การเรียนรู้ของเครื่องกับ AI เชิงสร้างสรรค์: อะไรคือความแตกต่าง?

ปัญญาประดิษฐ์มีความโดดเด่นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ขนาดตลาด AI คาดว่าจะสูงถึง 740 พันล้านภายในปี 2573

แต่ AI ครอบคลุมสาขาย่อยต่างๆ เช่น Deep Learning, GenAI และ Machine Learning แม้ว่าฟิลด์ต่างๆ จะมีความคล้ายคลึงกัน แต่ก็มีความแตกต่างหลักๆ ที่คุณต้องเข้าใจด้วย

บทความนี้จะกล่าวถึงแนวคิดหลักสองประการของ AI: การเรียนรู้ของเครื่องและ AI เชิงสร้างสรรค์ เราจะไปให้ไกลกว่าคำจำกัดความเพื่อดูคุณลักษณะการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นเอกลักษณ์เทียบกับคุณลักษณะ AI เชิงสร้างสรรค์และแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

แต่มาเริ่มด้วยพื้นฐานกันก่อน

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้รูปแบบตามข้อมูลอินพุต และทำการคาดการณ์ การตัดสินใจ หรือการปรับปรุง เมื่อคุณป้อนข้อมูลใหม่ ข้อมูลเหล่านั้นจะอัปเดตและปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานต่อไป สิ่งนี้ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถแก้ไขปัญหาที่นำเสนอในลักษณะที่คล้ายคลึงกับความฉลาดของมนุษย์

บริการแมชชีนเลิร์นนิงมีตั้งแต่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และระบบแนะนำ ไปจนถึงการจดจำรูปภาพและคำพูด

โดยเฉพาะอย่างยิ่งพวกเขาเก่งในงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป

เจเนอเรทีฟเอไอคืออะไร?

Generative AI ใช้อัลกอริธึม AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างเนื้อหาประเภทต่างๆ เช่น รูปภาพ ข้อความ โค้ด และเสียงที่สมจริง

ขอบเขตหลักของ GenAI คือการสร้างเนื้อหาใหม่ที่ไม่ซ้ำใครและสร้างสรรค์ในโดเมนต่างๆ

โปรดทราบว่า GenAI ไม่ควรสับสนหรือแลกเปลี่ยนกับ AI ดูคู่มือการเปรียบเทียบ AI กับ Generative AI ที่ครอบคลุมของเรา

เมื่อคุณเข้าใจคำศัพท์ทั้งสองแล้ว คำศัพท์ทั้งสองจะเข้ากับภูมิทัศน์ AI ที่กว้างขึ้นได้อย่างไร

ML ค้นหารูปแบบและให้ข้อมูล ในขณะที่ GenAI ใช้ภาษาของมนุษย์และความคิดสร้างสรรค์เพื่อช่วยเปลี่ยนการจดจำรูปแบบให้เป็นเนื้อหาที่น่าสนใจ ทั้งสองมีความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกัน โดยที่การเรียนรู้ของเครื่องเป็นรากฐาน

พื้นฐานทางเทคนิคของ Gen AI และ ML

ทั้งสองมีอัลกอริธึมที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม เทคนิคการฝึกอบรมสร้างความแตกต่างระหว่าง AI เชิงสร้างสรรค์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

Generative AI ใช้โมเดลที่หลากหลาย เช่น Generative Adversarial Networks (GAN) และ Variational Autoencoders (VAE) เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเพลง

กระบวนการฝึกอบรมใน Gen AI อาจเกี่ยวข้องกับโครงสร้างที่แตกต่างกัน โดยบางแอปพลิเคชันใช้แนวทางแบบคู่ โดยที่แบบจำลองหนึ่งจะสร้างข้อมูลในขณะที่อีกแบบจำลองหนึ่งประเมิน อย่างไรก็ตาม ก็ไม่ได้เป็นเช่นนั้นเสมอไป เนื่องจาก Gen AI ครอบคลุมเทคนิคและวัตถุประสงค์ที่หลากหลายมากขึ้น

เทคนิคอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประกอบด้วย:

• ภายใต้การดูแล : อัลกอริธึมทั่วไป ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้น เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ และโครงข่ายประสาทเทียม
• ไม่ได้รับการดูแล : อัลกอริธึมเหล่านี้จะระบุรูปแบบและโครงสร้างภายในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งรวมถึงการลดขนาดซึ่งใช้เพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูล และการจัดกลุ่มซึ่งใช้เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน
• การเสริมแรง: เทคนิคนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจด้วยรางวัลสำหรับพฤติกรรมที่ต้องการและบทลงโทษสำหรับพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์

