คู่มืออัลกอริทึม AI ฉบับสมบูรณ์

ปัญญาประดิษฐ์ ปรากฏอยู่ในทุกอุตสาหกรรมและทุกกระบวนการ ไม่ว่าคุณจะอยู่ในการผลิต การตลาด การจัดเก็บ หรือโลจิสติกส์ มีตัวอย่าง AI มากมายในโลกแห่งความเป็นจริง

ซึ่งรวมถึงกรณีการใช้งานทางเทคนิค เช่น ระบบอัตโนมัติของพนักงานมนุษย์และกระบวนการหุ่นยนต์ ไปจนถึงการใช้งานพื้นฐาน คุณจะเห็น AI ในเครื่องมือค้นหา แผนที่และการนำทาง โปรแกรมแก้ไขข้อความ และอื่นๆ อีกมากมาย

แต่คุณเคยคิดบ้างไหมว่าเครื่องจักรเหล่านี้ทำงานอย่างไร?

ระบบ AI ทำงานบนอัลกอริธึม แต่ไม่ใช่ทุกอัลกอริธึม AI ที่เหมือนกัน หากคุณเข้าใจวิธีการทำงานของอัลกอริธึม AI คุณสามารถทำให้กระบวนการทางธุรกิจของคุณง่ายขึ้น ช่วยประหยัดเวลาในการทำงานด้วยตนเอง

บทความนี้จะกล่าวถึงประเภทของอัลกอริธึม AI วิธีการทำงาน และวิธีการฝึก AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

อัลกอริธึม AI คืออะไร?

อัลกอริธึม AI ทำงานอย่างไร

ประเภทของอัลกอริทึม AI

เคล็ดลับในการฝึก AI ของคุณ

อัลกอริธึม AI คือคำสั่งที่ช่วยให้เครื่องจักรวิเคราะห์ข้อมูล ปฏิบัติงาน และตัดสินใจได้ เป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่บอกให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และทำงานอย่างอิสระ

งานทั้งหมดที่ AI ดำเนินการนั้นใช้อัลกอริธึมเฉพาะ ตั้งแต่เมื่อคุณเปิดระบบไปจนถึงเมื่อคุณท่องอินเทอร์เน็ต อัลกอริธึม AI จะทำงานร่วมกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เพื่อดำเนินการและทำงานแต่ละอย่างให้เสร็จสิ้น

AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คอมพิวเตอร์คาดการณ์รูปแบบ ประเมินแนวโน้ม คำนวณความแม่นยำ และปรับกระบวนการให้เหมาะสม

วิดีโอนี้อธิบายการทำงานของอัลกอริธึม AI และฟังก์ชันที่อัลกอริธึมสามารถทำได้:

หากคุณต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI โปรดดาวน์โหลด eBook ฟรีเกี่ยวกับ Generative AI คุณยังค้นพบความแตกต่างระหว่างการทำงานของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องได้ด้วย

อัลกอริธึม AI ทำงานในลักษณะนี้ — โดยจะระบุรูปแบบ จดจำพฤติกรรม และช่วยให้เครื่องจักรสามารถตัดสินใจได้

สมมติว่าคุณบอกผู้ช่วยเสียงของคุณเช่น Alexa หรือ Google Home ให้สตรีมเพลงโปรดของคุณ

อัลกอริธึม AI ที่ใช้ระบบจะจดจำและจดจำเสียงของคุณก่อน ทำความคุ้นเคยกับเพลงที่คุณเลือก จากนั้นจึงจดจำและเล่นเพลงที่มีการสตรีมมากที่สุดของคุณเพียงแค่ยอมรับเสียงนั้น

ในทำนองเดียวกัน เครื่องมือแก้ไขเนื้อหา AI ทำงานบนอัลกอริทึม เช่น โมเดลการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) และโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เป็นไปตามกฎและรูปแบบบางอย่างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

นี่ไม่ใช่วิทยาศาสตร์จรวด แต่เป็นสูตรง่ายๆ: “ยิ่งคุณเรียนรู้มากเท่าไร คุณก็ยิ่งเติบโตมากขึ้นเท่านั้น” เมื่อคุณให้บริการระบบคอมพิวเตอร์ด้วยข้อมูลที่หลากหลาย อัลกอริธึมจะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อรับความรู้และดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในระดับพื้นฐานที่สุด อัลกอริธึม AI จะรวบรวมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม จากนั้นใช้เพื่อปรับเปลี่ยนความรู้ จากนั้นจะใช้ความรู้นี้เพื่อทำงานให้เสร็จสิ้นและปรับปรุงความแม่นยำ

