ອັລກໍຣິທຶມ AI ແມ່ນຫຍັງ? [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

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.

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 ທານ , ຮັບຜິດຊອບ ແລະ ໂປ່ງໃສ , ສາ ມາດອະທິບາຍ ແລະ ຕີຄວາມໝາຍໄດ້ , 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 😅

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການທົດສອບອັລກໍຣິທຶມການຄາດຄະເນການຍົກເລີກກ່ອນການເປີດຕົວ 📉🧪

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບເຖິງບໍລິສັດຊອບແວສະໝັກສະມາຊິກຂະໜາດນ້ອຍທີ່ຕ້ອງການຄາດຄະເນວ່າລູກຄ້າຄົນໃດມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຍົກເລີກພາຍໃນ 30 ມື້ຂ້າງໜ້າ.

ທີມງານມີຂໍ້ມູນລູກຄ້າ 18 ເດືອນຄື: ຄວາມຖີ່ຂອງການເຂົ້າສູ່ລະບົບ, ປີ້ສະໜັບສະໜູນ, ປະເພດແຜນການ, ຄວາມຊັກຊ້າໃນການຊຳລະເງິນ, ການນຳໃຊ້ຜະລິດຕະພັນ, ວັນທີຕໍ່ອາຍຸ, ແລະ ວ່າລູກຄ້າແຕ່ລະຄົນໄດ້ຍົກເລີກໃນທີ່ສຸດຫຼືບໍ່. ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນສ້າງຮູບແບບສອງລຸ້ນຄື: ຮູບແບບການຖົດຖອຍໂລຈິດສະຕິກແບບງ່າຍໆ ແລະ ຮູບແບບການເພີ່ມຄວາມຊັນທີ່ສັບສົນກວ່າ.

ເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນເພື່ອ "ຊອກຫາອັລກໍຣິທຶມທີ່ສະຫຼາດທີ່ສຸດ". ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານປະສົບຜົນສຳເລັດຂອງລູກຄ້າຕິດຕໍ່ບັນຊີທີ່ຖືກຕ້ອງໄດ້ໄວ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍເວລາເຄິ່ງອາທິດໃນການໄລ່ຕາມສັນຍານເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ສິ່ງທີ່ຂະບວນການເຮັດວຽກຕ້ອງການ

ກ່ອນທີ່ຈະເລືອກອັລກໍຣິທຶມ, ທີມງານຈະກະກຽມ:

• ຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ສະອາດທີ່ມີໜຶ່ງແຖວຕໍ່ລູກຄ້າໜຶ່ງຄົນ

• ປ້າຍຊື່ທີ່ຊັດເຈນ: “ຍົກເລີກພາຍໃນ 30 ມື້” ແມ່ນ/ບໍ່

• ລາຍຊື່ຖັນທີ່ມີຢູ່ກ່ອນວັນທີຄາດຄະເນ

• ຊຸດການທົດສອບການຢຸດຊົ່ວຄາວຈາກສາມເດືອນທີ່ຜ່ານມາ

• ຂະບວນການທົບທວນຄືນແບບງ່າຍໆສຳລັບຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ຜົນລົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ

• ກົດລະບຽບທີ່ບໍ່ມີການສະແດງຄະແນນຄວາມສ່ຽງການຍົກເລີກແບບອັດຕະໂນມັດໃຫ້ລູກຄ້າເຫັນ

ການກວດສອບທີ່ສຳຄັນຢ່າງໜຶ່ງ: ກຳຈັດສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ເຮັດໃຫ້ຄຳຕອບຮົ່ວໄຫຼ. ຕົວຢ່າງ, ບໍ່ຄວນໃຊ້ “ສ່ວນຫຼຸດທີ່ສະເໜີໂດຍທີມງານຮັກສາ” ຖ້າສິ່ງນັ້ນເກີດຂຶ້ນຫຼັງຈາກມີຄົນຖືກສົງໃສວ່າຍົກເລີກແລ້ວ.