ในแง่ของข้อกำหนดด้านข้อมูล โมเดล Generative AI ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากและมีคุณภาพสูง คุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลส่งผลโดยตรงต่อความสามารถของโมเดลในการสร้างเนื้อหาสังเคราะห์แต่สมจริง

ข้อกำหนดข้อมูลของรุ่นเครื่องจะแตกต่างกันไป การเรียนรู้แบบมีผู้สอนต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีป้ายกำกับ ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับได้ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังไม่จำเป็นต้องใช้ชุดข้อมูลแบบเดิมๆ แต่ต้องการสภาพแวดล้อมที่ให้คำติชม (เช่น รางวัลหรือบทลงโทษ)

กระบวนการคำนวณเป็นอย่างไร? โมเดล ML ต้องการการคำนวณทางคณิตศาสตร์เพื่อคำนวณพารามิเตอร์ เช่น ความแม่นยำและการเรียกคืน เพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องของข้อมูลการวิเคราะห์ นอกจากนี้ คุณภาพของข้อมูล การเลือกรุ่น และคุณลักษณะทางวิศวกรรมยังมีบทบาทสำคัญในการรับประกันผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

ในขณะเดียวกัน โมเดล Gen AI ต้องการตัวชี้วัดเชิงคุณภาพเพื่อประเมินความสมจริง การเชื่อมโยงกัน และความหลากหลายของข้อมูลสร้างสรรค์ หน่วยวัดเชิงปริมาณ เช่น ฟังก์ชันการสูญเสีย ยังสามารถช่วยประเมินและปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองได้

แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน Gen AI และ Machine Learning

Gen AI และ ML สามารถใช้ในอุตสาหกรรมที่คล้ายคลึงกันได้ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างระหว่างแอปพลิเคชัน generative AI และการเรียนรู้ของเครื่องอยู่ที่ความซับซ้อนของกรณีการใช้งานและผลลัพธ์ที่คาดหวัง

นี่คือกรณีการใช้งานทางธุรกิจของ Machine Learning และ Generative AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ:

ดูแลสุขภาพ

โมเดล ML สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยหรือรูปภาพทางการแพทย์ (เช่น ภาพเอกซเรย์และ MRI) เพื่อการตรวจหาโรคในระยะเริ่มแรกเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย

Gen AI เป็นมากกว่าการถ่ายทอดบันทึกทางคลินิกและการตีความภาพหรือผลการทดสอบเพื่อช่วยในการวินิจฉัย ตัวอย่างเช่น สามารถช่วยสร้างแผนการรักษาส่วนบุคคลตามข้อมูลได้ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างโครงสร้างโมเลกุลของยาเพื่อเร่งกระบวนการค้นพบยาอีกด้วย

ขายปลีก

อัลกอริธึม ML สามารถใช้ข้อมูลการขายในอดีตหรือปัจจุบันเพื่อช่วยสร้างเนื้อหาและคำแนะนำเฉพาะบุคคล คุณยังสามารถคาดการณ์ปริมาณการขายตามรูปแบบการซื้อของลูกค้าได้อีกด้วย

Gen AI ช่วยให้คุณสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์โดยละเอียดและคัดลอกโปรโมชั่นและคำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล นอกจากนี้ยังสามารถรองรับการลองเสมือนจริง ซึ่งช่วยให้ผู้คนตัดสินใจซื้อได้อย่างมีข้อมูล

การศึกษา

ML สามารถปรับแต่งเส้นทางการเรียนรู้ ปรับเนื้อหาตามผลการเรียนของนักเรียน และแนะนำแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

Gen AI ช่วยสร้างสื่อการเรียนรู้ เช่น คำถามฝึกหัด บริษัทพัฒนา Generative AI ยังสามารถช่วยคุณจำลองผู้สอนเสมือนจริงเพื่อแนะนำผู้เรียนผ่านสื่อต่างๆ

สนับสนุนลูกค้า

โซลูชัน Machine Learning สามารถใช้สำหรับการโต้ตอบกับลูกค้าและการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพการบริการโดยรวม อัลกอริธึม ML ยังเป็นแกนหลักของข้อมูลของเครื่องมือแชทแบบโต้ตอบอีกด้วย

