79 คำศัพท์ สำหรับคนใช้งาน Generative AI ที่ควรรู้

การใช้งาน Generative AI ในปัจจุบันกำลังเป็นที่นิยมและแพร่หลายมากขึ้น ซึ่งมีคำศัพท์เฉพาะทางที่ควรรู้เพื่อให้เข้าใจและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้จะรวมคำศัพท์ที่สำคัญพร้อมคำอธิบายและวิธีการใช้งานอย่างละเอียด โดยใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย

1. ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI)
เป็นเทคโนโลยีที่ให้เครื่องจักรสามารถทำงานและคิดอย่างมีเหตุผลเหมือนมนุษย์ การใช้งาน AI มีหลากหลาย เช่น การจดจำเสียง การประมวลผลภาพ และการวิเคราะห์ข้อมูล

2. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML)
เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่ให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงการทำงานของตัวเองโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม

3. เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)
เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ มีการใช้งานในงานต่าง ๆ เช่น การรู้จำภาพและการแปลภาษา

4. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP)
เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตอบสนองต่อภาษาที่มนุษย์ใช้ในชีวิตประจำวัน เช่น การสร้างบทความ การแปลภาษา และการสนทนา

5. การสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติ (Generative Content)
การใช้งาน AI เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือเสียง โดยไม่มีการคัดลอกเนื้อหาเดิม

6. แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model - LLM)
เป็น AI ที่ผ่านการฝึกฝนจากข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อให้สามารถสร้างและตอบสนองต่อข้อความที่ซับซ้อนได้

7. โครงสร้างข้อมูล (Dataset)
ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนและทดสอบแบบจำลอง AI ประกอบด้วยข้อมูลต่าง ๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง

8. การปรับแต่งแบบจำลอง (Fine-Tuning)
การปรับปรุงแบบจำลอง AI เพื่อให้มีความแม่นยำและประสิทธิภาพในการทำงานเฉพาะทาง

9. การประมวลผลแบบกระจาย (Distributed Computing)
การใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วในการทำงาน

10. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
การใช้เครื่องมือและเทคนิคในการตรวจสอบ วิเคราะห์ และสรุปข้อมูล เพื่อค้นหาข้อมูลที่มีประโยชน์

11. การเรียนรู้ลึก (Deep Learning)
เป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้นในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล

12. การจัดการข้อมูล (Data Management)
กระบวนการจัดเก็บ จัดระเบียบ และบำรุงรักษาข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

13. การสังเคราะห์ภาพ (Image Synthesis)
การใช้ AI ในการสร้างภาพใหม่ ๆ จากข้อมูลเดิม เช่น การสร้างภาพจากข้อความ

14. การรู้จำเสียง (Speech Recognition)
การใช้ AI ในการฟังและแปลงเสียงเป็นข้อความ

15. ระบบแนะนำ (Recommendation Systems)
การใช้ AI ในการแนะนำสินค้า บริการ หรือเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้งาน

16. การประมวลผลแบบเรียลไทม์ (Real-Time Processing)
การประมวลผลข้อมูลทันทีที่ได้รับ เพื่อให้สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว

17. ความปลอดภัยของข้อมูล (Data Security)
การปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึง การใช้ และการเปิดเผยโดยไม่ได้รับอนุญาต

18. การตรวจสอบความถูกต้อง (Validation)
การตรวจสอบข้อมูลหรือผลลัพธ์ของแบบจำลอง AI เพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ

19. การประเมินผล (Evaluation)
กระบวนการวัดผลและประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI

20. การสร้างข้อมูลเทียม (Synthetic Data)
การสร้างข้อมูลใหม่ที่ไม่มีอยู่จริงเพื่อใช้ในการฝึกฝนและทดสอบแบบจำลอง AI

21. การควบคุมการเข้าถึง (Access Control)
การกำหนดสิทธิ์และการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลหรือระบบ เพื่อป้องกันการใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต

22. การสำรองข้อมูล (Data Backup)
การเก็บสำเนาของข้อมูลไว้เพื่อใช้ในกรณีที่ข้อมูลหลักสูญหายหรือเสียหาย

23. การกู้คืนข้อมูล (Data Recovery)
กระบวนการเรียกคืนข้อมูลที่สูญหายหรือเสียหายจากการสำรองข้อมูล

24. การบูรณาการข้อมูล (Data Integration)
การรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

25. การจัดการเวอร์ชัน (Version Control)
การติดตามและควบคุมการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลหรือซอฟต์แวร์ เพื่อให้สามารถย้อนกลับไปยังเวอร์ชันก่อนหน้าได้

26. การเข้ารหัสข้อมูล (Data Encryption)
การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ไม่สามารถอ่านได้โดยบุคคลที่ไม่มีสิทธิ์ เพื่อปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

27. การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis)
การประเมินและวิเคราะห์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในการใช้งาน AI หรือการจัดการข้อมูล

28. การจัดการโครงการ (Project Management)
กระบวนการวางแผน จัดการ และควบคุมการดำเนินงานของโครงการ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนด

29. การทดสอบระบบ (System Testing)
การทดสอบระบบหรือแบบจำลอง AI เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้ตามที่คาดหวัง

30. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis - EDA)
การใช้เครื่องมือและเทคนิคในการตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่มีประโยชน์และเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น

31. การสร้างแบบจำลอง (Modeling)
การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์หรือสถิติเพื่อใช้ในการวิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูล

32. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)
การฝึกฝนแบบจำลอง AI โดยไม่ใช้ข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ ทำให้แบบจำลองสามารถค้นหาความสัมพันธ์ในข้อมูลเอง

33. การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)
การฝึกฝนแบบจำลอง AI โดยใช้ข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ เพื่อให้แบบจำลองสามารถพยากรณ์หรือจำแนกข้อมูลใหม่ได้

34. การลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction)
การลดจำนวนมิติของข้อมูลเพื่อลดความซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์

35. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics)
การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสรุปและแสดงผลข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

36. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)
การใช้แบบจำลอง AI เพื่อพยากรณ์เหตุการณ์หรือผลลัพธ์ในอนาคต

37. การวิเคราะห์เชิงกำหนด (Prescriptive Analytics)
การใช้ข้อมูลและแบบจำลอง AI เพื่อแนะนำวิธีการแก้ไขปัญหาหรือการตัดสินใจที่ดีที่สุด

38. การวิเคราะห์ความเชื่อมโยง (Association Analysis)
การค้นหาความสัมพันธ์หรือรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เช่น การวิเคราะห์การซื้อสินค้า

39. การจำแนกประเภท (Classification)
การใช้แบบจำลอง AI เพื่อจำแนกข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่ต่าง ๆ ตามที่กำหนด

40. การสร้างกลุ่มข้อมูล (Clustering)
การจัดกลุ่มข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกันเข้าด้วยกันเพื่อการวิเคราะห์

41. การวิเคราะห์ความถี่ (Frequency Analysis)
การวิเคราะห์ความถี่ของเหตุการณ์หรือค่าต่าง ๆ ในข้อมูล

42. การประมาณค่า (Regression)
การใช้แบบจำลอง AI เพื่อประมาณค่าตัวแปรเป้าหมายตามตัวแปรต้น

43. การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)
การใช้แบบจำลอง AI เพื่อค้นหาข้อมูลที่มีความผิดปกติหรือแตกต่างจากข้อมูลส่วนใหญ่

44. การสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization)
การแสดงผลข้อมูลในรูปแบบกราฟิกหรือภาพ เพื่อให้เข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น

45. การจัดการวงจรชีวิตของข้อมูล (Data Lifecycle Management)
กระบวนการจัดการข้อมูลตั้งแต่การสร้าง การใช้งาน จนถึงการลบข้อมูล

46. การจัดการวงจรชีวิตของแบบจำลอง (Model Lifecycle Management)
กระบวนการจัดการแบบจำลอง AI ตั้งแต่การสร้าง การฝึกฝน การทดสอบ จนถึงการนำไปใช้งานและการบำรุงรักษา

47. การประเมินผลกระทบ (Impact Assessment)
การประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้งาน AI หรือการจัดการข้อมูล

48. การปกป้องความเป็นส่วนตัว (Privacy Protection)
การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลจากการเข้าถึงและการใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต

49. การตรวจสอบความถูกต้อง (Audit Trail)
การบันทึกและติดตามการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือการใช้งานระบบ เพื่อให้สามารถตรวจสอบและตรวจสอบได้

50. การจัดการเวิร์กโฟลว์ (Workflow Management)
การจัดการและควบคุมกระบวนการทำงานให้เป็นไปตามขั้นตอนและเวลาที่กำหนด

51. การประเมินผลการทำงาน (Performance Evaluation)
การวัดผลและประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI หรือระบบ

