តើ AI និងរៀនម៉ាស៊ីនខុសគ្នាដូចម្តេចខ្លះ?

អេអាយអេនិងម៉ាស៊ីនរៀន

មានគំនិតជាច្រើនដែលកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងពេលឥឡូវនេះ - ការទទួលស្គាល់លំនាំ, កុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រ, ការរៀនសូត្រជ្រៅ, ការរៀនម៉ាស៊ីន។ ល។ ទាំងអស់នេះពិតជាស្ថិតនៅក្រោមគំនិតទូទៅនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតប៉ុន្តែល័ក្ខខ័ណ្ឌត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរពេលខ្លះ។ ចំណុចលេចធ្លោមួយគឺថាមនុស្សជារឿយៗផ្លាស់ប្តូរបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីន។ ការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនគឺជាប្រភេទរងនៃអេអាយអេប៉ុន្តែអាយស៊ីមិនចាំបាច់បញ្ចូលការរៀនម៉ាស៊ីនទេ។

ភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត (AI) និងការរៀនម៉ាស៊ីន (អិម) កំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលក្រុមផលិតផលបង្កើតបានជាយុទ្ធសាស្ត្រអភិវឌ្ឍន៍និងយុទ្ធសាស្ត្រ។ ការវិនិយោគលើអេអាយអេនិងការរៀនម៉ាស៊ីនបន្តកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងពីមួយឆ្នាំទៅមួយឆ្នាំ។

LionBridge

តើអ្វីទៅជាភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត?

អេអាយអេគឺជាសមត្ថភាពរបស់កុំព្យូទ័រដើម្បីអនុវត្តប្រតិបត្តិការប្រហាក់ប្រហែលនឹងការរៀនសូត្រនិងការសម្រេចចិត្តនៅក្នុងមនុស្សដូចជាប្រព័ន្ធជំនាញកម្មវិធីសម្រាប់ស៊ីអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេអេឬអេសអេសអេសអេស។

វចនានុក្រម

តើការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាអ្វី?

ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាសាខាមួយនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលកុំព្យូទ័របង្កើតច្បាប់មូលដ្ឋានឬផ្អែកលើទិន្នន័យឆៅដែលបានបញ្ចូលទៅក្នុងវា។

វចនានុក្រម

ការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនគឺជាដំណើរការមួយដែលទិន្នន័យត្រូវបានគេជីកហើយចំណេះដឹងត្រូវបានរកឃើញពីវាដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយនិងម៉ូដែលដែលត្រូវបានកែសំរួល។ ដំណើរការគឺ៖

  1. ទិន្នន័យគឺ បាននាំចូល និងចម្រៀកទៅជាទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលទិន្នន័យសុពលភាពនិងទិន្នន័យសាកល្បង។
  2. គំរូគឺ បានសាងសង់ ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។
  3. គំរូគឺ បានធ្វើឱ្យមានសុពលភាព ប្រឆាំងនឹងទិន្នន័យសុពលភាព។
  4. គំរូគឺ សូមស្វាគមន៍។ ដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវនៃក្បួនដោះស្រាយការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបន្ថែមឬប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលបានកែសំរួល។
  5. គំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលពេញលេញគឺ ដាក់ពង្រាយ ដើម្បីធ្វើការព្យាករណ៍លើសំណុំទិន្នន័យថ្មី។
  6. គំរូនៅតែបន្ត សាកល្បងធ្វើឱ្យមានសុពលភាពនិងកែសំរួល.

នៅក្នុងទីផ្សារការរៀនម៉ាស៊ីនកំពុងជួយព្យាករណ៍និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការលក់និងទីផ្សារ។ ឧទាហរណ៍អ្នកអាចជាក្រុមហ៊ុនដ៏ធំមួយដែលមានអ្នកតំណាងរាប់ពាន់នាក់និងមានចំណុចទាក់ទងជាមួយការរំពឹងទុក។ ទិន្នន័យនោះអាចត្រូវបាននាំចូលចម្រៀកនិងក្បួនដោះស្រាយបានបង្កើតឡើងដែលបង្ហាញពីលទ្ធភាពដែលការរំពឹងទុកនឹងធ្វើឱ្យការទិញ។ បន្ទាប់មកក្បួនដោះស្រាយអាចត្រូវបានសាកល្បងប្រឆាំងនឹងទិន្នន័យតេស្តដែលមានស្រាប់របស់អ្នកដើម្បីធានានូវភាពត្រឹមត្រូវរបស់វា។ ចុងក្រោយនៅពេលដែលមានសុពលភាពវាអាចត្រូវបានដាក់ពង្រាយដើម្បីជួយក្រុមលក់របស់អ្នកផ្តល់អាទិភាពដល់ការនាំមុខរបស់ពួកគេដោយផ្អែកលើលទ្ធភាពនៃការបិទរបស់ពួកគេ។

ឥឡូវនេះជាមួយនឹងវិធីដោះស្រាយដែលបានសាកល្បងនិងត្រឹមត្រូវហើយការធ្វើទីផ្សារអាចដាក់ចេញនូវយុទ្ធសាស្ត្របន្ថែមដើម្បីមើលពីផលប៉ះពាល់របស់វាទៅលើក្បួនដោះស្រាយ។ គំរូស្ថិតិឬការកែតំរូវតាមក្បួនដោះស្រាយផ្ទាល់ខ្លួនអាចត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីសាកល្បងទ្រឹស្តីទ្រឹស្តីជាច្រើនប្រឆាំងនឹងគំរូ។ ហើយជាការពិតទិន្នន័យថ្មីអាចត្រូវបានបង្គរដែលមានសុពលភាពថាការព្យាករណ៍ពិតជាត្រឹមត្រូវ។

និយាយម៉្យាងទៀតដូចជា Lionbridge បង្ហាញក្នុងអក្សរកាត់នេះ - អាយអេសនិងម៉ាស៊ីនរៀនតើមានអ្វីខុសគ្នា?អ្នកទីផ្សារអាចជំរុញការសម្រេចចិត្តទទួលបានប្រសិទ្ធភាពកែលម្អលទ្ធផលផ្តល់ជូនតាមពេលវេលាត្រឹមត្រូវនិងបទពិសោធន៍អតិថិជនល្អឥតខ្ចោះ។

ទាញយក ៥ វិធី AI នឹងផ្លាស់ប្តូរយុទ្ធសាស្ត្ររបស់អ្នក

ការរៀនម៉ាស៊ីនអេអាយ

តើ​អ្នក​គិត​អ្វី?

តំបន់បណ្ដាញនេះប្រើ Akismet ដើម្បីកាត់បន្ថយសារឥតបានការ។ សិក្សាអំពីរបៀបដែលទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវបានដំណើរការ.