ຮູບແບບ AI ແມ່ນຫຍັງ?

ຮູບແບບ AI ແມ່ນຫຍັງ? ເຈາະເລິກ.

ເຄີຍພົບວ່າຕົວເອງເລື່ອນເບິ່ງເວລາ 2 ໂມງເຊົ້າ ແລະຖາມວ່າ ຮູບແບບ AI ແມ່ນຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງທຸກຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບພວກມັນຄືກັບວ່າພວກມັນເປັນເວດມົນບໍ? ຄືກັນ. ບົດຄວາມນີ້ແມ່ນການຍ່າງຜ່ານທີ່ບໍ່ເປັນທາງການເກີນໄປ, ບາງຄັ້ງກໍ່ມີອະຄະຕິຂອງຂ້ອຍເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າປ່ຽນຈາກ "ເອີ, ບໍ່ຮູ້ຫຍັງເລີຍ" ໄປເປັນ "ໝັ້ນໃຈໃນອັນຕະລາຍໃນງານລ້ຽງອາຫານຄ່ຳ." ພວກເຮົາຈະເວົ້າເຖິງ: ພວກມັນແມ່ນຫຍັງ, ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກມັນ ມີປະໂຫຍດແທ້ໆ (ບໍ່ພຽງແຕ່ເຫຼື້ອມເປັນເງົາ), ວິທີທີ່ພວກມັນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ວິທີການເລືອກໂດຍບໍ່ຕ້ອງຫຼົງໄຫຼໃນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະກັບດັກບາງຢ່າງທີ່ເຈົ້າຮຽນຮູ້ຫຼັງຈາກມັນເຈັບປວດ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 arbitrage AI ແມ່ນຫຍັງ: ຄວາມຈິງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄຳສັບທີ່ນິຍົມ
ອະທິບາຍເຖິງການຫາກຳໄລຈາກ AI, ການໂຄສະນາຂອງມັນ, ແລະໂອກາດທີ່ແທ້ຈິງ.

🔗 AI ສັນຍາລັກແມ່ນຫຍັງ: ທຸກຢ່າງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງຮູ້
ກວມເອົາ AI ແບບສັນຍາລັກ, ວິທີການຂອງມັນ, ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ທັນສະໄໝ.

🔗 ຂໍ້ກຳນົດການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນສຳລັບ AI: ສິ່ງທີ່ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້
ແບ່ງແຍກຄວາມຕ້ອງການການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ AI ​​ແລະ ການພິຈາລະນາຕົວຈິງ.

ສະນັ້ນ... ຮູບແບບ AI ແມ່ນຫຍັງແທ້? 🧠

ໃນລະດັບທີ່ຫຍໍ້ທໍ້ທີ່ສຸດ: ຮູບແບບ AI ເປັນພຽງໜ້າທີ່ທີ່ ຮຽນຮູ້ . ເຈົ້າໃຫ້ມັນປ້ອນຂໍ້ມູນ, ມັນຈະປ່ອຍຜົນຜະລິດອອກມາ. ຂໍ້ດີແມ່ນມັນຄິດໄລ່ ວິທີການ ໂດຍການຄຳນຶງເຖິງຕົວຢ່າງຫຼາຍຢ່າງ ແລະ ປັບແຕ່ງຕົວມັນເອງໃຫ້ "ຜິດພາດໜ້ອຍລົງ" ໃນແຕ່ລະຄັ້ງ. ເຮັດຊ້ຳອີກພຽງພໍ ແລະ ມັນຈະເລີ່ມພົບເຫັນຮູບແບບທີ່ເຈົ້າບໍ່ຮູ້ວ່າມີຢູ່ໃນນັ້ນ.

