ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และวิทยาศาสตร์ข้อมูล: คู่มือฉบับสมบูรณ์

ปัญญาประดิษฐ์, วิทยาศาสตร์ข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ถือเป็นสาขาเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
ในปัจจุบัน บริษัทต่างๆ มีหลายด้านตั้งแต่กระบวนการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพไปจนถึงภาคส่วนที่สำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพและการศึกษา
ปัญญาประดิษฐ์ กับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล เริ่มมีการใช้วิธีการดังกล่าว ในบทความนี้
ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อดี ข้อเสีย แนวทางทางเลือก และตัวอย่างจริงของแนวคิด
เราจะตรวจสอบมันในรายละเอียด. และด้วยความช่วยเหลือของสถิติที่เป็นรูปธรรมและการศึกษาเฉพาะกรณี เราจะอธิบายว่าเหตุใดพื้นที่เหล่านี้จึงมีความแข็งแกร่งที่สุดในอนาคต
เราจะมาชี้ให้เห็นข้อเท็จจริงว่ามันเป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนทางเทคโนโลยี

พื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ปัญญาประดิษฐ์ (AI)เครื่องจักรสามารถทำงานหรือพฤติกรรมบางอย่างได้ในลักษณะเดียวกับสติปัญญาของมนุษย์
คือความสามารถที่จะตระหนักรู้ วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิธีการทางสถิติ การแสดงข้อมูลด้วยภาพ และ
เป็นสาขาของการได้รับข้อมูลอันมีค่าจากข้อมูลดิบโดยใช้เทคนิคเช่นการเรียนรู้ของเครื่องจักร ทั้งสองสาขาวิชา
ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีปฏิสัมพันธ์กันภายในขอบเขตของตน; เพื่อให้ในโครงการปัญญาประดิษฐ์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการเตรียมข้อมูล การฝึกอบรมแบบจำลอง และการวิเคราะห์ผลลัพธ์

พลังแห่งการเชื่อมต่อระหว่าง AI และ Data Science

• การเรียนรู้ของเครื่องจักร: แนวทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร พื้นฐานในกระบวนการ
  ให้แบบจำลองและอัลกอริทึมทางสถิติ
• เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก: ฝึกอบรมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การเรียนรู้ที่ลึกซึ้ง แบบจำลอง,รูปภาพ
  มันนำเสนอความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านต่างๆ เช่น การจดจำและการจดจำเสียง
• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีให้กับธุรกิจยุคใหม่ วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  วิธีการมีความสำคัญและ ปัญญาประดิษฐ์ ส่งผลโดยตรงต่อความสำเร็จของการแก้ไขปัญหาของพวกเขา

ข้อดีและข้อเสีย

ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล การริเริ่มมีข้อดีหลายประการ แต่ยังมีข้อเสียที่เห็นได้ชัดบางประการเช่นกัน
ก็มีเช่นกัน. การทราบข้อดีและข้อเสียเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจที่ถูกต้อง

ข้อดี

1. การตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น:ข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งได้รับการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องโดยใช้เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูล ถูกใช้ในระบบที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์
   ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้ทันที เช่นในภาคการเงิน ความผันผวนแบบเรียลไทม์ในตลาดหุ้น
   เป็นไปได้ที่จะตัดสินใจลงทุนทันทีโดยการประเมินผล
2. การประหยัดต้นทุน:กระบวนการอัตโนมัติอัจฉริยะเพิ่มประสิทธิภาพของธุรกิจโดยลดความต้องการกำลังคน
   ตัวอย่างเช่น การลดอัตราข้อผิดพลาดโดยการใช้แขนหุ่นยนต์และโมเดลการเรียนรู้ในสายการผลิตและ
   การลดต้นทุนกลายเป็นเรื่องธรรมดา
3. บริการเฉพาะบุคคล:ปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมือแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ปรับแต่งตามความสนใจของผู้ใช้
   สามารถเสนอแนะเนื้อหาได้ เช่น คำแนะนำผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซหรือ
   สามารถให้ข้อเสนอแนะเนื้อหาที่ปรากฏบนแพลตฟอร์มวิดีโอได้
4. การวิเคราะห์เชิงทำนาย:การวิเคราะห์เชิงทำนาย จากพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าไปจนถึงสายการผลิต
   สามารถทำนายและเข้าแทรกแซงได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ในประเด็นสำคัญหลายๆ ประเด็น รวมถึงปัญหาอื่นๆ

ข้อเสีย

1. ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล:การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลก่อให้เกิดปัญหาทางกฎหมายและจริยธรรม หากมีข้อมูล
   หากไม่ได้รับการปกป้องอย่างเหมาะสม อาจเกิดการรั่วไหลและการละเมิดข้อมูลร้ายแรงได้
2. แบบจำลองลำเอียง:AI ยังสามารถเรียนรู้อคติที่มีอยู่ในชุดข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมได้อีกด้วย หากชุดข้อมูลไม่สมดุล
   หรือมีอคติ อาจเกิดผลที่ไม่เป็นธรรมในการตัดสินใจของแบบจำลองได้
3. ความซับซ้อนทางเทคนิค:วิทยาศาสตร์ข้อมูล และโครงการ AI ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถาบันขนาดใหญ่
   การขาดโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมและบุคลากรผู้เชี่ยวชาญอาจส่งผลให้โครงการล้มเหลวได้
4. การเปลี่ยนแปลงกำลังคน:ระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์อาจช่วยลดความต้องการแรงงานมนุษย์ในบางภาคส่วนได้ สถานการณ์นี้เป็นสังคม
   มันจำเป็นต้องมีพื้นที่การทำงานใหม่ๆ และนำไปสู่การกำหนดอาชีพใหม่

วิธีการและตัวเลือกทางเลือกที่แตกต่างกัน

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีทางเลือกอื่นๆ มากมายและแตกต่างกัน
ทำให้เกิดทางเลือก

โซลูชันบนคลาวด์

• แพลตฟอร์ม: แพลตฟอร์มคลาวด์ที่นำเสนอโดยบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ (เช่น AWS, Azure, Google Cloud)
  ช่วยให้เปิดตัวและปรับขนาดโครงการ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
• ความยืดหยุ่นด้านต้นทุน: บริษัทสตาร์ทอัพและขนาดกลางสามารถเริ่มต้นใช้ฮาร์ดแวร์ของตนเองได้โดยไม่ต้องลงทุนในอุปกรณ์ระดับไฮเอนด์
  โดยใช้ทรัพยากรคลาวด์มากเท่าที่จำเป็น การชำระเงินแบบยืดหยุ่น สามารถสลับเปลี่ยนรุ่นได้

โซลูชันในพื้นที่ (ภายในสถานที่)

• ความปลอดภัยของข้อมูล: สถาบันที่ต้องการเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ในศูนย์ข้อมูลของตนเอง ปัญญาประดิษฐ์
  งานของพวกเขา ภายในสถานที่ สามารถคงอยู่ได้บนโครงสร้างพื้นฐาน
• การปรับแต่ง: โดยเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ที่ผลิตโซลูชันเฉพาะภาคส่วน โครงสร้างพื้นฐาน และโมเดลต่างๆ
  พวกเขาสามารถปรับเปลี่ยนรูปทรงได้ตามความต้องการของตนเอง

ตัวเลือกไฮบริด

โมเดลไฮบริดซึ่งผสมผสานทั้งโซลูชันบนคลาวด์และภายในเครื่องเข้าด้วยกันช่วยให้บริษัทมีความยืดหยุ่นในการจัดการข้อมูล ข้อมูลที่สำคัญ
ในขณะที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง จะใช้ทรัพยากรคลาวด์สำหรับงานที่ต้องการพลังการประมวลผลสูง
สามารถได้รับประโยชน์จาก วิธีทางเลือกนี้เหมาะสำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ คุ้มต้นทุนในการใช้งาน
ก็มองเห็นเป็นหนทาง

