AI และแมชชีนเลิร์นนิงแตกต่างกันอย่างไร?
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำศัพท์ที่มีความหมายกว้างๆ ที่หมายความถึงกลยุทธ์และเทคนิคต่างๆ ที่ใช้เพื่อทำให้เครื่องจักรมีลักษณะเหมือนมนุษย์มากขึ้น ซึ่ง AI รวมถึงทุกสิ่งตั้งแต่ผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Alexa ไปจนถึงหุ่นยนต์ดูดฝุ่นและรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นหนึ่งในสาขาอื่น ๆ อีกมากมายของ AI ML เป็นศาสตร์ของการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติที่ระบบคอมพิวเตอร์ใช้เพื่อทำงานที่ซับซ้อนโดยไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน โดยระบบจะพึ่งพารูปแบบและการอนุมานแทน ระบบคอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึม ML เพื่อประมวลผลข้อมูลในอดีตปริมาณมากและระบุรูปแบบข้อมูล แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็น AI แต่ไม่ใช่กิจกรรมของ AI ทั้งหมดที่เป็นแมชชีนเลิร์นนิง
อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง AI และแมชชีนเลิร์นนิง?
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นสาขาทีที่แตกย่อยมาจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่ทั้งสองสาขาเหล่านี้ไปไกลกว่าระบบอัตโนมัติขั้นพื้นฐานและการเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างผลลัพธ์ ทว่าขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน
การแก้ปัญหาที่เหมือนมนุษย์
ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงโซลูชัน (AI/ML) เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อนซึ่งโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ที่แม่นยำตามความรู้ที่ได้เรียนรู้
ตัวอย่างเช่น รถยนต์ AI ที่ขับขี่ด้วยตนเอง จะใช้คอมพิวเตอร์วิชันในการรับรู้วัตถุในมุมมองและความรู้เกี่ยวกับกฎจราจรเพื่อนำทางยานพาหนะ
อัลกอริทึมการกำหนดราคาอสังหาริมทรัพย์ ML เช่นใช้ความรู้เกี่ยวกับราคาขายก่อนหน้านี้ สภาพตลาด แผนผังชั้น และสถานที่ ในการคาดการณ์ราคาของบ้าน
สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์
ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้างซอฟต์แวร์ที่วิเคราะห์ ตีความ และเข้าใจข้อมูลในรูปแบบที่ซับซ้อน นักวิทยาศาสตร์ในสาขาเหล่านี้พยายามที่จะเขียนโปรแกรมระบบคอมพิวเตอร์เพื่อดำเนินงานที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ด้วยตนเอง ซอฟแวร์ที่ออกแบบมาอย่างดีจะทำให้งานเสร็จสมบูรณ์ได้เร็ว หรือเร็วกว่าคน
การใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ
มีการใช้งานของ AI ในทุกอุตสาหกรรม คุณสามารถใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน คาดการณ์ผลการเล่นกีฬา ปรับปรุงผลลัพธ์ทางการเกษตร และปรับเปลี่ยนคำแนะนำด้านการดูแลผิวให้เหมาะสมได้
นอกจากนี้การใช้งาน ML ยังแพร่หลาย ซึ่งอาจรวมถึงการจัดตารางเวลาการบำรุงรักษาเครื่องจักรเชิงคาดการณ์ การกำหนดราคาการเดินทางแบบไดนามิก การตรวจจับการทุจริตประกันภัย และการพยากรณ์ความต้องการค้าปลีก
ข้อแตกต่างที่สำคัญ: AI เทียบกับ แมชชีนเลิร์นนิง
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นสาขาเฉพาะของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ML มีขอบเขตและโฟกัสที่จำกัด เมื่อเทียบกับ AI AI รวมถึงกลยุทธ์และเทคโนโลยีหลายอย่างที่อยู่นอกขอบเขตของแมชชีนเลิร์นนิง
นี่คือบางส่วนแตกต่างที่สำคัญระหว่างทั้งสองอย่าง
วัตถุประสงค์
เป้าหมายของระบบ AI ใด ๆ คือการมีเครื่องที่สามารถทำงานของมนุษย์ที่มีความซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งงานดังกล่าวอาจเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ การแก้ปัญหา และการรับรู้รูปแบบ
