ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນວິທີການທີ່ຄອມພິວເຕີໃຊ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນ, ຈາກນັ້ນເຮັດການຄາດຄະເນ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈໂດຍໃຊ້ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ. ມັນບໍ່ແມ່ນເຫດຜົນ "ຖ້າ-ຫຼັງຈາກນັ້ນ" ທີ່ແນ່ນອນ: ມັນຈະປັບຕົວເມື່ອມັນພົບກັບຕົວຢ່າງ ແລະ ຄຳຕິຊົມ. ເມື່ອຂໍ້ມູນປ່ຽນແປງ ຫຼື ມີອະຄະຕິ, ມັນຍັງສາມາດສ້າງຄວາມຜິດພາດທີ່ໝັ້ນໃຈໄດ້.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ຄຳນິຍາມ : ແຍກສູດການຮຽນຮູ້ (ອັລກໍຣິທຶມ) ອອກຈາກຕົວຄາດເດົາທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ (ຮູບແບບ).
ວົງຈອນຊີວິດ : ຖືວ່າການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການອະນຸມານເປັນສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ; ຄວາມລົ້ມເຫຼວມັກຈະເກີດຂຶ້ນຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້.
ຄວາມຮັບຜິດຊອບ : ຕັດສິນໃຈວ່າໃຜເປັນຜູ້ກວດສອບຄວາມຜິດພາດ ແລະ ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນເມື່ອລະບົບເຮັດຜິດພາດ.
ຄວາມຕ້ານທານການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ : ລະວັງການຮົ່ວໄຫຼ, ອະຄະຕິອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ການຫຼິ້ນເກມແບບແມັດຕຣິກ ທີ່ສາມາດເພີ່ມມູນຄ່າຜົນໄດ້ຮັບໄດ້.
ການກວດສອບ : ຕິດຕາມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ການຕັ້ງຄ່າ ແລະ ການປະເມີນຜົນ ເພື່ອໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຍັງຄົງສາມາດໂຕ້ແຍ້ງໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຫຼັກການສຳລັບ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ຄວາມຍຸຕິທຳ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ຄວາມປອດໄພ.
🔗 ຄວາມລຳອຽງຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຂໍ້ມູນທີ່ມີອະຄະຕິເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI ບິດເບືອນແນວໃດ ແລະ ວິທີການແກ້ໄຂ.
🔗 AI scalability ແມ່ນຫຍັງ
ວິທີການຂະຫຍາຍລະບົບ AI: ຂໍ້ມູນ, ການຄຳນວນ, ການນຳໃຊ້ ແລະ ການປະຕິບັດງານ.
🔗 AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ
ເປັນຫຍັງຮູບແບບທີ່ສາມາດຕີຄວາມໝາຍໄດ້ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ການແກ້ໄຂບັນຫາ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ.
ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນຫຍັງແທ້? 🧠
ອ ັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ຄອມພິວເຕີໃຊ້ເພື່ອ:
-
ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ (ຫຼື ຄຳຕິຊົມ)
-
ຮັບຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆ
-
ຄາດຄະເນ ຫຼື ຕັດສິນໃຈ
-
ປັບປຸງປະສິດທິພາບ ດ້ວຍປະສົບການ [1]
ອັລກໍຣິທຶມແບບຄລາສສິກແມ່ນຄ້າຍຄື: "ຈັດຮຽງຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ຕາມລຳດັບຈາກນ້ອຍຫາໃຫຍ່." ຂັ້ນຕອນທີ່ຊັດເຈນ, ຜົນໄດ້ຮັບດຽວກັນທຸກໆຄັ້ງ.
