ຖ້າທ່ານເຄີຍເບິ່ງຫນ້າຜະລິດຕະພັນທີ່ສົງໄສວ່າທ່ານກໍາລັງຊື້ປັນຍາປະດິດຫຼືພຽງແຕ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກດ້ວຍການໃສ່ຫມວກ, ທ່ານບໍ່ໄດ້ຢູ່ຄົນດຽວ. ຄໍາສັບຕ່າງໆໄດ້ຖືກຖິ້ມໄປທົ່ວເຊັ່ນ confetti. ນີ້ແມ່ນຄໍາແນະນໍາທີ່ເປັນມິດ, ບໍ່ມີເຫດຜົນສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ທີ່ຕັດຜ່ານ, ເພີ່ມຄໍາປຽບທຽບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ແລະໃຫ້ແຜນທີ່ປະຕິບັດທີ່ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຕົວຈິງ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ແມ່ນຫຍັງ
ການແນະນຳພາສາທຳມະດາກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດ AI, ປະຫວັດສາດ ແລະການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ.
🔗 AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ
ເປັນຫຍັງຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຕົວແບບຈຶ່ງສຳຄັນ ແລະວິທີການຕີຄວາມໝາຍຂອງການຄາດຄະເນ.
🔗 AI ຫຸ່ນຍົນມະນຸດແມ່ນຫຍັງ
ຄວາມສາມາດ, ສິ່ງທ້າທາຍ, ແລະກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສໍາລັບລະບົບຫຸ່ນຍົນຂອງມະນຸດ.
🔗 ເຄືອຂ່າຍ neural ໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຂໍ້, ຊັ້ນ, ແລະການຮຽນຮູ້ອະທິບາຍດ້ວຍຕົວຢ່າງທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ແມ່ນຫຍັງ? 🌱→🌳
-
Artificial Intelligence (AI) ແມ່ນເປົ້າຫມາຍທີ່ກວ້າງຂວາງ: ລະບົບທີ່ປະຕິບັດຫນ້າວຽກທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອມໂຍງກັບ smarts ຂອງມະນຸດ - ເຫດຜົນ, ການວາງແຜນ, ຄວາມຮັບຮູ້, ພາສາ - ຈຸດຫມາຍປາຍທາງ ໃນແຜນທີ່. ສໍາລັບແນວໂນ້ມແລະຂອບເຂດ, ດັດຊະນີ Stanford AI ສະເຫນີ "ສະຖານະຂອງສະຫະພັນ." [3]
-
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງ AI: ວິທີການທີ່ຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນເພື່ອປັບປຸງໃນວຽກງານໃດໜຶ່ງ. ກອບແບບຄລາສສິກ, ທົນທານ: ML ສຶກສາສູດການຄິດໄລ່ທີ່ປັບປຸງອັດຕະໂນມັດຜ່ານປະສົບການ. [1]
ວິທີທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ຈະຮັກສາມັນຊື່ໄດ້: AI ແມ່ນ umbrella, ML ແມ່ນຫນຶ່ງໃນ ribs . ບໍ່ແມ່ນທຸກ AI ໃຊ້ ML, ແຕ່ AI ທີ່ທັນສະໄຫມເກືອບສະເຫມີກ່ຽວກັບມັນ. ຖ້າ AI ແມ່ນອາຫານ, ML ແມ່ນເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງອາຫານ. ເລັກນ້ອຍ, ແນ່ນອນ, ແຕ່ມັນຕິດ.
ເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI💡
ເມື່ອຄົນຖາມຫາ Machine Learning ທຽບກັບ AI, ພວກມັນມັກຈະເປັນຫຼັງຜົນໄດ້ຮັບ, ບໍ່ແມ່ນຄຳຫຍໍ້. ເທກໂນໂລຍີແມ່ນດີເມື່ອມັນສະຫນອງສິ່ງເຫຼົ່ານີ້:
-
ຜົນປະໂຫຍດຄວາມສາມາດທີ່ຈະແຈ້ງ
-
ການຕັດສິນໃຈໄວຫຼືຖືກຕ້ອງຫຼາຍກ່ວາຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດ.
-
ປະສົບການໃໝ່ໆທີ່ເຈົ້າບໍ່ສາມາດສ້າງໄດ້ມາກ່ອນ ເຊັ່ນ: ການຖອດຂໍ້ຄວາມຫຼາຍພາສາແບບສົດໆ.