ในทางกลับกัน Gen AI ปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยขับเคลื่อนแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่จัดการคำถามตามปกติและให้การตอบกลับทันที

การเงิน

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์จุดข้อมูลนับล้านเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงหรือการฟอกเงินแบบเรียลไทม์

คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก Generative AI เพื่อพัฒนากลยุทธ์การลงทุนที่ปรับให้เหมาะสมได้ โมเดล LLM ช่วยให้การประมวลผลและสร้างเอกสารทางการเงินจำนวนมาก เช่น เอกสารเงินกู้หรือกรมธรรม์ประกันภัย ง่ายขึ้น

ประโยชน์และข้อจำกัดเฉพาะตัว

เรามาสำรวจประโยชน์และข้อจำกัดของ Generative AI และ Machine Learning กันดีกว่า

ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่อง

• ML ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกและสมมติฐานที่มีคุณค่าเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ
• ช่วยในการตรวจจับความผิดปกติและจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล
• ช่วยให้สามารถพัฒนาเครื่องจักร ซอฟต์แวร์ และกระบวนการอัจฉริยะที่ทำให้งานที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ และทำให้การดำเนินงานคล่องตัวขึ้น

ข้อจำกัดของการเรียนรู้ของเครื่อง

• โมเดล ML สามารถสร้างข้อผิดพลาดได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลที่รบกวนหรือไม่สมบูรณ์
• ประสิทธิภาพของ ML ต้องอาศัยข้อมูลคุณภาพสูงและเกี่ยวข้องอย่างมาก ดังนั้นข้อมูลที่ไม่ดีจึงนำไปสู่แบบจำลองที่ไม่ถูกต้อง
• โมเดล ML สามารถสืบทอดความเอนเอียงในข้อมูลการฝึก ซึ่งส่งผลต่อผลลัพธ์
• การฝึกอบรมโมเดล ML ที่ซับซ้อนต้องใช้พลังในการคำนวณ ความเชี่ยวชาญ และเวลาอย่างมาก

ประโยชน์ของ AI เชิงสร้างสรรค์

• การผลิตเนื้อหาที่ได้รับการปรับปรุง สร้างสรรค์ และรวดเร็ว
• แชทบอทที่ขับเคลื่อนโดย GENERATE AI ช่วยเพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้า
• Gen AI ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สำรวจความเป็นไปได้ของสิ่งที่อาจเป็นได้

ข้อจำกัดด้าน AI เจนเนอเรชั่น

• อาศัยรูปแบบในข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งอาจจำกัดความสามารถในการสร้างแนวคิดที่แหวกแนวอย่างแท้จริง
• เนื้อหาที่สร้างขึ้นอาจแตกต่างกันในด้านคุณภาพ
• Gen AI สามารถสร้างเนื้อหาที่มีอคติหรือเป็นอันตรายโดยไม่ได้ตั้งใจ

โปรดจำไว้เสมอว่าความสำเร็จของแต่ละเทคโนโลยีอยู่ที่การเข้าใจข้อจำกัดและความสามารถของตน

การพัฒนาในอนาคตและการพิจารณาด้านจริยธรรม

อนาคตของ Gen AI และ Machine Learning มีแนวโน้มที่ดี

ตัวอย่างเช่น ตอนนี้แชทบอทมีหลายรูปแบบ GPT-4 ของ OpenAI และ Gemini ของ Google ทำงานร่วมกับข้อความ รูปภาพ และเสียงที่เหมือนมนุษย์ สิ่งนี้คาดว่าจะช่วยส่งเสริมการพัฒนาแอป AI แม้สำหรับผู้ที่มีความรู้ด้านเทคโนโลยีเพียงเล็กน้อยก็ตาม

เรายังคาดหวังที่จะเห็นแชทบอทที่ปรับแต่งเพิ่มเติมอีกด้วย Google และ OpenAI กำลังลงทุนในแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้ผู้คนสามารถสร้างมินิแชทบอทได้โดยไม่ต้องมีทักษะการเขียนโค้ด

อัลกอริธึม ML จะยังคงพัฒนาต่อไป โดยรองรับการปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคลแบบไฮเปอร์ในโดเมนต่างๆ ขอบเขตใหม่ใน Gen AI จะเป็นการแปลงข้อความเป็นวิดีโอ ซึ่งอาจกลายเป็นหนึ่งในเทรนด์ AI ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่