ອັລກໍຣິທຶມແບບ AI ຄ້າຍຄືກັບ: “ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງລ້ານຢ່າງ. ກະລຸນາຄິດໄລ່ອອກວ່າ 'ແມວ' ແມ່ນຫຍັງ.” ຫຼັງຈາກນັ້ນມັນສ້າງຮູບແບບພາຍໃນທີ່ ປົກກະຕິແລ້ວ ໃຊ້ໄດ້ຜົນ. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ. ບາງຄັ້ງມັນເຫັນໝອນທີ່ຟູນຟູ ແລະຮ້ອງວ່າ “ແມວ!” ດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈຢ່າງເຕັມທີ່. 🐈⬛
ອັລກໍຣິທຶມ AI ທຽບກັບຮູບແບບ AI: ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄົນທີ່ມອງຂ້າມ 😬
ສິ່ງນີ້ຈະຊ່ວຍແກ້ໄຂ ຢ່າງ ວ່ອງໄວ:
-
ອັລກໍຣິທຶມ AI = ວິທີການຮຽນຮູ້ / ວິທີການຝຶກອົບຮົມ
(“ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ພວກເຮົາອັບເດດຕົວເອງຈາກຂໍ້ມູນ.”) -
ຮູບແບບ AI = ສິ່ງປະດິດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ທ່ານໃຊ້ໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນໃໝ່
(“ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດການຄາດຄະເນໃນຕອນນີ້.”) [1]
ສະນັ້ນ, ອັລກໍຣິທຶມແມ່ນຄືກັບຂະບວນການປຸງແຕ່ງອາຫານ, ແລະຮູບແບບແມ່ນອາຫານທີ່ສຳເລັດແລ້ວ 🍝. ບາງທີອາດເປັນຄຳປຽບທຽບທີ່ສັ່ນຄອນເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ມັນກໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ນອກຈາກນີ້, ອັລກໍຣິທຶມດຽວກັນສາມາດຜະລິດຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍອີງຕາມ:
-
ຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານປ້ອນມັນ
-
ການຕັ້ງຄ່າທີ່ທ່ານເລືອກ
-
ເຈົ້າຝຶກຊ້ອມດົນປານໃດ
-
ຊຸດຂໍ້ມູນຂອງເຈົ້າບໍ່ເປັນລະບຽບແນວໃດ (ເປີດເຜີຍ: ມັນເກືອບຈະບໍ່ເປັນລະບຽບສະເໝີ)
ເປັນຫຍັງອັລກໍຣິທຶມ AI ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ (ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຈະບໍ່ແມ່ນ “ນັກວິຊາການ” ກໍຕາມ) 📌
ເຖິງແມ່ນວ່າເຈົ້າຈະບໍ່ເຄີຍຂຽນລະຫັດເລີຍ, ແຕ່ອັລກໍຣິທຶມ AI ຍັງສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ເຈົ້າຢູ່. ຫຼາຍ.
ລອງຄິດເບິ່ງ: ຕົວກອງສະແປມ, ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ການແນະນຳ, ການແປພາສາ, ການສະໜັບສະໜູນການຖ່າຍພາບທາງການແພດ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ, ແລະ ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ. (ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າ AI “ມີຊີວິດຢູ່,” ແຕ່ຍ້ອນວ່າການຮັບຮູ້ຮູບແບບໃນຂອບເຂດມີຄຸນຄ່າໃນສະຖານທີ່ທີ່ສຳຄັນຫຼາຍລ້ານແຫ່ງ.)
ແລະ ຖ້າທ່ານກຳລັງສ້າງທຸລະກິດ, ຄຸ້ມຄອງທີມງານ, ຫຼື ພະຍາຍາມບໍ່ໃຫ້ຖືກຫຼອກລວງດ້ວຍຄຳສັບສະເພາະທາງວິຊາການ, ການເຂົ້າໃຈວ່າ ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນຫຍັງ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຖາມຄຳຖາມໄດ້ດີຂຶ້ນ:
-
ລະບຸຂໍ້ມູນທີ່ລະບົບໄດ້ຮຽນຮູ້.
-
ກວດສອບວິທີການວັດແທກ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຳອຽງ.
-
ກຳນົດສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອລະບົບຜິດພາດ.
ເພາະບາງຄັ້ງມັນອາດຈະຜິດພາດ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນການມອງໂລກໃນແງ່ຮ້າຍ. ນັ້ນແມ່ນຄວາມເປັນຈິງ.
