สารบัญ[ซ่อน][แสดง]
ตอนนี้เราสามารถคำนวณพื้นที่กว้างใหญ่และความสลับซับซ้อนของอนุภาคย่อยของอะตอมได้โดยใช้คอมพิวเตอร์
คอมพิวเตอร์สามารถเอาชนะมนุษย์ได้ในเรื่องของการนับและการคำนวณ เช่นเดียวกับกระบวนการที่ใช่/ไม่ใช่เชิงตรรกะ ต้องขอบคุณอิเล็กตรอนที่เดินทางด้วยความเร็วแสงผ่านวงจรของมัน
อย่างไรก็ตาม เราไม่ได้มองว่ามันเป็น "อัจฉริยะ" บ่อยนัก เนื่องจากในอดีต คอมพิวเตอร์ไม่สามารถทำอะไรได้เลยโดยที่มนุษย์ไม่ได้สอน (ตั้งโปรแกรมไว้)
แมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึกและ ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นคำศัพท์ในหัวข้อทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
แมชชีนเลิร์นนิงดูเหมือนจะมีอยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่ง แต่หลายคนที่ใช้คำนี้คงยากที่จะให้คำจำกัดความว่ามันคืออะไร ทำอะไร และใช้ทำอะไรได้ดีที่สุด
บทความนี้พยายามที่จะชี้แจงการเรียนรู้ของเครื่องในขณะเดียวกันก็ให้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมในโลกแห่งความเป็นจริงว่าเทคโนโลยีทำงานอย่างไรเพื่อแสดงให้เห็นว่าเหตุใดจึงเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง
จากนั้น เราจะดูวิธีการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ และดูว่ามีการใช้วิธีเหล่านี้เพื่อจัดการกับความท้าทายทางธุรกิจอย่างไร
สุดท้าย เราจะปรึกษากับลูกบอลคริสตัลของเราสำหรับการคาดการณ์อย่างรวดเร็วเกี่ยวกับอนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง
Machine Learning คืออะไร?
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถอนุมานรูปแบบจากข้อมูลโดยไม่ต้องสอนอย่างชัดเจนว่ารูปแบบเหล่านั้นคืออะไร
ข้อสรุปเหล่านี้มักใช้อัลกอริทึมในการประเมินคุณลักษณะทางสถิติของข้อมูลโดยอัตโนมัติ และพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างค่าต่างๆ
เปรียบเทียบสิ่งนี้กับการคำนวณแบบคลาสสิก ซึ่งอิงตามระบบที่กำหนดขึ้นเอง ซึ่งเรากำหนดกฎเกณฑ์ให้คอมพิวเตอร์ปฏิบัติตามอย่างชัดเจนเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานบางอย่างได้
วิธีการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์นี้เรียกว่าการเขียนโปรแกรมตามกฎ แมชชีนเลิร์นนิงแตกต่างจากและมีประสิทธิภาพสูงกว่าการเขียนโปรแกรมแบบอิงกฎ โดยสามารถอนุมานกฎเหล่านี้ได้ด้วยตัวเอง
สมมติว่าคุณเป็นผู้จัดการธนาคารที่ต้องการตรวจสอบว่าการขอสินเชื่อจะล้มเหลวในการกู้ยืมหรือไม่
ในวิธีการที่อิงตามกฎ ผู้จัดการธนาคาร (หรือผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ) จะแจ้งคอมพิวเตอร์อย่างชัดแจ้งว่าหากคะแนนเครดิตของผู้สมัครต่ำกว่าระดับที่กำหนด ใบสมัครควรถูกปฏิเสธ
อย่างไรก็ตาม โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงจะวิเคราะห์ข้อมูลก่อนหน้าเกี่ยวกับการจัดอันดับเครดิตของลูกค้าและผลการกู้ยืม และกำหนดว่าเกณฑ์นี้ควรอยู่ที่ระดับใด
เครื่องจะเรียนรู้จากข้อมูลก่อนหน้าและสร้างกฎของตัวเองในลักษณะนี้ แน่นอนว่านี่เป็นเพียงพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเท่านั้น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นซับซ้อนกว่าเกณฑ์พื้นฐานอย่างมาก
อย่างไรก็ตาม เป็นการสาธิตที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับศักยภาพของการเรียนรู้ของเครื่อง
ก เครื่อง เรียนรู้?
เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ ง่ายขึ้น เครื่องจักร "เรียนรู้" โดยการตรวจจับรูปแบบในข้อมูลที่เปรียบเทียบได้ ถือว่าข้อมูลเป็นข้อมูลที่คุณรวบรวมจากโลกภายนอก ยิ่งเครื่องป้อนข้อมูลมากเท่าใด เครื่องก็จะยิ่ง "ฉลาดขึ้น" เท่านั้น
อย่างไรก็ตาม ข้อมูลทั้งหมดไม่เหมือนกัน สมมติว่าคุณเป็นโจรสลัดที่มีจุดมุ่งหมายในชีวิตเพื่อเปิดเผยความมั่งคั่งที่ถูกฝังไว้บนเกาะ คุณจะต้องการความรู้จำนวนมากเพื่อค้นหารางวัล
ความรู้นี้ เช่นเดียวกับข้อมูล สามารถพาคุณไปในทางที่ถูกหรือผิด
ยิ่งได้รับข้อมูล/ข้อมูลมากเท่าใด ความคลุมเครือก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น และในทางกลับกัน ด้วยเหตุนี้ การพิจารณาประเภทข้อมูลที่คุณป้อนให้กับเครื่องจึงเป็นสิ่งสำคัญ
อย่างไรก็ตาม เมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก คอมพิวเตอร์ก็สามารถคาดการณ์ได้ เครื่องจักรสามารถคาดการณ์อนาคตได้ตราบใดที่ไม่เบี่ยงเบนไปจากอดีตมากนัก
เครื่อง “เรียนรู้” โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อกำหนดสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น
หากข้อมูลเก่าคล้ายกับข้อมูลใหม่ สิ่งที่คุณสามารถพูดเกี่ยวกับข้อมูลก่อนหน้านี้มักจะนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ ราวกับว่าคุณกำลังมองย้อนกลับไปมองไปข้างหน้า
การเรียนรู้ของเครื่องมีกี่ประเภท
อัลกอริทึมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงมักถูกแบ่งออกเป็นสามประเภทกว้างๆ (แม้ว่าจะใช้รูปแบบการจัดหมวดหมู่อื่นๆ ด้วย):
- การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
- การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล
- เสริมการเรียนรู้
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลหมายถึงเทคนิคที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยมีป้ายกำกับที่ชัดเจนสำหรับปริมาณความสนใจ (ปริมาณนี้มักเรียกว่าการตอบสนองหรือเป้าหมาย)
ในการฝึกโมเดล AI การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมดูแลนั้นใช้ทั้งข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับ
หากคุณกำลังทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ คุณจะต้องดำเนินการติดป้ายกำกับข้อมูล
การติดฉลากเป็นกระบวนการติดฉลากตัวอย่างเพื่อช่วยใน การฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่อง แบบอย่าง. การติดฉลากนั้นทำโดยคนเป็นหลัก ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน อย่างไรก็ตาม มีเทคนิคในการทำให้กระบวนการติดฉลากเป็นแบบอัตโนมัติ
สถานการณ์การขอสินเชื่อที่เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมของการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เรามีข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับการจัดอันดับเครดิตของผู้ขอสินเชื่อรายเดิม (และบางทีอาจเป็นระดับรายได้ อายุ และอื่นๆ) รวมถึงป้ายกำกับเฉพาะที่บอกเราว่าบุคคลดังกล่าวผิดนัดเงินกู้หรือไม่
การถดถอยและการจำแนกเป็นสองชุดย่อยของเทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
