ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นคำศัพท์ที่ใช้กันมากขึ้นเพื่อหารือเกี่ยวกับแนวโน้มที่กำลังจะเกิดขึ้นใน Data Science และเทคโนโลยีอื่นๆ อย่างไรก็ตาม แนวคิดทั้งสองนี้เป็นถั่วในฝักเดียวกันจริงหรือ
ปัญญาประดิษฐ์เป็นแนวคิดที่กว้างขึ้นของเครื่องจักรอัจฉริยะที่ทำงานต่างๆ ด้วยตนเอง ในขณะที่ Machine Learning เป็นแอปพลิเคชั่นของปัญญาประดิษฐ์ที่เครื่องเรียนรู้จากข้อมูลที่ให้กับพวกเขาโดยใช้อัลกอริธึมประเภทต่างๆ ดังนั้น Machine Learning เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ฟังดูเหมือนวิธีแก้ปัญหาที่สมบูรณ์แบบสำหรับปัญหาทางเทคโนโลยีทั้งหมดของเราใช่ไหม

วิวัฒนาการของการเรียนรู้ของเครื่อง

Arthur Samuel ผู้บุกเบิกชาวอเมริกันในด้านเกมคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ เป็นผู้ริเริ่มคำว่า 'การเรียนรู้ของเครื่อง' ในปี 1959 ขณะทำงานที่ IBM ในช่วงแรกๆ แมชชีนเลิร์นนิงถือกำเนิดจากการรู้จำรูปแบบด้วยทฤษฎีที่ว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากรูปแบบในข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมให้ทำงานเฉพาะ นักวิจัยที่สนใจในปัญญาประดิษฐ์ได้พัฒนา อัลกอริธึมที่คอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ในเวลาต่อมา ด้วยเหตุนี้ เมื่อใดก็ตามที่เครื่องจักรได้รับข้อมูลใหม่ พวกเขาก็สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างอิสระเช่น กัน

เป็นวิทยาศาสตร์ที่ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เป็นศาสตร์ที่กำลังได้รับโมเมนตัม ต้องขอบคุณเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์แบบใหม่ที่มีวิวัฒนาการในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมาเป็นหลัก
บทบาท Big Data และเงินเดือนในอุตสาหกรรมการเงิน

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากมีมานานแล้ว แต่ความสามารถในการใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่นั้นเป็นการพัฒนาครั้งใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของแอปพลิเคชัน Machine Learning ที่คุณอาจคุ้นเคย

• คำแนะนำออนไลน์จาก Amazon และ Netflix
• YouTube ตรวจจับและลบเนื้อหาการก่อการร้ายบนแพลตฟอร์ม
• รู้ว่าลูกค้าพูดถึงคุณเกี่ยวกับคุณอย่างไรบน Twitter

การเพิ่มขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่อง

การเกิดขึ้นของอินเทอร์เน็ต ตลอดจนการเพิ่มขึ้นของข้อมูลดิจิทัลที่มีการ สร้าง จัดเก็บ และทำให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มขึ้นอย่างมาก ถือเป็นสองปัจจัยสำคัญที่ นำไปสู่การเกิดขึ้นของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ด้วยขนาดของข้อมูลคุณภาพจากอินเทอร์เน็ต ตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลที่ประหยัด และความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรจึงถูก มองว่าเป็นกลไกขับเคลื่อนการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในช่วงเวลาที่ผ่านมา

โครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมทำงานบนระบบความน่าจะเป็นโดยสามารถสร้างคำสั่ง การตัดสินใจ หรือการคาดการณ์ตามข้อมูลที่ป้อนเข้าไป นอกจากนี้ ลูปป้อนกลับยังช่วยให้ "เรียนรู้" เพิ่มเติมได้ด้วย การตรวจจับ นอกจากนี้ยังปรับเปลี่ยนกระบวนการเรียนรู้โดยพิจารณาว่าการตัดสินใจนั้นถูกหรือผิด
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่มีเครือข่ายโหนดซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากเซลล์ประสาท ในสมองของสัตว์ เครือข่ายดังกล่าวสามารถสอนให้รู้จักและจำแนกรูปแบบผ่านการ เห็นตัวอย่างแทนที่จะบอกอัลกอริทึมว่าจะจดจำและจำแนก รูปแบบได้อย่างไร แอปพลิเคชันที่มาจากการเรียนรู้ของเครื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมสามารถอ่านข้อความบางส่วนและจดจำธรรมชาติของ ข้อความได้ ไม่ว่าจะเป็นคำร้องเรียนหรือข้อความแสดงความยินดี พวกเขายังสามารถฟัง เพลง ตัดสินใจว่าจะทำให้ใครบางคนมีความสุขหรือเศร้า และค้นหา เพลงอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขายังสามารถแต่งเพลงที่แสดงอารมณ์หรือ ธีมเดียวกันได้
ในอนาคตอันใกล้นี้ ด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ บุคคลน่าจะสามารถสื่อสารและโต้ตอบกับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และข้อมูลดิจิทัลได้ด้วย AI สาขาใหม่ที่เรียกว่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) NLP ได้กลายเป็นที่มาของนวัตกรรมล้ำสมัยในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และเป็นสิ่งที่ต้องพึ่งพา Machine Learning เป็นอย่างมาก

แอปพลิเคชัน NLP พยายามทำความเข้าใจการสื่อสารของมนุษย์ ทั้งเขียนและพูด และสื่อสารโดยใช้ภาษาต่างๆ ในบริบทนี้ แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้เครื่องเข้าใจความแตกต่างในภาษามนุษย์และตอบสนองในลักษณะที่ผู้ฟังโดยเฉพาะน่าจะเข้าใจ
การพัฒนาทักษะหมายถึงอะไรจริงๆ และเหตุใดจึงสำคัญต่อความสำเร็จ

สรุปใครใช้จริงบ้าง?

อุตสาหกรรมส่วนใหญ่ที่ทำงานกับข้อมูลจำนวนมากได้ตระหนักถึงคุณค่าของการเรียนรู้ของเครื่อง บริษัทขนาดใหญ่รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงแบบเรียลไทม์ที่สำคัญจากข้อมูลที่จัดเก็บ จึงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพหรือสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่งได้

บริการทางการเงิน

ธนาคารและธุรกิจอื่นๆ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญในข้อมูลที่สร้างขึ้นและด้วยเหตุนี้จึงป้องกันการฉ้อโกง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถระบุโอกาสในการลงทุนหรือช่วยให้นักลงทุนรู้ว่าควรซื้อขายเมื่อใด การทำเหมืองข้อมูลยังสามารถระบุลูกค้าที่มีโปรไฟล์ที่มีความเสี่ยงสูงหรือใช้การเฝ้าระวังทางไซเบอร์เพื่อเตือนลูกค้าเกี่ยวกับการฉ้อโกงและด้วยเหตุนี้จึง ลดการขโมยข้อมูลประจำตัว

การตลาดและการขาย

เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ประวัติการซื้อโดยอิงจากการซื้อครั้งก่อน เพื่อแนะนำสินค้าที่คุณอาจชอบและโปรโมตสินค้าอื่นๆ อุตสาหกรรมค้าปลีกกำลังเกณฑ์ความสามารถของเว็บไซต์ในการเก็บข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล และใช้เพื่อปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งให้เป็นส่วนตัวหรือใช้แคมเปญการตลาด
สรุปแล้ว ปัญญาประดิษฐ์และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้ของเครื่อง มีหลายสิ่งหลายอย่างที่จะนำเสนอในปัจจุบัน ด้วยคำมั่นสัญญาว่าจะทำให้งานทางโลกเป็นไปโดยอัตโนมัติพร้อมทั้งนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สร้างสรรค์ อุตสาหกรรมในทุกภาคส่วนตั้งแต่การธนาคารไปจนถึงการดูแลสุขภาพและการผลิตกำลังเก็บเกี่ยวผลประโยชน์

ในที่สุด นักวิทยาศาสตร์หวังว่าจะพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เหมือนมนุษย์ที่สามารถเพิ่มความเร็วของฟังก์ชันอัตโนมัติต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการ ถือกำเนิดของแชทบอทในอาณาจักร อินเทอร์เน็ต ความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นส่วนใหญ่ที่เราได้เห็นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงที่ก้าวหน้าในปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเกิดจากการเรียนรู้ของเครื่อง เห็นได้ชัดว่าเหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงพร้อมที่จะกลายเป็นเรื่องใหญ่ต่อไปในแวดวงวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ดังนั้นไปข้างหน้า UpGrad ด้วยตัวคุณเอง ที่จะอยู่ข้างหน้าโค้ง