เคล็ดลับมือโปร: ลองดูเครื่องมือ AI ที่ผสานรวม ChatSpot ใหม่สำหรับผู้ใช้ HubSpot ผู้ช่วยด้านเนื้อหาล่าสุดของเราใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อปรับปรุงการสร้างเนื้อหา การสร้าง ความคิดสร้างสรรค์ การจัดการข้อมูล งาน SEO และอื่นๆ

เช่นเดียวกับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่มีสูตรต่างๆ ที่มีผลลัพธ์เหมือนกัน อัลกอริธึม AI ก็ทำเช่นกัน

กรณีการใช้งานทางธุรกิจที่แตกต่างกันมีอัลกอริทึมและหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมที่ใช้ในแชทบอทต่างๆ แตกต่างจากที่ใช้ในการออกแบบรถยนต์ไร้คนขับ

มีอัลกอริธึม AI ที่สำคัญสามประการซึ่งมีอัลกอริธึมอื่น ๆ นับร้อยอยู่ภายใต้: การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล, ไม่มีการควบคุมดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ความแตกต่างอยู่ที่วิธีการฝึกฝนและวิธีการทำงานของพวกเขา

1. อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

อัลกอริธึมรูปแบบแรกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคืออัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองเกี่ยวกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อคาดการณ์หรือจัดประเภทข้อมูลใหม่และข้อมูลที่มองไม่เห็น

คำว่า “กำกับดูแล” หมายถึง การทำงานภายใต้การดูแลของชุดฝึกอบรม มันทำงานได้ง่ายๆ โดยใช้เอาต์พุตที่ต้องการเพื่อตรวจสอบความถูกต้องข้ามกับอินพุตที่กำหนด และฝึกฝนให้เรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไป

อัลกอริธึมการเรียนรู้นี้สร้างขึ้นภายใต้การดูแลของทีมผู้เชี่ยวชาญและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเฉพาะเพื่อทดสอบและตรวจสอบข้อผิดพลาด

นักพัฒนาจะฝึกอบรมข้อมูลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด จากนั้นเลือกโมเดลที่มีเอาต์พุตสูงสุด

อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนมักจะแก้ปัญหาการจำแนกและการถดถอย ตัวอย่างภายในนี้ ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไม้การตัดสินใจ การถดถอยเชิงเส้นแบบฟอเรสต์แบบสุ่ม การถดถอยอนุกรมเวลา และการถดถอยแบบลอจิสติก

กรณีการใช้งาน: นักการตลาดใช้อัลกอริธึม AI นี้เพื่อคาดการณ์ยอดขายตามเวลา สร้างแผนที่ความรู้สึกของลูกค้า ติดตามราคาหุ้น และอื่นๆ กรณีการใช้งานอื่นๆ ของอัลกอริธึมภายใต้การดูแลเกี่ยวข้องกับการจดจำข้อความ การจัดหมวดหมู่ออบเจ็กต์ และการตรวจจับสแปม

สิ่งที่เราชอบ: การเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะสร้างและฝึกอัลกอริทึมในลักษณะที่ปรับขนาดได้ สำหรับองค์กร ระบบจะบันทึกการทำงานด้วยตนเองของพนักงานและสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคล

ส่วนที่ดีเกี่ยวกับอัลกอริทึมนี้คือกระบวนการง่ายๆ ที่ให้ผลลัพธ์สูงและดึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

2. อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อป้อนและฝึกอบรมอัลกอริทึม แม้ว่าการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะมีคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่คลาสที่ไม่ได้รับการดูแลจะฝึกฝนและเติบโตโดยการระบุรูปแบบและสร้างกลุ่มภายในชุดข้อมูลที่กำหนด

พูดง่ายๆ ก็คือ การเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะดำเนินการภายใต้การดูแลของมนุษย์ ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่ได้ทำ อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้ข้อมูลดิบเพื่อวาดรูปแบบและระบุความสัมพันธ์ โดยแยกข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

ตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ได้แก่ การลดขนาดและการจัดกลุ่ม ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างกลุ่มของวัตถุที่กำหนดไว้

กรณีการใช้งาน: การจัดกลุ่มและการลดข้อมูลมีการใช้งานในวงกว้างในด้านชีววิทยา เคมี และการทำเหมืองข้อมูล

