ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ທຽບກັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?

ຖ້າທ່ານເຄີຍຫຼຽວເບິ່ງໜ້າຜະລິດຕະພັນ ແລະ ສົງໄສວ່າທ່ານກຳລັງຊື້ປັນຍາປະດິດ ຫຼື ພຽງແຕ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ໃສ່ໝວກ, ທ່ານບໍ່ໄດ້ຢູ່ຄົນດຽວ. ຄຳສັບເຫຼົ່ານີ້ຖືກໂຍນໄປມາຄືກັບກະດາດຕັດ. ນີ້ແມ່ນຄູ່ມືທີ່ເປັນມິດ ແລະ ບໍ່ມີສາລະກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ທຽບກັບ AI ທີ່ຕັດຜ່ານ, ເພີ່ມຄຳປຽບທຽບທີ່ເປັນປະໂຫຍດສອງສາມຢ່າງ, ແລະ ໃຫ້ແຜນທີ່ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງທີ່ທ່ານສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ແທ້ໆ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 AI ແມ່ນຫຍັງ
ການແນະນຳພາສາທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດ, ປະຫວັດຄວາມເປັນມາ ແລະ ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງຂອງ AI.

🔗 AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ
ເປັນຫຍັງຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຮູບແບບຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ ແລະ ວິທີການຕີຄວາມໝາຍການຄາດຄະເນ.

🔗 AI ຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄ້າຍຄືກັບມະນຸດແມ່ນຫຍັງ
ຄວາມສາມາດ, ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້ສຳລັບລະບົບຫຸ່ນຍົນທີ່ຄ້າຍຄືມະນຸດ.

🔗 ເຄືອຂ່າຍປະສາດໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ອະທິບາຍໂຫນດ, ຊັ້ນ, ແລະ ການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົວຢ່າງທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ທຽບກັບ AI ແມ່ນຫຍັງແທ້? 🌱→🌳

• ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນເປົ້າໝາຍກວ້າງ: ລະບົບທີ່ປະຕິບັດໜ້າວຽກຕ່າງໆທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອມໂຍງກັບຄວາມສະຫຼາດຂອງມະນຸດ - ການຫາເຫດຜົນ, ການວາງແຜນ, ການຮັບຮູ້, ພາສາ - ຈຸດໝາຍປາຍທາງ ໃນແຜນທີ່. ສຳລັບແນວໂນ້ມ ແລະ ຂອບເຂດ, ດັດຊະນີ AI ຂອງ Stanford ສະເໜີ "ສະພາບຂອງສະຫະພາບ" ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື. [3]

• ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (ML) ແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງ AI: ວິທີການທີ່ຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນເພື່ອປັບປຸງວຽກງານ. ການວາງກອບແບບຄລາສສິກ ແລະ ທົນທານ: ML ສຶກສາອັລກໍຣິທຶມທີ່ປັບປຸງໂດຍອັດຕະໂນມັດຜ່ານປະສົບການ. [1]

ວິທີງ່າຍໆໃນການຮັກສາມັນໃຫ້ຊື່ຕົງ: AI ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນ, ML ແມ່ນໜຶ່ງໃນສ່ວນປະກອບຫຼັກ . ບໍ່ແມ່ນທຸກໆ AI ໃຊ້ ML, ແຕ່ AI ທີ່ທັນສະໄໝເກືອບທຸກຄັ້ງກໍ່ມັກໃຊ້ມັນ. ຖ້າ AI ແມ່ນອາຫານ, ML ແມ່ນເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງອາຫານ. ແນ່ນອນວ່າມັນໂງ່ເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ມັນກໍ່ຍັງຢູ່ໄດ້.

ເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI💡

ເມື່ອຄົນຖາມຫາ Machine Learning ທຽບກັບ AI, ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວເຂົາເຈົ້າຈະຊອກຫາຜົນໄດ້ຮັບ, ບໍ່ແມ່ນຕົວຫຍໍ້. ເທັກໂນໂລຢີນີ້ດີເມື່ອມັນສະໜອງສິ່ງເຫຼົ່ານີ້:

1. ຄວາມສາມາດທີ່ຈະແຈ້ງ

   • ການຕັດສິນໃຈໄວກວ່າ ຫຼື ຖືກຕ້ອງກວ່າຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດທົ່ວໄປ.

   • ປະສົບການໃໝ່ໆທີ່ທ່ານບໍ່ສາມາດສ້າງໄດ້ມາກ່ອນ, ເຊັ່ນ: ການຖອດຂໍ້ຄວາມຫຼາຍພາສາແບບທັນທີ.

2. ວົງວຽນການຮຽນຮູ້ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື

   • ຂໍ້ມູນມາຮອດ, ຮູບແບບຮຽນຮູ້, ພຶດຕິກຳດີຂຶ້ນ. ວົງວຽນຍັງຄົງໝູນວຽນໂດຍບໍ່ມີບັນຫາ.

3. ຄວາມທົນທານ ແລະ ຄວາມປອດໄພ

   • ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ. ການປະເມີນຜົນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ບໍ່ມີ gremlins ທີ່ແປກໃຈໃນກໍລະນີທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ. ເຂັມທິດທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ເປັນກາງຂອງຜູ້ຂາຍແມ່ນ NIST AI Risk Management Framework. [2]

4. ເໝາະສົມກັບທຸລະກິດ

   • ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມໜ່ວງຊ້າ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຮູບແບບສອດຄ່ອງກັບສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານຕ້ອງການ. ຖ້າມັນໜ້າຕື່ນຕາຕື່ນໃຈແຕ່ບໍ່ໄດ້ປ່ຽນແປງ KPI, ມັນເປັນພຽງໂຄງການງານວາງສະແດງວິທະຍາສາດເທົ່ານັ້ນ.

5. ອາຍຸການໃຊ້ງານທີ່ຄົບຖ້ວນ

   • ການຕິດຕາມກວດກາ, ການແກ້ໄຂເວີຊັນ, ຄຳຕິຊົມ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ແມ່ນເປັນເລື່ອງປົກກະຕິ. ການເບື່ອແມ່ນດີຢູ່ທີ່ນີ້.

ຖ້າໂຄງການໃດໜຶ່ງເຮັດໄດ້ທັງຫ້າຢ່າງນີ້, ມັນກໍ່ຄື AI ທີ່ດີ, ML ທີ່ດີ, ຫຼືທັງສອງຢ່າງ. ຖ້າມັນພາດພວກມັນ, ມັນອາດຈະເປັນຕົວຢ່າງທີ່ຫຼົບໜີໄປ.

ພາບລວມຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI: ຊັ້ນຕ່າງໆ 🍰

ຮູບແບບທາງຈິດໃຈທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ:

• ຊັ້ນຂໍ້ມູນ
  ຂໍ້ຄວາມດິບ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ຕາຕະລາງ. ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນດີກວ່າການໂຄສະນາຂອງຮູບແບບເກືອບທຸກຄັ້ງ.

• ຊັ້ນແບບຈຳລອງ
  ML ແບບຄລາສສິກຄືກັບຕົ້ນໄມ້ ແລະ ແບບຈຳລອງເສັ້ນຊື່, ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງສຳລັບການຮັບຮູ້ ແລະ ພາສາ, ແລະ ແບບຈຳລອງພື້ນຖານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

• ຊັ້ນການໃຊ້ເຫດຜົນ ແລະ ເຄື່ອງມື
  ການກະຕຸ້ນ, ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ຕົວແທນ, ກົດລະບຽບ ແລະ ສາຍຮັດການປະເມີນຜົນ ທີ່ປ່ຽນຜົນຜະລິດຂອງແບບຈຳລອງໃຫ້ກາຍເປັນປະສິດທິພາບຂອງໜ້າວຽກ.

• ຊັ້ນແອັບພລິເຄຊັນ
  ຜະລິດຕະພັນທີ່ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງປະເຊີນ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ AI ຮູ້ສຶກຄືກັບເວດມົນ, ຫຼືບາງຄັ້ງກໍ່... ດີ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ທຽບກັບ AI ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຄຳຖາມກ່ຽວກັບຂອບເຂດຂອງຊັ້ນເຫຼົ່ານີ້. ML ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນຊັ້ນແບບຈຳລອງ. AI ກວມເອົາທຸກຊັ້ນ. ຮູບແບບທົ່ວໄປໃນການປະຕິບັດ: ແບບຈຳລອງ ML ທີ່ມີຄວາມລະອຽດອ່ອນ ບວກກັບກົດລະບຽບຜະລິດຕະພັນ ຈະເອົາຊະນະລະບົບ "AI" ທີ່ໜັກກວ່າ ຈົນກວ່າທ່ານຕ້ອງການຄວາມຊັບຊ້ອນເພີ່ມເຕີມ. [3]

ຕົວຢ່າງປະຈຳວັນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງ 🚦

• ການກັ່ນຕອງສະແປມ

  • ML: ຕົວຈັດປະເພດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບອີເມວທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ.

  • AI: ລະບົບທັງໝົດລວມທັງການວິເຄາະ, ບົດລາຍງານຂອງຜູ້ໃຊ້, ຂອບເຂດການປັບຕົວ, ບວກກັບຕົວຈັດປະເພດ.

• ຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນ

  • ML: ການກັ່ນຕອງແບບຮ່ວມມື ຫຼື ຕົ້ນໄມ້ທີ່ເພີ່ມການໄລ່ສີໃນປະຫວັດການຄລິກ.

  • AI: ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແບບ end-to-end ທີ່ພິຈາລະນາສະພາບການ, ກົດລະບຽບທາງທຸລະກິດ ແລະ ຄຳອະທິບາຍ.

• ຜູ້ຊ່ວຍສົນທະນາ

  • ML: ຮູບແບບພາສານັ້ນເອງ.

  • AI: ທໍ່ສົ່ງຜູ້ຊ່ວຍທີ່ມີຄວາມຊົງຈຳ, ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມື, ຮົ້ວປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພ, ແລະ UX.

ເຈົ້າຈະສັງເກດເຫັນຮູບແບບ. ML ແມ່ນຫົວໃຈຂອງການຮຽນຮູ້. AI ແມ່ນສິ່ງມີຊີວິດທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບມັນ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບເຄື່ອງມື AI, ກຸ່ມເປົ້າໝາຍ, ລາຄາ, ເປັນຫຍັງພວກມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກໄດ້ 🧰

ເຈດຕະນາເປື້ອນເລັກນ້ອຍ - ເພາະວ່າບັນທຶກທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ເຄີຍເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍຢ່າງສົມບູນ.

*ເປັນພຽງຕົວຢ່າງເທົ່ານັ້ນ. ການບໍລິການສ່ວນໃຫຍ່ສະເໜີໃຫ້ໃຊ້ຟຣີ ຫຼື ຈ່າຍຕາມການນຳໃຊ້; ກວດສອບໜ້າລາຄາຢ່າງເປັນທາງການສຳລັບລາຍລະອຽດໃນປະຈຸບັນ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ປາກົດຂຶ້ນແນວໃດໃນການອອກແບບລະບົບ 🏗️

1. ຂໍ້ກຳນົດ

   • AI: ກຳນົດຜົນໄດ້ຮັບຂອງຜູ້ໃຊ້, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຕ່າງໆ.

   • ML: ກຳນົດຕົວຊີ້ວັດເປົ້າໝາຍ, ຄຸນສົມບັດ, ປ້າຍກຳກັບ ແລະ ແຜນການຝຶກອົບຮົມ.

2. ຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນ

   • AI: ການໄຫຼວຽນຂອງຂໍ້ມູນແບບຕົ້ນທາງຫາປາຍທາງ, ການຄຸ້ມຄອງ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການຍິນຍອມ.

   • ML: ການເກັບຕົວຢ່າງ, ການຕິດສະຫຼາກ, ການເພີ່ມເຕີມ, ການກວດຈັບການເລື່ອນ.

3. ການເລືອກຮູບແບບ

   • ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສິ່ງທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້. ສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ/ຕາຕະລາງ, ຕົ້ນໄມ້ທີ່ເພີ່ມຄວາມຊັນມັກຈະເປັນພື້ນຖານທີ່ຍາກຫຼາຍທີ່ຈະເອົາຊະນະໄດ້. [5]

   • ເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆ: ກ່ຽວກັບໂຄງການ churn ແລະ ການສໍ້ໂກງ, ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນ GBDT ຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກວ່າໄດ້ຄະແນນຫຼາຍກວ່າເຄືອຂ່າຍທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ ໃນຂະນະທີ່ມີລາຄາຖືກກວ່າ ແລະ ໄວກວ່າໃນການໃຫ້ບໍລິການ. [5]

4. ການປະເມີນຜົນ

   • ML: ຕົວຊີ້ວັດອອບໄລນ໌ເຊັ່ນ F1, ROC AUC, RMSE.