ວິທີທີ່ອັລກໍຣິທຶມ AI “ຮຽນຮູ້” (ການຝຶກອົບຮົມ ທຽບກັບ ການອະນຸມານ) 🎓➡️🔮
ລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສ່ວນໃຫຍ່ມີສອງໄລຍະຫຼັກຄື:
1) ການຝຶກອົບຮົມ (ເວລາຮຽນຮູ້)
ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ອັລກໍຣິທຶມ:
-
ເບິ່ງຕົວຢ່າງ (ຂໍ້ມູນ)
-
ເຮັດການຄາດຄະເນ
-
ວັດແທກວ່າມັນຜິດພາດແນວໃດ
-
ປັບຕົວກໍານົດການພາຍໃນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ [1]
2) ການອະນຸມານ (ໃຊ້ເວລາ)
ການອະນຸມານແມ່ນເວລາທີ່ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຖືກນໍາໃຊ້ໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນໃໝ່:
-
ຈັດປະເພດອີເມວໃໝ່ເປັນສະແປມ ຫຼື ບໍ່
-
ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການໃນອາທິດໜ້າ
-
ຕິດປ້າຍໃຫ້ຮູບພາບ
-
ສ້າງການຕອບສະໜອງ [1]
ການຝຶກອົບຮົມຄື "ການຮຽນ". ການອະນຸມານຄື "ການສອບເສັງ". ຍົກເວັ້ນແຕ່ການສອບເສັງບໍ່ເຄີຍສິ້ນສຸດລົງ ແລະ ຜູ້ຄົນກໍ່ປ່ຽນກົດລະບຽບໃນລະຫວ່າງເວລາ. 😵
ຄອບຄົວໃຫຍ່ຂອງຮູບແບບອັລກໍຣິທຶມ AI (ດ້ວຍສະຕິປັນຍາພາສາອັງກິດທຳມະດາ) 🧠🔧
ການຮຽນຮູ້ແບບມີຜູ້ຊີ້ນຳ🎯
ເຈົ້າໃຫ້ຕົວຢ່າງທີ່ມີປ້າຍກຳກັບເຊັ່ນ:
-
“ນີ້ແມ່ນສະແປມ” / “ນີ້ບໍ່ແມ່ນສະແປມ”
-
“ລູກຄ້າຄົນນີ້ຖືກຍົກເລີກ” / “ລູກຄ້າຄົນນີ້ຍັງຄົງຢູ່”
ອັລກໍຣິທຶມຮຽນຮູ້ການສ້າງແຜນທີ່ຈາກອິນພຸດ → ຜົນຜະລິດ. ເປັນເລື່ອງທຳມະດາຫຼາຍ. [1]
ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີຜູ້ຊີ້ນຳ 🧊
ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ. ລະບົບຊອກຫາໂຄງສ້າງ:
-
ກຸ່ມລູກຄ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັນ
-
ຮູບແບບຜິດປົກກະຕິ
-
ຫົວຂໍ້ໃນເອກະສານ [1]
ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ🕹️
ລະບົບຮຽນຮູ້ຈາກການລອງຜິດລອງຖືກ, ໂດຍໄດ້ຮັບຜົນຕອບແທນ. (ດີຫຼາຍເມື່ອຜົນຕອບແທນມີຄວາມຊັດເຈນ. ປ່ຽນແປງເມື່ອບໍ່ມີຜົນຕອບແທນ.) [1]
ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ (ເຄືອຂ່າຍປະສາດ) 🧠⚡
ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັບຄອບຄົວເຕັກນິກຫຼາຍກວ່າອັລກໍຣິທຶມດຽວ. ມັນໃຊ້ການນຳສະເໜີແບບຊັ້ນໆ ແລະ ສາມາດຮຽນຮູ້ຮູບແບບທີ່ສັບສົນຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະໃນວິໄສທັດ, ການປາກເວົ້າ ແລະ ພາສາ. [1]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ພາບລວມຂອງຄອບຄົວອັລກໍຣິທຶມ AI ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ 🧩
ບໍ່ແມ່ນ "ລາຍຊື່ທີ່ດີທີ່ສຸດ" - ຄ້າຍຄືກັບແຜນທີ່ຫຼາຍກວ່າ ເພື່ອວ່າເຈົ້າຈະເຊົາຮູ້ສຶກວ່າທຸກຢ່າງແມ່ນແກງ AI ໃຫຍ່ອັນດຽວ.