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ໃຊ້ຄຳແນະນຳນີ້ເມື່ອຂໍໃຫ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ຫຼືນັກວິເຄາະທົບທວນການຕັ້ງຄ່າ:

ກວດສອບການອອກແບບຊຸດຂໍ້ມູນການຄາດຄະເນການຍົກເລີກນີ້. ລະບຸຖັນໃດໆທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ, ຄຸນສົມບັດໃດໆທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນບິດເບືອນຢ່າງບໍ່ຍຸດຕິທຳ, ແລະຕົວຊີ້ວັດໃດໆທີ່ພວກເຮົາຄວນຕິດຕາມກ່ອນການນຳໃຊ້. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຈະຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທີມງານຄວາມສໍາເລັດຂອງລູກຄ້າເພື່ອໃຫ້ຄວາມສໍາຄັນກັບການເຜີຍແຜ່, ບໍ່ແມ່ນເພື່ອຕັດສິນໃຈບັນຊີໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ວິທີການທົດສອບມັນ

ທົດສອບຮູບແບບດ້ວຍຄຳຖາມເຊັ່ນ:

• ຮູບແບບຍັງໃຊ້ໄດ້ກັບຂໍ້ມູນສາມເດືອນລ່າສຸດຢູ່ບໍ?

• 10 ຖັນໃດມີອິດທິພົນຕໍ່ການຄາດຄະເນຫຼາຍທີ່ສຸດ?

• ລູກຄ້າທີ່ໃຊ້ແຜນການລາຄາຖືກກວ່າຈະຖືກລາຍງານເລື້ອຍໆກວ່າຍ້ອນເຫດຜົນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມສ່ຽງຂອງການຍົກເລີກຕົວຈິງບໍ?

• ທີມງານຈະມີເວລາຕິດຕໍ່ຫາລູກຄ້າທີ່ຖືກລາຍງານຈັກຄົນໃນແຕ່ລະອາທິດ?

• ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນຖ້າການນຳໃຊ້ຜະລິດຕະພັນຫຼຸດລົງສຳລັບທຸກຄົນໃນຊ່ວງວັນພັກ?

ການທົດສອບທີ່ດີແມ່ນໃຊ້ໄດ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄະນິດສາດເທົ່ານັ້ນ. ຖ້າຮູບແບບລະບຸລູກຄ້າ 600 ຄົນຕໍ່ອາທິດ ແລະ ທີມງານສາມາດຕິດຕໍ່ໄດ້ພຽງແຕ່ 80 ຄົນ, ອັລກໍຣິທຶມອາດຈະຖືກຕ້ອງແຕ່ຍັງຖືກອອກແບບມາບໍ່ດີສຳລັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ.

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: ອີງຕາມຊຸດການທົດສອບບັນຊີລູກຄ້າ 1,000 ບັນຊີ, ຮູບແບບການຖົດຖອຍໂລຈິດສະຕິກແບບງ່າຍໆບັນລຸການຮຽກຄືນ 71% ແລະ ຄວາມແມ່ນຍໍາ 42%. ຮູບແບບການເພີ່ມຄວາມຊັນບັນລຸການຮຽກຄືນ 78% ແລະ ຄວາມແມ່ນຍໍາ 48%, ແຕ່ຕ້ອງການການທົບທວນຄືນເພີ່ມເຕີມເພາະວ່າຄຸນສົມບັດອັນດັບຕົ້ນໆຂອງມັນລວມມີສອງຄວາມສ່ຽງການຮົ່ວໄຫຼທີ່ເປັນໄປໄດ້.

ຫຼັງຈາກຖອດຖັນທີ່ມັກຈະຮົ່ວໄຫຼອອກແລ້ວ, ຮູບແບບການເພີ່ມຄວາມຊັນໄດ້ຫຼຸດລົງເລັກນ້ອຍມາເປັນ 74% ຂອງອັດຕາການເອີ້ນຄືນ ແລະ 46% ຂອງຄວາມແມ່ນຍໍາ. ນັ້ນຍັງມີຄຸນຄ່າຢູ່: ໃນການທົບທວນປະຈຳອາທິດຂອງບັນຊີທີ່ຖືກໝາຍ 100 ບັນຊີ, ທີມງານສາມາດຄາດຫວັງລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງປະມານ 46 ຄົນແທນທີ່ຈະຕິດຕໍ່ກັບບັນຊີແບບສຸ່ມ.

