วิวัฒนาการของแบบจำลองภาษาในชีวิตสมัยใหม่

การสร้างแบบจำลองภาษาซึ่งเกิดขึ้นในช่วงกลางศตวรรษที่ผ่านมากลายเป็นส่วนสำคัญของปัญญาประดิษฐ์พร้อมการนำไปใช้จริงในชีวิตสมัยใหม่ได้อย่างไร การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณกลายเป็นแก่นแท้ของโลกของเราได้อย่างไร ไปตามแนวคิดของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และแอปพลิเคชันยอดนิยม เช่น แชทบ็อต คำสั่งเสียง และผู้ช่วยเสมือน เช่น Google Assistant, Siri, Cortana และ Alexa ของ Amazon

NLP คืออะไร?

พูดง่ายๆ ก็คือ NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และใช้ภาษามนุษย์ และยังช่วยให้สื่อสารได้อย่างสมบูรณ์ในรูปแบบที่เหมาะสมยิ่งขึ้น NLP มาจากสาขาวิชาต่างๆ รวมถึงภาษาศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ และให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการอ่านข้อความ ฟังคำพูด และตีความข้อมูลจำนวนมหาศาล มีการพัฒนาอย่างกว้างขวางตั้งแต่ทศวรรษ 1950 และได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา มีแนวโน้มว่าจะยังคงให้บริการโซลูชั่นที่เป็นมาตรฐานและสร้างสรรค์ต่อปัญหาทั่วไป ซึ่งช่วยลดเวลา แรงงานคน และค่าใช้จ่าย

ประวัติของ NLP

Alan Turing ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีและปัญญาประดิษฐ์ ได้ริเริ่มแนวคิดเรื่องการประมวลผลภาษาธรรมชาติในช่วงทศวรรษ 1950 เขาเขียนบทความอธิบายการทดสอบเครื่องจักร โดยเขาระบุว่าหากเครื่องสามารถเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาโดยใช้เครื่องโทรสาร ก็สามารถสอนวิธีเลียนแบบมนุษย์ได้เช่นกัน รูปแบบที่ทำซ้ำๆ จะทำให้เครื่องเรียนรู้การกระทำนี้ หลังจากนั้นก็ถือว่าสามารถคิดได้

ในปีพ.ศ. 2497 การทดลองของ มหาวิทยาลัยจอร์จทาวน์และไอบีเอ็ม ได้พยายามแปลประโยคภาษารัสเซียหกประโยคเป็นภาษาอังกฤษโดยอัตโนมัติ ทำให้เกิดความหวังว่าการแปลด้วยคอมพิวเตอร์จะเป็นไปได้ในช่วงเวลาสั้นๆ อย่างไรก็ตาม จนกระทั่งช่วงปลายทศวรรษ 1980 ได้มีการ พัฒนาระบบการแปลภาษาด้วยเครื่องสถิติระบบ แรก (การแปลที่สร้างขึ้นผ่านแบบจำลองทางสถิติ) ตลอดช่วงทศวรรษ 1950-80 มีความก้าวหน้าในการสร้างโปรแกรมภาษาธรรมชาติอื่นๆ

ในจำนวนนี้ ELIZA ได้ครองเวทีกลางในช่วงกลางทศวรรษ 1960 นี่คือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่พัฒนาขึ้นที่ MIT Artificial Intelligence Laboratory โดย Joseph Weizenbaum เพื่ออธิบายความผิวเผินของการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร เผยให้เห็นว่าการสื่อสารกับเครื่องไม่ได้เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ตามบริบทและเพียงทำตามสคริปต์เท่านั้น กระนั้น ผู้ใช้ได้แสดงความรู้สึกของมนุษย์ต่อโปรแกรม ELIZA ปูทางให้กับสิ่งที่เรารู้จักในตอนนี้ว่าเป็น แชท บอ ท (หรือที่รู้จักในชื่อแช็ทเทอร์บอท) ซึ่งพัฒนาขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

ทศวรรษ 1970 เป็นทศวรรษแห่งการสร้างข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่เข้าใจได้ด้วยคอมพิวเตอร์ และมีโปรแกรมจำนวนหนึ่งที่ปรับปรุงเทคโนโลยีที่มีอยู่ สิ่งที่น่าสังเกต ได้แก่ PARRY (แชทบ็อตที่มีการตอบสนองทางอารมณ์ในปี 1972) และต่อมา Racter (แชทบ็อตแบบปากต่อปากที่สร้างขึ้นในปี 1984) และ Jabberwacky (แชทบ็อตที่กำเนิดขึ้นในปี 1988 โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อจำลองการสนทนาของมนุษย์ในรูปแบบที่สนุกสนาน)