ในอีกแง่มุมหนึ่ง เป้าหมายของ ML คือการมีเครื่องมือที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก เครื่องมือจะใช้แบบจำลองทางสถิติในการระบุรูปแบบในข้อมูลและสร้างผล ผลที่ได้มีความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องหรือระดับของความเชื่อมั่น
วิธีการ
สาขาของ AI ครอบคลุมความหลากหลายของวิธีการที่ใช้ในการแก้ปัญหาที่หลากหลาย วิธีการเหล่านี้รวมถึง อัลกอริทึมทั่วไป นิวรัลเน็ตเวิร์ค ดีปเลิร์นนิง อัลกอริทึมการค้นหา ระบบตามกฎเกณฑ์ และการเรียนรู้ของเครื่องเอง
ภายใน ML มีการแบ่งวิธีการเรียนรู้ออกเป็นสองประเภทกว้างๆ ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแล และการเรียนรู้ที่ไม่อยู่ภายใต้การดูแล อัลกอริทึมของ ML ชนิดภายใต้การกำกับดูแลนั้นจะเรียนรู้ที่จะแก้ปัญหาโดยใช้ค่าข้อมูลที่มีป้ายกำกับ อินพุต และ เอาต์พุท การเรียนรู้แบบ ภายใต้การดูแล คือการสำรวจมากขึ้นและความพยายามที่จะค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ
การปรับใช้
กระบวนการของการสร้างโซลูชัน ML มักจะเกี่ยวข้องกับสองงาน:
- คือการเลือกและการเตรียมชุดข้อมูลการฝึกอบรม
- การเลือกกลยุทธ์ ML หรือแบบจำลองที่มีอยู่แล้ว เช่น การถดถอยเชิงเส้น หรือแผนภูมิการตัดสินใจ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเลือกคุณลักษณะข้อมูลที่สำคัญและให้เติมให้แบบจำลองเหล่านั้นในโมเดลการฝึก พวกเขาปรับแต่งชุดข้อมูลที่มีการปรับปรุงข้อมูลและการตรวจสอบข้อผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง คุณภาพของข้อมูลและความหลากหลายช่วยเพิ่มความถูกต้องของแบบจำลอง ML
ส่วนการสร้างผลิตภัณฑ์ AI นั้น โดยทั่วไปจะเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้น ผู้คนจำนวนมากจึงเลือกโซลูชัน AI ที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย โซลูชัน AI เหล่านี้โดยทั่วไปได้รับการพัฒนาหลังจากหลายปีของการวิจัยและนักพัฒนาทำให้พวกเขาพร้อมสำหรับการรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการผ่าน API
ข้อกำหนดความต้องการ
โซลูชัน ML จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลหลายร้อยจุดสำหรับการฝึกอบรมบวกกับความสามารถการคำนวณที่เพียงพอในการทำงาน ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานของคุณ เซิร์ฟเวอร์เพียงอินสแตนซ์เดียวหรือคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็กก็อาจจะเพียงพอ
ระบบอัจฉริยะอื่น ๆ อาจมีความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างกันซึ่งขึ้นอยู่กับงานที่คุณต้องการที่จะประสบความสำเร็จและวิธีการวิเคราะห์การคำนวณที่คุณใช้ กรณีการใช้ความสามารถในการคำนวนระดับสูงต้องใช้เครื่องจักรหลายพันเครื่องทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน
อย่างไรก็ตามสิ่งสำคัญคือต้องทราบว่ามีทั้งฟังก์ชัน AI และ ML ที่สร้างไว้ล่วงหน้า คุณสามารถรวมไว้ในแอพพลิเคชันของคุณผ่าน API โดยไม่จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรเพิ่มเติม
องค์กรจะต้องเริ่มต้นใช้งาน AI และแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร?
หากคุณต้องการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ให้เริ่มต้นด้วยการกำหนดปัญหาที่ต้องการแก้ไข หรือค้นคว้าคำถามที่ต้องการสำรวจ เมื่อคุณระบุพื้นที่ปัญหาแล้ว คุณสามารถกำหนดเทคโนโลยี AI หรือ ML ที่เหมาะสมเพื่อแก้ปัญหาได้ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาประเภทและขนาดของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่และประมวลผลข้อมูลก่อนเริ่มดำเนินการ
ด้วยบริการคลาวด์ตามความต้องการคุณสามารถสร้าง เรียกใช้ และจัดการ AI ได้ และฟังก์ชั่นการเรียนรู้ที่สามารถสร้างเรียกใช้และการจัดการจากคลาวด์ของ Amazon Web Services (AWS)
องค์กรสามารถใช้ AI และ ML ได้อย่างไร?
