แอปพลิเคชันที่ใช้ AI/ML ที่ขับเคลื่อนโดยคำอธิบายประกอบของข้อมูลช่วยยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้อย่างไร

การระบาดใหญ่ทำให้เกิดความท้าทายด้านเทคโนโลยี โลจิสติกส์ และเศรษฐกิจสำหรับบริษัททั่วโลก ทำให้พวกเขาต้องดิ้นรนเพื่อปรับตัว ท่ามกลางความโกลาหล องค์กรต่างๆ หันมาใช้แพลตฟอร์มการประชุมทางวิดีโอ เช่น Google Meet, Microsoft Teams และ Zoom เพื่อเชื่อมต่อกัน

เทคโนโลยียุคใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ช่วยเสริมความพยายามของมนุษย์ในการดำเนินการทุกอย่างตั้งแต่ด้านสุขภาพไปจนถึงการศึกษา ในทำนองเดียวกัน ธุรกิจต่างๆ ต่างมองหาเทคโนโลยียุคหน้าเหล่านี้เพื่อให้มีความคล่องตัวในระหว่างการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมที่ไม่แน่นอน

เรายังใช้แอปพลิเคชัน AI/ML ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง คุณใช้คุณสมบัติปัญญาประดิษฐ์โดยอัตโนมัติในขณะที่เริ่มต้นวันใหม่ด้วยสมาร์ทโฟน สามารถปลดล็อกได้โดยไม่ต้องป้อนรหัสผ่านหรือหมุดใดๆ ผ่านการระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์ เช่น ลายนิ้วมือ ม่านตา หรือการจดจำใบหน้า นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกในการปลดล็อกอุปกรณ์สมาร์ทโฟนโดยใช้รูปแบบที่ควบคุมโดย AI

หลังจากนั้น คุณเปิดแอปอื่นๆ เช่น YouTube ระบบแนะนำใช้ AI ในการจัดหาเนื้อหาที่เหมาะสมที่สุดและเหมาะสมกับคุณมากที่สุด คุณสมบัติเติมข้อความอัตโนมัติและผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องที่คุณได้รับขณะท่องเว็บนั้นขับเคลื่อนด้วย AI

ในอีกกรณีหนึ่ง หากคุณทำผิดพลาดเมื่อส่งข้อความถึงใครซักคน ข้อผิดพลาดจะได้รับการแก้ไขโดยอัตโนมัติหลายครั้ง คุณรู้ว่าจะขอบคุณใคร แต่คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าสิ่งใดเป็นตัวขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI และ ML เหล่านี้ที่เราใช้ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ถ้าไม่เราอยู่ที่นี่เพื่อตอบ การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันเหล่านี้

รับข้อมูลพื้นฐานที่ชัดเจน

สำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ AI/ML เพื่อให้เข้าใจข้อมูลต้องมีการฝึกอบรมภายใต้การดูแล พวกเขาต้องได้รับการสอนโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีการติดฉลากอย่างเหมาะสม ซึ่งช่วยให้พวกเขาตรวจจับ ระบุ และจำแนกสิ่งต่าง ๆ ในสภาพแวดล้อมของพวกเขา ดังนั้น การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลจึงเป็นกระบวนการในการเพิ่มแท็กและป้ายกำกับให้กับชุดข้อมูลอินพุตที่จะป้อนลงในแบบจำลอง AI/ML

เช่นเดียวกับที่เด็กถูกสอนว่าต้นไม้คืออะไร โมเดลที่ชาญฉลาดต้องได้รับการสอนว่าต้นไม้คืออะไร พวกเขาต้องได้รับการป้อนด้วยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับอย่างถูกต้องซึ่งแสดงว่าต้นไม้คืออะไร คุณต้องสอนพวกเขาที่ไม่ใช่ 'ต้นไม้' แต่ถ้าคุณต้องการให้โมเดลอัจฉริยะแยกแยะระหว่างชนิดของต้นไม้ คุณจะต้องบอกว่าต้นไม้มีหลากหลายพันธุ์อย่างไร เฉพาะโมเดล AI/ML เท่านั้นที่จะจัดประเภทว่าเป็นสะเดาหรือต้นสน