ในด้านการตลาดและธุรกิจ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเหมาะที่สุดสำหรับการแบ่งส่วนลูกค้า — ทำความเข้าใจกลุ่มลูกค้าและพฤติกรรมของพวกเขา

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถนำไปใช้ในด้านพันธุศาสตร์และ DNA การตรวจจับความผิดปกติ การสร้างภาพ และการดึงคุณสมบัติทางการแพทย์

แม้แต่ Google ก็ยังใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อจัดหมวดหมู่และแสดงรายการข่าวเฉพาะบุคคลแก่ผู้อ่าน ขั้นแรก รวบรวมรายการข่าวหลายล้านรายการในหัวข้อต่างๆ

จากนั้น เครื่องมือค้นหาจะใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อตั้งค่าพารามิเตอร์และจัดหมวดหมู่ตามความถี่ ประเภท ประโยค และจำนวนคำ

Generative AI วาดรูปแบบและโครงสร้างโดยใช้รูปแบบโครงข่ายประสาทเทียม อย่างไรก็ตาม ไม่จำกัดเพียงการใช้วิธีนี้เท่านั้น

โดยใช้ประโยชน์จากโมเดลการเรียนรู้ต่างๆ (ได้แก่ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลและกึ่งกำกับดูแล) เพื่อฝึกอบรมและแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นแบบจำลองพื้นฐาน

สิ่งที่เราชอบ: อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะค้นพบรูปแบบและโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล อำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ฟีเจอร์แบบไม่มีผู้ดูแลและการตรวจจับความผิดปกติ

ส่วนที่ดีที่สุดคือไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ซึ่งในทางกลับกันก็พิสูจน์ได้ว่าคุ้มค่ากว่า

3. การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังทำงานในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ อัลกอริทึมจะฝึกฝนและเรียนรู้จากสภาพแวดล้อม และรับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ เพื่อปรับการกระทำตามคำติชมในที่สุด

แหล่งที่มาของภาพ

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังคือวงจรการตอบรับอย่างต่อเนื่องและการกระทำที่เกิดขึ้น ตัวแทนดิจิทัลถูกจัดวางในสภาพแวดล้อมเพื่อเรียนรู้ โดยรับคำติชมเป็นรางวัลหรือบทลงโทษ

ตลอดกระบวนการ ตัวแทนจะพยายามตัดสินใจและรับผลลัพธ์ที่ต้องการ ซึ่งเป็นพื้นฐานของผลตอบรับ หากได้รับผลตอบรับเป็นรางวัล ตัวแทนจะทำซ้ำและใช้กลยุทธ์เดิมในรอบถัดไป เพื่อปรับปรุงพฤติกรรมของตน

ตัวอย่างของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ได้แก่ Q-learning, Deep Adversarial Networks, Monte-Carlo Tree Search (MCTS) และ Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C)

กรณีการใช้งาน: การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นอัลกอริธึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งค้นหาแอปพลิเคชันต่างๆ ในด้านการตลาด การดูแลสุขภาพ ระบบเกม การควบคุมการจราจร และการประมวลผลภาพ

แม้แต่ Netflix ก็ยังใช้การฝึกอบรมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อแนะนำซีรีส์นี้แก่ผู้ใช้และปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ Amazon ได้รับ 35% ของการซื้อของผู้บริโภคจากคำแนะนำที่ทำโดยการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

สิ่งที่เราชอบ: หลักการเรียนรู้แบบเสริมกำลังอยู่ที่การตัดสินใจ เนื่องจากระบบการให้รางวัลและการลงโทษ อัลกอริธึมจึงทำผิดพลาดน้อยลงในระยะต่อมา

หลังจากนั้นจะเป็นไปตามรูปแบบตามรางวัลหรือคะแนนตัวเลขที่ได้รับ

ความสำเร็จของอัลกอริธึม AI ของคุณขึ้นอยู่กับกระบวนการฝึกอบรมที่ดำเนินการเป็นหลักและความถี่ในการฝึกอบรม มีเหตุผลว่าทำไมบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่จึงทุ่มเงินหลายล้านในการเตรียมอัลกอริธึม AI ของตน

อย่างไรก็ตาม ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม AI นั้นมีต้นทุนสูง เช่น การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ เช่น GPT-3 มีมูลค่า 4 ล้านเหรียญสหรัฐ ตาม รายงานของ CNBC