| ກຸ່ມອັລກໍຣິທຶມ | ຜູ້ຊົມ | "ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ" ໃນຊີວິດຈິງ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່ | ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ນັກວິເຄາະ | ຕ່ຳ | ພື້ນຖານທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະ ສາມາດຕີຄວາມໝາຍໄດ້ |
| ການຖົດຖອຍໂລຈິດສະຕິກ | ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ທີມງານຜະລິດຕະພັນ | ຕ່ຳ | ແຂງສຳລັບການຈັດປະເພດເມື່ອສັນຍານສະອາດ |
| ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ | ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ → ລະດັບກາງ | ຕ່ຳ | ອະທິບາຍງ່າຍ, ສາມາດເວົ້າເກີນຈິງໄດ້ |
| ປ່າແບບສຸ່ມ | ລະດັບກາງ | ປານກາງ | ໝັ້ນຄົງກວ່າຕົ້ນໄມ້ຕົ້ນດຽວ |
| ການເພີ່ມຄວາມຊັນ (ແບບ XGBoost) | ລະດັບກາງ → ຂັ້ນສູງ | ປານກາງ–ສູງ | ມັກຈະດີເລີດໃນຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ; ການປັບແຕ່ງສາມາດເປັນຮູກະຕ່າຍໄດ້ 🕳️ |
| ສະໜັບສະໜູນເຄື່ອງຈັກເວັກເຕີ | ລະດັບກາງ | ປານກາງ | ເກັ່ງໃນບາງບັນຫາຂະໜາດກາງ; ເລືອກຫຼາຍກ່ຽວກັບການປັບຂະໜາດ |
| ເຄືອຂ່າຍປະສາດ / ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ | ທີມງານທີ່ກ້າວໜ້າ ແລະ ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຫຼາຍ | ສູງ | ມີປະສິດທິພາບສູງສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ; ຮາດແວ + ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຮັດຊ້ຳ |
| ການຈັດກຸ່ມ K-Means | ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ | ຕ່ຳ | ການຈັດກຸ່ມໄວ, ແຕ່ສົມມຸດວ່າກຸ່ມ "ກົມ" |
| ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງ | ຄົນທີ່ມີຄວາມຮູ້ຄວາມສາມາດສູງ ແລະ ຄົ້ນຄວ້າ | ສູງ | ຮຽນຮູ້ຜ່ານການລອງຜິດລອງຖືກເມື່ອສັນຍານລາງວັນຊັດເຈນ |
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ອັລກໍຣິທຶມ AI ລຸ້ນດີ? ✅🤔
ອັລກໍຣິທຶມ AI ທີ່ “ດີ” ບໍ່ແມ່ນອັນທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ລະບົບທີ່ດີມັກຈະເປັນ:
-
ຖືກຕ້ອງພຽງພໍສຳລັບເປົ້າໝາຍທີ່ແທ້ຈິງ (ບໍ່ສົມບູນແບບ - ມີຄຸນຄ່າ)
-
ແຂງແຮງ (ບໍ່ລົ້ມລົງເມື່ອຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍ)
-
ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ພຽງພໍ (ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໂປ່ງໃສ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນຫຼຸມດຳທັງໝົດ)
-
ຍຸດຕິທຳ ແລະ ກວດສອບຄວາມລຳອຽງ (ຂໍ້ມູນທີ່ບິດເບືອນ → ຜົນຜະລິດທີ່ບິດເບືອນ)
-
ມີປະສິດທິພາບ (ບໍ່ມີຊຸບເປີຄອມພິວເຕີສຳລັບວຽກງ່າຍໆ)
-
ສາມາດຮັກສາໄດ້ (ສາມາດຕິດຕາມກວດກາໄດ້, ສາມາດອັບເດດໄດ້, ສາມາດປັບປຸງໄດ້)
ເຄສຂະໜາດນ້ອຍທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງໄວ (ເພາະວ່ານີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ສິ່ງຕ່າງໆກາຍເປັນຮູບປະທຳ)
ລອງນຶກພາບຮູບແບບການຢຸດເຮັດວຽກທີ່ "ໜ້າອັດສະຈັນ" ໃນການທົດສອບ... ເພາະມັນໄດ້ຮຽນຮູ້ຕົວແທນໂດຍບັງເອີນສຳລັບ "ລູກຄ້າທີ່ທີມງານຮັກສາລູກຄ້າຕິດຕໍ່ແລ້ວ." ນັ້ນບໍ່ແມ່ນເວດມົນທຳນາຍ. ນັ້ນແມ່ນການຮົ່ວໄຫຼ. ມັນຈະເບິ່ງຄືເປັນວິລະຊົນຈົນກວ່າເຈົ້າຈະນຳໃຊ້ມັນ, ຈາກນັ້ນກໍ່ປ່ຽນໜ້າຕາທັນທີ. 😭
ວິທີທີ່ພວກເຮົາຕັດສິນວ່າອັລກໍຣິທຶມ AI ນັ້ນ “ດີ” ຫຼືບໍ່ 📏✅
ເຈົ້າບໍ່ພຽງແຕ່ຫຼຽວເບິ່ງມັນ (ດີ, ບາງຄົນເຮັດ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຄວາມວຸ້ນວາຍຈະຕາມມາ).