กล่าวง่ายๆ ก็คือ AI และ ML เรียนรู้ผ่านตัวอย่างเช่นเดียวกับที่สมองของมนุษย์ทำ ไม่ว่าจะเป็นแบบจำลองการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือแบบจำลองคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (CV) การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการที่เร่งความเร็วทั้งหมด ชุดข้อมูลที่ติดแท็กอย่างแม่นยำช่วยให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้ พัฒนา และทำงานที่ออกแบบไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สิ่งมหัศจรรย์ของ AI

ธุรกิจที่มีขนาดต่างกันกำลังนำ AI และ ML ไปใช้ทั่วโลก เนื่องจากมีศักยภาพมหาศาล ผลการสำรวจของ McKinsey Report: The State of AI ในปี 2564 กล่าวว่า "หน้าที่ทางธุรกิจที่การนำ AI มาใช้เป็นเรื่องปกติมากที่สุด ได้แก่ การดำเนินงานด้านบริการ การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ และการตลาดและการขาย แม้ว่ากรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดจะครอบคลุมหลากหลายฟังก์ชัน ”

ต่อไปนี้คือรายการแอปพลิเคชันที่น่าทึ่งของ AI และ ML ในอุตสาหกรรมต่างๆ และวิธีที่คำอธิบายประกอบข้อมูลช่วยกระตุ้นแอปพลิเคชันเหล่านั้น:

ดูแลสุขภาพ

AI ที่จับคู่กับ ML พบกรณีการใช้งานมากมายในด้านการดูแลสุขภาพ และเป็นการดีกว่าที่จะบอกว่า AI เป็นประโยชน์สำหรับภาคการดูแลสุขภาพ ภาพทางการแพทย์ เช่น X-Ray, CT, MRI, Ultrasound และ PET scan ได้รับการติดฉลากอย่างถูกต้องเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบทางการแพทย์เหล่านี้ช่วยให้โมเดลอัจฉริยะเรียนรู้จากกรณีก่อนหน้านี้และคาดการณ์เกี่ยวกับรูปภาพใหม่ที่ไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งจะช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถวินิจฉัยโรคประเภทต่างๆ เช่น การติดเชื้อหรือมะเร็งได้ การตรวจจับความเชื่อมโยงระหว่างรหัสพันธุกรรม การค้นพบยาที่เร็วขึ้น และการถ่ายภาพทางทันตกรรม การตรวจหาการแตกหักของกระดูกสามารถทำได้เช่นกัน

ขายปลีก

AI กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วและภาคการค้าปลีกก็ไม่มีข้อยกเว้น ผู้ค้าปลีกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ด้วยการจัดการสินค้าคงคลังอัจฉริยะ คลังสินค้าอัตโนมัติ และการทำเหมืองแอตทริบิวต์โดยไม่เพิ่มค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน เพื่อมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่าแก่ลูกค้า ผู้ค้าปลีกใช้ AI ตลอดวงจรผลิตภัณฑ์และบริการของตน ตั้งแต่การผลิตไปจนถึงการโต้ตอบการบริการลูกค้าหลังการขาย และทุกสิ่งทุกอย่างในระหว่างนั้น ลูกค้าจะได้สัมผัสกับความสะดวกสบายในระดับที่ยอดเยี่ยมผ่านการชำระเงินด้วยตนเอง การช็อปปิ้งส่วนบุคคลผ่านคำแนะนำผลิตภัณฑ์ การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาด้วยภาพ และอื่นๆ สิ่งนี้ยังส่งผลกระทบต่อยอดขายในปัจจุบันและสร้างผลกำไรมากขึ้น

อีคอมเมิร์ซ

AI/ML ส่งผลกระทบต่อภาคอีคอมเมิร์ซอย่างมีนัยสำคัญ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียรู้จักลูกค้าของตนมากขึ้นโดยการประเมินตามรูปแบบการซื้อของ สินค้าที่ต้องการ โหมดการชำระเงินที่ใช้ ฯลฯ

