Machine Learning ແມ່ນຫຍັງແລະມັນແມ່ນຫຍັງ ສຳ ລັບ?

ປັນຍາປະດິດແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນຕົວລະຄອນໃຫຍ່ຂອງມື້ນີ້ໃນ Android. ຜູ້ປະມວນຜົນນັບມື້ນັບຫຼາຍຂຶ້ນ ກຳ ລັງເລີ່ມຕົ້ນ ນຳ ໃຊ້ມໍເຕີປະສາດຫຼືເຄື່ອງຈັກໄຟຟ້າທີ່ຈັດສັນຊັບພະຍາກອນເຂົ້າໃນວຽກງານຂອງ AI. ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້ໃນບາງໂຮງງານຜະລິດທີ່ມີລະດັບສູງທີ່ໄດ້ຕີຕະຫຼາດເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້, ເຊັ່ນວ່າ Exynos 9820 o Kirin 980. ຄຽງຄູ່ກັບປັນຍາປະດິດພວກເຮົາພົບກັບອີກ ຄຳ ສັບ ໜຶ່ງ ທີ່ວ່າ Machine Learning.

ເປັນປະ ຈຳ ພວກເຮົາຟັງປັນຍາປະດິດແລະເຄື່ອງຈັກຮຽນຮູ້ດ້ວຍມື. ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ໃຊ້ຫລາຍຄົນໃນ Android ບໍ່ຮູ້ວ່າມັນແມ່ນຫຍັງຫລືມັນແມ່ນຫຍັງ ສຳ ລັບ. ຕໍ່ໄປພວກເຮົາຈະບອກທ່ານກ່ຽວກັບມັນຕື່ມອີກ, ເພື່ອວ່າທ່ານຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດເຫລົ່ານີ້, ມັນມີລັກສະນະທົ່ວໄປແນວໃດໃນທຸກມື້ນີ້.

ຄວາມເປັນຈິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາແມ່ນສອງແນວຄິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຕາມທີ່ທ່ານສາມາດຈິນຕະນາການ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງໃກ້ຊິດ. ມັນຍັງມີອີກໄລຍະ ໜຶ່ງ ທີ່ ກຳ ລັງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະໄດ້ຮັບການມີຢູ່ໃນຕະຫຼາດຫຼາຍຂື້ນເຊັ່ນ: ການຮຽນແບບເລິກເຊິ່ງ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ພວກເຮົາຈະບອກທ່ານກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ຫລາຍຂື້ນ, ເພື່ອວ່າທ່ານຈະສາມາດເຂົ້າໃຈວ່າແຕ່ລະຫົວຂໍ້ນັ້ນເປັນຕົວແທນແນວໃດ.

Intelligent artificial

ພວກເຮົາສາມາດອ້າງອີງເຖິງວຽກງານທີ່ມັກຮຽກຮ້ອງຫຼື ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີປັນຍາຂອງມະນຸດໄດ້ຮັບການປະຕິບັດ. ແນວຄວາມຄິດຂອງປັນຍາປະດິດມີຕົ້ນ ກຳ ເນີດໃນຊຸມປີ 60, ໃນໂລກຂອງຄອມພິວເຕີ້. ໃນເວລານັ້ນ, ຄຳ ສັບນີ້ຖືກສ້າງຂື້ນມາເພື່ອແກ້ໄຂບັນດາວຽກງານທີ່ມະນຸດສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍວິທີງ່າຍໆ, ແຕ່ນັ້ນກໍ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍ ສຳ ລັບຄອມພິວເຕີ້. ນີ້ແມ່ນຕົ້ນ ກຳ ເນີດຂອງມັນ.

ພາຍໃນປັນຍາປອມພວກເຮົາຊອກຫາວຽກງານສະເພາະ. ໃນບັນດາພວກມັນພວກເຮົາສາມາດຊອກຫາໄດ້ ບາງວິທີການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພວກເຮົາເຫັນໃນເວລາທີ່ໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນໂທລະສັບດ້ວຍ AI, ວ່າເຄື່ອງສາມາດສື່ສານກັບພວກເຮົາດ້ວຍ ຄຳ ເວົ້າ, ເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ວຍ, ແລະອື່ນໆ. ຟັງຊັນທີ່ພວກເຮົາເຫັນຫຼາຍຂື້ນເລື້ອຍໆ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ

ອັນທີສອງ, ພວກເຮົາຊອກຫາ Machine Learning. ດັ່ງທີ່ຊື່ຂອງມັນຊີ້ບອກ, ມັນກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນແມ່ນສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງ AI ທີ່ອຸທິດໃຫ້ແກ່ການໃຫ້ ຄຳ ຕອບຫລືວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາຫລື ຄຳ ຖາມທີ່ໄດ້ ກຳ ນົດໄວ້. ໃນກໍລະນີນີ້, ຄຳ ຕອບຈະໄດ້ຮັບໂດຍບໍ່ມີກົນໄກຖືກ ກຳ ນົດໄວ້ກ່ອນ. ລະບົບຈະຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົວເອງເພື່ອໃຫ້ ຄຳ ຕອບຫລືແກ້ໄຂບັນຫານີ້.

ນີ້ແມ່ນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຈະເຮັດ ອີງຕາມປະສົບການທີ່ຜ່ານມາທີ່ທ່ານມີໃນວຽກງານເຫຼົ່ານີ້. ພວກເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າ Machine Learning ແມ່ນອີງໃສ່ພື້ນຖານຂອງການປະພຶດຂອງມະນຸດ, ຈາກການຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການ. ນອກ ເໜືອ ຈາກການໃຫ້ສິ່ງກະຕຸ້ນໃນແງ່ບວກແລະລົບ, ໃນຮູບແບບການລົງໂທດຫລືລາງວັນ.

ພຶດຕິ ກຳ ຂອງມະນຸດທີ່ໄດ້ຮັບລາງວັນມັກຈະເຮັດຊ້ ຳ ອີກໃນແຕ່ລະໄລຍະ. ໃນຂະນະທີ່ພຶດຕິ ກຳ ເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ຖືກລົງໂທດ, ຖືກຫຼຸດລົງຈົນກ່ວາໃນຫຼາຍໆກໍລະນີພວກມັນຈະຖືກດັບສູນ. ຕົວຢ່າງທີ່ດີຂອງແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນໃນໂທລະສັບແມ່ນເພື່ອຢືນຢັນວ່າ ໜ້າ ທີ່ນີ້ໄດ້ຖືກປະຕິບັດຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ພວກເຮົາຕ້ອງກົດປຸ່ມຫລືເລື່ອນນິ້ວມືຂອງພວກເຮົາ.

ຕົວຢ່າງ: ຖ້າໂທລະສັບ Android ຂອງທ່ານມີການຮັບຮູ້ໃບ ໜ້າ, ເມື່ອເປີດໃຊ້ມັນແລະເຫັນວ່າໂທລະສັບຮັບຮູ້ພວກເຮົາ, ພວກເຮົາຕ້ອງເລື່ອນນິ້ວມືຂອງພວກເຮົາ. ນີ້ແມ່ນສັນຍານວ່າໂທລະສັບໄດ້ເຮັດວຽກຂອງຕົນຢ່າງຖືກຕ້ອງແລ້ວ. ຖ້າອີກດ້ານ ໜຶ່ງ, ພວກເຮົາເຫັນວ່າອຸປະກອນດັ່ງກ່າວບໍ່ໄດ້ຮັບຮູ້ພວກເຮົາ, ພວກເຮົາຕ້ອງໄດ້ເຮັດ ໃສ່ລະຫັດປົດລັອກ ໃນດຽວກັນ. ໃນກໍລະນີນີ້, ມັນກໍ່ຫມາຍຄວາມວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນດີ, ດັ່ງນັ້ນໃນຄັ້ງຕໍ່ໄປທ່ານບໍ່ຄວນລົ້ມເຫລວໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວ.

ປັນຍາປອມໃຊ້ຫຍັງໃນ Android?

Samsung Exynos 9610

ມັນເປັນເລື່ອງທົ່ວໄປນັບມື້ນັບຫຼາຍໃນການຊອກຫາປັນຍາປະດິດ, ແລະດ້ວຍເຫດນັ້ນດ້ວຍ Machine Learning ໃນໂທລະສັບ Android. ມັນໄດ້ກາຍເປັນເລື່ອງ ທຳ ມະດາໃນຕະຫລາດໂທລະສັບ. ແລະມັນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຄວນເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາແປກໃຈ, ເພາະວ່າມັນສະເຫນີໃຫ້ພວກເຮົາມີຫຼາຍຫນ້າທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມ ສຳ ຄັນຫຼາຍ.

  • ການຮັບຮູ້ສຽງ
  • ການຮັບຮູ້ໃບ ໜ້າ ແລະການສະແດງອອກໂດຍທົ່ວໄປ
  • ການແປພາສາອັດຕະໂນມັດ
  • ການປັບປຸງກ້ອງຖ່າຍຮູບ (ໜ້າ ທີ່ເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນການຮັບຮູ້ວັດຖຸ)
  • ໂຄສະນາສ່ວນບຸກຄົນ
  • ຄຳ ແນະ ນຳ ກ່ຽວກັບເນື້ອຫາໂດຍອີງຕາມລົດນິຍົມຫລືປະຫວັດສາດຂອງທ່ານ

ເນື້ອໃນຂອງບົດຂຽນຍຶດ ໝັ້ນ ຫລັກການຂອງພວກເຮົາ ຈັນຍາບັນຂອງບັນນາທິການ. ເພື່ອລາຍງານການກົດຜິດພາດ ທີ່ນີ້.

ເປັນຄົນທໍາອິດທີ່ຈະໃຫ້ຄໍາເຫັນ

ອອກ ຄຳ ເຫັນຂອງທ່ານ

ທີ່ຢູ່ອີເມວຂອງທ່ານຈະບໍ່ໄດ້ຮັບການຈັດພີມມາ. ທົ່ງນາທີ່ກໍານົດໄວ້ແມ່ນຫມາຍດ້ວຍ *

*

*

  1. ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຂໍ້ມູນ: Blog Actualidad
  2. ຈຸດປະສົງຂອງຂໍ້ມູນ: ຄວບຄຸມ SPAM, ການຈັດການ ຄຳ ເຫັນ.
  3. ກົດ ໝາຍ: ການຍິນຍອມຂອງທ່ານ
  4. ການສື່ສານຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນຈະບໍ່ຖືກສື່ສານກັບພາກສ່ວນທີສາມຍົກເວັ້ນໂດຍພັນທະທາງກົດ ໝາຍ.
  5. ການເກັບຂໍ້ມູນ: ຖານຂໍ້ມູນທີ່ຈັດໂດຍ Occentus Networks (EU)
  6. ສິດ: ໃນທຸກເວລາທີ່ທ່ານສາມາດ ຈຳ ກັດ, ກູ້ຄືນແລະລຶບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.