ຖ້າທ່ານເຄີຍໄດ້ຍິນຊື່ຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່, ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ, ເຄືອຂ່າຍປະສາດ, ໝໍ້ແປງໄຟຟ້າ, ແບບຈຳລອງການແຜ່ກະຈາຍ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງ k-neighbors ທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ - ແມ່ນແລ້ວ, ພວກມັນທັງໝົດແມ່ນ riffs ໃນຫົວຂໍ້ດຽວກັນນີ້: ຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນ, ແບບຈຳລອງຮຽນຮູ້ການສ້າງແຜນທີ່, ຜົນໄດ້ຮັບອອກມາ. ຊຸດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ລາຍການດຽວກັນ.

ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຫຼິ້ນແຕກຕ່າງຈາກເຄື່ອງມືແທ້ ✅

ຮຸ່ນຫຼາຍລຸ້ນເບິ່ງດີຫຼາຍໃນຕົວຢ່າງແຕ່ລົ້ມເຫຼວໃນການຜະລິດ. ຮຸ່ນທີ່ຍັງຄົງຢູ່ມັກຈະມີລາຍຊື່ສັ້ນໆຂອງລັກສະນະຜູ້ໃຫຍ່ຄື:

  • ການລວມຕົວ - ຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ມັນບໍ່ເຄີຍເຫັນໂດຍບໍ່ແຕກຫັກ.

  • ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື - ບໍ່ໄດ້ເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບການໂຍນຫຼຽນເມື່ອຂໍ້ມູນທີ່ປ້ອນເຂົ້າແປກໆ.

  • ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມໝັ້ນຄົງ - ຍາກທີ່ຈະຫຼິ້ນເກມ ຫຼື ໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ.

  • ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍໄດ້ - ບໍ່ແມ່ນວ່າຈະຊັດເຈນສະເໝີໄປ, ແຕ່ຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ສາມາດແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໄດ້.

  • ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳ - ເຄົາລົບຂອບເຂດຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ບໍ່ມີອະຄະຕິ.

  • ປະສິດທິພາບ - ລາຄາບໍ່ແພງພຽງພໍທີ່ຈະດໍາເນີນການໄດ້ໃນຂອບເຂດກ້ວາງ.

ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວນັ້ນແມ່ນຜູ້ຄວບຄຸມບັນຊີລາຍຊື່ການຊັກລີດ ແລະ ກອບຄວາມສ່ຽງທີ່ຍັງມັກ - ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມປອດໄພ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຍຸຕິທຳ, ທັງໝົດນີ້ແມ່ນຜົນງານທີ່ດີທີ່ສຸດ. ແຕ່ດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ດີທີ່ຈະມີ; ຖ້າຄົນເຮົາອາໄສລະບົບຂອງເຈົ້າ, ພວກມັນກໍ່ເປັນການພະນັນຢູ່ໂຕະ.

ການກວດສອບສຸຂະພາບໄວ: ຮູບແບບ ທຽບກັບ ອັລກໍຣິທຶມ ທຽບກັບ ຂໍ້ມູນ 🤷

ນີ້ແມ່ນການແບ່ງອອກສາມສ່ວນ:

  • ຮູບແບບ - “ສິ່ງ” ທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ທີ່ປ່ຽນຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າໃຫ້ເປັນຜົນຜະລິດ.

  • ອັລກໍຣິທຶມ - ສູດທີ່ຝຶກອົບຮົມ ຫຼື ດຳເນີນການແບບຈຳລອງ (ຄິດເຖິງການຫຼຸດລະດັບຄວາມຊັນ, ການຄົ້ນຫາລຳແສງ).

  • ຂໍ້ມູນ - ຕົວຢ່າງດິບທີ່ສອນແບບຈຳລອງກ່ຽວກັບວິທີການປະພຶດຕົວ.

ຄຳປຽບທຽບທີ່ງຸ່ມງ່າມເລັກນ້ອຍ: ຂໍ້ມູນແມ່ນສ່ວນປະກອບຂອງເຈົ້າ, ອັລກໍຣິທຶມແມ່ນສູດອາຫານ, ແລະຮູບແບບແມ່ນເຄັກ. ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ແຊບ, ແຕ່ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ຈົມຢູ່ກາງເພາະວ່າເຈົ້າແນມເບິ່ງໄວເກີນໄປ.

ຄອບຄົວຂອງຮູບແບບ AI ທີ່ທ່ານຈະໄດ້ພົບ 🧩

ມີໝວດໝູ່ທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ, ແຕ່ນີ້ແມ່ນລາຍການທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ:

  1. ຮູບແບບເສັ້ນຊື່ ແລະ ຮູບແບບໂລຈິດສະຕິກ - ງ່າຍດາຍ, ໄວ, ສາມາດຕີຄວາມໝາຍໄດ້. ຍັງເປັນເສັ້ນຖານທີ່ບໍ່ມີໃຜທຽບເທົ່າໄດ້ສຳລັບຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ.

  2. ຕົ້ນໄມ້ ແລະ ກຸ່ມຕົ້ນໄມ້ - ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈແມ່ນແຍກອອກຈາກກັນ ຖ້າ-ຫຼັງຈາກນັ້ນ; ລວມປ່າໄມ້ ຫຼື ເສີມພວກມັນ ແລະ ພວກມັນແຂງແຮງຢ່າງໜ້າຕົກໃຈ.

  3. ຕາໜ່າງປະສາດແບບ Convolutional (CNNs) - ກະດູກສັນຫຼັງຂອງການຮັບຮູ້ຮູບພາບ/ວິດີໂອ. ຕົວກອງ → ຂອບ → ຮູບຮ່າງ → ວັດຖຸ.

  4. ຮູບແບບລຳດັບ: RNNs ແລະ Transformers - ສຳລັບຂໍ້ຄວາມ, ການປາກເວົ້າ, ໂປຣຕີນ, ລະຫັດ. ການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງຂອງ Transformers ແມ່ນຕົວປ່ຽນແປງເກມ [3].

  5. ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ - ການສ້າງແບບຈຳລອງ, ປ່ຽນສຽງລົບກວນແບບສຸ່ມໃຫ້ເປັນຮູບພາບທີ່ສອດຄ່ອງກັນເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ [4].

  6. ຕາໜ່າງປະສາດກຣາຟ (GNNs) - ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບເຄືອຂ່າຍ ແລະ ຄວາມສຳພັນ: ໂມເລກຸນ, ກຣາຟສັງຄົມ, ວົງແຫວນການສໍ້ໂກງ.

  7. ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ (RL) - ຕົວແທນການທົດລອງ ແລະ ຄວາມຜິດພາດທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລາງວັນ. ຄິດເຖິງຫຸ່ນຍົນ, ເກມ, ການຕັດສິນໃຈຕາມລຳດັບ.

  8. ເອກະສານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ເກົ່າ: kNN, Naive Bayes - ເສັ້ນຖານໄວ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບຂໍ້ຄວາມ, ເມື່ອເຈົ້າຕ້ອງການຄຳຕອບ ໃນມື້ວານນີ້ .

ໝາຍເຫດ: ສຳລັບຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ, ຢ່າເຮັດໃຫ້ມັນສັບສົນເກີນໄປ. ການຖົດຖອຍໂລຈິດສະຕິກ ຫຼື ຕົ້ນໄມ້ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນມັກຈະປົກຄຸມຕາໜ່າງເລິກ. ໝໍ້ແປງໄຟຟ້າແມ່ນດີຫຼາຍ, ພຽງແຕ່ບໍ່ແມ່ນທຸກບ່ອນ.

ການຝຶກຊ້ອມພາຍໃຕ້ຝາປິດເປັນແນວໃດ 🔧

ຮູບແບບທີ່ທັນສະໄໝສ່ວນໃຫຍ່ຮຽນຮູ້ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນ ຟັງຊັນການສູນເສຍ ຜ່ານຮູບແບບຂອງ ການເລື່ອນລົງແບບ gradient . ການແຜ່ກະຈາຍກັບຄືນຍູ້ການແກ້ໄຂໄປທາງຫຼັງເພື່ອໃຫ້ແຕ່ລະພາລາມິເຕີຮູ້ວິທີການເຄື່ອນຍ້າຍ. ຕື່ມເຄັດລັບຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຢຸດກ່ອນໄວອັນຄວນ, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ຫຼື ຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ສະຫຼາດເພື່ອບໍ່ໃຫ້ມັນຕົກຢູ່ໃນຄວາມວຸ້ນວາຍ.

ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງທີ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຕິດຢູ່ເທິງໂຕະຂອງທ່ານ:

  • ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ > ການເລືອກຮູບແບບ. ຢ່າງຈິງຈັງ.

  • ສະເໝີໃຊ້ສິ່ງທີ່ລຽບງ່າຍເປັນພື້ນຖານ. ຖ້າຮູບແບບເສັ້ນຊື່ບໍ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີ, ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານກໍ່ອາດຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີເຊັ່ນກັນ.

  • ເບິ່ງການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ. ຖ້າການສູນເສຍການຝຶກອົບຮົມຫຼຸດລົງແຕ່ການສູນເສຍການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງເພີ່ມຂຶ້ນ - ສະບາຍດີ, ການປັບຕົວເກີນໄປ.

ການປະເມີນຮູບແບບ: ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນຢູ່ 📏

ຄວາມແມ່ນຍຳຟັງແລ້ວດີ, ແຕ່ມັນເປັນຕົວເລກດຽວທີ່ໜ້າຢ້ານ. ຂຶ້ນກັບໜ້າວຽກຂອງເຈົ້າ:

  • ຄວາມແມ່ນຍຳ - ເມື່ອທ່ານເວົ້າວ່າໃນແງ່ບວກ, ທ່ານເວົ້າຖືກເລື້ອຍປານໃດ?

  • ຈື່ໄດ້ - ໃນບັນດາຂໍ້ດີທັງໝົດ, ເຈົ້າພົບຈັກຂໍ້?

  • F1 - ສົມດຸນຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ຄວາມຈື່ຈຳ.

  • ເສັ້ນໂຄ້ງ PR - ໂດຍສະເພາະໃນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມດຸນ, ມີຄວາມຊື່ສັດຫຼາຍກວ່າ ROC [5].

ໂບນັດ: ກວດສອບການປັບທຽບ (ຄວາມເປັນໄປໄດ້ມີຄວາມໝາຍຫຍັງບໍ?) ແລະ ການເລື່ອນລອຍ (ຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງເຈົ້າກຳລັງເຄື່ອນຍ້າຍຢູ່ໃຕ້ຕີນຂອງເຈົ້າບໍ?). ແມ່ນແຕ່ຮູບແບບ "ດີເລີດ" ກໍ່ຍັງລ້າສະໄໝ.

ການຄຸ້ມຄອງ, ຄວາມສ່ຽງ, ກົດລະບຽບຂອງການຈະລາຈອນ 🧭

ເມື່ອຮູບແບບຂອງທ່ານສຳຜັດກັບມະນຸດແລ້ວ, ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບກໍ່ມີຄວາມສຳຄັນ. ສອງຈຸດສຳຄັນຫຼັກໆຄື:

  • ກອງທຶນຊ່ວຍເຫຼືອລ້າ AI ຂອງ NIST - ເປັນແບບສະໝັກໃຈແຕ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ, ມີຂັ້ນຕອນວົງຈອນຊີວິດ (ຄຸ້ມຄອງ, ວາງແຜນ, ວັດແທກ, ຈັດການ) ແລະ ຖັງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື [1].

  • ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EU - ລະບຽບການທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງ, ເປັນກົດໝາຍແລ້ວໃນເດືອນກໍລະກົດ 2024, ກຳນົດໜ້າທີ່ທີ່ເຂັ້ມງວດສຳລັບລະບົບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ແລະ ແມ່ນແຕ່ຮູບແບບທົ່ວໄປບາງອັນ [2].