52. การปรับขนาด (Scalability)
ความสามารถในการปรับขนาดระบบหรือแบบจำลอง AI เพื่อรองรับปริมาณงานที่เพิ่มขึ้น

53. การเชื่อมต่อข้อมูล (Data Connectivity)
การเชื่อมต่อข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เข้าด้วยกันเพื่อการใช้งานและวิเคราะห์

54. การตรวจสอบข้อมูล (Data Verification)
การตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล

55. การจัดการเหตุการณ์ (Incident Management)
การจัดการและแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในการใช้งานระบบหรือแบบจำลอง AI

56. การควบคุมคุณภาพ (Quality Control)
การตรวจสอบและควบคุมคุณภาพของข้อมูลหรือแบบจำลอง AI

57. การจัดการการเปลี่ยนแปลง (Change Management)
การจัดการการเปลี่ยนแปลงในระบบหรือแบบจำลอง AI เพื่อให้สามารถปรับตัวและพัฒนาต่อไปได้

58. การฝึกฝนแบบจำลอง (Model Training)
การใช้ข้อมูลในการฝึกฝนแบบจำลอง AI เพื่อให้สามารถเรียนรู้และทำงานได้ตามที่ต้องการ

59. การวิเคราะห์การคาดการณ์ (Forecasting)
การใช้แบบจำลอง AI เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์หรือผลลัพธ์ในอนาคต

60. การประเมินประสิทธิภาพ (Efficiency Evaluation)
การวัดผลและประเมินประสิทธิภาพของกระบวนการหรือแบบจำลอง AI

61. การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติการ (Operational Analysis)
การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการและประสิทธิภาพในการทำงาน

62. การตรวจสอบและตรวจสอบ (Monitoring and Auditing)
การติดตามและตรวจสอบการทำงานของระบบหรือแบบจำลอง AI เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้ตามที่คาดหวัง

63. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ (Predictive Data Analysis)
การใช้แบบจำลอง AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต

64. การจัดการการเข้าถึง (Access Management)
การกำหนดและควบคุมการเข้าถึงข้อมูลหรือระบบ เพื่อป้องกันการใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต

65. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Deep Data Analysis)
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อค้นหาข้อมูลที่ซ่อนอยู่และสร้างความเข้าใจในข้อมูลมากขึ้น

66. การทดสอบแบบจำลอง (Model Testing)
การทดสอบแบบจำลอง AI เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้ตามที่คาดหวัง

67. การพัฒนาแบบจำลอง (Model Development)
กระบวนการสร้างและพัฒนาแบบจำลอง AI เพื่อให้สามารถทำงานได้ตามที่ต้องการ

68. การตรวจสอบความปลอดภัย (Security Audit)
การตรวจสอบความปลอดภัยของระบบหรือแบบจำลอง AI เพื่อป้องกันการโจมตีและการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

69. การจัดการข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data Management)
การจัดการและปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อให้สอดคล้องกับกฎหมายและข้อบังคับ

70. การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ (Strategic Analysis)
การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการวางแผนและการตัดสินใจทางธุรกิจ

71. การจัดการการเรียนรู้ (Learning Management)
การจัดการการเรียนรู้และการฝึกอบรมในการใช้งานระบบหรือแบบจำลอง AI

72. การจัดการความเสี่ยง (Risk Management)
การประเมินและจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในการใช้งานระบบหรือแบบจำลอง AI

73. การวิเคราะห์ความต้องการ (Needs Analysis)
การวิเคราะห์ความต้องการของผู้ใช้งานเพื่อพัฒนาและปรับปรุงระบบหรือแบบจำลอง AI

74. การประเมินประสิทธิภาพ (Performance Assessment)
การวัดผลและประเมินประสิทธิภาพของกระบวนการหรือแบบจำลอง AI

75. การจัดการความสามารถ (Capability Management)
การจัดการและพัฒนาความสามารถของระบบหรือแบบจำลอง AI

76. การวิเคราะห์ต้นทุน (Cost Analysis)
การวิเคราะห์ต้นทุนในการพัฒนาและใช้งานระบบหรือแบบจำลอง AI

77. การจัดการทรัพยากร (Resource Management)
การจัดการทรัพยากรที่ใช้ในการพัฒนาและใช้งานระบบหรือแบบจำลอง AI

78. การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis)
การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อผลลัพธ์ของระบบหรือแบบจำลอง AI

79. การประเมินความต้องการ (Demand Assessment)
การประเมินความต้องการของผู้ใช้งานเพื่อพัฒนาและปรับปรุงระบบหรือแบบจำลอง AI