-
-
loop ການຮຽນຮູ້ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້
-
ຂໍ້ມູນມາຮອດ, ຕົວແບບຮຽນຮູ້, ພຶດຕິກໍາການປັບປຸງ. loop ສືບຕໍ່ spinning ໂດຍບໍ່ມີການເຕັ້ນ.
-
-
ຄວາມທົນທານ ແລະຄວາມປອດໄພ
-
ຄວາມສ່ຽງແລະການຫຼຸດຜ່ອນທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ດີ. ການປະເມີນຜົນທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ບໍ່ມີຄວາມແປກໃຈ gremlins ໃນກໍລະນີແຂບ. ເຂັມທິດທີ່ປະຕິບັດໄດ້, ຜູ້ຂາຍທີ່ເປັນກາງແມ່ນ NIST AI Risk Management Framework. [2]
-
-
ທຸລະກິດເຫມາະ
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບ, ຄວາມລ່າຊ້າ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສອດຄ່ອງກັບສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານຕ້ອງການ. ຖ້າມັນຫນ້າຫວາດສຽວແຕ່ບໍ່ຍ້າຍ KPI, ມັນເປັນພຽງແຕ່ໂຄງການຍຸດຕິທໍາວິທະຍາສາດ.
-
-
ອາຍຸການດຳເນີນງານ
-
ການຕິດຕາມກວດກາ, ການສ້າງສະບັບ, ຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນ, ແລະການຝຶກອົບຮົມເປັນປົກກະຕິ. ເບື່ອແມ່ນດີຢູ່ທີ່ນີ້.
-
ຖ້າການລິເລີ່ມໃສ່ເລັບຫ້າ, ມັນແມ່ນ AI ທີ່ດີ, ML ທີ່ດີ, ຫຼືທັງສອງ. ຖ້າມັນພາດພວກມັນ, ມັນອາດຈະເປັນຕົວຢ່າງທີ່ຫລົບຫນີ.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ໂດຍຫຍໍ້: ຊັ້ນຕ່າງໆ 🍰
ແບບຈໍາລອງຈິດໃຈປະຕິບັດ:
-
ຊັ້ນຂໍ້ມູນ
ຂໍ້ຄວາມດິບ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ຕາຕະລາງ. ຄຸນະພາບຂອງຂໍ້ມູນຕີຕົວແບບ hype ເກືອບທຸກຄັ້ງ. -
ຊັ້ນຕົວ
ແບບຄລາສສິກ ML ເຊັ່ນຕົ້ນໄມ້ແລະຕົວແບບເສັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງສໍາລັບການຮັບຮູ້ແລະພາສາ, ແລະຕົວແບບພື້ນຖານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. -
ຊັ້ນເຫດຜົນ & ເຄື່ອງມືການ
ກະຕຸ້ນເຕືອນ, ດຶງຂໍ້ມູນ, ຕົວແທນ, ກົດລະບຽບ, ແລະຊຸດການປະເມີນຜົນທີ່ປ່ຽນຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບໄປສູ່ການປະຕິບັດວຽກງານ. -
ຊັ້ນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ
ຜະລິດຕະພັນທີ່ປະເຊີນກັບຜູ້ໃຊ້. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ AI ມີຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບ magic, ຫຼືບາງຄັ້ງກໍ່ດີ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຂອບເຂດທົ່ວຊັ້ນເຫຼົ່ານີ້. ML ແມ່ນປົກກະຕິຊັ້ນຂອງຕົວແບບ. AI ກວມເອົາ stack ເຕັມ. ຮູບແບບທົ່ວໄປໃນການປະຕິບັດ: ຮູບແບບ ML ທີ່ມີການສໍາພັດແສງສະຫວ່າງບວກກັບກົດລະບຽບຂອງຜະລິດຕະພັນເອົາຊະນະລະບົບ "AI" ທີ່ຫນັກກວ່າຈົນກ່ວາທ່ານຕ້ອງການຄວາມຊັບຊ້ອນພິເສດ. [3]
ຕົວຢ່າງປະຈໍາວັນທີ່ຄວາມແຕກຕ່າງສະແດງໃຫ້ເຫັນ 🚦
-
ການກັ່ນຕອງຂີ້ເຫຍື້ອ
-
ML: ຕົວຈັດປະເພດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບອີເມວທີ່ມີປ້າຍຊື່.