ตัวอย่างจริงและสถิติ

ภาคส่วนปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการเติบโตทางเศรษฐกิจโลกในปัจจุบัน เช่น ปัญญาประดิษฐ์ระดับโลก
คาดการณ์ว่าตลาดนี้จะมีมูลค่าถึง 190 พันล้านดอลลาร์ในปี 2568 วิทยาศาสตร์ข้อมูล
ความต้องการนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในสาขานี้เป็นหนึ่งในอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในหลายประเทศ
โดดเด่นเป็นหนึ่งใน

การเติบโตอย่างรวดเร็วนี้ยังเกี่ยวข้องกับความสำคัญของข้อมูลด้วย ในปัจจุบันปริมาณข้อมูลดิจิทัลที่ผลิตขึ้นทั่วโลกเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก 2 ปี
เพื่อให้เข้าใจข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วนี้ ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อเปลี่ยนแปลงอำนาจการแข่งขันของธุรกิจ
เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญในการกำหนด

ลิงค์ภายนอกและภายในที่มีคุณภาพ

เพื่อติดตามความเคลื่อนไหวล่าสุด หน้าปัญญาประดิษฐ์ของ IBM (ลิงค์ภายนอก) คุณสามารถตรวจสอบได้
นอกจากนี้ยังมีอยู่ในเว็บไซต์ของเรา ในหมวดเทคโนโลยี (ลิงค์ภายใน) โดยการเรียกดู
คุณสามารถค้นหาบทความเพิ่มเติมในหัวข้อที่คล้ายกันได้

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

คำถามที่ 1: มีการนำปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ในด้านใดบ้าง?

ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะการเงิน สุขภาพ อีคอมเมิร์ซ การผลิต การตลาด และการศึกษา
สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้เกือบทุกอุตสาหกรรม ทุกธุรกิจที่สามารถเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิธีการและ
สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการของตนด้วยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้

คำถามที่ 2: เส้นทางอาชีพแบบใดที่ควรปฏิบัติตามในสาขาปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

การมีพื้นฐานความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติศาสตร์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ถือเป็นสิ่งสำคัญ แล้วการเรียนรู้ของเครื่องจักร การเรียนรู้เชิงลึก
มีความเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ เช่น การขุดข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ ทำให้สามารถมีบทบาทเชิงรุกในโครงการต่างๆ ได้

คำถามที่ 3: ความแตกต่างระหว่าง Data Science และปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาสหสาขาวิชาที่มุ่งเน้นในการผลิตข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลดิบ
ปัญญาประดิษฐ์ มุ่งหวังที่จะทำให้ซอฟต์แวร์และเครื่องจักรสามารถแสดงความฉลาดเหมือนมนุษย์ได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูล,
เนื่องจากทั้งสองพื้นที่นี้ครอบคลุมขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล การประมวลผล และการสร้างแบบจำลองของแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์
ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยทั่วไปจะได้รับการประเมินร่วมกันด้วยแนวทางแบบองค์รวม

สรุปสั้น ๆ และชัดเจน

ในบทความนี้ ปัญญาประดิษฐ์ และ วิทยาศาสตร์ข้อมูล พื้นฐานของแนวคิด ข้อดีของแนวคิด
เราได้หารือถึงข้อเสียและตัวอย่างเชิงปฏิบัติแล้ว ด้วยเทคโนโลยีที่พัฒนาไป ทำให้ทั้งสองพื้นที่นี้พร้อมให้ธุรกิจเข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว
การตัดสินใจ การประหยัดต้นทุน และความสามารถในการให้บริการเฉพาะบุคคล ในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวและอคติของข้อมูล
ยังมีข้อเสียสำคัญอยู่ด้วย โมเดลที่แตกต่างกันตั้งแต่โซลูชันบนคลาวด์ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานในพื้นที่
สามารถปรับแต่งตามความต้องการของธุรกิจได้ เติบโตอย่างรวดเร็วทั่วโลก ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ตลาดจะยังคงเป็นปัจจัยหลักประการหนึ่งที่กำหนดความสามารถในการแข่งขันของสถาบันในอนาคต