   • AI: ຕົວຊີ້ວັດອອນໄລນ໌ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ, ການຮັກສາ, ແລະ ຄວາມພໍໃຈ, ບວກກັບການປະເມີນຜົນຂອງມະນຸດສໍາລັບວຽກງານທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຄິດເຫັນສ່ວນຕົວ. ດັດຊະນີ AI ຕິດຕາມວິທີການປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ພັດທະນາໄປທົ່ວອຸດສາຫະກໍາ. [3]

5. ຄວາມປອດໄພ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ

   • ນະໂຍບາຍ ແລະ ການຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງຈາກຂອບການທີ່ມີຊື່ສຽງ. NIST AI RMF ຖືກອອກແບບມາເປັນພິເສດເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ອົງກອນຕ່າງໆປະເມີນ, ຄຸ້ມຄອງ ແລະ ບັນທຶກຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI. [2]

ຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໂບກມື 📏

• ຄວາມແມ່ນຍຳ ທຽບກັບ ປະໂຫຍດໃຊ້ສອຍ
  ຮູບແບບທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍຳຕ່ຳກວ່າເລັກນ້ອຍອາດຈະຊະນະໄດ້ ຖ້າຄວາມໜ່ວງເວລາ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດີກວ່າຫຼາຍ.

• ການປັບທຽບ
  ຖ້າລະບົບບອກວ່າມັນໝັ້ນໃຈ 90%, ມັນມັກຈະຖືກຕ້ອງໃນອັດຕານັ້ນບໍ? ບໍ່ໄດ້ຮັບການປຶກສາຫາລືໜ້ອຍ, ສຳຄັນເກີນໄປ - ແລະມີການແກ້ໄຂເບົາບາງເຊັ່ນ: ການຂະຫຍາຍອຸນຫະພູມ. [4]

• ຄວາມທົນທານ
  ມັນຈະເສື່ອມສະພາບຢ່າງສວຍງາມເມື່ອປ້ອນຂໍ້ມູນບໍ່ສະດວກບໍ? ລອງໃຊ້ການທົດສອບຄວາມຕຶງຄຽດ ແລະ ກໍລະນີຂອບສັງເຄາະ.

• ຄວາມຍຸຕິທຳ ແລະ ອັນຕະລາຍ
  ວັດແທກປະສິດທິພາບຂອງກຸ່ມ. ບັນທຶກຂໍ້ຈຳກັດທີ່ຮູ້ຈັກ. ເຊື່ອມໂຍງສິດໃນການສຶກສາຜູ້ໃຊ້ໃນ UI. [2]

• ຕົວຊີ້ວັດການດຳເນີນງານ
  ເວລາໃນການນຳໃຊ້, ຄວາມໄວໃນການຍ້ອນກັບ, ຄວາມສົດໃໝ່ຂອງຂໍ້ມູນ, ອັດຕາການລົ້ມເຫຼວ. ລະບົບປະປາທີ່ໜ້າເບື່ອທີ່ຊ່ວຍປະຢັດມື້ໄດ້.

ສຳລັບການອ່ານທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າກ່ຽວກັບການປະຕິບັດການປະເມີນຜົນ ແລະ ແນວໂນ້ມຕ່າງໆ, ດັດຊະນີ Stanford AI ໄດ້ລວບລວມຂໍ້ມູນ ແລະ ການວິເຄາະຂ້າມອຸດສາຫະກໍາ. [3]

ອຸປະສັກ ແລະ ຄວາມເຊື່ອທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຄວນຫຼີກລ່ຽງ 🙈

• ຄວາມເທັດ: ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມແມ່ນດີກວ່າສະເໝີ.
  ປ້າຍຊື່ ແລະ ການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ດີກວ່າຈະເອົາຊະນະປະລິມານດິບ. ແມ່ນແລ້ວ, ຍັງມີຢູ່.

