ในทศวรรษที่ผ่านมา เราได้เห็นเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาใหม่ๆ มากมาย แนวคิดที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นอนาคตได้แทรกซึมชีวิตมนุษย์อย่างลึกซึ้ง
จนแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะจินตนาการถึงชีวิตของเราหากไม่มีแนวคิดเหล่านี้ เทคโนโลยีกำลังก้าวหน้าในอัตราทวีคูณ และเมื่อเริ่มต้นทศวรรษใหม่ เราก็ได้แต่สงสัยว่าจะมีแนวคิดเชิงนวัตกรรมใหม่ๆ อะไรบ้างที่เข้ามาขวางทางเรา
เทคโนโลยีที่กำลังมาแรงสามารถช่วยให้เรามองเห็นสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาใหม่ๆ ดังกล่าวสามารถสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในทุกอุตสาหกรรม เรากำลังเจาะลึกถึงเทรนด์เทคโนโลยีหลักๆ ที่เกิดขึ้น
ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา 4 ด้านที่เราระบุ ได้แก่ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง บล็อกเชน IoT และข้อมูลขนาดใหญ่
จากนั้น เราจะเจาะลึกถึงการใช้งานที่เป็นนวัตกรรมในปัจจุบันของแนวโน้มเทคโนโลยีเหล่านี้ เรากำลังลงรายละเอียดที่สำคัญเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาเหล่านี้ แต่ถ้าคุณต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่แอป Valuer ของเรา
แนวโน้มเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยทั่วไปแล้ว จุดสำคัญของปัญญาประดิษฐ์อยู่ที่การใช้คอมพิวเตอร์และเครื่องจักรเพื่อการแก้ปัญหาและการตัดสินใจในลักษณะที่เลียนแบบความสามารถของจิตใจมนุษย์ John McCarthy นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด
ให้คำจำกัดความที่แคบกว่าของคำว่า “เป็นศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ โดยเฉพาะโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ มันเกี่ยวข้องกับงานที่คล้ายกันในการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อทำความเข้าใจความฉลาดของมนุษย์
แต่ AI ไม่จำเป็นต้องจำกัดตัวเองอยู่เพียงวิธีการที่สังเกตได้ทางชีวภาพ” Machine Learning หรือที่เรียก
โดยย่อว่า ML เป็นเทคโนโลยีที่กำลังมาแรงซึ่งมีต้นกำเนิดมาจาก AI และวิทยาการคอมพิวเตอร์ เมื่อเปรียบเทียบกับ AI โดยทั่วไปแล้ว จุดเน้นของการเรียนรู้ของเครื่องจะเน้นไปที่การใช้ข้อมูลและอัลกอริธึมโดยเฉพาะเพื่อเลียนแบบการเรียนรู้ของมนุษย์และปรับปรุงความแม่นยำอย่างค่อยเป็นค่อยไป
แบบจำลองการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นเทคนิคการประมวลผลที่ใช้ประโยชน์จาก AI และ ML เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาเขียนและภาษาพูดที่คล้ายกับมนุษย์ โมเดล NLP ใช้ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ
ซึ่งเป็นตัวแทนของแบบจำลองตามกฎของภาษามนุษย์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และการเรียนรู้เชิงสถิติ ดังนั้นคอมพิวเตอร์จึงสามารถประมวลผลภาษามนุษย์ในรูปแบบข้อความหรือเสียงและเข้าใจความหมายควบคู่ไปกับเจตนาและความรู้สึกของผู้พูดหรือผู้เขียน
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดล NLP ทำงานโดยการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างโดยการระบุเอนทิตีที่มีชื่อผ่านกระบวนการที่เรียกว่า Named Entity Recognition อีกส่วนหนึ่งของกระบวนการนี้คือการระบุรูปแบบคำผ่านโทเค็น การแยกคำ และการแบ่งคำ
ซึ่งจะตรวจสอบรูปแบบรากของคำที่ช่วยระบุกาลกริยา เป็นต้น ด้วยการรวมเทคนิคย่อย เช่น การรู้จำคำพูด การแท็กคำพูด การแก้ไขความรู้สึกกำกวมของคำ การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NEM) ความละเอียดหลัก และการวิเคราะห์ความรู้สึก นักวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย
ขอบคุณผู้ให้การสนับสนุนโดย คาสิโนดานัง