-
AI: ລະບົບທັງຫມົດລວມທັງ heuristics, ບົດລາຍງານຜູ້ໃຊ້, ເກນການປັບຕົວ, ບວກກັບການຈັດປະເພດ.
-
-
ຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນ
-
ML: ການກັ່ນຕອງຮ່ວມກັນ ຫຼືຕົ້ນໄມ້ທີ່ເພີ່ມລະດັບສີໃນປະຫວັດການຄລິກ.
-
AI: ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແບບຕົ້ນທາງຈົນຈົບທີ່ພິຈາລະນາສະພາບການ, ກົດລະບຽບທຸລະກິດ ແລະຄໍາອະທິບາຍ.
-
-
ຜູ້ຊ່ວຍສົນທະນາ
-
ML: ຮູບແບບພາສາຂອງມັນເອງ.
-
AI: ທໍ່ຊ່ວຍທີ່ມີໜ່ວຍຄວາມຈຳ, ການດຶງຂໍ້ມູນ, ການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື, ແຖບປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພ ແລະ UX.
-
ເຈົ້າຈະສັງເກດເຫັນຮູບແບບ. ML ແມ່ນຫົວໃຈການຮຽນຮູ້. AI ແມ່ນສິ່ງມີຊີວິດທີ່ອ້ອມຮອບມັນ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບເຄື່ອງມື AI, ຜູ້ຊົມ, ລາຄາ, ເປັນຫຍັງພວກມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ🧰
ສັບສົນເລັກນ້ອຍກ່ຽວກັບຈຸດປະສົງ - ເພາະວ່າບັນທຶກທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ເຄີຍເປັນກະທັດຮັດຢ່າງສົມບູນ.
| ເຄື່ອງມື / ແພລດຟອມ | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ* | ເປັນຫຍັງມັນເຮັດວຽກ… ຫຼືບໍ່ |
|---|---|---|---|
| ຮຽນຮູ້ Scikit | ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ | ຟຣີ | ML ຄລາສສິກແຂງ, ຊ້ໍາໄວ, ດີຫຼາຍສໍາລັບຕາຕະລາງ. ແບບນ້ອຍໆ, ຊະນະໃຫຍ່. |
| XGBoost / LightGBM | ວິສະວະກອນ ML ທີ່ໃຊ້ແລ້ວ | ຟຣີ | ໂຮງງານໄຟຟ້າຕາຕະລາງ. ມັກຈະເອົາຕາຫນ່າງເລິກອອກສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. [5] |
| TensorFlow | ທີມງານການຮຽນຮູ້ເລິກ | ຟຣີ | ຂະຫນາດງາມ, ເປັນມິດກັບການຜະລິດ. ກຣາບຮູ້ສຶກເຄັ່ງຄັດ… ເຊິ່ງອາດຈະດີ. |
| PyTorch | ນັກຄົ້ນຄວ້າ + ຜູ້ກໍ່ສ້າງ | ຟຣີ | ປ່ຽນແປງໄດ້, intuitive. ຂະບວນການຊຸມຊົນຂະຫນາດໃຫຍ່. |
| Hugging Face ລະບົບນິເວດ | ທຸກຄົນ, ດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ຕົວແບບ, ຊຸດຂໍ້ມູນ, hubs. ທ່ານໄດ້ຮັບຄວາມໄວ. ການໂຫຼດເກີນທາງເລືອກເປັນບາງຄັ້ງຄາວ. |
| API OpenAI | ທີມງານຜະລິດຕະພັນ | ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໃຊ້ | ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະການຜະລິດ. ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບ prototypes ກັບ prod. |
| AWS SageMaker | ວິສາຫະກິດ ML | ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໃຊ້ | ການຝຶກອົບຮົມການຄຸ້ມຄອງ, ການນໍາໃຊ້, MLOps. ປະສົມປະສານກັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AWS. |
| Google Vertex AI | AI ຂອງວິສາຫະກິດ | ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໃຊ້ | ຮູບແບບພື້ນຖານ, ທໍ່, ຄົ້ນຫາ, ການປະເມີນຜົນ. ມີຄວາມຄິດເຫັນໃນທາງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. |
| Azure AI Studio | AI ຂອງວິສາຫະກິດ | ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໃຊ້ | ເຄື່ອງມືສໍາລັບ RAG, ຄວາມປອດໄພ, ແລະການປົກຄອງ. ຫຼິ້ນໄດ້ດີກັບຂໍ້ມູນວິສາຫະກິດ. |
* ຕົວຊີ້ວັດເທົ່ານັ້ນ. ບໍລິການສ່ວນໃຫຍ່ໃຫ້ຊັ້ນຟຣີ ຫຼືຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໄປ; ກວດເບິ່ງຫນ້າລາຄາຢ່າງເປັນທາງການສໍາລັບລາຍລະອຽດໃນປະຈຸບັນ.
