អង្គការដែលទើបនឹងប្រឈមមុខនឹង AI ដែលមើលរំលងទម្រង់ AI ដែលចាស់ជាងនេះទៅទៀតដែលហៅថា "វិភាគ AI" ។ ទម្រង់នៃ AI នេះគឺនៅឆ្ងាយពីលែងប្រើហើយនៅតែជាធនធានដ៏សំខាន់សម្រាប់ក្រុមហ៊ុនភាគច្រើន។ ខណៈពេលដែលកម្មវិធីមួយចំនួនរបស់ AI ប្រើទាំង AI វិភាគ និងបង្កើត AI វិធីសាស្រ្តទាំងពីរចំពោះ AI គឺភាគច្រើនដាច់ដោយឡែកពីគ្នា។
 |
| ភាពខុសគ្នាស្នូលរវាង AI វិភាគ និងការវិភាគទិន្នន័យបែបប្រពៃណីគឺស្ថិតនៅក្នុងប្រភេទនៃបច្ចេកវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីបង្កើត និងចូលប្រើការយល់ដឹងទាំងនេះ។ |
គោលគំនិត និងលក្ខណៈសំខាន់ៗនៃ AI វិភាគ
AI វិភាគគឺជាទម្រង់នៃការវិភាគទិន្នន័យដែលប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត - ទម្រង់កម្រិតខ្ពស់នៃការរៀនម៉ាស៊ីន - សម្រាប់គោលបំណងស៊ើបការណ៍អាជីវកម្ម។ ខណៈពេលដែលមានអត្ថន័យខុសពីវិធីសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យបែបប្រពៃណីដែលប្រើដោយអង្គការជាច្រើន AI វិភាគផ្តោតលើការសម្រេចបាននូវគោលដៅដូចគ្នា៖ ការវិភាគសំណុំទិន្នន័យ ដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងដែលអាចអនុវត្តបាន និងណែនាំការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។
AI វិភាគប្រើវិធីសាស្រ្ត AI កម្រិតខ្ពស់ដូចជាការដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងការរៀនស៊ីជម្រៅ ដើម្បីវិភាគសំណុំទិន្នន័យធំ បង្កើតការយល់ដឹង និងណែនាំការសម្រេចចិត្តក្នុងវិធីថាមវន្ត ឆ្លើយតបដោយផ្ទាល់ទៅនឹងអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។
ភាពខុសគ្នាស្នូលរវាង AI វិភាគ និងការវិភាគទិន្នន័យបែបប្រពៃណី គឺស្ថិតនៅក្នុងប្រភេទនៃបច្ចេកវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីបង្កើត និងចូលប្រើការយល់ដឹងទាំងនេះ។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ខណៈពេលដែលឧបករណ៍ទាំងនេះមានឥទ្ធិពល ពួកគេតែងតែផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពឋិតិវន្តនៃទិន្នន័យសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ភាគច្រើន ដោយពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងលើការវិភាគស្ថិតិដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹង និងតម្រូវឱ្យអ្នកវិភាគធ្វើការសន្និដ្ឋានដោយខ្លួនឯង ជាជាងពឹងផ្អែកលើបច្ចេកវិទ្យា។
លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃ AI វិភាគ
ការវិភាគពិពណ៌នា៖ ការវិភាគពិពណ៌នាឆ្លើយសំណួរ "តើមានអ្វីកើតឡើង?" ។ ប្រភេទនៃការវិភាគនេះគឺរហូតមកដល់ពេលនេះត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាទូទៅបំផុតដោយអតិថិជន ដោយផ្តល់នូវរបាយការណ៍ និងការវិភាគផ្តោតលើព្រឹត្តិការណ៍កន្លងមក។
ការវិភាគពិពណ៌នាត្រូវបានប្រើដើម្បីស្វែងយល់ពីដំណើរការទាំងមូលក្នុងកម្រិតសរុប ហើយមកដល់ពេលនេះជាមធ្យោបាយងាយស្រួលបំផុតសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនដើម្បីចាប់ផ្តើម ដោយសារទិន្នន័យគឺអាចរកបានយ៉ាងងាយស្រួលសម្រាប់បង្កើតរបាយការណ៍ និងកម្មវិធី។
ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យ៖ ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យ ដូចជាការវិភាគពិពណ៌នា ប្រើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រដើម្បីឆ្លើយសំណួរ។ ប៉ុន្តែជំនួសឱ្យការផ្តោតលើ "អ្វី" ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យដោះស្រាយសំណួរសំខាន់ថាហេតុអ្វីបានជាព្រឹត្តិការណ៍ឬភាពមិនប្រក្រតីកើតឡើងនៅក្នុងទិន្នន័យ។ ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យមាននិន្នាការអាចចូលប្រើបានច្រើនជាង និងសមរម្យសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ទូលំទូលាយជាងការរៀនម៉ាស៊ីន/ការវិភាគព្យាករណ៍។
ការវិភាគទស្សន៍ទាយ៖ ការវិភាគទស្សន៍ទាយគឺជាទម្រង់នៃការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ដែលកំណត់នូវអ្វីដែលទំនងជានឹងកើតឡើងដោយផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រដោយប្រើការរៀនម៉ាស៊ីន។ ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្ររួមមានការវិភាគបែបពិពណ៌នា និងវិភាគយ៉ាងទូលំទូលាយ ដែលត្រូវបានប្រើជាមូលដ្ឋានសម្រាប់បង្កើតគំរូវិភាគព្យាករណ៍។
ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជា៖ ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាគឺជាសសរស្តម្ភទីបួន និងចុងក្រោយនៃការវិភាគបែបទំនើប។ ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជា ទាក់ទងនឹងការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាជាក់លាក់។ វាគឺជាការរួមផ្សំនៃការវិភាគបែបពិពណ៌នា ការវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាករណ៍ដើម្បីជំរុញការសម្រេចចិត្ត។ ស្ថានភាព ឬលក្ខខណ្ឌដែលមានស្រាប់ និងផលវិបាកនៃការសម្រេចចិត្ត ឬព្រឹត្តិការណ៍ត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីបង្កើតការសម្រេចចិត្ត ឬសកម្មភាពណែនាំសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។
Generative AI ផ្តោតលើការបង្កើតមាតិកាថ្មីដោយការរៀនលំនាំពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ វាប្រើបច្ចេកទេសសិក្សាជ្រៅជ្រះ ដូចជាបណ្តាញសត្រូវទូទៅ (GANs) និងគំរូបំប្លែង ដើម្បីបង្កើតអត្ថបទ រូបភាព តន្ត្រីជាដើម។ AI ជំនាន់នោះទទួលបានការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងចំពោះសមត្ថភាពបង្កើតខ្លឹមសារដូចមនុស្ស និងមានកម្មវិធីនៅក្នុងឧស្សាហកម្មច្នៃប្រឌិត ការបង្កើតខ្លឹមសារ និងអ្វីៗជាច្រើនទៀត។ លក្ខណៈពិសេសចម្បងនៃ AI ជំនាន់ថ្មីគឺការបង្កើតខ្លឹមសារ បង្កើនការស្រមើលស្រមៃ និងភាពច្នៃប្រឌិត បង្កើនទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងបង្កើតចំណាប់អារម្មណ៍ផ្ទាល់ខ្លួន។
 |
| លក្ខណៈពិសេសចម្បងរបស់ Gen AI គឺការបង្កើតខ្លឹមសារ បង្កើនការស្រមើលស្រមៃ និងភាពច្នៃប្រឌិត បង្កើនទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងបង្កើតចំណាប់អារម្មណ៍ផ្ទាល់ខ្លួន។ |
ភាពខុសគ្នារវាង AI វិភាគ និង AI ជំនាន់
មានភាពខុសគ្នាជាច្រើនរវាង AI វិភាគ និង AI ជំនាន់ ដោយផ្អែកលើភាពខុសគ្នាទាំងនេះ អាជីវកម្ម/ក្រុមហ៊ុនស្វែងរកវិធីដើម្បីប្រតិបត្តិការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពតាមរយៈការប្រើប្រាស់ AI ។ ភាពខុសគ្នារវាង AI វិភាគ និង AI ជំនាន់៖
ទីមួយ គោលបំណង និងសមត្ថភាពគឺខុសគ្នា។ គោលបំណងចម្បងនៃ AI ជំនាន់ថ្មីគឺប្រើប្រាស់គំរូបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលសិក្សាជ្រៅជ្រះ ដើម្បីបង្កើតខ្លឹមសារថ្មី។ សម្រាប់ AI វិភាគ វាសំដៅទៅលើប្រព័ន្ធ AI ដែលផ្អែកលើការរៀនតាមម៉ាស៊ីនស្ថិតិ ដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់ ដូចជាការចាត់ថ្នាក់ ការព្យាករណ៍ ឬការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។
ទីពីរ ក្បួនដោះស្រាយគឺខុសគ្នា។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃវិធីសាស្រ្តនៃក្បួនដោះស្រាយ AI ជំនាន់ថ្មីតែងតែប្រើបច្ចេកទេសស្មុគ្រស្មាញដូចជាការបង្វែរធាតុបញ្ចូលអត្ថបទជាបន្តបន្ទាប់ទៅជាលទ្ធផលដែលជាប់គ្នា ការទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ដោយផ្អែកលើបរិបទទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ដើម្បីបង្កើតមាតិកា។ Generative AI រៀនយល់ពីលំនាំនៅក្នុងទិន្នន័យដើម្បីបង្កើតកំណែថ្មីនៃទិន្នន័យនោះ។ AI វិភាគប្រើវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនដ៏សាមញ្ញជាច្រើន រួមទាំងការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ ការរៀនគ្មានការត្រួតពិនិត្យ និងការរៀនពង្រឹង។
ទីបី ភាពខុសគ្នានៃការត្រឡប់មកវិញលើការវិនិយោគ។ Generative AI អាចធ្វើឱ្យការបង្កើតមាតិកាទទួលបានផលចំណេញដោយផ្តល់នូវការចំណាយទាបជាងការបង្កើតមាតិការបស់មនុស្ស ក៏ដូចជាសក្តានុពលក្នុងការបង្កើតមាតិកាប្លែក និងទាក់ទាញ ដែលទាក់ទាញ និងរក្សាអតិថិជន។ ខណៈពេលដែល AI ជំនាន់ថ្មីផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើន តម្លៃ សេដ្ឋកិច្ច របស់វាអាចពិបាកក្នុងការវាស់វែង ហើយវាមានតម្លៃអ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI ជំនាន់។
សម្រាប់ AI វិភាគ វាផ្តល់នូវផលចំណេញសេដ្ឋកិច្ចកាន់តែប្រសើរឡើងតាមរយៈគំរូព្យាករណ៍ដែលអាចជួយអាជីវកម្មព្យាករណ៍តម្រូវការ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌ កំណត់និន្នាការទីផ្សារ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ។ នេះអាចនាំឱ្យមានការកាត់បន្ថយការចំណាយ ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនៃការបែងចែកធនធាន និងការបង្កើនប្រាក់ចំណូលតាមរយៈការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរឡើង។
ទីបួន មានភាពខុសប្លែកគ្នាក្នុងហានិភ័យ។ Generative AI អាចបង្កើត "ការក្លែងបន្លំយ៉ាងជ្រៅ" ដែលអាចនាំឱ្យមានព័ត៌មានមិនពិត ការលួចអត្តសញ្ញាណ និងការក្លែងបន្លំ។ លើសពីនេះ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចបង្កហានិភ័យឯកជនភាព ប្រសិនបើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមានព័ត៌មានរសើប ឬត្រូវបានរៀបចំដើម្បីបង្កើតលទ្ធផលដែលមិនចង់បាន។
ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល AI វិភាគក៏ប្រឈមនឹងហានិភ័យពីការរំលោភលើសុវត្ថិភាពអ៊ីនធឺណិត និងត្រូវបានប្រើប្រាស់ខុសសម្រាប់គោលបំណងព្យាបាទ ដូចជាការបើកការវាយប្រហារតាមអ៊ីនធឺណិត ឬការផ្សព្វផ្សាយព័ត៌មានមិនពិត។ ដូច្នេះ វិធានការសន្តិសុខគឺចាំបាច់ ដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យទាំងនេះ។ បច្ចុប្បន្ននេះ AI វិភាគហាក់ដូចជាមិនសូវប្រថុយប្រថានជាង AI ជំនាន់មុន ដូច្នេះវាត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាយូរណាស់មកហើយនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនជាច្រើន។
សរុបមក នៅពេលសម្រេចចិត្តរវាង AI វិភាគ និងបង្កើត AI សូមពិចារណាពីតម្រូវការ និងគោលដៅជាក់លាក់របស់អ្នក។ ប្រសិនបើគោលដៅគឺដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងពីទិន្នន័យ ធ្វើការព្យាករណ៍ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ AI វិភាគគឺជាជម្រើសដ៏ត្រឹមត្រូវ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការបង្កើតខ្លឹមសារថ្មី ច្នៃប្រឌិត ឬកំណត់បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់ខ្លួននោះ AI ជំនាន់ថ្មី គឺជាជម្រើសដ៏ល្អ។
 |
| ឧបករណ៍ AI ជំនាន់ថ្មីកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ជា chatbots ដែលត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងជំនួសមិនត្រឹមតែការស្វែងរកតាមអ៊ីនធឺណិតប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងសេវាកម្មអតិថិជន និងការហៅទូរស័ព្ទលក់ផងដែរ។ |
អនុសាសន៍មួយចំនួន
ការប្រើប្រាស់ AI វិភាគក្នុង វិស័យការទូត គឺចាំបាច់ព្រោះវាមានលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យច្រើនជាងបច្ចេកវិទ្យា AI ផ្សេងទៀតដើម្បីបំពេញតម្រូវការ និងភារកិច្ចនៃវិស័យ ការទូត ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីអាចអនុវត្ត AI វិភាគក្នុងវិស័យនេះ ត្រូវតែបំពេញលក្ខខណ្ឌដូចខាងក្រោម៖
ជាដំបូង ចាំបាច់ត្រូវកសាងធនធានមនុស្សដែលមានចំណេះដឹង និងបទពិសោធន៍គ្រប់គ្រាន់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មបច្ចេកវិទ្យា AI (រួមទាំងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងបញ្ញាផ្អែកលើបញ្ញារបស់មនុស្ស)។
ទីពីរ អនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា AI ទៅនឹងសេវាកម្មឧស្សាហកម្មដូចជា ឆ្លើយតបអ៊ីមែល ធ្វើអន្តរកម្មដោយផ្ទាល់ជាមួយមនុស្សតាមរយៈបច្ចេកវិទ្យា chatbot ជាធម្មតាវិធីដែលក្រសួងការបរទេសអាល្លឺម៉ង់បានប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា AI ហៅថា FACIL ដើម្បីទាក់ទងជាមួយពលរដ្ឋពីឆ្នាំ 2021-2023 និងដំណើរការសំណើចំនួន 40,000 ក្នុងមួយខែ។
ទីបី ការកសាងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ រួមទាំងប្រព័ន្ធទិន្នន័យ និងប្រព័ន្ធម៉ាស៊ីនមេ ដើម្បីអាចដំណើរការការវិភាគ AI ដើម្បីជួយព្យាករណ៍ និងព្យាករណ៍ស្ថានភាព និងព្រឹត្តិការណ៍ពិភពលោកសម្រាប់វិស័យការទូត។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារបរិមាណទិន្នន័យកើនឡើង ត្រូវការប្រព័ន្ធម៉ាស៊ីនមេគ្រប់គ្រាន់។
ទី៤ វិស័យការទូតត្រូវបង្កើត AI វិភាគផ្ទាល់ខ្លួន ដែលមានសារៈសំខាន់បំផុត ដើម្បីធានាបាននូវបញ្ហាសន្តិសុខ និងក្រមសីលធម៌។
ប្រភព
Kommentar (0)