ວິທີການປະເມີນຜົນທົ່ວໄປປະກອບມີ:
-
ຄວາມແມ່ນຍຳ
-
ຄວາມແມ່ນຍຳ / ການລະນຶກເຖິງ
-
ຄະແນນ F1 (ດຸ່ນດ່ຽງຄວາມແມ່ນຍຳ/ການລະນຶກ) [2]
-
AUC-ROC (ຄຸນນະພາບການຈັດອັນດັບສຳລັບການຈັດປະເພດໄບນາຣີ) [3]
-
ການປັບທຽບ (ວ່າຄວາມໝັ້ນໃຈກົງກັບຄວາມເປັນຈິງຫຼືບໍ່)
ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນກໍ່ມີການທົດສອບໃນໂລກຕົວຈິງ:
-
ມັນຊ່ວຍຜູ້ໃຊ້ໄດ້ບໍ?
-
ມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ຫຼື ຄວາມສ່ຽງບໍ?
-
ມັນສ້າງບັນຫາໃໝ່ບໍ (ສັນຍານເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ການປະຕິເສດທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ, ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນ)?
ບາງຄັ້ງຮູບແບບທີ່ "ຮ້າຍແຮງກວ່າເລັກນ້ອຍ" ໃນເຈ້ຍແມ່ນດີກວ່າໃນການຜະລິດເພາະມັນມີຄວາມໝັ້ນຄົງ, ສາມາດອະທິບາຍໄດ້, ແລະງ່າຍຕໍ່ການຕິດຕາມກວດກາ.
ອຸປະສັກທົ່ວໄປ (ຫຼື ວິທີທີ່ໂຄງການ AI ໄປຂ້າງໆຢ່າງງຽບໆ) ⚠️😵💫
ເຖິງແມ່ນວ່າທີມທີ່ແຂງແກ່ນກໍ່ຍັງຕີສິ່ງເຫຼົ່ານີ້:
-
ການປັບຕົວຫຼາຍເກີນໄປ (ດີຫຼາຍໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຮ້າຍແຮງກວ່າໃນຂໍ້ມູນໃໝ່) [1]
-
ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ (ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານຈະບໍ່ມີໃນເວລາຄາດຄະເນ)
-
ບັນຫາອະຄະຕິ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳ (ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດມີຄວາມບໍ່ຍຸຕິທຳທາງປະຫວັດສາດ)
-
ການຫັນປ່ຽນແນວຄິດ (ໂລກປ່ຽນແປງ; ຮູບແບບບໍ່ປ່ຽນແປງ)
-
ຕົວຊີ້ວັດທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ (ທ່ານເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມຖືກຕ້ອງ; ຜູ້ໃຊ້ສົນໃຈສິ່ງອື່ນ)
-
ຄວາມຕົກໃຈໃນກ່ອງດຳ (ບໍ່ມີໃຜສາມາດອະທິບາຍການຕັດສິນໃຈໄດ້ເມື່ອມັນມີຄວາມສຳຄັນຢ່າງກະທັນຫັນ)
ບັນຫາທີ່ລະອຽດອ່ອນອີກອັນໜຶ່ງຄື: ອະຄະຕິຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດ - ຜູ້ຄົນໄວ້ວາງໃຈລະບົບຫຼາຍເກີນໄປ ເພາະມັນສະແດງຄຳແນະນຳທີ່ໝັ້ນໃຈອອກມາ ເຊິ່ງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລະມັດລະວັງ ແລະ ການກວດສອບເອກະລາດ. ສິ່ງນີ້ໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນການຄົ້ນຄວ້າສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ ລວມທັງສະພາບການດ້ານການດູແລສຸຂະພາບ. [4]
“AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື” ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກ - ມັນເປັນລາຍການກວດສອບ 🧾🔍
ຖ້າລະບົບ AI ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄົນຈິງ, ທ່ານຕ້ອງການຫຼາຍກວ່າ "ມັນຖືກຕ້ອງໃນມາດຕະຖານຂອງພວກເຮົາ."
ກອບທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ: ວາງແຜນ → ສ້າງ → ທົດສອບ → ນຳໃຊ້ → ຕິດຕາມກວດກາ → ອັບເດດ. ກອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຂອງ NIST ວາງອອກລັກສະນະຂອງ AI ທີ່ “ໜ້າເຊື່ອຖື” ເຊັ່ນ: ຖືກຕ້ອງ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື , ປອດໄພ , ໝັ້ນຄົງ ແລະ ທົນ , ໂປ່ງໃສ , ມາດອະທິບາຍ ແລະ ຕີຄວາມໄດ້ , ປັບປຸງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ , ແລະ ຍຸດຕິທຳ (ມີການຄຸ້ມຄອງອະຄະຕິທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ) . [5]
ການແປ: ເຈົ້າຖາມວ່າມັນໃຊ້ໄດ້ຜົນຫຼືບໍ່.
ເຈົ້າຍັງຖາມວ່າມັນລົ້ມເຫຼວຢ່າງປອດໄພຫຼືບໍ່, ແລະເຈົ້າສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນໄດ້ວ່າເຈົ້າສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນໄດ້ຫຼືບໍ່.
ບົດຮຽນຫຼັກໆ🧾✅
ຖ້າທ່ານບໍ່ເອົາຫຍັງອີກຈາກສິ່ງນີ້:
-
ອັລກໍຣິທຶມ AI = ວິທີການຮຽນຮູ້, ສູດການຝຶກອົບຮົມ
-
ຮູບແບບ AI = ຜົນຜະລິດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ທ່ານນຳໃຊ້
-
AI ທີ່ດີບໍ່ພຽງແຕ່ “ສະຫຼາດ” ເທົ່ານັ້ນ - ມັນຍັງ ໜ້າເຊື່ອຖື, ໄດ້ຮັບການຕິດຕາມກວດກາ, ກວດສອບອະຄະຕິ ແລະ ເໝາະສົມກັບວຽກງານ.
-
ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຢາກຍອມຮັບ
-
ອັລກໍຣິທຶມທີ່ດີທີ່ສຸດມັກຈະເປັນອັລກໍຣິທຶມທີ່ແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ ໂດຍບໍ່ສ້າງບັນຫາໃໝ່ສາມຢ່າງ 😅
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເວົ້າງ່າຍໆ, ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນວິທີການທີ່ຄອມພິວເຕີໃຊ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ຕັດສິນໃຈ. ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ກົດລະບຽບ "ຖ້າ-ຫຼັງຈາກນັ້ນ" ທີ່ຄົງທີ່, ມັນຈະປັບຕົວມັນເອງຫຼັງຈາກເຫັນຕົວຢ່າງຫຼາຍຢ່າງ ຫຼື ໄດ້ຮັບຄຳຕິຊົມ. ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອປັບປຸງການຄາດຄະເນ ຫຼື ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນໃໝ່ຕາມການເວລາ. ມັນມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ມັນຍັງສາມາດເຮັດຜິດພາດໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ.
ຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດລະຫວ່າງອັລກໍຣິທຶມ AI ແລະຮູບແບບ AI?
ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນຂະບວນການຮຽນຮູ້ ຫຼື ສູດການຝຶກອົບຮົມ - ວິທີທີ່ລະບົບອັບເດດຕົວມັນເອງຈາກຂໍ້ມູນ. ຮູບແບບ AI ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ທ່ານໃຊ້ເພື່ອເຮັດການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບອິນພຸດໃໝ່. ອັລກໍຣິທຶມ AI ດຽວກັນສາມາດຜະລິດຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍໂດຍອີງຕາມຂໍ້ມູນ, ໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການຕັ້ງຄ່າ. ລອງຄິດເຖິງ “ຂະບວນການປຸງແຕ່ງອາຫານ” ທຽບກັບ “ອາຫານສຳເລັດຮູບ.”