Machine Learning vs AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນແນວໃດໃນການອອກແບບລະບົບ🏗️
-
ຄວາມຕ້ອງການ
-
AI: ກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບຂອງຜູ້ໃຊ້, ຄວາມປອດໄພ, ແລະຂໍ້ຈໍາກັດ.
-
ML: ກໍານົດ metric ເປົ້າຫມາຍ, ລັກສະນະ, ປ້າຍຊື່, ແລະແຜນການຝຶກອົບຮົມ.
-
-
ຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນ
-
AI: ການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນ, ການປົກຄອງ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການຍິນຍອມ.
-
ML: ການເກັບຕົວຢ່າງ, ການຕິດສະຫຼາກ, ການຂະຫຍາຍ, ການຊອກຄົ້ນຫາ drift.
-
-
ທາງເລືອກແບບຈໍາລອງ
-
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສິ່ງທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດທີ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້. ສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ/ຕາຕະລາງ, ຕົ້ນໄມ້ທີ່ເພີ່ມລະດັບສີມັກຈະເປັນພື້ນຖານທີ່ຍາກຫຼາຍທີ່ຈະຕີ. [5]
-
Mini-anecdote: ກ່ຽວກັບໂຄງການປັ່ນປ່ວນແລະການສໍ້ໂກງ, ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນ GBDTs ຊ້ໍາກັນຫຼາຍຄັ້ງທີ່ເອົາຕາຫນ່າງທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າໃນຂະນະທີ່ລາຄາຖືກກວ່າແລະໄວກວ່າທີ່ຈະໃຫ້ບໍລິການ. [5]
-
-
ການປະເມີນຜົນ
-
ML: ຕົວວັດແທກອອບໄລນ໌ເຊັ່ນ F1, ROC AUC, RMSE.
-
AI: ການວັດແທກອອນໄລນ໌ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ, ການຮັກສາໄວ້, ແລະຄວາມພໍໃຈ, ບວກກັບການປະເມີນຜົນຂອງມະນຸດສໍາລັບວຽກງານວິຊາສະເພາະ. ດັດຊະນີ AI ຕິດຕາມວິທີການປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ພັດທະນາໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາ. [3]
-
-
ຄວາມປອດໄພ ແລະການປົກຄອງ
-
ນະໂຍບາຍແຫຼ່ງທີ່ມາແລະການຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງຈາກກອບທີ່ມີຊື່ສຽງ. NIST AI RMF ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງປະເມີນ, ຈັດການ, ແລະບັນທຶກຄວາມສ່ຽງ AI. [2]
-
ເມຕຣິກທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນ, ໂດຍບໍ່ມີການໂບກມື 📏
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງທຽບກັບຜົນປະໂຫຍດ
ຮູບແບບທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຕ່ໍາກວ່າເລັກນ້ອຍອາດຈະຊະນະຖ້າເວລາ latency ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ດີກວ່າຫຼາຍ. -
Calibration
ຖ້າລະບົບບອກວ່າມັນມີຄວາມຫມັ້ນໃຈ 90%, ມັນມັກຈະຖືກຕ້ອງໃນອັດຕານັ້ນບໍ? ພາຍໃຕ້ການສົນທະນາ, ມີຄວາມສໍາຄັນເກີນໄປ - ແລະຍັງມີການແກ້ໄຂທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາເຊັ່ນ: ການປັບອຸນຫະພູມ. [4] -
ຄວາມແຂງຕົວ
ມັນເສື່ອມສະພາບຢ່າງສະໜິດສະໜົມໃນວັດສະດຸປ້ອນທີ່ສັບສົນບໍ? ລອງການທົດສອບຄວາມກົດດັນແລະກໍລະນີຂອບສັງເຄາະ. -
ຍຸຕິທຳ ແລະ ອັນຕະລາຍ
ວັດແທກປະສິດທິພາບຂອງກຸ່ມ. ເອກະສານຈໍາກັດທີ່ຮູ້ຈັກ. ເຊື່ອມຕໍ່ການສຶກສາຜູ້ໃຊ້ທີ່ຖືກຕ້ອງໃນ UI. [2] -
metrics ການດໍາເນີນງານທີ່
ໃຊ້ເວລາໃນການນໍາໃຊ້, ຄວາມໄວການກັບຄືນໄປບ່ອນ, ຄວາມສົດຂອງຂໍ້ມູນ, ອັດຕາຄວາມລົ້ມເຫຼວ. ທໍ່ລະບາຍນ້ໍາທີ່ຫນ້າເບື່ອທີ່ຊ່ວຍປະຢັດມື້.
ສໍາລັບການອ່ານທີ່ເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການປະຕິບັດການປະເມີນຜົນແລະແນວໂນ້ມ, ດັດຊະນີ AI Stanford ລວບລວມຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະຂ້າມອຸດສາຫະກໍາ. [3]
ຂຸມແລະ myths ທີ່ຈະຫຼີກເວັ້ນ 🙈
-
Myth: ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມແມ່ນດີກວ່າສະເຫມີ.
ປ້າຍກຳກັບທີ່ດີຂຶ້ນ ແລະການເກັບຕົວຢ່າງຕົວແທນໄດ້ຕີປະລິມານດິບ. ແມ່ນແລ້ວ, ຍັງ. -
Myth: ການຮຽນຮູ້ເລິກແກ້ໄຂທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ.
ບໍ່ແມ່ນສໍາລັບບັນຫາຕາຕະລາງຂະຫນາດນ້ອຍ / ຂະຫນາດກາງ; ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຕົ້ນໄມ້ຍັງຄົງມີການແຂ່ງຂັນຫຼາຍ. [5] -
Myth: AI ເທົ່າກັບຄວາມເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່.
ມູນຄ່າສ່ວນໃຫຍ່ໃນມື້ນີ້ແມ່ນມາຈາກການສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈແລະການອັດຕະໂນມັດບາງສ່ວນກັບມະນຸດໃນວົງ. [2] -
Pitfall: ຄໍາຖະແຫຼງການບັນຫາ vague.
ຖ້າທ່ານບໍ່ສາມາດລະບຸຕົວຊີ້ວັດຄວາມສໍາເລັດໃນແຖວຫນຶ່ງ, ທ່ານຈະແລ່ນໄປຜີ. -
Pitfall: ບໍ່ສົນໃຈຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
ປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍການຈັດຕັ້ງ ແລະ ຄໍາແນະນໍາທາງດ້ານກົດໝາຍ; ໂຄງສ້າງການສົນທະນາຄວາມສ່ຽງກັບກອບການຮັບຮູ້. [2]
ການຊື້ vs ການກໍ່ສ້າງ: ເສັ້ນທາງການຕັດສິນໃຈສັ້ນ 🧭
-
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຊື້ ຖ້າຫາກວ່າຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານແມ່ນທົ່ວໄປແລະເວລາແມ່ນໃກ້ຊິດ. Foundation-model APIs ແລະການບໍລິການທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງແມ່ນມີຄວາມສາມາດທີ່ສຸດ. ທ່ານສາມາດ bolt ສຸດ guardrails, retrieval, ແລະການປະເມີນຜົນຕໍ່ມາ.
-
ສ້າງແບບກຳນົດເອງ ເມື່ອຂໍ້ມູນຂອງທ່ານບໍ່ຊໍ້າກັນ ຫຼືໜ້າວຽກແມ່ນບ່ອນຢູ່ຂອງທ່ານ. ເປັນເຈົ້າຂອງທໍ່ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ ແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ. ຄາດວ່າຈະລົງທຶນໃນ MLOps.
-
ປະສົມແມ່ນປົກກະຕິ. ຫຼາຍໆທີມລວມ API ສໍາລັບພາສາບວກກັບ ML ແບບກໍານົດເອງສໍາລັບການຈັດອັນດັບຫຼືຄະແນນຄວາມສ່ຽງ. ໃຊ້ສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກ. ປະສົມແລະຈັບຄູ່ຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆເພື່ອຍົກເລີກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ❓
ແມ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ AI ທັງໝົດບໍ?
ບໍ່. ບາງ AI ໃຊ້ກົດລະບຽບ, ການຄົ້ນຫາ, ຫຼືການວາງແຜນທີ່ບໍ່ມີການຮຽນຮູ້ເລັກນ້ອຍ. ML ແມ່ນເດັ່ນໃນຕອນນີ້. [3]
ML AI ທັງຫມົດແມ່ນບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ML ອາໄສຢູ່ພາຍໃນຄັນຮົ່ມ AI. ຖ້າມັນຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານ, ທ່ານຢູ່ໃນອານາເຂດຂອງ AI. [1]
ຂ້ອຍຄວນເວົ້າຫຍັງໃນເອກະສານ: Machine Learning vs AI?
ຖ້າທ່ານເວົ້າກ່ຽວກັບແບບຈໍາລອງ, ການຝຶກອົບຮົມແລະຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ເວົ້າວ່າ ML. ຖ້າທ່ານເວົ້າກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດທີ່ປະເຊີນຫນ້າກັບຜູ້ໃຊ້ແລະພຶດຕິກໍາຂອງລະບົບ, ໃຫ້ເວົ້າວ່າ AI. ເມື່ອສົງໃສ, ໃຫ້ສະເພາະ.
ຂ້ອຍຕ້ອງການຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ບໍ?
ບໍ່ສະເຫມີ. ດ້ວຍວິສະວະກຳຄຸນສົມບັດທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ ຫຼືການດຶງຂໍ້ມູນແບບອັດສະລິຍະ, ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຄັດສັນມານ້ອຍກວ່າສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າສິ່ງລົບກວນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ໂດຍສະເພາະໃນຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ. [5]
ແມ່ນຫຍັງກ່ຽວກັບ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ?
ອົບມັນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ໃຊ້ການປະຕິບັດຄວາມສ່ຽງທີ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ NIST AI RMF ແລະການສື່ສານຂໍ້ຈໍາກັດຂອງລະບົບກັບຜູ້ໃຊ້. [2]
Deep-dive: ຄລາສິກ ML ທຽບກັບການຮຽນຮູ້ເລິກທຽບກັບແບບຈໍາລອງພື້ນຖານ 🧩
-
ຄລາສິກ ML
-
ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບຂໍ້ມູນຕາຕະລາງແລະບັນຫາທຸລະກິດທີ່ມີໂຄງສ້າງ.
-
ໄວໃນການຝຶກອົບຮົມ, ງ່າຍທີ່ຈະອະທິບາຍ, ລາຄາຖືກທີ່ຈະໃຫ້ບໍລິການ.
-
ມັກຈະຈັບຄູ່ກັບຄຸນສົມບັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍມະນຸດ ແລະຄວາມຮູ້ໂດເມນ. [5]
-
-
ການຮຽນຮູ້ເລິກ
-
ສ່ອງແສງສໍາລັບວັດສະດຸປ້ອນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ: ຮູບພາບ, ສຽງ, ພາສາທໍາມະຊາດ.
-
ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຄິດໄລ່ເພີ່ມເຕີມແລະການປັບລະມັດລະວັງ.
-
ຄູ່ກັບການເພີ່ມ, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ແລະສະຖາປັດຕະຄວາມຄິດ. [3]
-
-
ຮູບແບບພື້ນຖານ
-
ຝຶກຝົນໄວ້ລ່ວງໜ້າໃນຂໍ້ມູນກວ້າງ, ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຫຼາຍໜ້າວຽກຜ່ານການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ປັບລະອຽດ ຫຼື ດຶງຂໍ້ມູນຄືນ.
-
ຕ້ອງການ guardrails, ການປະເມີນຜົນ, ແລະການຄວບຄຸມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ໄລຍະໄກພິເສດທີ່ມີວິສະວະກໍາທັນທີທີ່ດີ. [2][3]
-
ການປຽບທຽບຂໍ້ບົກພ່ອງເລັກນ້ອຍ: ML ຄລາສສິກແມ່ນລົດຖີບ, ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແມ່ນລົດຈັກ, ແລະແບບຈໍາລອງພື້ນຖານແມ່ນລົດໄຟທີ່ບາງຄັ້ງສອງເທົ່າເປັນເຮືອ. ມັນເຮັດໃຫ້ມີຄວາມຮູ້ສຶກຖ້າຫາກວ່າທ່ານ squint ... ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນມັນບໍ່. ຍັງມີປະໂຫຍດ.
ລາຍການກວດສອບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທ່ານສາມາດລັກໄດ້ ✅
-
ຂຽນຄຳຖະແຫຼງບັນຫາໜຶ່ງແຖວ.
-
ກໍານົດຄວາມຈິງພື້ນຖານແລະຕົວຊີ້ວັດຄວາມສໍາເລັດ.
-
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະສິດທິຂໍ້ມູນ. [2]
-
ພື້ນຖານທີ່ມີຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດ.
-
ປະກອບ app ກັບ hook ການປະເມີນຜົນກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວ.
-
ວາງແຜນການທົບທວນຄືນ: ການຕິດສະຫຼາກ, ການກວດສອບ drift, retraining cadence.
-
ສົມມຸດຕິຖານຂອງເອກະສານແລະຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ຮູ້ຈັກ.
-
ດໍາເນີນການທົດລອງຂະຫນາດນ້ອຍ, ປຽບທຽບການວັດແທກອອນໄລນ໌ກັບການຊະນະອອຟໄລຂອງທ່ານ.
-
ປັບຂະໜາດຢ່າງລະມັດລະວັງ, ຕິດຕາມຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ. ສະເຫຼີມສະຫຼອງທີ່ຫນ້າເບື່ອ.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI - ບົດສະຫຼຸບອັນດີເລີດ 🍿
-
AI ແມ່ນຄວາມສາມາດໂດຍລວມປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານ.
-
ML ແມ່ນເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ທີ່ເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງຄວາມສາມາດນັ້ນ. [1]
-
ຄວາມສຳເລັດແມ່ນໜ້ອຍລົງກ່ຽວກັບແຟຊັ່ນຂອງຕົວແບບ ແລະ ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການຈັດວາງບັນຫາທີ່ຄົມຊັດ, ຂໍ້ມູນສະອາດ, ການປະເມີນທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ການປະຕິບັດທີ່ປອດໄພ. [2][3]
-
ໃຊ້ APIs ເພື່ອຍ້າຍໄວ, ປັບແຕ່ງເມື່ອມັນກາຍເປັນ moat ຂອງທ່ານ.
-
ຮັກສາຄວາມສ່ຽງຢູ່ໃນທັດສະນະ. ຢືມປັນຍາຈາກ NIST AI RMF. [2]
-
ຕິດຕາມຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ມະນຸດ. ບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມແມ່ນຍໍາ. ໂດຍສະເພາະບໍ່ແມ່ນການວັດແທກ vanity. [3][4]
ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍ - ດົນເກີນໄປ, ບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ 🧾
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ບໍ່ແມ່ນການສູ້ກັນ. ມັນເປັນຂອບເຂດ. AI ແມ່ນລະບົບທັງຫມົດທີ່ມີພຶດຕິກໍາທີ່ສະຫລາດສໍາລັບຜູ້ໃຊ້. ML ແມ່ນຊຸດຂອງວິທີການທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນພາຍໃນລະບົບນັ້ນ. ທີມງານທີ່ມີຄວາມສຸກທີ່ສຸດປະຕິບັດ ML ເປັນເຄື່ອງມື, AI ເປັນປະສົບການ, ແລະຜົນກະທົບຂອງຜະລິດຕະພັນເປັນກະດານຄະແນນດຽວເທົ່ານັ້ນທີ່ນັບໄດ້. ຮັກສາມັນຂອງມະນຸດ, ປອດໄພ, ສາມາດວັດແທກໄດ້, ແລະເລັກນ້ອຍ. ນອກຈາກນີ້, ຈື່: ລົດຖີບ, ລົດຈັກ, ລົດໄຟ. ມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກສໍາລັບວິນາທີ, ບໍ່ແມ່ນບໍ? 😉
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
Tom M. Mitchell - ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ຫນ້າປື້ມ, ຄໍານິຍາມ). ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (ການພິມເຜີຍແຜ່ຢ່າງເປັນທາງການ). ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
Stanford HAI - ບົດລາຍງານດັດຊະນີປັນຍາປະດິດ 2025 (PDF ທີ່ເປັນທາງການ). ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
Guo, Pleiss, Sun, Weinberger - ກ່ຽວກັບການປັບຕົວຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ທັນສະໄຫມ (PMLR/ICML 2017). ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
Grinsztajn, Oyallon, Varoquaux - ເປັນຫຍັງແບບຈໍາລອງທີ່ອີງໃສ່ຕົ້ນໄມ້ຍັງຄົງປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ? (ຊຸດຂໍ້ມູນ NeurIPS 2022 & Benchmarks). ອ່ານເພີ່ມເຕີມ