• ຄວາມລຶກລັບ: ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງແກ້ໄຂທຸກຢ່າງ.
  ບໍ່ແມ່ນສຳລັບບັນຫາຕາຕະລາງຂະໜາດນ້ອຍ/ຂະໜາດກາງ; ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຕົ້ນໄມ້ຍັງຄົງມີການແຂ່ງຂັນສູງ. [5]

• ຄວາມລຶກລັບ: AI ເທົ່າກັບຄວາມເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່.
  ມູນຄ່າສ່ວນໃຫຍ່ໃນປະຈຸບັນແມ່ນມາຈາກການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ ແລະ ການອັດຕະໂນມັດບາງສ່ວນໂດຍມີມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນ. [2]

• ອຸປະສັກ: ຖະແຫຼງການບັນຫາທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ.
  ຖ້າທ່ານບໍ່ສາມາດລະບຸຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດໃນບັນທັດດຽວ, ທ່ານຈະໄລ່ຕາມຜີ.

• ອຸປະສັກ: ການບໍ່ສົນໃຈສິດທິຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
  ປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍຂອງອົງກອນ ແລະ ຄຳແນະນຳທາງກົດໝາຍ; ຈັດໂຄງສ້າງການສົນທະນາຄວາມສ່ຽງດ້ວຍຂອບການເຮັດວຽກທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ. [2]

ການຊື້ ທຽບກັບ ການກໍ່ສ້າງ: ເສັ້ນທາງການຕັດສິນໃຈສັ້ນໆ 🧭

• ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຊື້ ຖ້າຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານເປັນເລື່ອງທຳມະດາ ແລະ ເວລາມີຈຳກັດ. API ແບບພື້ນຖານ ແລະ ການບໍລິການທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງແມ່ນມີຄວາມສາມາດສູງ. ທ່ານສາມາດຕິດຕັ້ງລະບົບປ້ອງກັນ, ດຶງຂໍ້ມູນຄືນ ແລະ ການປະເມີນຜົນໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ.

• ສ້າງແບບກຳນົດເອງ ເມື່ອຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເປັນເອກະລັກ ຫຼື ໜ້າວຽກແມ່ນຄູນ້ຳຂອງເຈົ້າ. ເປັນເຈົ້າຂອງທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງຂອງເຈົ້າ. ຄາດຫວັງວ່າຈະລົງທຶນໃນ MLOps.

• ການປະສົມປະສານເປັນເລື່ອງປົກກະຕິ. ຫຼາຍທີມລວມ API ສຳລັບພາສາບວກກັບ ML ທີ່ກຳນົດເອງສຳລັບການຈັດອັນດັບ ຫຼື ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ. ໃຊ້ສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້. ປະສົມປະສານ ແລະ ຈັບຄູ່ຕາມຄວາມຕ້ອງການ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI ❓

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ AI ທັງໝົດແມ່ນບໍ?
ບໍ່ແມ່ນ. AI ບາງອັນໃຊ້ກົດລະບຽບ, ການຄົ້ນຫາ, ຫຼືການວາງແຜນໂດຍມີການຮຽນຮູ້ໜ້ອຍຫຼືບໍ່ມີເລີຍ. ML ແມ່ນໂດດເດັ່ນໃນຕອນນີ້. [3]

ML ທັງໝົດແມ່ນ AI ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ML ອາໄສຢູ່ພາຍໃນ AI. ຖ້າມັນຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນເພື່ອປະຕິບັດໜ້າວຽກ, ທ່ານຢູ່ໃນອານາເຂດຂອງ AI. [1]

ຂ້ອຍຄວນເວົ້າອັນໃດໃນເອກະສານ: ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ທຽບກັບ AI?
ຖ້າເຈົ້າກຳລັງເວົ້າກ່ຽວກັບຮູບແບບ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ເວົ້າວ່າ ML. ຖ້າເຈົ້າກຳລັງເວົ້າກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະ ພຶດຕິກຳຂອງລະບົບ, ໃຫ້ເວົ້າວ່າ AI. ເມື່ອມີຄວາມສົງໄສ, ໃຫ້ລະບຸໃຫ້ຊັດເຈນ.

