ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

AI กับแมชชีนเลิร์นนิงแตกต่างกันอย่างไร
AI และแมชชีนเลิร์นนิงแตกต่างกันอย่างไร? อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง AI และแมชชีนเลิร์นนิง? ข้อแตกต่างที่สำคัญ: AI เทียบกับแมชชีนเลิร์นนิง องค์กรจะต้องเริ่มต้นใช้งาน AI และแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร? องค์กรสามารถใช้ AI และ ML ได้อย่างไร? สรุปความแตกต่าง: AI เทียบกับแมชชีนเลิร์นนิง AWS สามารถสนับสนุนข้อกำหนด AI และแมชชีนเลิร์นนิงของคุณได้อย่างไร

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

อ่านข้อมูลเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) »

อ่านข้อมูลเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง (ML) »

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 เทียบกับแมชชีนเลิร์นนิง

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 นิวรัลเน็ตเวิร์ก ดีปเลิร์นนิง อัลกอริทึมการค้นหา ระบบตามกฎเกณฑ์ และแมชชีนเลิร์นนิงเอง

ภายใน ML มีการแบ่งวิธีการเรียนรู้ออกเป็นสองประเภทกว้าง ๆ ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแล และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล อัลกอริทึมของ ML ชนิดภายใต้การกำกับดูแลนั้นจะเรียนรู้ที่จะแก้ปัญหาโดยใช้ค่าข้อมูลที่มีป้ายกำกับ อินพุต และ เอาต์พุท การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการสำรวจมากขึ้นและความพยายามที่จะค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ 

การปรับใช้

กระบวนการของการสร้างโซลูชัน ML มักจะเกี่ยวข้องกับสองงาน:

  1. คือการเลือกและการเตรียมชุดข้อมูลการฝึกอบรม
  2. การเลือกกลยุทธ์ ML หรือแบบจำลองที่มีอยู่แล้ว เช่น รีเกรสชันเชิงเส้นหรือแผนภูมิการตัดสินใจ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเลือกฟีเจอร์ข้อมูลที่สำคัญและให้เติมให้แบบจำลองเหล่านั้นในโมเดลการฝึก พวกเขาปรับแต่งชุดข้อมูลที่มีการปรับปรุงข้อมูลและการตรวจสอบข้อผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง คุณภาพของข้อมูลและความหลากหลายช่วยเพิ่มความถูกต้องของแบบจำลอง ML 

ส่วนการสร้างผลิตภัณฑ์ AI นั้น โดยทั่วไปจะเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้น ผู้คนจำนวนมากจึงเลือกโซลูชัน AI ที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย โซลูชัน AI เหล่านี้โดยทั่วไปได้รับการพัฒนาหลังจากหลายปีของการวิจัยและนักพัฒนาทำให้พวกเขาพร้อมสำหรับการรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการผ่าน API

ข้อกำหนดความต้องการ

โซลูชัน ML จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลหลายร้อยจุดสำหรับการฝึกอบรมบวกกับความสามารถการคำนวณที่เพียงพอในการทำงาน ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานของคุณ เซิร์ฟเวอร์เพียงอินสแตนซ์เดียวหรือคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็กก็อาจจะเพียงพอ

ระบบอัจฉริยะอื่น ๆ อาจมีความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างกันซึ่งขึ้นอยู่กับงานที่คุณต้องการที่จะประสบความสำเร็จและวิธีการวิเคราะห์การคำนวณที่คุณใช้ กรณีการใช้งานความสามารถในการคำนวนระดับสูงต้องใช้เครื่องจักรหลายพันเครื่องทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน

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:

และนี่คือโซลูชั่นปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้กับองค์กรส่วนใหญ่:

สรุปความแตกต่าง: AI เทียบกับแมชชีนเลิร์นนิง

 

 

ปัญญาประดิษฐ์

แมชชีนเลิร์นนิง

คืออะไร

AI เป็นคำที่กว้างสำหรับการใช้งานเครื่องตามที่เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ AI โซลูชันทั้งหมดไม่ได้เป็น ML

ML เป็นวิธีการทางปัญญาประดิษฐ์ ML โซลูชันทั้งหมดเป็น AI โซลูชัน

เหมาะที่สุดสำหรับ

AI ดีที่สุดสำหรับการทำงานของมนุษย์ที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพให้เสร็จสิ้น

ML ดีที่สุดสำหรับการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจง

วิธีการ

AI อาจใช้วิธีการต่าง ๆ มากมาย เช่น ตามกฎเกณฑ์ นิวรัลเน็ตเวิร์ก คอมพิวเตอร์วิชัน และอื่นๆ 

สำหรับ ML ผู้ใช้สามารถเลือกและแยกฟีเจอร์จากข้อมูลดิบด้วยตนเองและกำหนดตุ้มน้ำหนักเพื่อฝึกแบบจำลอง

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 มีชุดโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สร้างไว้ล่วงหน้า ความสามารถในการจัดเก็บและการคำนวณ และสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ

สำหรับ AI คุณสามารถใช้บริการ AWS เพื่อสร้างโซลูชัน AI ของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้น หรือรวมบริการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สร้างไว้ล่วงหน้าในโซลูชันของคุณ 

Browse all cloud computing concepts

Browse all cloud computing concepts content here:

กำลังโหลด
กำลังโหลด
กำลังโหลด
กำลังโหลด
กำลังโหลด

Did you find what you were looking for today?

Let us know so we can improve the quality of the content on our pages