100 คำศัพท์ AI อัปเดตใหม่ที่คุณต้องรู้ 2025 (Part 3/4)

คำศัพท์

คำอธิบาย

ตัวอย่าง

Few-shot Learning

การเรียนรู้จากตัวอย่างที่มีจำนวนน้อยมาก

การพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถระบุภาพสัตว์แปลกใหม่ได้จากภาพตัวอย่างเพียงไม่กี่ภาพ

AI Ethics

หลักการที่กำหนดให้การพัฒนา AI คำนึงถึงผลกระทบต่อสังคมและความยุติธรรม

การพัฒนา AI เพื่อไม่ให้เกิดความลำเอียงทางเพศหรือเชื้อชาติ

Digital Transformation

การใช้ AI และเทคโนโลยีเพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ

การใช้ระบบ AI ในการวิเคราะห์ความต้องการลูกค้าและปรับปรุงบริการ

Explainable Models

โมเดล AI ที่สามารถอธิบายการตัดสินใจและผลลัพธ์ที่ได้ออกมาอย่างชัดเจน

การพัฒนา AI ในวงการแพทย์เพื่อบอกเหตุผลในการวินิจฉัยโรค

OpenAI

องค์กรที่พัฒนาเทคโนโลยี AI และโมเดลต่างๆ เช่น GPT

OpenAI เป็นผู้สร้าง ChatGPT

Augmented Reality (AR)

การผสานข้อมูลดิจิทัลกับโลกจริงโดยใช้ AI

การใช้ AR ในแอปพลิเคชัน IKEA Place เพื่อแสดงตัวอย่างเฟอร์นิเจอร์ในห้องจริง

Virtual Reality (VR)

การสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงที่ผู้ใช้สามารถโต้ตอบได้

การใช้ VR ในการฝึกอบรมพนักงานในสายการผลิต

Synthetic Data

ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI เพื่อใช้แทนข้อมูลจริงในบางกรณี

การสร้างภาพจำลองเพื่อฝึก AI ในการจดจำวัตถุ

Attention Mechanism

เทคนิคที่ช่วยให้ AI โฟกัสกับส่วนสำคัญของข้อมูล โดยเฉพาะในงานภาษาหรือภาพ

การใช้ Attention Mechanism ใน Transformer เพื่อปรับปรุงการแปลภาษา

Autoencoder

โมเดลที่เรียนรู้การบีบอัดข้อมูลและสร้างข้อมูลขึ้นใหม่

ใช้ Autoencoder เพื่อลดมิติข้อมูลในงานวิเคราะห์ภาพ

Bayesian Optimization

เทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด

ใช้ Bayesian Optimization ในการปรับค่าพารามิเตอร์ของโมเดล AI

Capsule Network

โครงข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาข้อจำกัดของ Convolutional Neural Network (CNN)

ใช้ Capsule Network ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์

Contrastive Learning

เทคนิคการเรียนรู้ที่พยายามหาความคล้ายคลึงระหว่างข้อมูลเพื่อสร้างการจำแนกที่ดีขึ้น

ใช้ Contrastive Learning ในการปรับปรุงโมเดลการจดจำใบหน้า

DQN (Deep Q-Network)

โมเดลที่รวมการเรียนรู้เชิงลึกกับ Reinforcement Learning เพื่อเล่นเกมหรือแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

ใช้ DQN เพื่อพัฒนา AI ที่สามารถเล่นเกม Atari

Ensemble Learning

การรวมผลลัพธ์จากโมเดลหลายๆ ตัวเพื่อเพิ่มความแม่นยำ

การใช้ Random Forest ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธี Ensemble Learning

Graph Neural Network (GNN)

โครงข่ายที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบกราฟ

ใช้ GNN ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของโซเชียลมีเดีย

Hierarchical Learning

การเรียนรู้ที่แบ่งเป็นลำดับชั้นหรือโครงสร้าง

การสร้างระบบคำแนะนำที่เรียนรู้จากลำดับชั้นของพฤติกรรมลูกค้า

Language Model Pre-training

การฝึกโมเดลภาษาบนข้อมูลขนาดใหญ่ก่อนนำไปปรับใช้กับงานเฉพาะ

การใช้ GPT ในการพัฒนาระบบแชทบอท

Multi-modal Learning

การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ภาพและข้อความ เพื่อสร้างโมเดลที่ครอบคลุมมากขึ้น

ใช้ Multi-modal Learning ในการพัฒนา AI ที่สามารถตีความคำบรรยายและรูปภาพพร้อมกัน

Neuro-symbolic AI

การรวมเทคนิคของ AI เชิงสัญลักษณ์และการเรียนรู้ของเครื่องเข้าด้วยกัน

การพัฒนาระบบที่สามารถเล่นเกมปริศนาโดยอาศัย Neuro-symbolic AI

Optimization Problem

ปัญหาที่ต้องการหาแนวทางที่เหมาะสมที่สุดในกระบวนการแก้ปัญหา

การหาเส้นทางที่เร็วที่สุดในระบบขนส่ง

Recurrent Convolutional Network

โครงข่ายที่รวมคุณสมบัติของ RNN และ CNN เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลำดับ

ใช้ในงานวิเคราะห์วิดีโอที่มีข้อมูลแบบลำดับ

Self-supervised Learning

การเรียนรู้ที่ AI สร้างข้อมูลคำตอบเองจากข้อมูลดิบโดยไม่ต้องการป้ายกำกับ

ใช้ Self-supervised Learning ในการฝึกโมเดล NLP

Sparse Representation

การบีบอัดข้อมูลโดยเก็บเฉพาะคุณสมบัติที่สำคัญ

ใช้ Sparse Representation ในการบีบอัดภาพ

Swarm Intelligence

ระบบที่พฤติกรรมรวมของกลุ่มสร้างขึ้นจากปฏิสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกในกลุ่ม

การเลียนแบบการทำงานของฝูงมดเพื่อแก้ปัญหาเส้นทางสั้นที่สุด