คู่มือการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องปฏิบัติตามในปี 2024

คุณนึกถึงอะไรเมื่ออ่านเกี่ยวกับ Machine Learning การพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงนั้นเรียบง่ายพอๆ กับแมชชีนที่เน้นการเรียนรู้

แต่คำจำกัดความนี้จำกัดอยู่เพียงคำอธิบายเล็กๆ น้อยๆ นี้หรือไม่

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรมดิจิทัลใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึม AI/ML และแนวโน้มและเทคโนโลยีเหล่านี้ได้นำมาซึ่งข้อได้เปรียบใหม่ๆ ให้กับอุตสาหกรรมธุรกิจในภาคส่วนต่างๆ

ตามรายงาน ขนาดตลาดของ Machine Learning คาดว่าจะมีมูลค่าประมาณ 31,36 พันล้านดอลลาร์สำหรับแพลตฟอร์มทั่วโลกภายในปี 2571 ดังนั้น สถิติเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงการใช้กลยุทธ์การเรียนรู้ของเครื่องจักรในระดับสูงในรูปแบบต่างๆ

ดังนั้น หากคุณต้องการค้นหาแนวโน้มการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องที่เกิดขึ้นใหม่เพื่อรวมไว้ในธุรกิจของคุณ โปรดเข้าไปที่บล็อกนี้เพื่อสำรวจเพิ่มเติม

ภาพรวมของการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องในตลาดดิจิทัล

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นเทคโนโลยีที่แพร่หลายในภาคธุรกิจ อย่างไรก็ตาม Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลก่อนหน้าได้ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องตัดสินใจใดๆ โดยไม่มีคำสั่งเพิ่มเติม อัลกอริธึมของ ML นั้นอยู่นอกเหนือการคาดการณ์ ตามรายงาน ตลาดการพัฒนา Machine Learning ทั่วโลกจะเติบโตในอัตรา CAGR 38.8% เป็น 209.91 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2572

นอกจากนี้ยังมีอัลกอริธึมต่างๆ มากมายที่สนับสนุนกระบวนการตัดสินใจอันชาญฉลาด ดังนั้น Machine Learning จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับพนักงานเช่นกัน ไม่ใช่สำหรับองค์กรธุรกิจ เมื่อเราสังเกตเห็นการเพิ่มขึ้นของผู้เชี่ยวชาญด้าน ML การบูรณาการจะทำให้ทุกอย่างเป็นเรื่องง่ายสำหรับทีมผู้บริหาร

ความสำคัญของการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่อง

ตามสุภาษิตอันโด่งดังในปัจจุบันที่ว่า 'ข้อมูลคือเงิน' ข้อมูลนี้ได้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังมาหลายยุคสมัยแล้ว ในช่วงแรกๆ การเข้าร่วมงานกระดาษกำลังได้รับความนิยม แต่ตอนนี้เป็นเวลาที่จะเจาะลึก ดังนั้น การเปลี่ยนจากแนวปฏิบัติแบบเก่าไปสู่แนวปฏิบัติใหม่จึงไม่ใช่กระบวนการที่ใหญ่โต

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลล่าสุดช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ได้รับประโยชน์สูงสุดตั้งแต่รายรับไปจนถึงกำไร และการตัดสินใจของนักลงทุน การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกความสามารถในอนาคตของบริษัทธุรกิจ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาก้าวนำหน้าคู่แข่งในตลาดดิจิทัลที่กำลังดำเนินอยู่

ประโยชน์จากการรวมการเรียนรู้ของเครื่อง

1. การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ทุกธุรกิจควรมีเอกลักษณ์ทางการตลาดที่เป็นเอกลักษณ์เพื่อช่วยให้ผู้ใช้เชื่อมต่อกับพวกเขาได้ตลอดเวลา ที่นี่ คุณสามารถใช้เทคโนโลยี ML เพื่อเริ่มเชื่อมต่อกับลูกค้าของคุณได้ ในฐานะเทคโนโลยีที่มุ่งเน้นอนาคต ML จะให้คำแนะนำผู้ใช้แบบกำหนดเองเพื่อทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตในด้านต่างๆ

2. การพยากรณ์

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยีที่ดีที่สุดในการรับการคาดการณ์ที่ราบรื่นเกี่ยวกับสิ่งที่ธุรกิจใช้ ช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่กำลังจะเกิดขึ้นเพื่อคาดการณ์แนวโน้มการพัฒนาในอนาคต และความคาดหวังจะช่วยให้อยู่เหนือการแข่งขันในตลาดดิจิทัล การคาดการณ์ยังช่วยให้คุณต่อสู้กับความเสี่ยงทางธุรกิจได้อีกด้วย

