองผิดลองถูกเล็กน้อย การทดลองกับค่าต่างๆ และการสังเกตว่าค่าเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลในชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องอย่างไร
42. ข้อมูลเมตา
ข้อมูลเมตาหมายถึงข้อมูลเพิ่มเติมที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลอื่นๆ เหมือนกับชุดของแท็กหรือป้ายกำกับที่ให้บริบทเพิ่มเติมหรืออธิบายลักษณะของข้อมูลหลัก
เมื่อเรามีข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นเอกสาร ภาพถ่าย วิดีโอ หรือข้อมูลประเภทอื่นๆ ข้อมูลเมตาช่วยให้เราเข้าใจแง่มุมที่สำคัญของข้อมูลนั้น
ตัวอย่างเช่น ในเอกสาร ข้อมูลเมตาอาจมีรายละเอียด เช่น ชื่อผู้เขียน วันที่สร้าง หรือรูปแบบไฟล์ ในกรณีของภาพถ่าย ข้อมูลเมตาอาจบอกเราถึงตำแหน่งที่ถ่ายภาพ การตั้งค่ากล้องที่ใช้ หรือแม้แต่วันที่และเวลาที่ถ่ายภาพ
ข้อมูลเมตาช่วยให้เราจัดระเบียบ ค้นหา และตีความข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การเพิ่มข้อมูลรายละเอียดเหล่านี้ทำให้เราสามารถค้นหาไฟล์หรือเข้าใจที่มา วัตถุประสงค์ หรือบริบทของไฟล์ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเจาะลึกเนื้อหาทั้งหมด
43. การลดมิติ
การลดขนาดเป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลโดยการลดจำนวนคุณลักษณะหรือตัวแปรที่มีอยู่ เหมือนกับการย่อหรือสรุปข้อมูลในชุดข้อมูลเพื่อให้สามารถจัดการได้มากขึ้นและทำงานได้ง่ายขึ้น
จินตนาการว่าคุณมีชุดข้อมูลที่มีหลายคอลัมน์หรือแอตทริบิวต์ที่แสดงลักษณะต่างๆ ของจุดข้อมูล แต่ละคอลัมน์จะเพิ่มความซับซ้อนและข้อกำหนดด้านการคำนวณของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
ในบางกรณี การมีมิติข้อมูลจำนวนมากอาจทำให้ยากต่อการค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์ที่มีความหมายในข้อมูล
การลดมิติข้อมูลช่วยแก้ไขปัญหานี้โดยการแปลงชุดข้อมูลเป็นการแสดงมิติที่ต่ำกว่า ในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้ได้มากที่สุด มีจุดมุ่งหมายเพื่อจับลักษณะที่สำคัญที่สุดหรือรูปแบบต่างๆ ในข้อมูล ในขณะที่ละทิ้งมิติข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือมีข้อมูลน้อย
44. การจัดประเภทข้อความ
การจัดหมวดหมู่ข้อความเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดป้ายกำกับหรือหมวดหมู่เฉพาะให้กับกลุ่มข้อความตามเนื้อหาหรือความหมาย เหมือนกับการจัดเรียงหรือจัดระเบียบข้อมูลที่เป็นข้อความลงในกลุ่มหรือชั้นเรียนต่างๆ เพื่ออำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์หรือตัดสินใจเพิ่มเติม
ลองพิจารณาตัวอย่างการจัดประเภทอีเมล ในสถานการณ์นี้ เราต้องการตรวจสอบว่าอีเมลขาเข้าเป็นสแปมหรือไม่ใช่สแปม (หรือที่เรียกว่าแฮม) การจัดประเภทข้อความ อัลกอริทึมวิเคราะห์เนื้อหาของอีเมลและกำหนดป้ายกำกับตามนั้น
หากอัลกอริทึมระบุว่าอีเมลแสดงลักษณะทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับสแปม ก็จะกำหนดป้ายกำกับว่า "สแปม" ในทางกลับกัน หากอีเมลดูเหมือนถูกต้องตามกฎหมายและไม่ใช่สแปม อีเมลนั้นจะกำหนดป้ายกำกับว่า "ไม่ใช่สแปม" หรือ "แฮม"
การจัดประเภทข้อความจะค้นหาแอปพลิเคชันในโดเมนต่างๆ นอกเหนือจากการกรองอีเมล มันถูกใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อกำหนดความรู้สึกที่แสดงในบทวิจารณ์ของลูกค้า (บวก ลบ หรือเป็นกลาง)
บทความข่าวสามารถแบ่งออกเป็นหัวข้อหรือหมวดหมู่ต่างๆ เช่น กีฬา การเมือง บันเทิง และอื่นๆ บันทึกการแชทของฝ่ายสนับสนุนลูกค้าสามารถจัดประเภทตามความตั้งใจหรือปัญหาที่กำลังแก้ไข
45. AI ที่อ่อนแอ
AI อ่อนแอหรือที่เรียกว่า AI แคบหมายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบและตั้งโปรแกรมให้ทำงานหรือฟังก์ชันเฉพาะ ซึ่งแตกต่างจากความฉลาดของมนุษย์ซึ่งครอบคลุมความสามารถทางการรับรู้ที่หลากหลาย AI ที่อ่อนแอจะถูกจำกัดไว้เฉพาะโดเมนหรืองานเฉพาะ
คิดว่า AI ที่อ่อนแอเป็นซอฟต์แวร์หรือเครื่องจักรพิเศษที่เก่งในการปฏิบัติงานเฉพาะด้าน ตัวอย่างเช่น โปรแกรม AI สำหรับเล่นหมากรุกอาจถูกสร้างขึ้นเพื่อวิเคราะห์สถานการณ์ของเกม วางกลยุทธ์การเคลื่อนไหว และแข่งขันกับผู้เล่นที่เป็นมนุษย์
อีกตัวอย่างหนึ่งคือระบบจดจำภาพที่สามารถระบุวัตถุในภาพถ่ายหรือวิดีโอได้
ระบบ AI เหล่านี้ได้รับการฝึกฝนและปรับให้เหมาะสมเพื่อให้เป็นเลิศในด้านความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน พวกเขาพึ่งพาอัลกอริทึม ข้อมูล และกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อให้งานของพวกเขาสำเร็จอย่างมีประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่มีความรู้ทั่วไปที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจหรือปฏิบัติงานนอกขอบเขตที่กำหนดได้
46. AI ที่แข็งแกร่ง
Strong AI หรือที่เรียกว่า AI ทั่วไปหรือปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) หมายถึงรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการทำความเข้าใจ เรียนรู้ และปฏิบัติงานทางปัญญาใดๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้
ซึ่งแตกต่างจาก AI ที่อ่อนแอซึ่งออกแบบมาเพื่องานเฉพาะเจาะจง AI ที่แข็งแกร่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำซ้ำสติปัญญาและความสามารถทางปัญญาที่เหมือนมนุษย์ มุ่งมั่นที่จะสร้างเครื่องจักรหรือซอฟต์แวร์ที่ไม่เพียงแต่เป็นเลิศในงานเฉพาะด้านเท่านั้น แต่ยังมีความเข้าใจที่กว้างขึ้นและความสามารถในการปรับตัวเพื่อรับมือกับความท้าทายทางสติปัญญาที่หลากหลาย
เป้าหมายของ AI ที่แข็งแกร่งคือการพัฒนาระบบที่สามารถให้เหตุผล เข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อน เรียนรู้จากประสบการณ์ มีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติ แสดงความคิดสร้างสรรค์ และแสดงคุณสมบัติอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับความฉลาดของมนุษย์
โดยพื้นฐานแล้ว บริษัทมุ่งมั่นที่จะสร้างระบบ AI ที่สามารถจำลองหรือทำซ้ำการคิดระดับมนุษย์และการแก้ปัญหาในหลายโดเมน
47. การผูกมัดไปข้างหน้า
การผูกมัดไปข้างหน้าเป็นวิธีการให้เหตุผลหรือตรรกะที่เริ่มต้นด้วยข้อมูลที่มีอยู่และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสรุปและสรุปผลใหม่ เหมือนกับการเชื่อมโยงจุดต่างๆ โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อก้าวไปข้างหน้าและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม
จินตนาการว่าคุณมีกฎหรือข้อเท็จจริงชุดหนึ่ง และคุณต้องการได้รับข้อมูลใหม่หรือได้ข้อสรุปที่เฉพาะเจาะจงจากกฎเหล่านั้น การผูกมัดส่งต่อทำงานโดยการตรวจสอบข้อมูลเริ่มต้นและใช้กฎเชิงตรรกะเพื่อสร้างข้อเท็จจริงหรือข้อสรุปเพิ่มเติม
เพื่อให้ง่ายขึ้น ลองพิจารณาสถานการณ์ง่ายๆ ในการพิจารณาว่าจะสวมใส่อะไรตามสภาพอากาศ คุณมีกฎที่บอกว่า “ถ้าฝนตก ให้นำร่มมาด้วย” และอีกกฎหนึ่งที่บอกว่า “ถ้าหนาว ให้สวมแจ็คเก็ต” ตอนนี้ หากคุณสังเกตเห็นว่าฝนตกจริงๆ คุณสามารถใช้การผูกมัดไปข้างหน้าเพื่อสรุปได้ว่าคุณควรนำร่มมาด้วย
48. การผูกมัดย้อนหลัง
การผูกมัดแบบย้อนกลับเป็นวิธีการให้เหตุผลที่เริ่มต้นด้วยข้อสรุปหรือเป้าหมายที่ต้องการและทำงานแบบย้อนกลับเพื่อกำหนดข้อมูลหรือข้อเท็จจริงที่จำเป็นในการสนับสนุนข้อสรุปนั้น เหมือนกับการติดตามขั้นตอนของคุณจากผลลัพธ์ที่ต้องการไปจนถึงข้อมูลเริ่มต้นที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้น
เพื่อให้เข้าใจถึงการผูกมัดแบบย้อนกลับ ลองพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ สมมติว่าคุณต้องการตัดสินว่าเหมาะสำหรับการว่ายน้ำหรือไม่ ข้อสรุปที่ต้องการคือการว่ายน้ำเหมาะสมหรือไม่ตามเงื่อนไขบางประการ
แทนที่จะเริ่มต้นด้วยเงื่อนไข การผูกมัดแบบย้อนกลับจะเริ่มต้นด้วยข้อสรุปและทำงานแบบย้อนกลับเพื่อหาข้อมูลสนับสนุน
ในกรณีนี้ การผูกมัดแบบย้อนกลับจะเกี่ยวข้องกับการถามคำถาม เช่น “อากาศอุ่นไหม” ถ้าคำตอบคือใช่ คุณจะถามว่า “มีสระว่ายน้ำไหม” หากคำตอบคือใช่อีกครั้ง คุณจะถามคำถามเพิ่มเติม เช่น “มีเวลาพอที่จะไปว่ายน้ำไหม”
โดยการตอบคำถามเหล่านี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า คุณสามารถกำหนดเงื่อนไขที่จำเป็นที่จำเป็นต้องปฏิบัติตามเพื่อสนับสนุนข้อสรุปของการไปว่ายน้ำ
49. ฮิวริสติก
ฮิวริสติกพูดง่ายๆ คือกฎหรือกลยุทธ์ที่ใช้ได้จริงซึ่งช่วยให้เราตัดสินใจหรือแก้ปัญหา โดยปกติจะขึ้นอยู่กับประสบการณ์หรือสัญชาตญาณในอดีตของเรา มันเหมือนกับทางลัดในใจที่ช่วยให้เราสามารถหาทางออกที่สมเหตุสมผลได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องผ่านกระบวนการที่ยาวนานหรือละเอียดถี่ถ้วน
เมื่อเผชิญกับสถานการณ์หรืองานที่ซับซ้อน ฮิวริสติกทำหน้าที่เป็นหลักการชี้นำหรือ "กฎง่ายๆ" ที่ทำให้การตัดสินใจง่ายขึ้น พวกเขาให้แนวทางหรือกลยุทธ์ทั่วไปแก่เราซึ่งมักจะใช้ได้ผลในบางสถานการณ์ แม้ว่าอาจไม่รับประกันวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดก็ตาม
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาฮิวริสติกในการหาที่จอดรถในบริเวณที่มีผู้คนพลุกพล่าน แทนที่จะวิเคราะห์อย่างถี่ถ้วนทุกจุดที่มี คุณอาจพึ่งพาการมองหารถยนต์ที่จอดอยู่ในขณะที่เครื่องยนต์ทำงานอยู่
ฮิวริสติกนี้สันนิษฐานว่ารถเหล่านี้กำลังจะออกไป เพิ่มโอกาสในการค้นหาจุดที่ว่าง
50. การสร้างแบบจำลองภาษาธรรมชาติ
พูดง่ายๆ ว่าการสร้างแบบจำลองภาษาธรรมชาติคือกระบวนการฝึกแบบจำลองคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ในลักษณะที่คล้ายคลึงกับการสื่อสารของมนุษย์ มันเกี่ยวข้องกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้ประมวลผล ตีความ และสร้างข้อความในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและมีความหมาย
เป้าหมายของการสร้างแบบจำลองภาษาธรรมชาติคือการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ในลักษณะที่คล่องแคล่ว สอดคล้องกัน และเกี่ยวข้องกับบริบท
เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมหาศาล เช่น หนังสือ บทความ หรือบทสนทนา เพื่อเรียนรู้รูปแบบ โครงสร้าง และความหมายของภาษา
เมื่อผ่านการฝึกอบรมแล้ว โมเดลเหล่านี้สามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับภาษาต่างๆ ได้ เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ การตอบคำถาม การโต้ตอบของแชทบอท และอื่นๆ
พวกเขาสามารถเข้าใจความหมายและบริบทของประโยค ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และสร้างข้อความที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และสอดคล้องกัน
เขียนความเห็น