ทศวรรษ 1980 เป็นการปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เมื่อมีการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการประมวลผลภาษา พลังการคำนวณเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและการทำให้ภาษาศาสตร์เข้าใจง่ายขึ้นทีละน้อย ด้วยแผนผังการตัดสินใจ การติดแท็กคำพูด และมุ่งเน้นไปที่โมเดลทางสถิติ โมเดลภาษาแคช และการรู้จำคำพูด ผลลัพธ์ที่ได้จึงมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

ความสำเร็จในช่วงต้นของการเรียนรู้ด้วยเครื่องอาจมาจาก IBM Research ซึ่งมีการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งรวมถึงการแปลการดำเนินการของรัฐบาลเป็นภาษาราชการทั้งหมดของแคนาดาและสหภาพยุโรป

ศตวรรษที่ 21 นำ มา ซึ่งการเรียนรู้แทน (การเรียนรู้คุณลักษณะอัตโนมัติ) และวิธี การเรียนรู้ของเครื่องแบบเครือข่ายประสาทเทียม ลึก เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ล้ำสมัย ซึ่งรวมถึงการฝังคำเพื่อจับความหมายและคำถามและคำตอบในระดับสูง ทำให้เกิดการ แปลด้วยเครื่องประสาท (NMT) ซึ่งใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการทำนายลำดับของคำ สร้างแบบจำลองทั้งประโยคในรูปแบบบูรณาการเดียว

ภายในสองทศวรรษที่ผ่านมา NLP ได้สำรวจโมเดลภาษาประสาท การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์ การฝังคำ โครงข่ายประสาทเทียมที่ล้ำหน้ายิ่งขึ้น ความก้าวหน้านี้นำไปสู่การใช้งานต่างๆ เช่น แป้นพิมพ์อัจฉริยะและข้อเสนอแนะการตอบกลับอีเมล ไปจนถึงความช่วยเหลือที่เปิดใช้งานคำพูดโดยเครื่อง

ขณะนี้มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องจากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ไปสู่การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ซึ่งผู้ใช้ที่มีความสัมพันธ์ทางอารมณ์ของมนุษย์กับเครื่องจะไม่นอกรีต

การเข้ารหัสกับ NLP ทางสถิติ

ในขั้นต้น ระบบประมวลผลภาษาได้รับการออกแบบโดยการเข้ารหัสด้วยมือ โดยพื้นฐานแล้วโดยการเขียนไวยากรณ์หรือกฎการเรียนรู้สำนึก อย่างไรก็ตาม ในช่วงกลางทศวรรษ 1980 สิ่งนี้เปลี่ยนไปเป็นการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งใช้การอนุมานทางสถิติเพื่อเรียนรู้กฎเหล่านี้โดยอัตโนมัติผ่านการวิเคราะห์ชุดตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนมาก ส่งผลให้ความเร็วและความเข้าใจในระบบประมวลผลภาษาแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด

ขั้นตอนการเรียนรู้ที่ใช้ระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจะเน้นไปที่กรณีที่พบบ่อยที่สุดโดยอัตโนมัติ พวกเขาสามารถชี้ให้เห็นและแก้ไขอินพุตที่ผิดพลาด คำที่สะกดผิด และจัดการงานที่ซับซ้อนมากขึ้นผ่านอัลกอริธึม นี่เป็นตัวเปลี่ยนเกมและมาถึงสถานการณ์ที่ NLP สามารถใช้ได้อย่างกว้างขวางและประสบความสำเร็จในระดับโลก

มันเป็นถนนสายยาวที่จะไปถึงจุดที่สามารถใช้การเหนี่ยวนำไวยากรณ์ การแบ่งส่วนคำ การแบ่งส่วนทางสัณฐานวิทยา การติดแท็กคำพูด การแยกวิเคราะห์ การแยกประโยค การแยกประโยค การแบ่งส่วนคำ และการแยกคำศัพท์ เพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งสำหรับการใช้ NLP