3. ระบบอัตโนมัติ

มีหลายครั้งที่งานทางธุรกิจที่ซ้ำซากกลายเป็นเรื่องวุ่นวายสำหรับมนุษย์ ดังนั้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วและประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจ Machine Learning จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดเนื่องจากมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนในเวลาที่จำกัด นอกจากนี้ คุณยังสามารถประมวลผลชุดข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำด้วยความเร็วสูงผ่าน ML

กรณีการใช้งานของการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่อง

ผู้ใช้ออนไลน์ต้องเผชิญกับการเรียนรู้ของเครื่องไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ตัวอย่างที่พบบ่อย ได้แก่ การแนะนำผลิตภัณฑ์หรือเนื้อหา ไม่ว่าคุณจะสำรวจเครื่องมือค้นหาของ Google หรือค้นหาวิดีโอบน YouTube โปรดทราบว่าอัลกอริทึม ML กำลังช่วยคุณเลือก

อีกตัวอย่างหนึ่งเกี่ยวข้องกับผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri ของ Apple, Alexa ของ Amazon หรือ Google Assistant พวกเขาอาศัยการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) และการรู้จำเสียงพูดของคอมพิวเตอร์เพื่อแปลคำพูดของมนุษย์ให้เป็นรูปแบบลายลักษณ์อักษร ตอนนี้คุณสามารถเห็นแชทบอทหลายตัวบนเว็บไซต์ที่ช่วยให้คุณนำทางได้ดีขึ้นและตอบคำถามของลูกค้า

คุณรู้จัก GPT-3 ของ Open AI ไหม เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับบทความภาษาอังกฤษและสร้างคำตอบสำหรับข้อความแจ้ง การใช้ ML เฉพาะอุตสาหกรรมเพิ่มเติมบางอย่างที่ช่วยให้ธุรกิจทำงานได้ดีขึ้นมีดังนี้-

1. อีคอมเมิร์ซและการค้าปลีก

การเรียนรู้ของเครื่องคาดการณ์ยอดขายในอนาคตเพื่อให้องค์กรธุรกิจวางแผนรายได้ อุปทาน และปัจจัยอื่นๆ เทคโนโลยีนี้ยังจัดการกับข้อมูล หน่วยความจำ และข้อจำกัดด้านเวลาในการคำนวณจำนวนมากอีกด้วย

เจ้าของธุรกิจสามารถใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อปรับแต่งและจัดการสินค้าคงคลังได้ แมชชีนเลิร์นนิงตรวจจับการฉ้อโกงและดึงดูดผู้บริโภคแบบเรียลไทม์สำหรับระบบการแนะนำเพื่อปรับแต่งโฆษณาและบริการกำหนดราคา

2. อีเลิร์นนิง

การเรียนรู้ของเครื่องปฏิวัติการศึกษาด้วยการปรับแต่งประสบการณ์การเรียนรู้ ปรับปรุงผลลัพธ์ของนักเรียน และเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรทางการศึกษา ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนหนึ่งเพื่อค้นหาแนวโน้มและรูปแบบได้

นอกจากนี้ เทคโนโลยียังช่วยให้นักการศึกษาสามารถสั่งสอนความต้องการของนักเรียนและเสนอการแทรกแซงที่ตรงเป้าหมายสำหรับผู้เรียน แมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถทำงานด้านการดูแลระบบอัตโนมัติ เช่น การกำหนดเวลาและการให้คะแนน

3. การดูแลสุขภาพ

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพปรับปรุงการรักษา การวินิจฉัย และประสบการณ์ของผู้ป่วยโดยใช้ผู้ช่วยภาพ การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ และการพยาบาลเสมือนจริง

เทคโนโลยีไฮเทคยังช่วยในการจดจำเสียงและการปิดเสียงพูดในขณะที่ทำการผ่าตัด บริษัทผู้ผลิตยาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหายาในการทดลองผลิตยา

4. การเงิน

บริษัทผู้ให้บริการทางการเงินใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการประเมินความเสี่ยง การธนาคารส่วนบุคคล การซื้อขายแบบอัลกอริทึม การบริการลูกค้า และอื่นๆ อีกมากมาย

นอกจากนี้ยังช่วยในการป้องกันบัตรเครดิตและการตรวจจับความผิดปกติเพื่อป้องกันการฉ้อโกง