ธุรกิจยังสามารถปรับเปลี่ยนคำแนะนำการช้อปปิ้งสำหรับลูกค้าของตนและตรวจจับรีวิวปลอมโดยใช้โมเดล Natural Language Processors (NLP) สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ประจำปีและเพิ่ม ROI ฟีเจอร์ขั้นสูงอื่นๆ เช่น แชทบอท การบริการลูกค้าอัตโนมัติ การค้นหาผลิตภัณฑ์ด้วยภาพ และฟีเจอร์การค้นหาด้วยเสียง ทั้งหมดนี้ขับเคลื่อนโดยคำอธิบายประกอบข้อมูล ยังสามารถรวมเข้ากับแพลตฟอร์มของพวกเขาเพื่อมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยกระดับ

การเงิน

ผู้นำในอุตสาหกรรมการเงินใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงการได้มาซึ่งลูกค้าและการรักษาลูกค้า เพิ่มการสร้างรายได้ ปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า และการจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้น

ผู้ช่วยเสมือนหรือแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำงานได้ตลอดเวลาและช่วยจัดการกับคำถามของผู้บริโภคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น พวกเขายังสามารถเพิ่มและขายข้ามผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้าที่มีอยู่ด้วยการสนทนาที่ชาญฉลาด ให้ตัวเลือกการซื้อที่หลากหลาย และในที่สุดก็สร้างช่องทางการขายที่พร้อมใช้งาน 24*7 สำหรับธุรกิจ

การศึกษา

การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่น AI ในโลกแห่งความเป็นจริงที่น่าทึ่ง แผ่นคำตอบ MCQ ในสมัยเรียน/วิทยาลัยได้รับการวิเคราะห์โดยใช้อุปกรณ์เหล่านี้ เทคโนโลยีล้ำสมัย เช่น โครงข่ายประสาทเทียม มอบประสบการณ์แบบไดนามิกและช่วยให้นักเรียนสนุกกับสิ่งที่กำลังศึกษาอยู่

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นอีกหนึ่งความมหัศจรรย์ของคำอธิบายประกอบในการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการใช้โมเดลแบบอิง NLP นักเรียนสามารถแปลเอกสารหลักสูตรจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งได้อย่างง่ายดาย ด้วยเหตุนี้ อุปสรรคทางภาษาจึงถูกขจัดออกไป และเนื้อหาในหลักสูตรและเนื้อหาในหลักสูตรจะเข้าถึงได้ง่ายสำหรับนักเรียนหลากหลายกลุ่มซึ่งจะได้รับประโยชน์อย่างมหาศาลจากสิ่งเหล่านี้

ความคิดสุดท้าย

แอปพลิเคชันที่ใช้ AI/ML ที่ขับเคลื่อนโดยกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลกำลังปฏิวัติธุรกิจในอุตสาหกรรมและประเภทธุรกิจต่างๆ ข้อมูลที่มาจากรายงาน McKinsey: สถานะของ AI ในปี 2564 สนับสนุนข้อความนี้เป็นอย่างดี “ผลสำรวจจากการสำรวจในปี 2564 ระบุว่าการนำ AI มาใช้นั้นยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง: 56 เปอร์เซ็นต์ของรายงานของผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดนำ AI ไปใช้อย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชัน เพิ่มขึ้นจาก 50 เปอร์เซ็นต์ในปี 2020”

ดังนั้น เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของการปฏิวัติยุคใหม่นี้ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องมีข้อมูลสนับสนุนสำหรับ AI และ ML ผู้เชี่ยวชาญด้านการให้คำปรึกษาหรือการร่วมมือกับบริษัทที่มีประสบการณ์สามารถช่วยให้คุณได้รับชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับคุณภาพสูงอย่างสม่ำเสมอ ดังนั้นนี่คือเวลาที่เหมาะสมในการแสดง!