ຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງ AI ແລະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
ມີແນວຄວາມຄິດຫຼາຍໂຕນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນປັດຈຸບັນ - ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ຄອມພິວເຕີ neurocomputing, ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະອື່ນໆ, ທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້ມາພາຍໃຕ້ແນວຄວາມຄິດທົ່ວໄປຂອງປັນຍາປະດິດ, ແຕ່ຂໍ້ກໍານົດບາງຄັ້ງຖືກແລກປ່ຽນຜິດພາດ. ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນວ່າປະຊາຊົນມັກຈະແລກປ່ຽນປັນຍາປະດິດກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເປັນໝວດໝູ່ຍ່ອຍຂອງ AI, ແຕ່ AI ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງລວມເອົາການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສະເໝີໄປ.
ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ກໍາລັງຫັນປ່ຽນວິທີການທີ່ທີມຜະລິດຕະພັນສ້າງຍຸດທະສາດການພັດທະນາ ແລະການຕະຫຼາດ. ການລົງທຶນໃນ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍປີຕໍ່ປີ.
LionBridge
ປັນຍາທຽມແມ່ນຫຍັງ?
AI ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງຄອມພິວເຕີເພື່ອປະຕິບັດການປຽບທຽບກັບການຮຽນຮູ້ແລະການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ, ເປັນໂດຍລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ໂຄງການສໍາລັບ CAD ຫຼື CAM, ຫຼືໂຄງການສໍາລັບການຮັບຮູ້ແລະການຮັບຮູ້ຂອງຮູບຮ່າງໃນລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ.
Dictionary
Machine Learning ແມ່ນຫຍັງ?
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສາຂາຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ຄອມພິວເຕີສ້າງກົດລະບຽບພື້ນຖານຫຼືອີງໃສ່ຂໍ້ມູນດິບທີ່ໄດ້ປ້ອນເຂົ້າໃນມັນ.
Dictionary
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຂະບວນການໜຶ່ງທີ່ຂໍ້ມູນຖືກຂຸດຄົ້ນ ແລະ ຄົ້ນພົບຄວາມຮູ້ຈາກມັນໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ ແລະ ຮູບແບບການປັບປ່ຽນ. ຂະບວນການແມ່ນ:
- ຂໍ້ມູນແມ່ນ ນຳ ເຂົ້າ ແລະແບ່ງອອກເປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຂໍ້ມູນການກວດສອບ, ແລະຂໍ້ມູນການທົດສອບ.
- ຕົວແບບແມ່ນ ສ້າງຂຶ້ນ ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.
- ຕົວແບບແມ່ນ validated ຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນການກວດສອບ.
- ຕົວແບບແມ່ນ tuned ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ algorithm ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມຫຼືຕົວກໍານົດການປັບ.
- ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງເຕັມສ່ວນແມ່ນ deployed ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່.
- ຮູບແບບຍັງສືບຕໍ່ ການທົດສອບ, ການກວດສອບ, ແລະປັບ.
ພາຍໃນການຕະຫຼາດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຊ່ວຍຄາດຄະເນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການຂາຍແລະຄວາມພະຍາຍາມໃນການຕະຫຼາດ. ຕົວຢ່າງ, ທ່ານອາດຈະເປັນບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີຜູ້ຕາງຫນ້າຫລາຍພັນຄົນແລະຈຸດສໍາພັດກັບຄວາມສົດໃສດ້ານ. ຂໍ້ມູນນັ້ນສາມາດຖືກນໍາເຂົ້າ, ແບ່ງສ່ວນ, ແລະສ້າງລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຫ້ຄະແນນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຄວາມສົດໃສດ້ານຈະເຮັດການຊື້. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດຖືກທົດສອບຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນ. ສຸດທ້າຍ, ເມື່ອຖືກກວດສອບແລ້ວ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຂາຍຂອງທ່ານຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງພວກເຂົາໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປິດ.
ໃນປັດຈຸບັນດ້ວຍວິທີການທົດສອບແລະທີ່ແທ້ຈິງຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ການຕະຫຼາດສາມາດປະຕິບັດກົນລະຍຸດເພີ່ມເຕີມເພື່ອເບິ່ງຜົນກະທົບຂອງພວກເຂົາຕໍ່ສູດການຄິດໄລ່. ແບບຈໍາລອງສະຖິຕິຫຼືການປັບສູດການຄິດໄລ່ແບບກໍານົດເອງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອທົດສອບຫຼາຍທິດສະດີກັບຕົວແບບ. ແລະ, ແນ່ນອນ, ຂໍ້ມູນໃຫມ່ສາມາດຖືກສະສົມທີ່ກວດສອບວ່າການຄາດຄະເນແມ່ນຖືກຕ້ອງ.
ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ດັ່ງທີ່ Lionbridge ສະແດງໃຫ້ເຫັນໃນ infographic ນີ້ - AI ທຽບກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຫຍັງ?, ນັກກາລະຕະຫຼາດສາມາດຂັບລົດການຕັດສິນໃຈ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບ, ຈັດສົ່ງໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະປະສົບການຂອງລູກຄ້າທີ່ສົມບູນແບບ.