5. ประกันภัย

บริษัทประกันภัยเสนอทางเลือกให้กับลูกค้าตามความต้องการและประสบการณ์ของผู้ใช้รายอื่นกับผลิตภัณฑ์ประกันภัยอื่นๆ

การเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์ในการประมวลผลการเรียกร้องและการจัดจำหน่าย

6. ห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์

ระบบการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้บริษัทโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทานสามารถปรับปรุงการจัดการการจราจร ผลผลิต การเพิ่มประสิทธิภาพคลังสินค้า และความปลอดภัยของผู้โดยสาร

เทคโนโลยี ML ยังนำเสนอบริการต่างๆ เช่น การตรวจสอบการจราจร การสนับสนุนผู้ขับขี่ การพยากรณ์ความล่าช้าที่แม่นยำ และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ประโยชน์และความท้าทายของเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องนำเสนอบริการที่จำเป็นมากมายแก่อุตสาหกรรมและบริษัท

มีอะไรอีก.

เทคโนโลยีค้นหาข้อมูลสำคัญจากบทความต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น

ประโยชน์

นี่คือประโยชน์สูงสุดสำหรับองค์กรที่ใช้ Machine Learning ในงานทางธุรกิจของตน

• ประหยัดเวลา : การค้นหาเอกสารการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณค้นหาคำตอบจากข้อความนับพันที่เกี่ยวข้องกับคำถาม
• คุ้มค่า : เทคโนโลยีนี้ช่วยประหยัดเงินในการบำรุงรักษาอุปกรณ์โดยจัดให้มีมาตรการติดตามและป้องกันเชิงคาดการณ์
• ผลผลิตที่ดีขึ้น : การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจโดยใช้การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และการคาดการณ์ความ ต้องการ
• ประสบการณ์ผู้ใช้ : Chatbots และผู้ช่วยเสมือนสามารถแก้ไขคำขอของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วสามารถส่งข้อเสนอที่กำหนดเองได้โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า
• โซลูชันสมัยใหม่สำหรับความท้าทายของธุรกิจเก่า : เมื่อการพัฒนาธุรกิจเก่ามีราคาแพงและวุ่นวาย Machine Learning พร้อมที่จะก้าวข้ามข้อจำกัดของระบบการเขียนโปรแกรมแบบเดิมๆ

ความท้าทาย

แม้จะมีประโยชน์มากมาย แต่ Machine Learning ก็ไม่สมบูรณ์แบบ นี่คือความท้าทายบางประการ

• ความเป็นส่วนตัว : อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีความซับซ้อนสูงเป็นปัญหาหลักของภาค AIจำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกอบรมและปรับปรุงอัลกอริทึม ซึ่งมีความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว นอกจากนี้ ลูกค้ายังกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลของตนอีกด้วย
• อคติในการเรียนรู้ของเครื่อง : หากอัลกอริทึม ML ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลไม่รวมประชากรหรือมีข้อผิดพลาด ก็จะสามารถสร้างแบบจำลองโลกที่ไม่ถูกต้องหรือเลือกปฏิบัติได้ตัวอย่างเช่น เครื่องมือการจ้างงาน AI ของ Amazon มีอคติโดยไม่ได้ตั้งใจเนื่องจากการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าไม่ดี
• การจัดตำแหน่ง : ผู้เชี่ยวชาญด้านเว็บบางคนกลัวว่าเทคโนโลยี AI จะทำลายมนุษยชาติทั้งหมด และส่วนที่แย่ที่สุดคือ เราไม่สามารถมองเห็นมันมาได้จนกว่าจะสายเกินไป มีหลายคนเรียกร้องให้ชะลอการพัฒนา AI

แนวโน้มแมชชีนเลิร์นนิงที่น่าติดตามในปี 2024

จากข้อมูลของ Grand View Research หรือ GVR ขนาดตลาดปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลกจะขยายเป็น 1.8 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2573

ต่อไปนี้คือแนวโน้มสำคัญที่คุณคาดหวังได้จากการเรียนรู้ของเครื่องในอีกไม่กี่ปีข้าง หน้า

#เทรนด์ 1- ปัญญาประดิษฐ์แบบเอเจนติก

รุ่นล่าสุดต้องการปฏิกิริยาจากข้อมูลของมนุษย์ แต่มีการเปลี่ยนแปลงจากแบบจำลองเชิงโต้ตอบเป็นแบบเชิงรุก ดังนั้นเจ้าหน้าที่ AI ขั้นสูงจึงดำเนินการตามเป้าหมายโดยปราศจากการแทรกแซง