แอปพลิเคชั่น NLP ในชีวิตจริง

1. การแปลด้วยเครื่อง

NLP ได้พัฒนาจุดสัมผัสหลายอย่างในชีวิตของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในทศวรรษที่ผ่านมา แอปพลิเคชันที่ได้รับความนิยมมากที่สุดตัวหนึ่งคือการ แปลด้วยคอมพิวเตอร์ หรือที่รู้จักกันเป็นอย่างดีในชื่อ Google Translate ตาม SMT (การแปลด้วยเครื่องทางสถิติ ซึ่งหมายถึงการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ที่สร้างขึ้นโดยใช้แบบจำลองทางสถิติ) Google แปลภาษาไม่ได้ทำการแปลแบบคำต่อคำ แต่จะกำหนดค่าเชิงความหมายให้กับคำต่างๆ เพื่อแปลในลักษณะที่สอดคล้องกัน

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความกำกวมโดยธรรมชาติและความยืดหยุ่นในภาษาของมนุษย์ การแปลดังกล่าวจึงไม่ถูกต้องทั้งหมด ต้องบอกว่า Google แปลภาษายังคงเป็นเครื่องมือที่นิยมใช้กันมากที่สุดในการแปลเวลาเดินทาง เชื่อมช่องว่างทางภาษา

2. การรู้จำเสียง

อีกตัวอย่างหนึ่งที่เป็นแบบอย่างและน่าเชื่อถือของ NLP โปรแกรมซอฟต์แวร์การรู้จำเสียงช่วยให้ถอดรหัสเสียงมนุษย์ได้ ซึ่งสามารถใช้ในโทรศัพท์เคลื่อนที่ ระบบอัตโนมัติในบ้าน คอมพิวเตอร์แบบแฮนด์ฟรี ความช่วยเหลือเสมือนจริง วิดีโอเกม และอื่นๆ การใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในชีวิตประจำวันของเรามาพร้อมกับ Google Assistant, Siri และ Alexa ของ Amazon

มันทำงานอย่างไร? ในกรณีของ Google Assistant คำพูดจะเปลี่ยนเป็นข้อความโดยใช้ระบบ Hidden Markov Model (HMM) ระบบ HMM จะฟังคลิปคำพูด 10-20 มิลลิวินาที และค้นหาหน่วยเสียงและเปรียบเทียบกับคำพูดที่บันทึกไว้ล่วงหน้า กระบวนการทำความเข้าใจตามด้วยการระบุภาษาและบริบท

ระบบจะแบ่งคำแต่ละคำออกเป็นส่วนของคำพูด (คำนาม กริยา ฯลฯ) แล้วกำหนดบริบทของคำสั่งของคุณ จากนั้นจะจัดหมวดหมู่คำสั่งนี้และดำเนินการงานอย่างมีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน Alexa ทำงานแตกต่างกันเล็กน้อย

ทุกครั้งที่คุณพูดอะไร คำจะกลับไปที่เซิร์ฟเวอร์ Amazon เพื่อถอดรหัส ระบบอาศัยฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของคำและคำสั่งเพื่อประเมินและดำเนินการคำสั่ง ตัวอย่างเช่น หาก Alexa ตรวจพบคำต่างๆ เช่น 'พิซซ่า' หรือ 'อาหารค่ำ' มันจะเปิดแอปอาหาร หรือหากตรวจพบคำว่า 'เล่น' ก็จะเชื่อมต่อกับตัวเลือกเพลง

3. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

เมื่อพูดถึง NLP การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ไม่สามารถละเลยได้ สิ่งนี้เรียกอีกอย่างว่าการขุดความคิดเห็นหรือ AI อารมณ์ซึ่งวัดความโน้มเอียงของความคิดเห็นของผู้คน มันเกี่ยวข้องกับการระบุข้อมูลอัตนัยในข้อความและมีการใช้งานจำนวนมาก การตรวจสอบแบรนด์และการจัดการชื่อเสียงเป็นการใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในอุตสาหกรรมทั่วไป

ช่วยให้ธุรกิจติดตามการรับรู้ของแบรนด์ ระบุแนวโน้ม รับฟังอินฟลูเอนเซอร์และผลกระทบ ติดตามรีวิวผลิตภัณฑ์หรือบริการ ขุดหาแนวคิดและรูปแบบใหม่ๆ และปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้สอดคล้อง นอกเหนือจากการรับรู้แบรนด์และความคิดเห็นของลูกค้าแล้ว การวิจัยตลาดเป็นอีกสาขาหนึ่งของการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกที่โดดเด่น

