ปัญญาประดิษฐ์กับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก: จริยธรรมขั้นสูงใหม่

AI vs ML vs DL: เทคโนโลยีหรือนวัตกรรมใหม่ทุกอย่างนำมาซึ่งโอกาสในการทำงานมากมาย ในช่วงเวลาของ Covid-19 เราได้เห็นแล้วว่าเทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และด้วยสิ่งนี้ ทำให้มีโอกาสใหม่ๆ มากมายเหลือเฟือ

ในกรณีนี้ แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้เพื่อทำงานให้สำเร็จลุล่วง ปัญญาประดิษฐ์จะกำจัดพนักงาน 20% ถึง 30% ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

เครื่องจักรกำลังแทนที่มนุษย์อย่างรวดเร็ว และจำนวนนี้ก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แม้ว่าเครื่องจักรจะไม่สามารถแทนที่คนได้ทั้งหมด แต่จะทำให้งานของเราง่ายขึ้นอย่างมาก

องค์กรขนาดใหญ่และขนาดใหญ่หลายแห่งกำลังทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้อย่างรวดเร็ว บรรษัทข้ามชาติ เช่น Tesla, Microsoft และ Google ได้นำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้อย่างรวดเร็วและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

AI vs ML vs DL อาจยังคงเป็นปริศนาสำหรับคุณ วันนี้ เราจะมาเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างสามสิ่งนี้และพยายามทำความเข้าใจอย่างถี่ถ้วนเกี่ยวกับแต่ละรายการ

ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงเทียบกับปัญญาประดิษฐ์ – AI กับ ML เทียบกับ DL

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำที่แพร่หลายในทุกวันนี้

ช่วยให้คอมพิวเตอร์หรือเครื่องคิดและตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง ดูเหมือนไม่น่าเชื่อว่าเครื่องสามารถตัดสินได้ด้วยตัวเองหากคุณคิดเกี่ยวกับมันทั้งหมดในคราวเดียว

อย่างไรก็ตาม หากเราพิจารณาแมชชีนเลิร์นนิง ความฉลาดทางคอมพิวเตอร์ และหัวข้ออื่นๆ ที่หลากหลาย เราจะพบว่ามันทำได้

ปัญญาประดิษฐ์กำลังก้าวหน้าอย่างไม่ต้องสงสัย ปัญญาประดิษฐ์จะเป็นอุตสาหกรรมที่มีมูลค่า 3 พันล้านดอลลาร์ภายในต้นปี 2565 ตามข้อมูลของ Inc.

การรวมปัญญาประดิษฐ์และความสามารถของมนุษย์เข้าด้วยกันจะทำให้เกิดประโยชน์อย่างเหลือเชื่อ ซึ่งเราได้เริ่มสังเกตเห็นแล้ว ปัญญาประดิษฐ์เมื่อใช้อย่างถูกต้องจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อมนุษยชาติ งานหลายอย่างของเราจะเสร็จสิ้นอย่างรวดเร็วและง่ายดายด้วยเหตุนี้

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นความสามารถที่สามารถเข้าใจและทำซ้ำจิตใจมนุษย์และความสามารถของมัน

ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถให้เหตุผลแก่หุ่นยนต์ได้ เป้าหมายพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์คือการแก้ปัญหาที่ยากและใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแอปขนาดใหญ่ที่มีแนวคิดและหมวดหมู่ย่อยเล็กๆ มากมายอยู่ภายใน หมวดหมู่ย่อยเหล่านี้กำลังได้รับการวิจัยโดยนักพัฒนาที่ทำงานเกี่ยวกับหมวดหมู่ย่อยเหล่านี้โดยเฉพาะเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างเหมาะสม

ข้อดีของ AI

ด้วยอัตราการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ จึงมีเหตุผลที่จะสันนิษฐานว่าปัญญาประดิษฐ์จะถูกนำไปใช้ในเกือบทุกธุรกิจ

เป้าหมายพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์คือการสอนเครื่องให้คิด และที่สำคัญกว่านั้นคือให้คิดอย่างชาญฉลาด

ปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ปัญญาประดิษฐ์รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง เริ่มมีการใช้งานแล้ว ตัวอย่างเช่น หากคุณทำการค้นหาโดย Google คุณจะสังเกตเห็นว่าคุณจะเริ่มได้รับโฆษณาสำหรับสินค้าชนิดเดียวกันหลังจากช่วงระยะเวลาหนึ่ง

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าทำไมและสิ่งนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร? การเรียนรู้ของเครื่องใช้เพื่อบรรลุเป้าหมายเหล่านี้

เฉพาะแมชชีนเลิร์นนิงเท่านั้นที่ใช้ในการสร้างผลการค้นหาและโฆษณาที่คุณเห็น โดยพื้นฐานแล้ว Machine Learning จะเชื่อมต่อข้อมูลและประสบการณ์ก่อนหน้าเพื่อให้คุณได้รับข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับอนาคต

รูปแบบ การทำนาย การป้อนข้อมูล และประสบการณ์ที่ผ่านมาเป็นองค์ประกอบสี่ประการที่ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นไปได้

แมชชีนเลิร์นนิงใช้ข้อมูลดิบเป็นอินพุตหลัก วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลที่เป็นประโยชน์แก่คุณ ในแมชชีนเลิร์นนิง มีสามอัลกอริธึมที่ใช้เป็นหลัก:

อัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล – AI กับ ML เทียบกับ DL

ในอัลกอริทึมนี้ คอมพิวเตอร์จะได้รับชุดข้อมูล จากนั้นคอมพิวเตอร์จะสร้างเอาต์พุตโดยใช้ชุดข้อมูลนั้น

หากคุณต้องการแสดงให้เห็นว่ามะม่วงมีหน้าตาเป็นอย่างไรโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องใช้เทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

คุณต้องสร้างชุดข้อมูลที่แสดงถึงลักษณะที่ปรากฏของมะม่วง ตลอดจนสีและลักษณะอื่นๆ ของมะม่วง นอกจากนี้ ต้องระบุชุดข้อมูลฉลากซึ่งต้องสร้างชื่อมะม่วง

ด้วยเหตุนี้ เมื่อใดก็ตามที่อัลกอริทึมพบข้อมูลประเภทนั้น มันจะถือว่ามันคือมะม่วง

อัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

คุณจะต้องเตรียมชุดข้อมูลล่วงหน้าหากต้องการป้อนข้อมูลคริกเก็ตคอมพิวเตอร์และข้อมูลฟุตบอล เป็นต้น

สุดท้ายนี้ คุณต้องการทราบว่ามีฟุตบอลและคริกเก็ตบอลกี่ลูกในสถานที่นี้ ทำได้โดยบอกให้คอมพิวเตอร์บันทึกข้อมูลจากลูกบอลใหญ่แยกจากข้อมูลจากลูกบอลขนาดเล็ก

ข้อดีของแมชชีนเลิร์นนิง

เราสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นด้วยความช่วยเหลือ และยังช่วยให้เราทำงานอัตโนมัติได้อีกด้วย เราสามารถใช้เพื่อแปลงข้อมูลที่มีอยู่ให้เป็นการวิเคราะห์และการแสดงภาพกราฟิก

เราได้รับผลลัพธ์ที่ดีในเรื่องนี้ และสามารถเข้าถึงคุณลักษณะต่างๆ เช่น ฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายได้ด้วยเช่นกัน โดยทั่วไปแล้วมันเป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาการเรียนรู้ของเครื่องที่อยู่ภายใต้ปัญญาประดิษฐ์

เป็นส่วนของการเรียนรู้ของเครื่องที่พิจารณาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์และปรับปรุงผลลัพธ์

Deep Learning ใช้สำหรับสิ่งต่าง ๆ รวมถึง Chat Bots, Virtual Assistants และการจดจำใบหน้า รวมถึงงานยากอื่นๆ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาวิชาที่กว้างขวางซึ่งแม้แต่งานที่ดูเหมือนยากก็สามารถทำได้สำเร็จ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของสิ่งนี้ที่เน้นในหัวข้อเฉพาะและครอบคลุมงานต่างๆ เช่น การจดจำใบหน้าและแชทบ็อต

ข้อดีของการเรียนรู้เชิงลึก

การจดจำใบหน้า แชทบอท และผู้ช่วยเสมือน: มีประโยชน์อย่างไร? มันจะไม่ทำให้งานของคุณง่ายขึ้นมากเหรอ? ในทำนองเดียวกันจะช่วยประหยัดเวลาและบุคลากรสำหรับคุณเช่นเดียวกับที่ทำเพื่อคุณ

เสร็จแล้ว

อย่างไรก็ตาม AI กับ ML กับ DL ทั้งหมดนี้ฟังดูเหมือนกัน อย่างไรก็ตาม หลังจากที่คุณเข้าใจแนวคิดเหล่านี้อย่างถ่องแท้แล้ว คุณจะสังเกตเห็นว่าสิ่งเหล่านี้มีความแตกต่างที่สำคัญและแตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากที่อื่น

แต่ละแนวคิดมีชุดของอัลกอริธึมและกระบวนการที่ขึ้นอยู่กับการทำงาน

ปัญญาประดิษฐ์จะขยายตัวในอัตราที่เร็วขึ้นในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเรา ทุกคนรอคอยการค้นพบที่จะเกิดขึ้น