100 คำศัพท์ AI อัปเดตใหม่ที่คุณต้องรู้ 2025 (Part 2/4)

คำศัพท์

คำอธิบาย

ตัวอย่าง

Data Mining

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก

การใช้ Data Mining ในการวิเคราะห์แนวโน้มพฤติกรรมผู้บริโภค

Transfer Learning

เทคนิคที่ใช้ความรู้จากโมเดลหนึ่งเพื่อพัฒนาโมเดลใหม่

การใช้ Transfer Learning จากโมเดลที่เรียนรู้การจดจำภาพทั่วไปไปประยุกต์ใช้ในงานเฉพาะ เช่น การจดจำโรค

Overfitting

ปัญหาที่โมเดลเรียนรู้ข้อมูลมากเกินไปจนไม่สามารถนำไปใช้งานกับข้อมูลใหม่ได้ดี

โมเดลที่จำข้อมูลในชุดฝึกฝนทั้งหมดโดยไม่สามารถประเมินข้อมูลใหม่ได้

Gradient Descent

เทคนิคการปรับพารามิเตอร์ในโมเดล AI เพื่อหาค่าที่เหมาะสมที่สุด

การใช้ Gradient Descent ในการฝึก Neural Network

Hyperparameter

ตัวแปรที่ต้องกำหนดค่าก่อนการฝึกฝนโมเดล

การตั้งค่า Learning Rate ให้เหมาะสมสำหรับการฝึกโมเดล

Blockchain in AI

การใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและความโปร่งใสในระบบ AI

การเก็บข้อมูลการตัดสินใจของ AI บนบล็อกเชนเพื่อป้องกันการแก้ไขข้อมูล

Semantic Analysis

การวิเคราะห์ความหมายในข้อความเพื่อทำความเข้าใจเนื้อหา

การใช้ Semantic Analysis ในการวิเคราะห์รีวิวสินค้า

Digital Twin

การสร้างสำเนาดิจิทัลของวัตถุหรือระบบในโลกจริงเพื่อการวิเคราะห์และทดสอบ

การใช้ Digital Twin ในการจำลองระบบเครื่องจักรในโรงงาน

Autonomous Vehicle

ยานพาหนะที่สามารถขับเคลื่อนได้เองโดยไม่ต้องอาศัยคนขับ

รถยนต์ Tesla ที่มีระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ

Speech Recognition

การแปลงคำพูดเป็นข้อความโดยใช้ AI

การใช้ Speech Recognition ในการพิมพ์เอกสารผ่านคำพูด

Robotics

การใช้ AI ในการควบคุมและพัฒนาหุ่นยนต์

หุ่นยนต์ในสายการผลิตที่สามารถประกอบชิ้นส่วนสินค้าได้อัตโนมัติ

Personalization

การปรับแต่งประสบการณ์หรือบริการให้เหมาะกับผู้ใช้งานแต่ละคน

การแนะนำสินค้าเฉพาะบุคคลในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ

Cognitive Computing

การใช้ AI เพื่อจำลองกระบวนการคิดและตัดสินใจของมนุษย์

ระบบ IBM Watson ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์

Recurrent Neural Network (RNN)

โครงข่ายประสาทเทียมที่เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบลำดับ เช่น ข้อความหรือเสียง

การใช้ RNN ในการแปลภาษา

Long Short-Term Memory (LSTM)

รูปแบบหนึ่งของ RNN ที่สามารถจดจำข้อมูลในระยะยาวได้

การใช้ LSTM ในระบบพยากรณ์สภาพอากาศ

Data Augmentation

การเพิ่มข้อมูลในการฝึกโมเดลโดยการสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลเดิม

การหมุนภาพหรือปรับความสว่างเพื่อเพิ่มข้อมูลในการฝึกโมเดลจดจำภาพ

Data Normalization

การปรับข้อมูลให้อยู่ในช่วงที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกโมเดล

การปรับค่าข้อมูลให้อยู่ระหว่าง 0 และ 1

Quantum Computing

การใช้หลักการควอนตัมฟิสิกส์ในคอมพิวเตอร์เพื่อเพิ่มความเร็วในการประมวลผล

การใช้ Quantum Computing ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เช่น การเข้ารหัสข้อมูล

Explainability

ความสามารถในการอธิบายการทำงานและการตัดสินใจของระบบ AI

การออกแบบ AI ให้สามารถอธิบายเหตุผลของการแนะนำสินค้าบางอย่าง

Knowledge Graph

การใช้โครงสร้างที่เชื่อมโยงข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กันเพื่อความเข้าใจ

Google ใช้ Knowledge Graph ในการตอบคำถามเชิงบริบท

Self-Supervised Learning

การเรียนรู้ที่ AI ใช้ข้อมูลที่ไม่ได้มีป้ายกำกับ โดยสร้างปัญหาและคำตอบด้วยตนเอง

การพัฒนาโมเดล NLP ที่เรียนรู้จากข้อความที่ไม่ได้มีคำแปลประกอบ

Hyperautomation

การรวม AI, RPA และเทคโนโลยีอื่นๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอัตโนมัติ

การใช้ Hyperautomation ในกระบวนการบัญชีเพื่อลดข้อผิดพลาด

Edge Computing

การประมวลผลข้อมูลใกล้แหล่งกำเนิดข้อมูลเพื่อลดความล่าช้า

การใช้ Edge Computing ใน IoT เพื่อประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์

Meta-Learning

การเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถปรับตัวได้ในหลายบริบท

การใช้ Meta-Learning ในการพัฒนาระบบ AI ที่สามารถปรับตัวกับภาษาใหม่ได้รวดเร็ว

Zero-shot Learning

การเรียนรู้ของ AI โดยไม่ต้องการข้อมูลตัวอย่างในบางงาน

การแปลภาษาใหม่โดยที่โมเดลไม่เคยฝึกภาษาเป้าหมายนั้นมาก่อน