ສະຫຼຸບສັງລວມທີ່ເປັນປະໂຫຍດ: ບັນທຶກສິ່ງທີ່ທ່ານສ້າງ, ວິທີທີ່ທ່ານທົດສອບມັນ, ແລະຄວາມສ່ຽງທີ່ທ່ານໄດ້ກວດສອບ. ຊ່ວຍປະຢັດການໂທສຸກເສີນທ່ຽງຄືນຂອງທ່ານໃນພາຍຫຼັງ.

ເລືອກແບບໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍໃຈ 🧭➡️

ຂະບວນການທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້:

  1. ໃຫ້ນິຍາມການຕັດສິນໃຈ - ຄວາມຜິດພາດທີ່ດີ ທຽບກັບ ຄວາມຜິດພາດທີ່ບໍ່ດີ ແມ່ນຫຍັງ?

  2. ຂໍ້ມູນການກວດສອບ - ຂະໜາດ, ຄວາມສົມດຸນ, ຄວາມສະອາດ.

  3. ກຳນົດຂໍ້ຈຳກັດ - ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍ, ຄວາມຊັກຊ້າ, ງົບປະມານ.

  4. ແລ່ນເສັ້ນຖານ - ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເສັ້ນຊື່/ໂລຈິສະຕິກ ຫຼື ຕົ້ນໄມ້ຂະໜາດນ້ອຍ.

  5. ເຮັດຊ້ຳຢ່າງສະຫຼາດ - ເພີ່ມຄຸນສົມບັດຕ່າງໆ, ປັບແຕ່ງ, ຈາກນັ້ນປ່ຽນຄອບຄົວຖ້າຜົນຕອບແທນບໍ່ພຽງພໍ.

ມັນໜ້າເບື່ອ, ແຕ່ຄວາມໜ້າເບື່ອຢູ່ທີ່ນີ້ກໍ່ດີ.

ພາບລວມປຽບທຽບ 📋

ປະເພດຮູບແບບ ຜູ້ຊົມ ລາຄາປະມານ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້
ເສັ້ນຊື່ ແລະ ໂລຈິສຕິກ ນັກວິເຄາະ, ນັກວິທະຍາສາດ ຕ່ຳ–ກາງ ສາມາດຕີຄວາມໄດ້, ໄວ, ແລະ ເປັນຕາຕະລາງທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ
ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ ທີມປະສົມ ຕ່ຳ ການແຍກທີ່ມະນຸດສາມາດອ່ານໄດ້, ການຈັດການທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່
ປ່າແບບສຸ່ມ ທີມງານຜະລິດຕະພັນ ປານກາງ ກຸ່ມຄົນຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງ, ຜູ້ທີ່ມີຄວາມຄິດທົ່ວໄປທີ່ເຂັ້ມແຂງ
ຕົ້ນໄມ້ທີ່ເພີ່ມຄວາມຊັນ ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ປານກາງ SOTA ຢູ່ໃນຕາຕະລາງ, ແຂງແຮງດ້ວຍຄຸນສົມບັດທີ່ສັບສົນ
CNN ຄົນທີ່ມີຄວາມມຸ່ງຫວັງ ປານກາງ–ສູງ ການບິດເບືອນ → ລຳດັບຊັ້ນທາງພື້ນທີ່
ໝໍ້ແປງໄຟຟ້າ NLP + ຫຼາຍຮູບແບບ ສູງ ການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງມີລະດັບທີ່ງົດງາມ [3]
ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ ທີມງານສ້າງສັນ ສູງ ການກຳຈັດສິ່ງລົບກວນເຮັດໃຫ້ເກີດມະຫັດສະຈັນ [4]
GNNs ຄົນທີ່ມັກກຣາຟ ປານກາງ–ສູງ ການສົ່ງຂໍ້ຄວາມເຂົ້າລະຫັດຄວາມສຳພັນ
kNN / ໄຮບ ເບສ໌ ແຮກເກີຮີບຮ້ອນ ຕ່ຳຫຼາຍ ພື້ນຖານງ່າຍໆ, ການນຳໃຊ້ທັນທີ
ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ ຄົ້ນຄວ້າໜັກ ປານກາງ–ສູງ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການກະທຳຕາມລຳດັບ, ແຕ່ຍາກທີ່ຈະຄວບຄຸມ

“ຄວາມຊ່ຽວຊານ” ໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງ🧪

  • ຮູບພາບ → CNNs ເກັ່ງໂດຍການວາງຮູບແບບທ້ອງຖິ່ນເຂົ້າກັນເປັນຮູບແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ.

  • ພາສາ → Transformers, ດ້ວຍຄວາມເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງ, ຈັດການກັບສະພາບການທີ່ຍາວນານ [3].

  • ກຣາຟ → GNNs ຈະສ່ອງແສງເມື່ອການເຊື່ອມຕໍ່ມີຄວາມສຳຄັນ.

  • ສື່ທີ່ສ້າງກຳເນີດ → ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ, ການກຳຈັດສິ່ງລົບກວນແບບເທື່ອລະກ້າວ [4].

ຂໍ້ມູນ: MVP ທີ່ງຽບສະຫງົບ 🧰

ຮູບແບບບໍ່ສາມາດບັນທຶກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີໄດ້. ພື້ນຖານ:

  • ແບ່ງຊຸດຂໍ້ມູນໃຫ້ຖືກຕ້ອງ (ບໍ່ມີການຮົ່ວໄຫຼ, ເຄົາລົບເວລາ).

  • ຈັດການກັບຄວາມບໍ່ສົມດຸນ (ການເກັບຕົວຢ່າງຄືນໃໝ່, ນ້ຳໜັກ, ຂອບເຂດ).

  • ວິສະວະກອນມີຄຸນສົມບັດຢ່າງລະມັດລະວັງ - ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບທີ່ເລິກຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ.

  • ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຕາມຫຼັກວິທະຍາສາດ.

ການວັດແທກຄວາມສຳເລັດໂດຍບໍ່ຕ້ອງຫຼີ້ນຫຼີ້ນເອງ🎯

ຈັບຄູ່ຕົວຊີ້ວັດກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕົວຈິງ. ຕົວຢ່າງ: ການຄັດເລືອກປີ້ສະໜັບສະໜູນ.

  • ການຮຽກຄືນເພີ່ມອັດຕາການຈັບຜູ້ຕ້ອງສົງໄສທີ່ຕ້ອງແຈ້ງລ່ວງໜ້າ.

  • ຄວາມແມ່ນຍຳສູງຊ່ວຍປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຕົວແທນຈົມຢູ່ໃນສຽງລົບກວນ.

  • F1 ສົມດຸນທັງສອງ.

  • ຕິດຕາມການດຣິບ ແລະ ການວັດແທກເພື່ອບໍ່ໃຫ້ລະບົບເນົ່າເປື່ອຍຢ່າງງຽບໆ.

ຄວາມສ່ຽງ, ຄວາມຍຸຕິທຳ, ເອກະສານ - ເຮັດມັນແຕ່ຫົວທີ 📝

ໃຫ້ຄິດວ່າເອກະສານບໍ່ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ຫຍຸ້ງຍາກແຕ່ເປັນການປະກັນໄພ. ການກວດສອບຄວາມລຳອຽງ, ການທົດສອບຄວາມທົນທານ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ - ຂຽນມັນລົງ. ຂອບການເຮັດວຽກຕ່າງໆເຊັ່ນ: AI RMF [1] ແລະກົດໝາຍຕ່າງໆເຊັ່ນ EU AI Act [2] ກຳລັງກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ຕ້ອງພິຈາລະນາຢູ່ແລ້ວ.

ແຜນທີ່ເລີ່ມຕົ້ນດ່ວນ🚀

  1. ກວດສອບການຕັດສິນໃຈ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດໃຫ້ດີ.

  2. ເກັບກຳຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ.