ຂ້ອຍຕ້ອງການຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ບໍ?
ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ. ດ້ວຍວິສະວະກຳຄຸນສົມບັດທີ່ສະຫລາດ ຫຼື ການດຶງຂໍ້ມູນອັດສະລິຍະ, ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີການຈັດລຽງຂະໜາດນ້ອຍກວ່າສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດີກ່ວາຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີສຽງລົບກວນຂະໜາດໃຫຍ່ - ໂດຍສະເພາະໃນຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ. [5]

ແລ້ວ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບລ่ะ?
ຮຽນຮູ້ມັນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ໃຊ້ວິທີປະຕິບັດຄວາມສ່ຽງທີ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ NIST AI RMF ແລະ ສື່ສານຂໍ້ຈຳກັດຂອງລະບົບໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້. [2]

ການເຈາະເລິກ: ML ແບບຄລາສສິກທຽບກັບການຮຽນຮູ້ເລິກທຽບກັບຮູບແບບພື້ນຖານ 🧩

• ML ແບບຄລາສສິກ

  • ດີເລີດສຳລັບຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ ແລະ ບັນຫາທຸລະກິດທີ່ມີໂຄງສ້າງ.

  • ຝຶກອົບຮົມໄດ້ໄວ, ອະທິບາຍງ່າຍ, ໃຫ້ບໍລິການລາຄາຖືກ.

  • ມັກຈະຈັບຄູ່ກັບລັກສະນະທີ່ມະນຸດສ້າງຂຶ້ນ ແລະ ຄວາມຮູ້ດ້ານໂດເມນ. [5]

• ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ

  • ສ່ອງແສງສຳລັບການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ: ຮູບພາບ, ສຽງ, ພາສາທຳມະຊາດ.

  • ຕ້ອງການການຄຳນວນ ແລະ ການປັບແຕ່ງທີ່ລະມັດລະວັງຫຼາຍຂຶ້ນ.

  • ຈັບຄູ່ກັບການເສີມ, ການເຮັດໃຫ້ເປັນລະບຽບ, ແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ມີຄວາມຄິດ. [3]

• ຮູບແບບພື້ນຖານ

  • ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ກວ້າງຂວາງ, ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບວຽກງານຫຼາຍຢ່າງຜ່ານການກະຕຸ້ນ, ການປັບແຕ່ງລະອຽດ, ຫຼື ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ.

  • ຕ້ອງການຮົ້ວກັ້ນ, ການປະເມີນຜົນ, ແລະ ການຄວບຄຸມຕົ້ນທຶນ. ໄລຍະທາງເພີ່ມເຕີມດ້ວຍວິສະວະກຳທີ່ວ່ອງໄວ. [2][3]

ຄຳປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງເລັກນ້ອຍ: ML ແບບຄລາສສິກແມ່ນລົດຖີບ, ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງແມ່ນລົດຈັກ, ແລະຮູບແບບພື້ນຖານແມ່ນລົດໄຟທີ່ບາງຄັ້ງກໍ່ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນເຮືອ. ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນຖ້າທ່ານຫຼຽວເບິ່ງ... ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນມັນກໍ່ບໍ່ເປັນແບບນັ້ນ. ຍັງເປັນປະໂຫຍດຢູ່.

ລາຍການກວດສອບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ທ່ານສາມາດລັກໄດ້ ✅

1. ຂຽນຖະແຫຼງການບັນຫາໜຶ່ງບັນທັດ.

2. ກຳນົດຄວາມຈິງພື້ນຖານ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດ.

3. ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ສິດທິຂໍ້ມູນ. [2]

4. ພື້ນຖານດ້ວຍຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດທີ່ເປັນໄປໄດ້.

5. ໃຊ້ເຄື່ອງມືປະເມີນຜົນແອັບກ່ອນການເປີດຕົວ.

6. ວາງແຜນວົງວຽນຄຳຕິຊົມ: ການຕິດສະຫຼາກ, ການກວດສອບການດຣິຟ, ການຝຶກຊ້ອມຈັງຫວະຄືນໃໝ່.

7. ບັນທຶກສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ຮູ້ຈັກ.

8. ດໍາເນີນການທົດລອງຂະໜາດນ້ອຍ, ປຽບທຽບຕົວຊີ້ວັດອອນໄລນ໌ກັບໄຊຊະນະອອບໄລນ໌ຂອງທ່ານ.

