AI กับ Machine Learning กับ Deep Learning ต่างกันอย่างไร?

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงทางสังคมมากมาย จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะหลงทางในแนวคิดและการนำไปใช้ที่ต่างกันออกไป

นี่เป็นตัวอย่างที่ดี: ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มักใช้ในการเล่าเรื่องนิยายวิทยาศาสตร์และเป็นคำศัพท์ที่รู้จักกันดี แต่คุณรู้หรือไม่ว่าความจริงแล้วมันคืออะไร?

คุณเคยหยุดคิดถึงความแตกต่างระหว่าง “AI vs Machine Learning vs Deep Learning” หรือไม่?

แนวคิดแต่ละข้อมีจุดมุ่งหมายและสามารถนำไปปฏิบัติได้แตกต่างกัน

เพื่อให้ง่ายขึ้น เราได้เขียนบทความนี้เพื่ออธิบายข้อกำหนดเหล่านี้และการบังคับใช้ในชีวิตประจำวันที่บริษัท

เราจะพูดถึงความแตกต่างเหล่านี้และหัวข้อต่อไปนี้:

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไรและทำงานอย่างไร

AI หมายถึงการพัฒนาระบบและเครื่องจักรที่สามารถคิดและดำเนินการอย่างอิสระโดยไม่จำเป็นต้องมีส่วนร่วมโดยตรงของมนุษย์

มันเกี่ยวข้องกับการดำเนินการที่ง่ายกว่า เช่น การดึงข้อมูลจากสเปรดชีต และกระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น เครื่องจักรอัตโนมัติ

เทคโนโลยีประเภทนี้ทำให้เครื่องจักรไม่เพียงแต่ทำงานเท่านั้น แต่ยังโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมได้อีกด้วย

แนวคิดนี้ปรากฏในปี 1950 และเป็นหัวข้อที่ดึงดูดความสนใจของสังคมมาโดยตลอด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีคำศัพท์ในภาพยนตร์นิยายวิทยาศาสตร์

AI ได้กลายเป็นความจริงในบริษัทและกลุ่มต่างๆ กระบวนการมีความคล่องตัว การตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้น และสภาพแวดล้อมการทำงานทั้งหมดได้รับประโยชน์

ระบบทั่วไปสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและชี้ให้เห็นข้อผิดพลาด ในขณะที่ AI สามารถตีความสถานการณ์และสถานการณ์ได้ ตัวอย่างเช่น สามารถระบุความพยายามในการฉ้อโกงในอีคอมเมิร์ซ

กล่าวโดยย่อ เป็นวิธีการจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ในเครื่องจักรและระบบ ตีความข้อมูลและข้อมูลเพื่อใช้ในการทำงานประจำวัน

จะนำไปใช้ได้อย่างไร?

คุณต้องการทราบหรือไม่ว่าการใช้งาน AI ที่เป็นไปได้ในแผนการตลาดของคุณหรือส่วนอื่นๆ ในบริษัทของคุณมีอะไรบ้าง?

ดูตัวอย่างบางส่วน:

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานสู่ความสำเร็จของบริษัทใดๆ ในปัจจุบัน และหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการทำเช่นนี้คือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ด้วยการศึกษาข้อมูลและเมตริก จึงสามารถกำหนดแนวโน้มได้ ตัวอย่างเช่น ร้านค้าสามารถประเมินสต็อกสินค้าได้ดีขึ้นด้วยการใช้ AI เพื่อป้องกันไม่ให้สินค้าหมดหรือซ้อนกัน

สนทนาอัตโนมัติ

อีกด้านที่ได้รับประโยชน์จาก AI คือการบริการลูกค้า

แทนที่จะให้ทีมติดต่อกับผู้ใช้ขั้นพื้นฐาน Chatbot สามารถตอบคำถามง่ายๆ หรือแม้แต่ส่งการสนทนาไปยังพนักงานที่เชี่ยวชาญในหัวข้อเฉพาะ

แนวคิดคือการปรับขั้นตอนให้เหมาะสมเพื่อมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ลื่นไหลมากขึ้น