ตัวอย่างเช่น ระบบตรวจสอบเพื่อตรวจจับสัญญาณที่น่าสงสัยของไฟป่าหรือตัวแทนทางการเงินที่จัดการพอร์ตการลงทุนแบบเรียลไทม์

#เทรนด์ 2- แมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์ส

การทำให้ปัญญาประดิษฐ์เป็นประชาธิปไตยยังคงดำเนินต่อไปด้วยการเพิ่มขึ้นของโมเดลโอเพ่นซอร์ส แหล่งข้อมูลโดย Github ค้นพบคลื่นในการมีส่วนร่วมของผู้สร้างกับโปรเจ็กต์ AI ที่มีประสิทธิผล

AI แบบโอเพ่นซอร์สช่วยลดต้นทุนและส่งเสริมความชัดเจน แต่ความกังวลเกี่ยวกับการใช้งานในทางที่ผิดยังคงมีอยู่

#เทรนด์ 3- การเรียนรู้ของเครื่องหลายรูปแบบ

AI ใหม่และปัจจุบันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การเขียนข้อความ การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง และการเล่นเกม แต่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า สิ่งนี้กำลังเปลี่ยนแปลงไป

GPT-4 ของ OpenAI ประมวลผลข้อความ เสียง และรูปภาพ โดยเลียนแบบความสามารถด้านความรู้สึกของมนุษย์กับรุ่นอื่นๆ ที่จะตามมาเร็วๆ นี้

#เทรนด์ 4- เงา AI

Shadow AI เรียกอีกอย่างว่าการใช้ AI โดยไม่ได้รับอนุญาตภายในองค์กรธุรกิจ เมื่อผู้ใช้เข้าถึงการเรียนรู้ของเครื่องได้มากขึ้น Shadow AI ก็กำลังคุกคาม ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีกำลังกังวลกับการละเมิดความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ขณะนี้บริษัทต่างๆ จะแนะนำนโยบายเทคโนโลยี AI เพื่อปกป้องตนเองและลูกค้า

#เทรนด์ 5- ความเสี่ยงและจริยธรรมด้านความปลอดภัยของแมชชีนเลิร์นนิง

การเรียนรู้ของเครื่องประกอบด้วยข้อกังวลด้านจริยธรรมมากมาย บางส่วนเป็นการโจมตีปลอม แรนซัมแวร์ และฟิชชิ่ง และในปี 2567 และปีต่อๆ ไป เราจะเห็นความกังวลดังกล่าวมากขึ้นเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

#เทรนด์ที่ 6- ข้อกำหนดสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

ผู้ที่มีความสามารถด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่องจะยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในปี 2567 ตำแหน่งที่ต้องการมากที่สุดคือ

• MLOps
• การเขียนโปรแกรม ML
• วิทยาศาสตร์ข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล
• การดำเนินงาน

#Trend 7- โมเดลการสร้างองค์กรส่วนบุคคล

ด้วยเครื่องมือขนาดใหญ่อย่าง ChatGPT ที่ดึงดูดความสนใจของผู้บริโภค บริษัทธุรกิจจึงหันมาใช้โมเดลที่ปรับแต่งเอง โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับกลุ่มเฉพาะที่สำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน พร้อมทั้งมอบความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพ

บรรทัดสุดท้าย

แมชชีนเลิร์นนิงยังถือเป็นเทคโนโลยีเกิดใหม่ องค์กรธุรกิจสามารถใช้โอกาสต่างๆ มากมายเพื่อนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้เพื่อก้าวนำหน้าคู่แข่ง

เทคโนโลยีมักจะมีราคาถูกกว่าที่คุณคิด การฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกตั้งแต่เริ่มต้นต้องทำงานหนักมาก แต่ปัจจุบันมีโซลูชันปัญญาประดิษฐ์แบบแพ็กเกจที่ใช้เวลาในการพัฒนาน้อยลง ช่วยให้คุณสามารถข้ามไปยังขั้นตอนที่ 5 ของกระบวนการพัฒนา ML ได้

ดังนั้น หากคุณต้องการแนะนำ Machine Learning เพื่อทำให้องค์กรธุรกิจของคุณเป็นแบบอัตโนมัติล่ะ? ติดต่อขอคำปรึกษาเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องได้ฟรีที่บริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ชั้นนำ ใน บังกาลอร์เราขอแนะนำแผนงานที่ต้องการให้กับเจ้าของธุรกิจเพื่อให้พวกเขาสามารถแนะนำการเรียนรู้ของเครื่องให้ตรงกับความต้องการเฉพาะขององค์กร

จองการนัดหมายและเชื่อมต่อกับเราเร็ว ๆ นี้