ทําความเข้าใจรากฐานของ AI
AI สมัยใหม่สร้างขึ้นจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทํางานอัตโนมัติที่ได้รับประโยชน์จากการตัดสินเหมือนมนุษย์ เป้าหมายสําหรับผู้นําธุรกิจไม่ใช่คณิตศาสตร์ แต่เป็นคุณค่าที่เชื่อถือได้และทําซ้ําได้: ข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้นการตัดสินใจที่ดีขึ้นและการดําเนินงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาสหวิทยาการที่เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง ผสมผสานสถิติ วิศวกรรม และความเชี่ยวชาญด้านโดเมนเพื่อกําหนดปัญหา เตรียมข้อมูล และประเมินผลลัพธ์ ในองค์กรส่วนใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้นําในการออกแบบและตรวจสอบความถูกต้องของโซลูชัน AI
การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นชุดเทคนิคที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลและทําการคาดการณ์หรือจําแนกประเภท ยิ่งคุณให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีคุณภาพสูงมากเท่าใด ผลลัพธ์ก็จะยิ่งน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้น
ตัวอย่างของแมชชีนเลิร์นนิง:
- การตรวจจับจดหมายขยะอีเมล: แมชชีนเลิร์นนิงจะระบุสัญญาณ เช่น คําที่น่าสงสัย โดเมนที่ถูกบล็อก หรือ URL ที่ไม่ตรงกัน เพื่อกรองข้อความที่ไม่ต้องการ
- การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต: แมชชีนเลิร์นนิงจะตั้งค่าสถานะรูปแบบที่ผิดปกติ เช่น ตําแหน่งที่ผิดปกติหรือการใช้จ่ายที่พุ่งสูงขึ้นอย่างกะทันหัน เพื่อลดความเสี่ยง
การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของ ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเลเยอร์เพื่อค้นหารูปแบบที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (รูปภาพ ข้อความ เสียง) มันเปล่งประกายเมื่อคุณต้องการจดจําคุณลักษณะหรือความสัมพันธ์ที่ละเอียดอ่อนซึ่งยากต่อการเข้ารหัสด้วยตนเอง แต่ก็ต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการคํานวณที่สําคัญด้วย
ตัวอย่างของการเรียนรู้เชิงลึก: ในการถ่ายภาพทางการแพทย์ การเรียนรู้เชิงลึกสามารถช่วยระบุคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับโรคได้โดยการวิเคราะห์รูปแบบระดับพิกเซลในภาพจํานวนมาก ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยําในการตรวจจับเมื่อเวลาผ่านไป
เปลี่ยนความสามารถให้เป็นผลลัพธ์
การทําความเข้าใจวิธีการทํางานของ AI เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น สําหรับผู้นําธุรกิจ คําถามที่แท้จริงคือ: คุณจะแปลงความสามารถให้เป็นมูลค่าที่เชื่อถือได้และทําซ้ําได้อย่างไร การดําเนินการต่อไปนี้ช่วยให้คุณเปลี่ยนจากนักบินไปสู่การผลิต ลดความเสี่ยง และทําให้แน่ใจว่า AI จะปรับปรุงการตัดสินใจ ประสบการณ์ของลูกค้า และต้นทุนในการให้บริการได้จริง
- เริ่มต้นด้วยปัญหาทางธุรกิจ: จับคู่ความสามารถที่เหมาะสมกับความต้องการ โดยใช้ AI เชิงพรรณนาสําหรับการค้นหาและการสรุป AI เชิงคาดการณ์สําหรับการคาดการณ์และการตรวจจับความผิดปกติ และ AI ที่กําหนดไว้สําหรับคําแนะนําและการเพิ่มประสิทธิภาพ
- ลงทุนในคุณภาพของข้อมูล: ข้อมูลที่สะอาด สอดคล้องกัน และติดป้ายกํากับอย่างดีเป็นรากฐานของ AI ที่น่าเชื่อถือ หากไม่มีมันแม้แต่โมเดลที่ดีที่สุดก็ยังทํางานได้ไม่ดี
- วางแผนสําหรับการดําเนินงาน: กําหนดวิธีที่คุณจะตรวจสอบประสิทธิภาพ ตรวจจับการเบี่ยงเบนและฝึกโมเดลใหม่เมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลงเพื่อให้ผลลัพธ์มีเสถียรภาพเมื่อเวลาผ่านไป
- ให้มนุษย์อยู่ในวง: ใช้ AI เพื่อเพิ่มความเชี่ยวชาญ ไม่ใช่แทนที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับการตัดสินใจที่มีเดิมพันสูงซึ่งการกํากับดูแล บริบท และการตัดสินมีความสําคัญ
- วัดสิ่งที่สําคัญ: ผูกความคิดริเริ่มของ AI เพื่อล้างตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) เช่น เวลาในการสร้างมูลค่า ความแม่นยํา การประหยัดต้นทุน ความพึงพอใจของลูกค้า และใช้การทดสอบ A/B/N เพื่อตรวจสอบผลกระทบ
จากนั้น สํารวจแนวทางของ Microsoft ในการนํา AI มาใช้