การตรวจสอบประสิทธิภาพ

ผู้จัดการยังสามารถเพลิดเพลินกับประโยชน์ของ AI ในแง่ของประสิทธิภาพการทำงาน

ระบบสามารถช่วยระบุว่าใครทำงานได้ดีและใครต้องปรับปรุง

รายละเอียดจะมีประโยชน์มาก เช่น ระหว่างการทำงานทางไกล ซึ่งการตรวจสอบประสิทธิภาพของมืออาชีพแต่ละคนในทีมของคุณอย่างใกล้ชิดไม่ใช่เรื่องง่าย

ผู้ช่วยส่วนตัว

AI ยังได้รับพื้นที่ในฐานะผู้ช่วยส่วนตัวอีกด้วย

ตัวอย่างหนึ่งคือ Alexa ของ Amazon ซึ่งสามารถระบุคำสั่งเสียงของผู้ใช้ และทำงานเฉพาะได้

Siri ของ Apple เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของ AI ในฐานะเครื่องมือผู้ช่วยส่วนตัว

ในกิจวัตรที่มีงานยุ่ง ฟังก์ชันสามารถช่วยจำการนัดหมาย ตอบคำถาม หรือแม้แต่ส่งอีเมล

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการพื้นฐานสำหรับ AI ในการทำงาน

เทคโนโลยีนี้เกี่ยวข้องกับความสามารถของหุ่นยนต์หรือระบบในการเรียนรู้จากข้อมูลและข้อมูลที่ประมวลผล

หากปราศจากการมีส่วนร่วมของมนุษย์ ก็สามารถระบุรูปแบบพฤติกรรม และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด

แนวคิดนี้จำเป็นสำหรับกระบวนการทำให้มีมนุษยธรรมของ AI

คุณเคยคุยกับแชทบอทแล้วรู้ว่ามันมีข้อมูลก่อนหน้านี้ เช่น การซื้อของคุณบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซนั้นหรือไม่?

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของระบบนั้น

ตามชื่อที่บ่งบอก ผ่านเทคโนโลยีนี้ เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และพัฒนา โดยนำเสนอประสบการณ์ที่มีมนุษยธรรมมากขึ้น โดยเลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์

การคิดแบบประดิษฐ์นี้จึงทำให้เกิดโอกาสและทางเลือกใหม่ๆ

ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง บริษัทจะต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์น้อยลง ในหลายกระบวนการ เนื่องจากระบบสามารถให้เหตุผลและเข้าใจวิธีตัดสินใจได้ดีที่สุด

สามารถใช้ในบริบทที่แตกต่างกัน เช่น ทำให้ระบบ CRM มีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือทำให้เครื่องจักรในโรงงานเป็นอัตโนมัติ

จะนำไปใช้ได้อย่างไร?

ข้อดีอย่างหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงคือความสามารถในการนำไปใช้ในด้านต่างๆ ของบริษัท โดยไม่คำนึงถึงกลุ่มหรือขนาด

อ่านต่อเพื่อค้นหาทางเลือกหลัก:

แชทบอทแบบมีมนุษยธรรม

เมื่อใช้แชทบนเว็บไซต์ ผู้บริโภคมากกว่า 86% ชอบพูดคุยกับมนุษย์ จากการสำรวจของ Forbes

วิธีหนึ่งในการแก้ปัญหานี้คือการลงทุนในการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากสามารถเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้และแม้กระทั่งเปลี่ยนน้ำเสียง คำแนะนำ หรือขั้นตอนที่แนะนำ

รายงานที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ข้อดีอย่างหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลคือช่วยให้งานราชการ เช่น การสร้างรายงานและสเปรดชีต

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูล และสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับทีมของคุณ

ด้วยวิธีนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดหรือการขายสามารถมีรายละเอียดที่แม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการแบ่งกลุ่มแคมเปญหรือการปิดการขาย

ระบบแนะนำ

ข้อดีอีกประการของการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือคำแนะนำ

ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถเรียกใช้แคมเปญที่แบ่งกลุ่ม ตามพฤติกรรมของผู้ใช้บนหน้าเว็บ

ด้วยวิธีนี้ ผู้บริโภคจะได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับความสนใจที่แม่นยำยิ่งขึ้น และเพิ่มโอกาสในการซื้อ

ในช่วงเวลาของการแข่งขันที่ดุเดือด นี่อาจเป็นความแตกต่างที่เกี่ยวข้อง

เนื้อหาที่แบ่งกลุ่มมากขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องยังมีประโยชน์สำหรับกลยุทธ์การตลาดขาเข้าของคุณอีกด้วย

นอกจากนักเขียนคำโฆษณาที่ดีแล้ว การพึ่งพาข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่น่าสนใจสำหรับผู้อ่านของคุณเป็นสิ่งสำคัญ

เครื่องสามารถระบุหัวเรื่องและแม้แต่รูปแบบเนื้อหา เช่น วัสดุเชิงโต้ตอบ ที่อาจส่งผลกระทบมากขึ้นต่อผู้ชมเป้าหมายของคุณ

Deep Learning คืออะไร และนำไปใช้ที่ไหน?

Deep Learning เป็นกระบวนการขั้นสูงของ Machine Learning

ความสามารถของมันสูงมากจนสามารถไปถึงระดับของการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล กล่าวคือ โดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของมนุษย์ในกระบวนการใดๆ

ทั้งหมดนี้เป็นไปได้เพราะระบบที่จำลองการทำงานของสมองมนุษย์ในระดับที่สูงมาก

ดังนั้น Deep Learning จึงเป็นวิวัฒนาการของ Machine Learning ด้วยชั้นของอัลกอริทึมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ด้วยโครงสร้างนี้ เครื่องสามารถจดจำวัตถุ เข้าใจคำสั่งเสียง แปลภาษา และตัดสินใจได้

ไม่จำเป็นต้องมีการดูแลของมนุษย์เพื่อเรียนรู้และพัฒนาต่อไป

เช่น Deep Learning เป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในด้าน Big Data เป็นต้น ท้ายที่สุด การตีความข้อมูลจำนวนมากไม่ใช่เรื่องง่าย แต่เป็นพื้นฐาน

นี่อาจเป็นวิธีแก้ปัญหาในการดึงข้อมูลที่มีค่าจากแหล่งที่หลากหลายที่สุด เช่น เครือข่ายสังคม ระบบ เครื่องมือค้นหา กล่าวโดยย่อ เพื่อกรองสิ่งที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับการวางแผนของบริษัท

เหตุผลสำหรับความจุสูงดังกล่าวคือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมในระดับสูง ซึ่งสร้างสมองมนุษย์ในลักษณะที่คล้ายคลึงกันมาก และอนุญาตให้ใช้แนวทางที่ไม่เป็นเชิงเส้นเมื่อตีความข้อมูลและข้อมูล

จะนำไปใช้ได้อย่างไร?

การบังคับใช้ Deep Learning ในบริษัทคืออะไร? ตรวจสอบคำแนะนำ!

การตรวจจับการฉ้อโกง

เนื่องจากระบบสามารถระบุพฤติกรรมได้ จึงสามารถตรวจจับการฉ้อโกงในธุรกรรมทางการเงินหรือแม้แต่การรับรองความถูกต้องเพื่อเข้าถึงระบบได้

Deep Learning ทำงานในลักษณะที่ไม่เป็นเชิงเส้น ดังนั้นเทคโนโลยีจึงเกี่ยวข้องกับสถานการณ์และพฤติกรรมที่แตกต่างกัน เพื่อให้เข้าใจว่าการกระทำบางอย่างไม่เหมาะสมและอาจส่งสัญญาณถึงปัญหา

ระบบอัตโนมัติที่ไม่ได้รับการดูแล

Google และ Uber ใช้ Deep Learning เพื่ออนุญาตให้รถยนต์ถูกควบคุมโดย AI

เป็นกระบวนการที่ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา แต่มีความก้าวหน้าอย่างมากแล้ว

ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณความสามารถในการเรียนรู้ของระบบ ซึ่งสามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ในชีวิตประจำวันในการเข้าชม

รถสามารถบรรทุกผู้โดยสารได้โดยไม่มีปัญหาใดๆ

การจดจำใบหน้า

สมาร์ทโฟนหลายเครื่องมีระบบจดจำใบหน้าอยู่แล้ว

กระบวนการนี้ดูค่อนข้างเรียบง่ายและเกี่ยวข้องโดยตรงกับการเรียนรู้เชิงลึก

เทคโนโลยีสามารถระบุรายละเอียด เพื่อระบุและแยกแยะการแสดงออกทางสีหน้าได้ มั่นใจได้ถึงความปลอดภัยสูงสุดสำหรับผู้ใช้

AI กับ Machine Learning กับ Deep Learning: อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญ?

เมื่อคุณทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI, Machine Learning และ Deep Learning แล้ว การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้อาจง่ายขึ้น

กล่าวโดยสรุป เทคโนโลยีสองอย่างสุดท้ายเป็นส่วนหนึ่งของเอกภพของเทคโนโลยีแรก

สิ่งเหล่านี้เป็นวิวัฒนาการของกระบวนการ ทำให้ระบบสามารถตัดสินใจได้มากขึ้นโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์

ดังนั้น AI จึงเป็นช่วงเริ่มต้นของการใช้เหตุผลประดิษฐ์ ซึ่งเครื่องสามารถตัดสินใจได้เอง แต่ไม่มีความสามารถสูง

แมชชีนและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นขั้นตอนที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น โดยที่ระบบและเครื่องจักรมีความเป็นอิสระมากขึ้น เพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลและผลที่ตามมาก็คือ การตัดสินใจ

ระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ชื่อเหล่านี้เป็นเครื่องบ่งชี้ความแตกต่างที่ดี

ตามที่คำว่า "ลึก" หมายถึงการเรียนรู้เชิงลึกครอบคลุมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน และขั้นสูงยิ่งขึ้น

ระบบสร้างโครงข่ายประสาทเทียมจากเลเยอร์อัลกอริธึม ซึ่งช่วยให้ตัดสินใจได้เองโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์มีส่วนร่วม

โดยสรุป เทคโนโลยีทั้งสามแตกต่างกันในด้านตรรกะและอัลกอริธึม ทำให้พวกเขามีวัตถุประสงค์และการบังคับใช้ที่แตกต่างกันภายในบริษัท

แต่พวกเขาเสริมซึ่งกันและกันซึ่งแสดงถึงระดับความสามารถที่แตกต่างกัน การใช้งานแต่ละอย่างแตกต่างกันไปตามความต้องการ

สรุป: ก้าวไปข้างหน้าด้วยความรู้ AI ที่ได้รับใหม่

มากกว่าแค่การรู้คำตอบของคำถาม "AI เทียบกับ Machine Learning vs Deep Learning" สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีผสานรวมเทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อให้กลยุทธ์ของคุณทำงานได้ดียิ่งขึ้น

การทำความเข้าใจความแตกต่างของแต่ละแนวคิด เป็นไปได้ที่จะทำให้ใช้งานได้อย่างครอบคลุมและสมบูรณ์ยิ่งขึ้นภายในองค์กรของคุณ โดยใช้ประโยชน์จากพื้นที่และภาคส่วนต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

นอกจากเทคโนโลยีที่ใช้แล้ว สิ่งสำคัญคือต้องพึ่งพาข้อมูลและข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อไปยังที่ที่คุณต้องการไป

เมื่อคุณรู้แล้ว มาดูการสัมมนาผ่านเว็บที่บันทึกไว้เกี่ยวกับ บทบาทของ AI ในการตลาด กันดูไหม

แขกรับเชิญพิเศษคือ Paul Roetzer ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ PR 20/20 และ Marketing Artificial Intelligence Institute!