- การจัดหมวดหมู่ - ใช้อัลกอริธึมในการจัดหมวดหมู่ข้อมูลอย่างถูกต้อง ตัวกรองสแปมเป็นตัวอย่างหนึ่ง “สแปม” อาจเป็นหมวดหมู่ตามอัตวิสัย—เส้นแบ่งระหว่างการสื่อสารที่เป็นสแปมและไม่ใช่สแปมนั้นไม่ชัดเจน—และอัลกอริธึมการกรองสแปมจะปรับแต่งตัวเองอย่างต่อเนื่องตามความคิดเห็นของคุณ (หมายถึงอีเมลที่มนุษย์ทำเครื่องหมายว่าเป็นสแปม)
- การถอยหลัง – เป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ ตัวแบบการถดถอยสามารถคาดการณ์ค่าตัวเลขโดยยึดตามแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น การประมาณการรายได้จากการขายสำหรับบริษัทหนึ่งๆ การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก และการถดถอยพหุนามเป็นเทคนิคการถดถอยที่โดดเด่น
การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล
ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เราได้รับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและกำลังมองหารูปแบบเท่านั้น สมมุติว่าคุณคืออเมซอน เราสามารถค้นหาคลัสเตอร์ใดๆ (กลุ่มผู้บริโภคที่คล้ายกัน) ตามประวัติการซื้อของลูกค้าได้หรือไม่
แม้ว่าเราจะไม่มีข้อมูลที่ชัดเจนและเป็นข้อสรุปเกี่ยวกับความชอบของบุคคล ในกรณีนี้ เพียงแค่รู้ว่าผู้บริโภคกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งที่ซื้อสินค้าที่เทียบเคียงกันได้ช่วยให้เราสามารถเสนอแนะการซื้อโดยพิจารณาจากสิ่งที่บุคคลอื่นในกลุ่มได้ซื้อด้วย
ม้าหมุน "คุณอาจสนใจ" ของ Amazon ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถจัดกลุ่มข้อมูลผ่านการจัดกลุ่มหรือการเชื่อมโยง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการจัดกลุ่มเข้าด้วยกัน
- การจัดกลุ่ม – การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลพยายามเอาชนะความท้าทายนี้ด้วยการค้นหารูปแบบในข้อมูล หากมีคลัสเตอร์หรือกลุ่มที่คล้ายกัน อัลกอริธึมจะจัดหมวดหมู่ในลักษณะเฉพาะ การพยายามจัดหมวดหมู่ลูกค้าตามประวัติการซื้อก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างหนึ่งของสิ่งนี้
- สมาคม – การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลพยายามจัดการกับความท้าทายนี้โดยพยายามทำความเข้าใจกฎและความหมายที่อยู่ภายใต้กลุ่มต่างๆ ตัวอย่างที่พบบ่อยของปัญหาการเชื่อมโยงคือการกำหนดความเชื่อมโยงระหว่างการซื้อของลูกค้า ร้านค้าสามารถสนใจที่จะรู้ว่าสินค้าใดที่ซื้อร่วมกันและสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อจัดวางตำแหน่งของผลิตภัณฑ์เหล่านี้เพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย
การเรียนรู้เสริมแรง
การเรียนรู้การเสริมแรงเป็นเทคนิคในการสอนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตัดสินใจแบบเน้นเป้าหมายในสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบ กรณีการใช้งานเกมที่กล่าวถึงข้างต้นเป็นภาพประกอบที่ยอดเยี่ยมของสิ่งนี้
คุณไม่จำเป็นต้องป้อน AlphaZero หลายพันเกมหมากรุกก่อนหน้า โดยแต่ละเกมมีการเคลื่อนไหวที่ "ดี" หรือ "แย่" เพียงแค่สอนกฎของเกมและเป้าหมาย จากนั้นปล่อยให้มันลองเล่นแบบสุ่ม
การเสริมแรงเชิงบวกให้กับกิจกรรมที่ทำให้โปรแกรมเข้าใกล้เป้าหมายมากขึ้น (เช่น การพัฒนาตำแหน่งโรงรับจำนำที่มั่นคง) เมื่อการกระทำมีผลตรงกันข้าม (เช่น การเลื่อนตำแหน่งกษัตริย์ก่อนเวลาอันควร) การกระทำเหล่านั้นก็จะได้รับการสนับสนุนเชิงลบ
ซอฟต์แวร์สามารถควบคุมเกมได้ในที่สุดโดยใช้วิธีนี้
เสริมการเรียนรู้ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาการหุ่นยนต์เพื่อสอนหุ่นยนต์สำหรับการดำเนินการที่ซับซ้อนและยากต่อวิศวกร บางครั้งใช้ร่วมกับโครงสร้างพื้นฐานของถนน เช่น สัญญาณไฟจราจร เพื่อปรับปรุงการจราจร
การเรียนรู้ของเครื่องทำอะไรได้บ้าง
การใช้แมชชีนเลิร์นนิงในสังคมและอุตสาหกรรมส่งผลให้เกิดความก้าวหน้าในความพยายามของมนุษย์ในวงกว้าง
ในชีวิตประจำวันของเรา ปัจจุบันแมชชีนเลิร์นนิงควบคุมการค้นหาและอัลกอริธึมรูปภาพของ Google ทำให้เราจับคู่ข้อมูลที่เราต้องการได้แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อต้องการ
ในด้านการแพทย์ ตัวอย่างเช่น แมชชีนเลิร์นนิงถูกนำไปใช้กับข้อมูลทางพันธุกรรมเพื่อช่วยให้แพทย์เข้าใจและคาดการณ์ว่ามะเร็งแพร่กระจายอย่างไร เพื่อให้สามารถพัฒนาวิธีการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ข้อมูลจากห้วงอวกาศกำลังรวบรวมอยู่ที่นี่บนโลกผ่านกล้องโทรทรรศน์วิทยุขนาดใหญ่ และหลังจากวิเคราะห์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว มันช่วยให้เราไขความลึกลับของหลุมดำได้
แมชชีนเลิร์นนิงในร้านค้าปลีกเชื่อมโยงผู้ซื้อกับสิ่งที่พวกเขาต้องการซื้อทางออนไลน์ และยังช่วยให้พนักงานร้านค้าปรับแต่งบริการที่พวกเขามอบให้กับลูกค้าในโลกอิฐและปูน
แมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้ในการต่อสู้กับความหวาดกลัวและความคลั่งไคล้สุดโต่งเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของผู้ที่ต้องการทำร้ายผู้บริสุทธิ์
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หมายถึง กระบวนการที่อนุญาตให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและสื่อสารกับเราด้วยภาษามนุษย์ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง ส่งผลให้เกิดความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีการแปลและอุปกรณ์ควบคุมด้วยเสียงที่เราใช้มากขึ้นทุกวัน เช่น Alexa, Google dot, Siri และผู้ช่วยของ Google
โดยปราศจากคำถาม แมชชีนเลิร์นนิงกำลังแสดงให้เห็นว่าเป็นเทคโนโลยีแห่งการเปลี่ยนแปลง
หุ่นยนต์ที่สามารถทำงานร่วมกับเราและส่งเสริมความคิดริเริ่มและจินตนาการของเราเองด้วยตรรกะที่ไร้ข้อผิดพลาดและความเร็วเหนือมนุษย์นั้นไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์แฟนตาซีอีกต่อไป พวกมันกำลังกลายเป็นความจริงในหลายภาคส่วน
กรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง
1. ความปลอดภัยทางอินเทอร์เน็ต
เนื่องจากเครือข่ายมีความซับซ้อนมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จึงทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยเพื่อปรับตัวให้เข้ากับภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่เพิ่มมากขึ้น
การต่อต้านมัลแวร์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วและกลยุทธ์การแฮ็กนั้นท้าทายพอสมควร แต่การเพิ่มจำนวนอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ได้เปลี่ยนสภาพแวดล้อมการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยพื้นฐานแล้ว
การโจมตีสามารถเกิดขึ้นได้ทุกที่ทุกเวลา
โชคดีที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้เปิดใช้งานการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อให้ทันกับการพัฒนาที่รวดเร็วเหล่านี้
การวิเคราะห์เชิงทำนาย เปิดใช้งานการตรวจจับและบรรเทาการโจมตีได้เร็วขึ้น ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์กิจกรรมของคุณภายในเครือข่ายเพื่อตรวจจับความผิดปกติและจุดอ่อนในกลไกความปลอดภัยที่มีอยู่
2. ระบบอัตโนมัติของการบริการลูกค้า
การจัดการกับจำนวนผู้ติดต่อลูกค้าออนไลน์ที่เพิ่มขึ้นทำให้องค์กรตึงเครียด
พวกเขาไม่มีเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้าเพียงพอที่จะจัดการกับปริมาณการสอบถามที่พวกเขาได้รับ และแนวทางดั้งเดิมในการเอาท์ซอร์สปัญหาให้กับ contact center เป็นที่ยอมรับไม่ได้สำหรับลูกค้าจำนวนมากในปัจจุบัน
Chatbots และระบบอัตโนมัติอื่นๆ สามารถตอบสนองความต้องการเหล่านี้ได้แล้ว ด้วยความก้าวหน้าในเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มบุคลากรเพื่อให้การสนับสนุนลูกค้าในระดับสูงมากขึ้น โดยทำให้กิจกรรมที่มีความสำคัญต่ำและธรรมดาๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ
เมื่อใช้อย่างถูกต้อง แมชชีนเลิร์นนิงในธุรกิจสามารถช่วยปรับปรุงการแก้ไขปัญหาและให้การสนับสนุนที่เป็นประโยชน์แก่ผู้บริโภคซึ่งจะแปลงพวกเขาให้กลายเป็นแชมป์แบรนด์ที่มุ่งมั่น
3 การสื่อสาร
การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดและความเข้าใจผิดเป็นสิ่งสำคัญในการสื่อสารทุกประเภท แต่มีมากขึ้นในการสื่อสารทางธุรกิจในปัจจุบัน
ข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ง่ายๆ วรรณยุกต์ที่ไม่ถูกต้อง หรือการแปลที่ผิดพลาดอาจทำให้เกิดปัญหาต่างๆ ในการติดต่อทางอีเมล การประเมินลูกค้า การประชุมทางวิดีโอหรือเอกสารที่เป็นข้อความในหลายรูปแบบ
ระบบแมชชีนเลิร์นนิงมีการสื่อสารขั้นสูงที่เหนือกว่า Clippy ของ Microsoft
ตัวอย่างการเรียนรู้ด้วยเครื่องเหล่านี้ช่วยให้บุคคลสื่อสารกันอย่างเรียบง่ายและแม่นยำโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การแปลภาษาแบบเรียลไทม์ และการรู้จำคำพูด
ในขณะที่หลายคนไม่ชอบความสามารถในการแก้ไขอัตโนมัติ พวกเขายังให้ความสำคัญกับการได้รับการปกป้องจากข้อผิดพลาดที่น่าอับอายและน้ำเสียงที่ไม่เหมาะสม
4. การรู้จำวัตถุ
ในขณะที่เทคโนโลยีในการรวบรวมและตีความข้อมูลมีมาระยะหนึ่งแล้ว การสอนระบบคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจสิ่งที่พวกเขากำลังดูได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นงานที่ยากต่อการหลอกลวง
ความสามารถในการจดจำวัตถุกำลังถูกเพิ่มลงในอุปกรณ์จำนวนมากขึ้นเนื่องจากแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง
ตัวอย่างเช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะจดจำรถคันอื่นเมื่อเห็นรถคันหนึ่ง แม้ว่าโปรแกรมเมอร์ไม่ได้ให้ตัวอย่างที่แน่นอนของรถคันนั้นเพื่อใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงก็ตาม
ขณะนี้มีการใช้เทคโนโลยีนี้ในธุรกิจค้าปลีกเพื่อช่วยให้ขั้นตอนการชำระเงินรวดเร็วขึ้น กล้องจะระบุผลิตภัณฑ์ในรถเข็นของผู้บริโภคและสามารถเรียกเก็บเงินในบัญชีได้โดยอัตโนมัติเมื่อออกจากร้าน
5. การตลาดดิจิทัล
การตลาดในปัจจุบันส่วนใหญ่ดำเนินการทางออนไลน์ โดยใช้แพลตฟอร์มดิจิทัลและโปรแกรมซอฟต์แวร์ต่างๆ
ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ เก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้บริโภคและพฤติกรรมการซื้อของพวกเขา ทีมการตลาดสามารถใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างภาพที่มีรายละเอียดเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายและค้นหาว่าผู้คนใดมีแนวโน้มที่จะค้นหาผลิตภัณฑ์และบริการของตนมากกว่า
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยนักการตลาดในการทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมดนั้น ค้นพบรูปแบบและคุณลักษณะที่สำคัญที่ช่วยให้พวกเขาสามารถจัดหมวดหมู่ความเป็นไปได้อย่างแน่นหนา
เทคโนโลยีเดียวกันนี้ทำให้การตลาดดิจิทัลอัตโนมัติมีขนาดใหญ่ ระบบโฆษณาสามารถตั้งค่าเพื่อค้นหาผู้มีโอกาสเป็นลูกค้ารายใหม่ๆ แบบไดนามิก และนำเสนอเนื้อหาทางการตลาดที่เกี่ยวข้องแก่พวกเขาในเวลาและสถานที่ที่เหมาะสม
อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง
แมชชีนเลิร์นนิงกำลังได้รับความนิยมอย่างแน่นอน เนื่องจากธุรกิจและองค์กรขนาดใหญ่จำนวนมากขึ้นใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อจัดการกับความท้าทายเฉพาะหรือเชื้อเพลิงนวัตกรรม
การลงทุนอย่างต่อเนื่องนี้แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงสร้าง ROI โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านกรณีการใช้งานที่จัดตั้งขึ้นและทำซ้ำได้บางกรณีที่กล่าวมาข้างต้น
อย่างไรก็ตาม หากเทคโนโลยีนี้ดีเพียงพอสำหรับ Netflix, Facebook, Amazon, Google Maps และอื่นๆ มีโอกาสที่เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้บริษัทของคุณใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้เช่นกัน
เหมือนใหม่ เรียนรู้เครื่อง โมเดลต่างๆ ได้รับการพัฒนาและเปิดตัว เราจะเห็นการเพิ่มขึ้นของจำนวนแอพพลิเคชั่นที่จะใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ
สิ่งนี้กำลังเกิดขึ้นกับ การจดจำใบหน้าซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นฟังก์ชันใหม่บน iPhone ของคุณ แต่ขณะนี้ถูกนำไปใช้กับโปรแกรมและแอปพลิเคชันต่างๆ มากมาย โดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยสาธารณะ
กุญแจสำคัญสำหรับองค์กรส่วนใหญ่ที่พยายามเริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงคือการมองข้ามวิสัยทัศน์แห่งอนาคตที่สดใสและค้นพบความท้าทายทางธุรกิจที่แท้จริงซึ่งเทคโนโลยีสามารถช่วยคุณได้
สรุป
ในยุคหลังอุตสาหกรรม นักวิทยาศาสตร์และผู้เชี่ยวชาญได้พยายามสร้างคอมพิวเตอร์ที่มีพฤติกรรมเหมือนมนุษย์มากขึ้น
เครื่องจักรแห่งการคิดคือผลงานที่สำคัญที่สุดของ AI ต่อมนุษยชาติ การมาถึงอย่างมหัศจรรย์ของเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองนี้ได้เปลี่ยนกฎการปฏิบัติงานขององค์กรไปอย่างรวดเร็ว
รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ผู้ช่วยอัตโนมัติ พนักงานการผลิตแบบอัตโนมัติ และเมืองอัจฉริยะได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเครื่องจักรอัจฉริยะเมื่อไม่นานมานี้ การปฏิวัติแมชชีนเลิร์นนิงและอนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงจะอยู่กับเราไปอีกนาน
เขียนความเห็น