การสร้างและติดตามเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น (บทวิจารณ์) บทความข่าว เนื้อหาของคู่แข่ง และการเติมเต็มช่องว่างของข้อมูลทางการตลาดมักจะเป็นส่วนย่อยของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น การจัดการชื่อเสียงและการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เป็นอีกหนึ่งการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยเหตุนี้ แบรนด์ต่างๆ จะได้รับความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของตนอย่างละเอียด

การวิเคราะห์ความรู้สึกตามมุมมองเป็นอีกวิธีหนึ่งที่แบรนด์ต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกนึกคิดอย่างมีประสิทธิผล วิธีการวิเคราะห์ตามมุมมองช่วยให้สามารถแยกประเด็นที่เป็นไปได้มากที่สุดเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้า ด้วยข้อมูลและการวิเคราะห์ที่สมบูรณ์นี้ แบรนด์ต่างๆ สามารถปรับแต่ง รีเฟรช และสื่อสารโดยตรง และทำการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์หรือบริการตามนั้น

4. ผู้ช่วยเสมือน

ความช่วยเหลือเสมือนจริงด้วยความช่วยเหลือของแชทบอทที่เป็นผู้ใหญ่มากขึ้น เป็น แนวทางสมัยใหม่ในการสื่อสารที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพกับผู้บริโภค งานที่มีความสำคัญต่ำแต่มีมูลค่าการซื้อขายสูง ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้ทักษะ สามารถจัดเตรียมได้ง่ายๆ ด้วยความช่วยเหลือของแชทบอท มีความไว้วางใจและความนิยมเพิ่มขึ้นในหมู่ผู้ใช้และนักพัฒนาในขณะที่เราก้าวไปสู่วิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของ แชทบอทอัจฉริยะ ที่จะให้ความช่วยเหลือส่วนบุคคลแก่ลูกค้าในอนาคตอันใกล้

อันที่จริง แอปพลิเคชั่นแชทบอทได้ผลักดันให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดใช้ความช่วยเหลือเสมือนจริงอย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น สร้างโฆษณารูปแบบใหม่และการสื่อสารที่เหมาะกับโปรแกรมแชทบอท

5. การดูแลสุขภาพ

ในโลกทางการแพทย์ บริการปฐมภูมิที่ขับเคลื่อนด้วย AI เกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหา NLP หลายอย่าง กรณีการใช้งาน NLP ในทางการแพทย์ใน ปัจจุบันบางกรณี เกี่ยวข้องกับการแยกหน่วยงานทางการแพทย์ที่แตกต่างกัน รวมถึงอาการ โรค หรือการรักษาจากข้อมูลจำนวนมาก

การค้นพบความรู้จากตำราทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อวาดรูปแบบและความสัมพันธ์เป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ เท่าที่สามารถใช้ NLP เพื่อดึงข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อสื่อสารการตอบสนองที่เกี่ยวข้องและสร้างฟังก์ชันการเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับระบบการสื่อสารที่ทราบทางการแพทย์

6. ระบบอีเมล์

ในปี 2560 Google ได้เปิดตัว SmartReply ซึ่งเป็นความสามารถที่อิงกับแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตอบกลับอีเมลโดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย การพิมพ์ที่เร็วขึ้น การคาดเดาการพิมพ์ การตรวจตัวสะกด และการตรวจไวยากรณ์เป็นส่วนหนึ่งของสิ่งนี้ สมาร์ทรีพลายจะสแกนข้อความของข้อความขาเข้าและแนะนำคำตอบพื้นฐานสามประการที่ผู้ใช้สามารถปรับแต่งและส่งได้ ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ในการตอบกลับธรรมดาหรือธรรมดา

ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนให้วิเคราะห์ข้อความและแปลงเป็นรหัสตัวเลขที่แสดงถึงความหมาย ภายในระบบอีเมล การจัดประเภทอีเมลและการตรวจจับสแปมเป็นวิธีการอื่นๆ ที่ NLP ทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้น

7. พฤติกรรมการค้นหา

พฤติกรรมการค้นหา เป็นอีกแง่มุมหนึ่งที่ได้รับการสนับสนุนจาก NLP ที่เราพบในแต่ละวัน เสิร์ชเอ็นจิ้นใช้ NLP เพื่อแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องตามพฤติกรรมการค้นหาที่คล้ายกันหรือความตั้งใจของผู้ใช้ ดังนั้นผู้ใช้ทั่วไปจึงพบสิ่งที่ต้องการได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น Google ไม่เพียงแต่คาดการณ์ว่าการค้นหายอดนิยมใดที่อาจนำไปใช้กับข้อความค้นหาของบุคคลในขณะที่พวกเขาเริ่มพิมพ์ แต่ยังดูภาพรวมโดยแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกันอย่างครอบคลุม

8. โทรศัพท์ดิจิตอล

การโทรแบบดิจิทัล อาจดูเหมือนเป็นส่วนรบกวนของวัน เมื่อข้อความทางการตลาดที่บันทึกเสียงพูดกับคุณ แต่นี่เป็นสื่อกลางที่ดีในการเข้าถึงผู้คนจำนวนมากและแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว NLP ช่วยให้ภาษาที่สร้างด้วยคอมพิวเตอร์ใกล้เคียงกับเสียงของมนุษย์ ซึ่งสามารถรวบรวมข้อมูลจากผู้บริโภคและทำงานง่ายๆ เช่น ถ่ายทอดข้อมูลและจองการนัดหมาย

9. บ้านอัจฉริยะ

คำสั่งเสียงในรถยนต์ เช่น การล็อกประตู หน้าต่างเลื่อนลง หรือเล่นเพลง เป็นเพียงส่วนหนึ่งของฟังก์ชันที่ NLP เปิดใช้งานใน อุตสาหกรรมยาน ยนต์ ในเวทีการทำงานอัตโนมัติ ระบบอัตโนมัติในบ้านยังเชื่อมโยงกับ NLP อย่างใกล้ชิด โดยคำสั่งเสียงเพื่อปิดหรือเปิดมู่ลี่ ไฟ และเครื่องใช้ต่างๆ เป็นหัวใจสำคัญของ ' บ้านอัจฉริยะ'

นี่เป็นเพียงส่วนน้อยของการใช้ NLP มากมายที่เราพบในชีวิตของเรา จุดสัมผัสอยู่ในโลกของธุรกิจ การพัฒนาตนเอง ทรัพยากรบุคคล การขาย การสอน การแพทย์ การสื่อสารโทรคมนาคม รถยนต์ โครงสร้างพื้นฐาน การฝึกสอน และอื่นๆ อีกมากมาย

อะไรต่อไป?

NLP แม้ว่าจะเพิ่งเกิดขึ้นใหม่เมื่อเปรียบเทียบกับบิ๊กดาต้าและการเรียนรู้เชิงลึก แต่ถือว่าเป็นอนาคตของการบริการลูกค้าอย่างกว้างขวาง สัญญาว่าจะทำให้ข้อมูลเป็นมิตรกับผู้ใช้และมีการสนทนามากขึ้น ทำให้เป็นเสาหลักของการวิเคราะห์ธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Chatbots จะมีความซับซ้อนและมีประโยชน์มากขึ้นด้วยความสามารถในการถอดรหัสคำขอที่ซับซ้อนและมีความยาวในแบบเรียลไทม์

สิ่งที่มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับความสามารถของ NLP ในปัจจุบันคือความเข้าใจในภาษาที่เหมาะสม NLP แห่งอนาคตจะช่วยให้เข้าใจรายละเอียดปลีกย่อยและโทนของภาษา และให้ความรู้และข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ ซึ่งอาจอยู่ในขอบเขตของรายงานประจำปี บันทึกการโทร การสื่อสารที่ละเอียดอ่อนต่อนักลงทุน หรือเอกสารทางกฎหมายและการปฏิบัติตาม

นอกจากนี้ยังสามารถเห็นการใช้ NLP อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ การดูแลสุขภาพ บริการทางการเงิน ยานยนต์ และโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมจุดสัมผัสในการใช้งานประจำวัน NLP แห่งอนาคตจะเป็นแกนหลักของการวิเคราะห์เพื่อยกระดับและขยายธุรกิจทั่วโลก

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โปรดดูโปรแกรม PG Diploma in Machine Learning และ AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและมีกรณีศึกษาและการมอบหมายงานมากกว่า 30 รายการ เซสชันการให้คำปรึกษาในอุตสาหกรรมมากกว่า 25 รายการ และภาคปฏิบัติมากกว่า 5 รายการ โครงการสำคัญ การฝึกอบรมอย่างเข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมงและความช่วยเหลือในการจัดหางานกับบริษัทชั้นนำ