เกริ่นนำ: เรื่องวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) กับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI)?
มาดูนิยามของแต่ละคำที่เกี่ยวข้องกันก่อน:
วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data science) — เป็นศาสตร์แขนงที่ครอบคลุมทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดข้อมูล, การเตรียมและการวิเคราะห์ข้อมูล และนำสิ่งเหล่านั้นมาศึกษาและค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ต่าง ๆ เพื่อข้อมูลและผลลัพท์ที่ได้ไปทำนายอนาคตของสิ่งนั้น ๆ
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) — คือการค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล มันเกี่ยวข้องกับการดูที่รู้จากมุมมองใหม่และค้นหาคำตอบสำหรับชุดคำถามที่กำหนดจากข้อมูล
Machine Learning (แปลเป็นไทยคร่าว ๆ คือการเรียนรู้อัตโนมัติของเครื่องจักร — โปรแกรมคอมพิวเตอร์) คือการเรียนรู้งานจากประสบการณ์ที่ผ่านมาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ที่เกี่ยวข้องกับการศึกษารูปแบบแนวคิด (อัลกอริทึม) ที่สามารถดึงข้อมูลมาวิเคราะห์ได้โดยอัตโนมัติ
Machine Learning เป็นศาสตร์แขนงหนึ่งที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเอง เมื่อมีข้อมูลเข้าสามารถทำนายหรือตัดสินใจได้โดยไม่จำเป็นต้องทำงานตามลำดับคำสั่งโปรแกรม แปลไทยเป็นไทยอีกรอบก็คือสามารถคิดได้ด้วยตัวเองนั่นเอง
Machine Learning นั้นเป็นการรวมของศาสตร์หลายแขนงเข้าด้วยกันไม่ว่าจะเป็น วิทยาการคอมพิวเตอร์, วิศวกรรม และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง… สถิติ นอกจากนี้มันยังเชื่อมโยงกับองค์ความรู้ปลายทางที่เราต้องการนำไปประยุกต์ใช้ เช่น ชีววิทยา เคมี หลักการตลาด และการบริหารจัดการ เป็นต้น
การขุดดาต้า (Data Mining) หรือการทำเหมืองข้อมูล เป็นส่วนที่ได้รับแรงบันดาลใจและเทคนิคมากมายจากการเรียนรู้ของเครื่อง มันดำเนินการโดยบุคคลในสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงในชุดข้อมูลเฉพาะโดยมีเป้าหมายในใจ โดยปกติแล้วเป้าหมายคือการค้นหาหรือสร้างข้อมูลเชิงลึกเบื้องต้นในพื้นที่ที่มีความรู้เพียงเล็กน้อยก่อนหรือเพื่อให้สามารถทำนายการสังเกตการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ เทคนิคการขุดข้อมูลทั่วไปจะรวมถึงการวิเคราะห์กลุ่มการจำแนกและเครือข่ายข้อมูลที่คล้ายกับระบบประสาทของมนุษย์
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นการศึกษาและพัฒนาวิธีสร้างตัวแทนอัจฉริยะ และในทางปฏิบัติมันเป็นวิธีการตั้งโปรแกรมเพื่อกำหนดให้คอมพิวเตอร์ทำงานและปฏิบัติงานในฐานะตัวแทนอัจฉริยะ เปรียบเสมือนเป็นหุ่นยนต์ผู้ช่วยของคน
ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เป็นข้อมูลปริมาณสูงและความเร็วสูงและ/หรือสินทรัพย์ข้อมูลที่มีความหลากหลายสูงซึ่งต้องการรูปแบบการประมวลผลข้อมูลที่คุ้มค่า นวัตกรรมที่ช่วยเพิ่มความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในการตัดสินใจและกระบวนการอัตโนมัติในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ สามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้องค์กรตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น
แล้วมันเกี่ยวข้องกันอย่างไรล่ะ?… โปรดติดตามตอนต่อไป
Reference: babelcoder.com/blog/posts/machine-learning-introduction