9. ລະມັດລະວັງໃນການປັບຂະໜາດ, ຕິດຕາມກວດກາຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ. ສະຫຼອງສິ່ງທີ່ໜ້າເບື່ອ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ vs AI - ສະຫຼຸບທີ່ໜ້າສົນໃຈ 🍿

• AI ແມ່ນຄວາມສາມາດໂດຍລວມທີ່ຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານມີປະສົບການ.

• ML ແມ່ນເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ທີ່ເປັນພະລັງໃຫ້ແກ່ຄວາມສາມາດສ່ວນໃຫຍ່ນັ້ນ. [1]

• ຄວາມສຳເລັດແມ່ນກ່ຽວກັບແຟຊັ່ນແບບຈຳລອງໜ້ອຍລົງ ແຕ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການວາງກອບບັນຫາທີ່ຊັດເຈນ, ຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ການປະເມີນຜົນຕົວຈິງ, ແລະ ການດຳເນີນງານທີ່ປອດໄພຫຼາຍກວ່າ. [2][3]

• ໃຊ້ API ເພື່ອເຄື່ອນໄຫວໄວ, ປັບແຕ່ງເມື່ອມັນກາຍເປັນຄູນ້ຳຂອງເຈົ້າ.

• ຮັກສາຄວາມສ່ຽງໄວ້ໃນໃຈ. ຂໍຢືມຄວາມຮູ້ຈາກ NIST AI RMF. [2]

• ຕິດຕາມຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສຳຄັນຕໍ່ມະນຸດ. ບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມແນ່ນອນເທົ່ານັ້ນ. ໂດຍສະເພາະບໍ່ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດຄວາມຫຼົງໄຫຼ. [3][4]

ໝາຍເຫດສຸດທ້າຍ - ຍາວເກີນໄປ, ບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ 🧾

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ທຽບກັບ AI ບໍ່ແມ່ນການຕໍ່ສູ້. ມັນແມ່ນຂອບເຂດ. AI ແມ່ນລະບົບທັງໝົດທີ່ປະພຶດຕົວຢ່າງສະຫຼາດສຳລັບຜູ້ໃຊ້. ML ແມ່ນຊຸດຂອງວິທີການທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນພາຍໃນລະບົບນັ້ນ. ທີມງານທີ່ມີຄວາມສຸກທີ່ສຸດຖືວ່າ ML ເປັນເຄື່ອງມື, AI ເປັນປະສົບການ, ແລະຜົນກະທົບຂອງຜະລິດຕະພັນເປັນກະດານຄະແນນດຽວທີ່ສຳຄັນແທ້ໆ. ຮັກສາມັນໃຫ້ເປັນມະນຸດ, ປອດໄພ, ສາມາດວັດແທກໄດ້, ແລະ ມີຄວາມລະມັດລະວັງເລັກນ້ອຍ. ນອກຈາກນີ້, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າ: ລົດຖີບ, ລົດຈັກ, ລົດໄຟ. ມັນມີເຫດຜົນສຳລັບວິນາທີໜຶ່ງ, ແມ່ນບໍ? 😉

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. ທອມ ເອັມ. ມິດເຊວ - ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (ໜ້າປຶ້ມ, ຄຳນິຍາມ). ອ່ານຕື່ມ

2. NIST - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI (AI RMF 1.0) (ສິ່ງພິມຢ່າງເປັນທາງການ). ອ່ານຕື່ມ

3. Stanford HAI - ບົດລາຍງານດັດຊະນີປັນຍາປະດິດ 2025 (PDF ຢ່າງເປັນທາງການ). ອ່ານຕື່ມ

4. Guo, Pleiss, Sun, Weinberger - ກ່ຽວກັບການປັບທຽບເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ທັນສະໄໝ (PMLR/ICML 2017). ອ່ານຕື່ມ

5. Grinsztajn, Oyallon, Varoquaux - ເປັນຫຍັງຮູບແບບທີ່ອີງໃສ່ຕົ້ນໄມ້ຈຶ່ງຍັງມີປະສິດທິພາບດີກວ່າການຮຽນຮູ້ເລິກໃນຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ? (ຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະ ມາດຕະຖານ NeurIPS 2022). ອ່ານຕື່ມ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