ການປະເມີນເວລາ: ຖ້າການທົບທວນບັນຊີດ້ວຍຕົນເອງໃຊ້ເວລາ 6 ນາທີຕໍ່ລູກຄ້າໜຶ່ງຄົນ, ການທົບທວນບັນຊີທີ່ເລືອກແບບສຸ່ມ 100 ບັນຊີຈະໃຊ້ເວລາ 10 ຊົ່ວໂມງ. ການໃຊ້ຮູບແບບເພື່ອຄັດເລືອກຄວາມສ່ຽງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນເຮັດໃຫ້ເວລາການທົບທວນຢູ່ທີ່ 10 ຊົ່ວໂມງ ແຕ່ເພີ່ມຈຳນວນຄວາມພະຍາຍາມໃນການເຂົ້າເຖິງທີ່ຄຸ້ມຄ່າ. ຕົວຊີ້ວັດໃນການກວດສອບແມ່ນງ່າຍດາຍ: ຕິດຕາມວ່າມີລູກຄ້າທີ່ຖືກໝາຍວ່າຕິດຕໍ່ໄດ້ຈັກຄົນ, ມີຈັກຄົນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງແທ້ໆ, ແລະ ມີຈັກຄົນທີ່ຮັກສາການສະໝັກໃຊ້ຂອງເຂົາເຈົ້າໄວ້ຫຼັງຈາກການເຂົ້າເຖິງ.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຮູບແບບສາມາດເບິ່ງດີກ່ວາທີ່ມັນເປັນຈິງຖ້າຊຸດຂໍ້ມູນປະກອບມີຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດ, ເຊັ່ນ: ຂໍ້ສະເໜີການຮັກສາ, ຄຳຕອບແບບສຳຫຼວດການຍົກເລີກ, ຫຼືບັນທຶກການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ຂຽນຫຼັງຈາກລູກຄ້າຕັດສິນໃຈອອກໄປແລ້ວ.

ທີມງານຍັງສາມາດຕົກຢູ່ໃນອະຄະຕິຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດໄດ້. ຄະແນນ "ຄວາມສ່ຽງສູງ" ຄວນກະຕຸ້ນການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດ, ບໍ່ແມ່ນອີເມວຫຸ່ນຍົນທີ່ລົບກວນລູກຄ້າທີ່ຈົງຮັກພັກດີ.

ຄວາມຜິດພາດອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນການໄລ່ຕາມຄວາມຖືກຕ້ອງພຽງຢ່າງດຽວ. ຖ້າລູກຄ້າພຽງແຕ່ 5% ຍົກເລີກ, ຮູບແບບທີ່ຂີ້ຄ້ານທີ່ຄາດຄະເນວ່າ "ບໍ່ມີໃຜຈະຍົກເລີກ" ອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າຖືກຕ້ອງໃນຂະນະທີ່ບໍ່ສະເໜີຄຸນຄ່າທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ອັລກໍຣິທຶມ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນອັນທີ່ຢູ່ລອດໄດ້ຈາກການສຳຜັດກັບຂະບວນການເຮັດວຽກສົດ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂໍ້ມູນພື້ນຖານ, ກວດສອບການຮົ່ວໄຫຼ, ທົດສອບຂໍ້ມູນຫຼ້າສຸດ, ວັດແທກການແຈ້ງເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະ ຮັບປະກັນວ່າມະນຸດຮູ້ວ່າເວລາໃດຄວນຕັ້ງຄຳຖາມກ່ຽວກັບຄະແນນ.

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.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. ນັກພັດທະນາ Google - ປະມວນຄຳສັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ

2. scikit-learn - ຄວາມແມ່ນຍຳ, ການລະນຶກເຖິງ, ການວັດແທກ F

3. scikit-learn - ຄະແນນ ROC AUC

4. Goddard ແລະ ຄະນະ - ການທົບທວນຢ່າງເປັນລະບົບກ່ຽວກັບອະຄະຕິຂອງອັດຕະໂນມັດ (ເນື້ອໃນເຕັມຂອງ PMC)

5. NIST - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI (AI RMF 1.0) PDF

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