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) โซลูชันบางตัวมีการนำมาประยุกต์ใช้กับองค์กรส่วนใหญ่:
- การแบ่งประเภทลูกค้าเป็นจุดที่คุณแบ่งกลุ่มลูกค้าผ่านพฤติกรรมของพวกเขาผ่านพฤติกรรม ความชื่นชอบ และลักษณะสำหรับการขายต่อไปและกิจกรรมการตลาดในอนาคต อ่านวิธีที่ Lion Parcel ใช้ AWS สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า
- การตรวจจับการฉ้อโกงนั้น คือการที่คุณคัดแยกและแก้ไขธุรกรรมที่ผิดปกติที่ถูกค้นพบ อ่านวิธีที่ Luno ใช้ AWS ในการตรวจจับการฉ้อโกง
- การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น คือการที่ความคิดเห็นของลูกค้าจะถูกรวมเข้าไว้ด้วยกันเพื่อให้ข้อมูลในการสร้างกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และการตลาด อ่านวิธีที่ Zignal Labs ใช้ AWS สำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
และนี่คือโซลูชั่นปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้กับองค์กรส่วนใหญ่:
- Chatbots มีความเหมาะสมสำหรับการสอบถามบริการลูกค้าและการทดสอบ อ่านวิธีที่ MetroPlusHealth ใช้ AWS สำหรับแชตบอท
- การจดจำเสียงพูด เหมาะสำหรับการถอดเสียงการประชุมเป็นบันทึกการประชุม อ่านวิธีที่ Epiq ใช้ AWS สำหรับการจดจำเสียงพูด
- คอมพิวเตอร์วิชันนั้นทำงานได้ดีสำหรับระบบการรจดจำไบโอเมตริก อ่านวิธีที่ PayEye ใช้ AWS สำหรับงานด้านคอมพิวเตอร์วิชัน
สรุปความแตกต่าง: AI เทียบกับแมชชีนเลิร์นนิง
| ปัญญาประดิษฐ์ |
แมชชีนเลิร์นนิ่ง |
|
| คืออะไร |
AI เป็นคำที่กว้างสำหรับการใช้งานเครื่องตามที่เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ AI โซลูชันทั้งหมดไม่ได้เป็น ML |
ML เป็นวิธีการทางปัญญาประดิษฐ์ ML โซลูชันทั้งหมดเป็น AI โซลูชัน |
| เหมาะที่สุดสำหรับ |
AI ดีที่สุดสำหรับการทำงานของมนุษย์ที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพให้เสร็จสิ้น |
ML ดีที่สุดสำหรับการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจง |
| วิธีการ |
AI อาจใช้วิธีการต่าง ๆ มากมาย เช่น ตามกฎเกณฑ์ นิวรัลเน็ทเวิร์ค คอมพิวเตอร์วิชัน และอื่นๆ |
สำหรับ ML ผู้ใช้สามารถเลือกและแยกคุณสมบัติจากข้อมูลดิบด้วยตนเองและกำหนดตุ้มน้ำหนักเพื่อฝึกแบบจำลอง |
| การปรับใช้ |
การดำเนินงาน AI ขึ้นอยู่กับงาน AI มักจะสร้างไว้ล่วงหน้าและเข้าถึงได้ผ่านทาง API |
คุณฝึกฝนรุ่น ML ใหม่หรือรุ่นที่มีอยู่แล้วสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ API ML ที่สร้างไว้ล่วงหน้าพร้อมใช้งาน |
AWS สามารถสนับสนุนข้อกำหนด AI และแมชชีนเลิร์นนิงของคุณได้อย่างไร?
AWS นำเสนอบริการที่หลากหลายเพื่อช่วยให้คุณสร้าง เรียกใช้ และผสานรวมโซลูชันปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง (AI/ML) ได้ทุกขนาด ความซับซ้อน หรือกรณีการใช้งาน
Amazon SageMaker เป็นแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์ในการสร้างโซลูชั่น ML ของคุณตั้งแต่เริ่มต้น SageMaker มีชุดรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างไว้ล่วงหน้า ความสามารถในการจัดเก็บและการคำนวณ และสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ
สำหรับ AI คุณสามารถใช้บริการ AWS เพื่อสร้างโซลูชัน AI ของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้น หรือรวมบริการ Artificial Intelligence (AI) ที่สร้างไว้ล่วงหน้าในโซลูชันของคุณ