บริษัทอย่าง Runway กำลังปรับปรุงคุณภาพโมเดลวิดีโอให้สมบูรณ์แบบอยู่แล้ว

นอกจากนั้น คาดว่าแนวโน้มของ Deepfakes จะยังคงเติบโตต่อไป ซึ่งเป็นเรื่องที่น่ากังวล เราน่าจะได้เห็นสิ่งเหล่านี้ใช้ในการโฆษณา ความบันเทิง และการเลือกตั้งที่กำลังจะมีขึ้น ดังที่เราเห็นในอาร์เจนตินา

นอกจากนี้ สาขา AI ยังจะได้เห็นแนวทางและนโยบายเพิ่มเติมที่กำหนดรูปแบบการพัฒนาและการใช้งานระบบ AI อย่างมีความรับผิดชอบ

นั่นเป็นเพราะว่าการใช้ AI ในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นนั้นเป็นข้อกังวลมาโดยตลอด ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมกรอบงานที่ครอบคลุมจึงมีความสำคัญ การปฏิบัติตามกรอบการทำงานเหล่านี้ช่วยให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของคุณโปร่งใส ยุติธรรม ตีความได้ง่าย และไม่มีอคติ ทั้งหมดนี้พร้อมทั้งปกป้องข้อมูลผู้ใช้

เราได้เห็นกฎระเบียบ AI เริ่มต้นแล้วผ่านคำสั่งผู้บริหารของ Biden ในเดือนตุลาคม 2023 ตามด้วยพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปในเดือนธันวาคม มีแนวโน้มว่าจะมีการแนะนำกรอบการกำกับดูแลเพิ่มเติมเมื่อเทคโนโลยีมีการพัฒนา

ความท้าทายในการบูรณาการ

คุณจะเผชิญกับความท้าทายหลายประการเมื่อแนะนำ AI ในการดำเนินธุรกิจ:

• ช่องว่างทักษะ : เมื่อโซลูชั่น AI ก้าวหน้า ระดับความเชี่ยวชาญที่จำเป็นก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน เป็นผลให้คุณอาจประสบปัญหาในการค้นหาและรักษาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะที่จำเป็น
• การต่อต้านการเปลี่ยนแปลง : ทีมของคุณอาจต่อต้านการเปลี่ยนไปใช้โซลูชัน AI เนื่องจากการรับรู้ความซับซ้อนหรือความกลัวที่จะตกงานในอนาคต
• ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ : ธุรกิจขนาดเล็กอาจประสบปัญหาในการใช้โมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐาน ซอฟต์แวร์ และต้นทุนการบำรุงรักษา

คุณสามารถจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ได้โดยตรงด้วยแนวทางแบบองค์รวมที่ผสมผสานความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค วัฒนธรรมองค์กร และการวางแผนเชิงกลยุทธ์

ชุดทักษะและเส้นทางการศึกษาสำหรับ Gen AI และ ML

ตอนนี้ เรามาหารือเกี่ยวกับชุดทักษะและเส้นทางการศึกษาที่คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับ Generative AI

ข้อกำหนดทักษะ Gen AI

• ความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้เชิงลึก คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกได้ในโพสต์ของเราเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง

• ความคิดสร้างสรรค์เพื่อให้แน่ใจว่าการสร้างเนื้อหามีเอกลักษณ์
• ความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์และสถิติ เช่น ความน่าจะเป็น

เส้นทางการศึกษา Gen AI

ศึกษาต่อในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณยังสามารถเรียนหลักสูตร Gen AI ออนไลน์บนแพลตฟอร์ม เช่น Dataquest ได้อีกด้วย

นอกจากนี้คุณยังสามารถเรียนรู้ผ่านโปรเจ็กต์ส่วนตัว เข้าร่วมการแข่งขัน และมีส่วนร่วมในไลบรารี Generative AI แบบโอเพ่นซอร์ส

ข้อกำหนดทักษะ ML

• มีความรู้พื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านสถิติและคณิตศาสตร์
• ความเชี่ยวชาญใน Python และไลบรารีเช่น TensorFlow หรือ PyTorch
• ความสามารถในการประมวลผลล่วงหน้าและแปลงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
• ความเข้าใจอัลกอริธึม ML ต่างๆ เช่น แผนผังการตัดสินใจ เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ และโครงข่ายประสาทเทียม