ອັລກໍຣິທຶມ AI ຮຽນຮູ້ແນວໃດໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມທຽບກັບການອະນຸມານ?
ການຝຶກອົບຮົມແມ່ນເວລາທີ່ອັລກໍຣິທຶມສຶກສາ: ມັນເຫັນຕົວຢ່າງ, ເຮັດການຄາດຄະເນ, ວັດແທກຄວາມຜິດພາດ, ແລະປັບພາລາມິເຕີພາຍໃນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດນັ້ນ. ການອະນຸມານແມ່ນເວລາທີ່ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຖືກນໍາໃຊ້ໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນໃຫມ່, ເຊັ່ນ: ການຈັດປະເພດສະແປມ ຫຼື ການຕິດປ້າຍຮູບພາບ. ການຝຶກອົບຮົມແມ່ນໄລຍະການຮຽນຮູ້; ການອະນຸມານແມ່ນໄລຍະການນໍາໃຊ້. ບັນຫາຫຼາຍຢ່າງຈະປາກົດຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການອະນຸມານເທົ່ານັ້ນ ເພາະວ່າຂໍ້ມູນໃຫມ່ມີພຶດຕິກໍາແຕກຕ່າງຈາກສິ່ງທີ່ລະບົບໄດ້ຮຽນຮູ້.
ປະເພດຫຼັກຂອງອັລກໍຣິທຶມ AI (ແບບຄວບຄຸມ, ແບບບໍ່ຄວບຄຸມ, ແລະ ແບບເສີມແຮງ) ແມ່ນຫຍັງ?
ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ມີປ້າຍຊື່ເພື່ອຮຽນຮູ້ການສ້າງແຜນທີ່ຈາກຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າໄປຫາຜົນຜະລິດ, ເຊັ່ນ: ສະແປມ ທຽບກັບ ບໍ່ແມ່ນສະແປມ. ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີປ້າຍຊື່ ແລະ ຊອກຫາໂຄງສ້າງ, ເຊັ່ນ: ກຸ່ມ ຫຼື ຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິ. ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງຮຽນຮູ້ໂດຍການລອງຜິດລອງຖືກໂດຍໃຊ້ລາງວັນ. ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນເຕັກນິກເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ສາມາດຈັບຮູບແບບທີ່ສັບສົນ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບວຽກງານດ້ານວິໄສທັດ ແລະ ພາສາ.
ເຈົ້າຈະຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າອັລກໍຣິທຶມ AI ນັ້ນ “ດີ” ໃນຊີວິດຈິງ?
ອັລກໍຣິທຶມ AI ທີ່ດີບໍ່ແມ່ນອັລກໍຣິທຶມທີ່ສັບສົນທີ່ສຸດໂດຍອັດຕະໂນມັດ - ແຕ່ມັນແມ່ນອັລກໍຣິທຶມທີ່ຕອບສະໜອງເປົ້າໝາຍໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື. ທີມງານພິຈາລະນາຕົວຊີ້ວັດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມແມ່ນຍຳ/ການເອີ້ນຄືນ, F1, AUC-ROC, ແລະ ການວັດແທກ, ຈາກນັ້ນທົດສອບປະສິດທິພາບ ແລະ ຜົນກະທົບໃນການຕັ້ງຄ່າການນຳໃຊ້. ຄວາມໝັ້ນຄົງ, ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍ, ປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຮັກສາແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍໃນການຜະລິດ. ບາງຄັ້ງຮູບແບບທີ່ອ່ອນແອກວ່າເລັກນ້ອຍໃນເຈ້ຍຈະຊະນະເພາະວ່າມັນງ່າຍຕໍ່ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ໄວ້ວາງໃຈ.
ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງທຳລາຍໂຄງການ AI?
ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນເກີດຂຶ້ນເມື່ອແບບຈຳລອງຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຈະບໍ່ມີໃຫ້ໃນເວລາທີ່ຄາດຄະເນ. ສິ່ງນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບເບິ່ງໜ້າອັດສະຈັນໃນການທົດສອບໃນຂະນະທີ່ລົ້ມເຫຼວຢ່າງຮ້າຍແຮງຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້. ຕົວຢ່າງຄລາສສິກແມ່ນການໃຊ້ສັນຍານທີ່ສະທ້ອນເຖິງການກະທຳທີ່ເຮັດຫຼັງຈາກຜົນໄດ້ຮັບໂດຍບັງເອີນ, ເຊັ່ນການຕິດຕໍ່ກັບທີມງານຮັກສາຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບການຍົກເລີກ. ການຮົ່ວໄຫຼສ້າງ "ປະສິດທິພາບປອມ" ທີ່ຫາຍໄປໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ.
ເປັນຫຍັງອັລກໍຣິທຶມ AI ຈຶ່ງຮ້າຍແຮງຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະຖືກຕ້ອງໃນຕອນເປີດຕົວກໍຕາມ?
ຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງໄປຕາມການເວລາ - ລູກຄ້າມີພຶດຕິກຳທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ນະໂຍບາຍປ່ຽນແປງ, ຫຼື ຜະລິດຕະພັນພັດທະນາ - ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດການປ່ຽນແປງແນວຄວາມຄິດ. ຮູບແບບຍັງຄົງຄືເກົ່າ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານຈະຕິດຕາມປະສິດທິພາບ ແລະ ອັບເດດມັນ. ເຖິງແມ່ນວ່າການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍກໍ່ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຖືກຕ້ອງ ຫຼື ເພີ່ມການແຈ້ງເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ໂດຍສະເພາະຖ້າຮູບແບບບໍ່ແຂງແຮງ. ການປະເມີນຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່, ແລະ ການປະຕິບັດການນຳໃຊ້ຢ່າງລະມັດລະວັງແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການຮັກສາລະບົບ AI ໃຫ້ແຂງແຮງ.
ຂໍ້ບົກຜ່ອງທົ່ວໄປທີ່ສຸດເມື່ອນຳໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ການປັບຕົວຫຼາຍເກີນໄປແມ່ນບັນຫາໃຫຍ່: ຮູບແບບມີປະສິດທິພາບດີໃນການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນແຕ່ບໍ່ດີໃນຂໍ້ມູນໃໝ່. ບັນຫາອະຄະຕິ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳສາມາດປາກົດຂຶ້ນໄດ້ເພາະວ່າຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດມັກຈະມີຄວາມບໍ່ຍຸຕິທຳທາງປະຫວັດສາດ. ຕົວຊີ້ວັດທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງຍັງສາມາດທຳລາຍໂຄງການຕ່າງໆໄດ້ - ເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມຖືກຕ້ອງເມື່ອຜູ້ໃຊ້ສົນໃຈສິ່ງອື່ນ. ຄວາມສ່ຽງທີ່ລະອຽດອ່ອນອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນອະຄະຕິຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ບ່ອນທີ່ມະນຸດໄວ້ວາງໃຈຮູບແບບທີ່ໝັ້ນໃຈຫຼາຍເກີນໄປ ແລະ ຢຸດການກວດສອບຊ້ຳອີກ.
ໃນທາງປະຕິບັດແລ້ວ “AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື” ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?
AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນ "ຄວາມແມ່ນຍຳສູງ" ເທົ່ານັ້ນ - ແຕ່ມັນເປັນວິທີການວົງຈອນຊີວິດ: ວາງແຜນ, ສ້າງ, ທົດສອບ, ນຳໃຊ້, ຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ອັບເດດ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ທ່ານຊອກຫາລະບົບທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື, ປອດໄພ, ໝັ້ນຄົງ, ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ສາມາດອະທິບາຍໄດ້, ຮັບຮູ້ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ກວດສອບອະຄະຕິ. ທ່ານຍັງຕ້ອງການຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ແລະ ສາມາດກູ້ຄືນໄດ້. ແນວຄວາມຄິດຫຼັກແມ່ນການສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນເຮັດວຽກ ແລະ ລົ້ມເຫຼວໄດ້ຢ່າງປອດໄພ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຫວັງວ່າມັນຈະເຮັດໄດ້.