  3. ເສັ້ນພື້ນຖານທີ່ມີເສັ້ນຊື່/ຕົ້ນໄມ້.

  4. ຂ້າມໄປຫາຄອບຄົວທີ່ເໝາະສົມສຳລັບຮູບແບບ.

  5. ປະເມີນຜົນດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດທີ່ເໝາະສົມ.

  6. ບັນທຶກຄວາມສ່ຽງກ່ອນການຂົນສົ່ງ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບຟ້າຜ່າ ⚡

  • ລໍຖ້າອີກແລ້ວ - ຮູບແບບ AI ແມ່ນຫຍັງ?
    ຟັງຊັນທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນເພື່ອເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນເຂົ້າກັບຂໍ້ມູນອອກ. ສິ່ງມະຫັດສະຈັນແມ່ນການລວມຕົວທົ່ວໄປ, ບໍ່ແມ່ນການທ່ອງຈຳ.

  • ຮູບແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າສະເໝີໄປຊະນະບໍ?
    ບໍ່ແມ່ນຢູ່ໃນຕາຕະລາງ - ຕົ້ນໄມ້ຍັງຄົງເປັນກົດລະບຽບ. ກ່ຽວກັບຂໍ້ຄວາມ/ຮູບພາບ, ແມ່ນແລ້ວ, ຂະໜາດມັກຈະຊ່ວຍໄດ້ [3][4].

  • ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍ ທຽບກັບ ຄວາມຖືກຕ້ອງ?
    ບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນການແລກປ່ຽນ. ໃຊ້ຍຸດທະສາດແບບປະສົມປະສານ.

  • ການປັບແຕ່ງວິສະວະກຳໃຫ້ລະອຽດ ຫຼື ວ່ອງໄວ?
    ຂຶ້ນກັບ - ງົບປະມານ ແລະ ຂອບເຂດຂອງໜ້າວຽກເປັນສິ່ງກຳນົດ. ທັງສອງຢ່າງລ້ວນແຕ່ມີບົດບາດຂອງມັນເອງ.

TL;DR 🌯

ຮູບແບບ AI = ໜ້າທີ່ທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີປະໂຫຍດບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເປັນຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ຄິດຢ່າງລະອຽດ. ເລີ່ມຕົ້ນງ່າຍໆ, ວັດແທກສິ່ງທີ່ສຳຄັນ, ບັນທຶກສ່ວນທີ່ບໍ່ດີ, ຈາກນັ້ນ (ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນ) ກໍ່ເປັນໄປຕາມຄວາມຄິດ.

ຖ້າທ່ານຮັກສາພຽງແຕ່ປະໂຫຍກດຽວ: ຮູບແບບ AI ແມ່ນໜ້າທີ່ທີ່ຮຽນຮູ້, ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມດ້ວຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ຕັດສິນດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດສະເພາະສະພາບການ, ແລະ ນຳໃຊ້ດ້ວຍຮົ້ວກັ້ນ. ນັ້ນແມ່ນຂໍ້ຕົກລົງທັງໝົດ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. NIST - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານປັນຍາປະດິດ (AI RMF 1.0)
    NIST AI RMF 1.0 (PDF)

  2. ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍປັນຍາປະດິດຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ - ວາລະສານທາງການ (2024/1689, ວັນທີ 12 ກໍລະກົດ 2024)
    EUR-Lex: ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI (PDF ທາງການ)

  3. Transformers / ການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງ - Vaswani et al., ຄວາມສົນໃຈຄືສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ (2017).
    arXiv:1706.03762 (PDF)

  4. ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ - Ho, Jain, Abbeel, ຮູບແບບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການແຜ່ກະຈາຍສຽງລົບກວນ (2020).
    arXiv:2006.11239 (PDF)

  5. PR ທຽບກັບ ROC ກ່ຽວກັບຄວາມບໍ່ສົມດຸນ - Saito & Rehmsmeier, PLOS ONE (2015).
    DOI: 10.1371/journal.pone.0118432

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