เส้นทางการศึกษา ม.ล

คุณสามารถเรียนต่อในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ สถิติ หรือสาขาที่เกี่ยวข้องได้ เข้าเรียนหลักสูตร ML ออนไลน์บน Coursera และแพลตฟอร์มอื่นที่คล้ายคลึงกัน

คุณควรทำงานในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง เข้าร่วมการแข่งขัน Kaggle และทำงานร่วมกับชุมชน ML

การเรียนรู้ของเครื่องกับ AI เชิงสร้างสรรค์: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

ทั้งสองมีความเป็นธรรมต่อกันในแง่ของประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความสามารถในการปรับตัวอย่างไร

Geneative AI สามารถสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลายและสมจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ข้อกำหนดในการคำนวณของแบบจำลองเชิงกำเนิดที่ซับซ้อนบางอย่าง เช่น GAN อาจมีนัยสำคัญ

โมเดล ML มักต้องการพลังในการคำนวณค่อนข้างน้อย เมื่อผ่านการฝึกอบรมแล้ว พวกเขาสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม พลังในการคำนวณที่ต้องการในท้ายที่สุดจะขึ้นอยู่กับขนาดข้อมูล ความซับซ้อนของโมเดล และประเภทของอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึม Support Vector Machine (SVM) บางตัวอาจต้องใช้พลังในการคำนวณจำนวนมากสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

อย่างไรก็ตาม ไม่มีโซลูชัน AI ใดที่สามารถอ้างได้ว่ามีความแม่นยำโดยสมบูรณ์ แต่ระดับความแม่นยำนั้นขึ้นอยู่กับการใช้งานที่ต้องการ

ตัวอย่างเช่น generative AI สามารถบรรลุความแม่นยำในระดับสูงในการสร้างเนื้อหาที่สมจริงและไม่เหมือนใคร โมเดล ML ที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่หลากหลายนั้นมีความแม่นยำสูงในงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

Generative AI ปรับให้เข้ากับงานสร้างสรรค์ได้ดีและสามารถสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลายได้ ในขณะเดียวกัน โมเดล ML จะปรับให้เข้ากับงานเฉพาะตามข้อมูลการฝึก

วิธีมีส่วนร่วมกับเทคโนโลยี Gen AI และ ML

คุณสามารถมีส่วนร่วมกับเทคโนโลยี ML และ GenAI ได้หลายวิธีในปัจจุบัน

วิธีง่ายๆ วิธีหนึ่งในการมีส่วนร่วมคือผ่านหลักสูตรออนไลน์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเลือกหลักสูตรเช่น Generative AI Fundamentals โดย Dataquest หรือหลักสูตร GenAI และ ML บน Coursera

นอกจากนั้น เข้าร่วมชุมชนออนไลน์ที่เกี่ยวข้อง เช่น กลุ่ม LinkedIn ที่เน้นเรื่อง AI และการเรียนรู้ของเครื่อง กลุ่มเหล่านี้เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้คุณสร้างเครือข่าย แบ่งปันความรู้ และรับข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับแนวโน้มของอุตสาหกรรม

นี่คือตัวอย่างหนึ่ง

คุณยังสามารถเข้าร่วมการประชุม กิจกรรมในอุตสาหกรรม และเวิร์กช็อปที่รวบรวมผู้นำทางความคิด นักวิจัย และผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมด้าน AI มารวมตัวกัน

ในการปิดท้าย: อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ Machine Learning?

การทำความเข้าใจว่าฟิลด์ย่อย AI ที่แตกต่างกันแตกต่างกันอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญในการควบคุมศักยภาพของพวกเขา บทความนี้เน้นไปที่ความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ Machine Learning โดยเฉพาะ

เราได้นำเสนอข้อมูลที่จะช่วยให้คุณไม่เพียงแต่ระบุความแตกต่าง แต่ยังเข้าใจฟังก์ชันการทำงานและแอปพลิเคชันทั่วไปอีกด้วย การวิเคราะห์เปรียบเทียบของเราแสดงให้เห็นว่าสามารถปรับเปลี่ยน เข้าถึงได้ และแม่นยำเพียงใด

อย่างไรก็ตาม โปรดจำไว้เสมอว่าทั้งสองมีความสัมพันธ์ทางชีวภาพแม้ว่าจะมีความแตกต่างกันก็ตาม Gen AI ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่วิเคราะห์โดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างเนื้อหาต้นฉบับที่สมจริง