แม้แต่อัลกอริธึมที่ระบบแนะนำของ Netflix ใช้ก็คาดว่าจะมีราคาประมาณ 1 ล้านดอลลาร์

ท้ายที่สุดแล้ว นี่เป็นส่วนที่สำคัญที่สุดในวงจรชีวิตของระบบ AI ของคุณ กระบวนการและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการฝึกอบรมอัลกอริทึม AI ของคุณอาจแตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับอัลกอริทึมที่แตกต่างกัน

แหล่งที่มาของภาพ

เคล็ดลับที่ดีที่สุดในการฝึกอบรมและใช้งานอัลกอริธึม AI ของคุณมีดังนี้

กำหนดกรณีการใช้งาน

พื้นฐานสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดล AI ของคุณคือปัญหาที่คุณต้องการแก้ไข เมื่อพิจารณาถึงสถานการณ์ คุณสามารถกำหนดประเภทของข้อมูลที่โมเดล AI นี้ต้องการได้อย่างราบรื่น

McDonald's บริษัทอาหารยักษ์ใหญ่ต้องการโซลูชันสำหรับการสร้างเมนูดิจิทัลที่มีราคาผันแปรแบบเรียลไทม์ เนื่องจากลูกค้าทำการสั่งสินค้า ราคาของสินค้าแต่ละชิ้นจะขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ ความต้องการ และระยะทาง

กรณีการใช้งานอีกกรณีหนึ่งที่พวกเขารวมเข้าด้วยกันโดยใช้ AI ก็คือคำแนะนำตามลำดับ สมมติว่ามีคนสั่งสลัด แบบจำลอง AI ตรวจจับและแนะนำให้รวมเครื่องดื่มเพื่อสุขภาพเข้ากับมื้ออาหาร

จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องดูว่าเพื่อนร่วมงานหรือคู่แข่งของคุณใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึม AI ในการแก้ปัญหาอย่างไร เพื่อให้เข้าใจดีขึ้นว่าคุณสามารถทำได้เช่นกัน

รวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลของคุณ

ระบบ AI ต้องการข้อมูลเพื่อการเติบโตและเติบโตได้มากเท่ากับที่มนุษย์ต้องการอากาศ

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริทึม AI คือการรวบรวมและเตรียมข้อมูลของคุณ ตามข้อมูล เราหมายถึงข้อมูลดิบที่จะใช้เป็นฐานในการฝึกอบรมอัลกอริทึม AI ของคุณ

องค์กรส่วนใหญ่ที่ใช้อัลกอริธึม AI อาศัยข้อมูลดิบนี้เพื่อขับเคลื่อนระบบดิจิทัลของตน บริษัทต่างๆ ใช้วิธีการรวบรวมข้อมูล เช่น การขูดเว็บและการระดมทุนจากมวลชน จากนั้นใช้ API เพื่อแยกและใช้ข้อมูลนี้

แต่การรวบรวมข้อมูลเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ ขั้นตอนสำคัญถัดไปคือการประมวลผลและการเตรียมข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งเกี่ยวข้องกับการล้างและการจัดรูปแบบข้อมูลดิบ

Instagram ใช้กระบวนการขุดข้อมูลโดยประมวลผลข้อมูลที่กำหนดล่วงหน้าตามพฤติกรรมของผู้ใช้และส่งคำแนะนำตามข้อมูลที่จัดรูปแบบ

เลือกโมเดล AI ของคุณ

นักพัฒนาจะต้องเลือกโมเดลของตนตามประเภทของข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งเป็นโมเดลที่สามารถแก้ไขปัญหาโดยตรงได้อย่างมีประสิทธิภาพ จากข้อมูลของ Oberlo บริษัทประมาณ 83% ให้ความสำคัญกับการทำความเข้าใจอัลกอริธึม AI

การเลือกแบบจำลองขึ้นอยู่กับว่าคุณติดป้ายกำกับ ไม่มีป้ายกำกับ หรือข้อมูลที่คุณสามารถให้บริการเพื่อรับคำติชมจากสภาพแวดล้อม

อย่างไรก็ตาม ปัจจัยอื่นๆ จะเป็นตัวกำหนดสถาปัตยกรรมโมเดล AI การเลือกโมเดล AI ยังขึ้นอยู่กับ:

• ขนาดและโครงสร้างของข้อมูล
• ความซับซ้อนของชุดข้อมูลที่มีอยู่
• ระดับความแม่นยำที่ต้องการ

ขึ้นอยู่กับปัจจัยเหล่านี้และประเภทของปัญหาที่ต้องแก้ไข มีโมเดล AI มากมาย เช่น Linear Regression, Decision Trees AI, Naive Bayes, Random Forest, Neural Networks และอื่นๆ

ดังนั้น หากปัญหาเกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาการประมวลผลภาพและการระบุวัตถุ ตัวเลือกโมเดล AI ที่ดีที่สุดคือ Convolutional Neural Networks (CNN)

ฝึกฝนโมเดล AI ของคุณ

พื้นฐานของอัลกอริธึม AI ของคุณขึ้นอยู่กับการฝึกอบรม การทดสอบ และการตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูล ดังนั้นจึงเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการฝึกฝนอัลกอริธึม AI ของคุณ

ขั้นตอนแรกคือกระบวนการฝึกอบรมเบื้องต้น ข้อมูลที่เตรียมไว้จะถูกป้อนเข้าไปในแบบจำลองเพื่อตรวจสอบความผิดปกติและตรวจจับข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

ข้อผิดพลาดหลักในแบบจำลอง AI คือการติดตั้งมากเกินไป ซึ่งหมายความว่าข้อผิดพลาดเกิดขึ้นเมื่อชุดข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมเฉพาะมีอคติเกินไป

ตัวอย่างหนึ่งของการติดตั้งอุปกรณ์มากเกินไปพบเห็นได้ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองซึ่งมีชุดข้อมูลเฉพาะ ยานพาหนะทำงานได้ดีขึ้นในสภาพอากาศและถนนที่ชัดเจน เนื่องจากได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูลนั้น

ด้วยเหตุนี้ ยานพาหนะจึงไม่สามารถทำงานได้ในสภาพอากาศที่รุนแรงและในสถานที่ที่มีผู้คนพลุกพล่าน เมื่อป้อนด้วยชุดข้อมูลใหม่ โมเดล AI จะไม่สามารถจดจำชุดข้อมูลได้

ขั้นตอนที่ตามมาในกระบวนการฝึกอบรมคือการตรวจสอบและทดสอบ

ในขณะที่การตรวจสอบความถูกต้องจะตรวจสอบอีกครั้งและประเมินข้อมูลก่อนที่จะถูกส่งไปยังขั้นตอนสุดท้าย ขั้นตอนการทดสอบจะนำชุดข้อมูลและฟังก์ชันการทำงานไปใช้ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

ขั้นตอนการทดสอบคือเมื่อวงล้อฝึกซ้อมหลุดออกมา และแบบจำลองจะได้รับการวิเคราะห์ว่ามีประสิทธิภาพอย่างไรในโลกแห่งความเป็นจริงโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

หากล้มเหลวในการดำเนินการและส่งคืนผลลัพธ์ที่ต้องการ อัลกอริธึม AI จะถูกส่งกลับไปยังขั้นตอนการฝึก และกระบวนการนี้จะทำซ้ำจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ

วัดและติดตามผล

การทดสอบขั้นสุดท้ายเป็นพื้นฐานของการติดตามโมเดล AI ของคุณ อัลกอริธึม AI ถูกวัดโดยใช้หน่วยเมตริกเฉพาะเพื่อรวบรวมผลลัพธ์

คำนวณตัวชี้วัดการประเมินที่เกี่ยวข้อง เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 หรือข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ย ขึ้นอยู่กับประเภทปัญหาของคุณ

กำหนดเป้าหมายหรือค่าเกณฑ์สำหรับแต่ละเมตริกเพื่อกำหนดผลลัพธ์ หากผลลัพธ์ไม่เป็นที่น่าพอใจ ให้ทำซ้ำและปรับปรุงอัลกอริทึมของคุณตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการติดตามและการวิเคราะห์

ทดสอบอัลกอริทึมของคุณในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันเสมอ และฝึกฝนให้สมบูรณ์แบบ

เริ่มต้นใช้งาน

ปัญญาประดิษฐ์คาดว่าจะเพิ่มขึ้นยี่สิบเท่าภายในปี 2573 จาก 100 พันล้านดอลลาร์เป็น 2 ล้านล้านดอลลาร์ ทุกธุรกิจ โดยไม่คำนึงถึงขนาด จำเป็นต้องมีอัลกอริธึม AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี