AI វិភាគ និងភាពខុសគ្នារបស់វាពី AI ជំនាន់

អង្គការដែលទើបនឹងប្រថុយនឹង AI ដែលមើលរំលងទម្រង់ AI ដែលចាស់ជាងនេះទៅទៀតដែលហៅថា "វិភាគ AI" ។ ទម្រង់នៃ AI នេះគឺនៅឆ្ងាយពីលែងប្រើហើយនៅតែជាធនធានដ៏សំខាន់សម្រាប់ក្រុមហ៊ុនភាគច្រើន។ ខណៈពេលដែលកម្មវិធី AI មួយចំនួនប្រើទាំង AI វិភាគ និងបង្កើត AI វិធីសាស្រ្តទាំងពីរចំពោះ AI គឺភាគច្រើនដាច់ដោយឡែកពីគ្នា។

ភាពខុសគ្នាស្នូលរវាង AI វិភាគ និងការវិភាគទិន្នន័យបែបប្រពៃណីគឺស្ថិតនៅក្នុងប្រភេទនៃបច្ចេកវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីបង្កើត និងចូលប្រើការយល់ដឹងទាំងនេះ។

គោលគំនិត និងលក្ខណៈសំខាន់ៗនៃ AI វិភាគ

AI វិភាគគឺជាទម្រង់នៃការវិភាគទិន្នន័យដែលប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត - ទម្រង់កម្រិតខ្ពស់នៃការរៀនម៉ាស៊ីន - សម្រាប់គោលបំណងស៊ើបការណ៍អាជីវកម្ម។ ខណៈពេលដែលវាខុសពីវិធីសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យប្រពៃណីដែលប្រើដោយអង្គការជាច្រើន 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។ ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យទំនងជាអាចចូលប្រើបាន និងសមរម្យសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ទូលំទូលាយជាងការរៀនម៉ាស៊ីន/ការវិភាគព្យាករណ៍។

ការវិភាគទស្សន៍ទាយ៖ ការវិភាគទស្សន៍ទាយគឺជាទម្រង់នៃការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ដែលកំណត់នូវអ្វីដែលទំនងជានឹងកើតឡើងដោយផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រដោយប្រើការរៀនម៉ាស៊ីន។ ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្ររួមមានការវិភាគបែបពិពណ៌នា និងវិភាគយ៉ាងទូលំទូលាយ ដែលត្រូវបានប្រើជាមូលដ្ឋានសម្រាប់បង្កើតគំរូវិភាគព្យាករណ៍។

ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជា៖ ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាគឺជាសសរស្តម្ភទីបួន និងចុងក្រោយនៃការវិភាគបែបទំនើប។ ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាជាក់លាក់។ វាគឺជាការរួមផ្សំនៃការវិភាគពិពណ៌នា ការវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាករណ៍ ដើម្បីជំរុញការសម្រេចចិត្ត។ ស្ថានភាព ឬលក្ខខណ្ឌដែលមានស្រាប់ និងផលវិបាកនៃការសម្រេចចិត្ត ឬព្រឹត្តិការណ៍ត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីបង្កើតការសម្រេចចិត្ត ឬសកម្មភាពណែនាំសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។

Generative AI ផ្តោតលើការបង្កើតមាតិកាថ្មីដោយការរៀនលំនាំពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ វាប្រើបច្ចេកទេសសិក្សាយ៉ាងស៊ីជម្រៅ ដូចជាបណ្តាញគូបដិបក្ខទូទៅ (GANs) និងគំរូបំប្លែងដើម្បីបង្កើតអត្ថបទ រូបភាព តន្ត្រីជាដើម។ AI ជំនាន់នោះទទួលបានការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់សមត្ថភាពបង្កើតខ្លឹមសារដូចមនុស្ស និងមានកម្មវិធីនៅក្នុងឧស្សាហកម្មច្នៃប្រឌិត ការបង្កើតខ្លឹមសារ និងអ្វីៗជាច្រើនទៀត។ លក្ខណៈពិសេសចម្បងនៃ AI ជំនាន់ថ្មីគឺការបង្កើតខ្លឹមសារ បង្កើនការស្រមើលស្រមៃ និងភាពច្នៃប្រឌិត បង្កើនទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងបង្កើតចំណាប់អារម្មណ៍ផ្ទាល់ខ្លួន។

លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ 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 រៀនយល់ពីលំនាំនៅក្នុងទិន្នន័យ ដើម្បីបង្កើតកំណែថ្មីនៃទិន្នន័យនោះ។ AI វិភាគប្រើវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនដ៏សាមញ្ញជាច្រើន រួមទាំងការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ ការរៀនគ្មានការត្រួតពិនិត្យ និងការរៀនពង្រឹង។

ទីបី ភាពខុសគ្នានៃការត្រឡប់មកវិញលើការវិនិយោគ។ Generative AI អាចធ្វើឱ្យការបង្កើតមាតិកាទទួលបានផលចំណេញដោយផ្តល់នូវការចំណាយទាបជាងការបង្កើតមាតិការបស់មនុស្ស ក៏ដូចជាសក្តានុពលក្នុងការបង្កើតមាតិកាប្លែក និងទាក់ទាញ ដែលទាក់ទាញ និងរក្សាអតិថិជន។ ខណៈពេលដែល AI ជំនាន់ថ្មីផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើន តម្លៃ សេដ្ឋកិច្ច របស់វាអាចពិបាកក្នុងការវាស់វែង ហើយអ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវចំណាយប្រាក់ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI ជំនាន់។

សម្រាប់ AI វិភាគ វាផ្តល់នូវផលចំណេញផ្នែកសេដ្ឋកិច្ចកាន់តែប្រសើរឡើងតាមរយៈគំរូព្យាករណ៍ដែលអាចជួយអាជីវកម្មព្យាករណ៍តម្រូវការ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌ កំណត់និន្នាការទីផ្សារ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ។ នេះអាចនាំឱ្យមានការកាត់បន្ថយការចំណាយ ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនៃការបែងចែកធនធាន និងការបង្កើនប្រាក់ចំណូលតាមរយៈការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរឡើង។

ទីបួន មានភាពខុសប្លែកគ្នាក្នុងហានិភ័យ។ Generative AI អាចបង្កើត "ការក្លែងបន្លំយ៉ាងជ្រៅ" ដែលអាចនាំឱ្យមានព័ត៌មានមិនពិត ការលួចអត្តសញ្ញាណ និងការក្លែងបន្លំ។ លើសពីនេះ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចបង្កហានិភ័យឯកជនភាព ប្រសិនបើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមានព័ត៌មានរសើប ឬត្រូវបានរៀបចំដើម្បីបង្កើតលទ្ធផលដែលមិនចង់បាន។

ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល AI វិភាគក៏ប្រឈមមុខនឹងហានិភ័យពីការរំលោភលើសុវត្ថិភាពតាមអ៊ីនធឺណិត ដែលត្រូវបានកេងប្រវ័ញ្ចសម្រាប់គោលបំណងព្យាបាទ 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 ប៉ុន្តែថែមទាំងបម្រើសេវាកម្មអតិថិជន និងការងារការហៅលក់ផងដែរ។

អនុសាសន៍មួយចំនួន

ការប្រើប្រាស់ AI វិភាគក្នុង វិស័យការទូត គឺចាំបាច់ព្រោះវាមានលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យច្រើនជាងបច្ចេកវិទ្យា AI ផ្សេងទៀតដើម្បីបំពេញតម្រូវការ និងភារកិច្ចនៃវិស័យការទូត។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីអាចអនុវត្ត AI វិភាគក្នុងវិស័យនេះ ត្រូវតែបំពេញលក្ខខណ្ឌដូចខាងក្រោម៖

ជាដំបូង ចាំបាច់ត្រូវកសាងធនធានមនុស្សដែលមានចំណេះដឹង និងបទពិសោធន៍គ្រប់គ្រាន់ក្នុងឧស្សាហកម្មបច្ចេកវិទ្យា AI (រួមទាំងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងបញ្ញាផ្អែកលើបញ្ញារបស់មនុស្ស)។

ទីពីរ អនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា AI ទៅនឹងសេវាកម្មឧស្សាហកម្មដូចជា ឆ្លើយតបអ៊ីមែល ធ្វើអន្តរកម្មដោយផ្ទាល់ជាមួយមនុស្សតាមរយៈបច្ចេកវិទ្យា chatbot ជាធម្មតាវិធីដែល ក្រសួងការបរទេស អាល្លឺម៉ង់បានប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា 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: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html