computer engineering and artificial intelligence books

บทนำ 46 การสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) เป็นเรื่องที่มีความสำคัญและที่กำลังเกิดขึ้น อย่างรวดเร็วในยุคดิจิทัล โดยที่การใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้าง ความสามารถให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้และปรับปรุงตนเองจาก ประสบการณ์ โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในปริมาณมากและการวิเคราะห์ ข้อมูลทางสถิติอย่างเป็นระบบ การสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เป็นกระบวน การที่ซับซ้อนและหลากหลาย เริ่มต้นจากการรวบรวมและวิเคราะห์ ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลการทำงาน ข้อมูลประวัติการใช้งาน หรือ ข้อมูลทางเศรษฐศาสตร์ ต่อมาจะต้องทำการเตรียมข้อมูลให้พร้อมใช้ งาน โดยการทำความสะอาดข้อมูล ลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และปรับ ข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการสร้างแบบจำลอง ขั้นตอนถัดไปคือการเลือกและออกแบบอัลกอริทึมและโมเดล ที่เหมาะสมกับปัญหาที่ต้องการแก้ไข ซึ่งอาจเป็นการใช้เทคนิคการ เรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถเรียนรู้ และทำนายข้อมูลได้อย่างแม่นยำ หรืออาจใช้เทคนิคอื่น ๆ เช่น เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้กฎตั้งค่า (Rule-Based) หรือการแบ่ง กลุ่ม (Clustering) และอื่น ๆ

การเลือกและวิเคราะห์ข้อมูล 47 การเลือกและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้องค์กร และบุคคลสามารถตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพและมั่นใจได้ เนื่องจากข้อมูลมี peralatan penting dalam pengambilan keputusan. การเลือกและวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้เป็น หัวใจของการแก้ไขปัญหา วางแผนกิจกรรมทางธุรกิจ และการพัฒนา แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ สามารถสร้างกรอบการทำงานเพื่อเลือกและวิเคราะห์ข้อมูลได้ดังนี้ 1. กำหนดวัตถุประสงค์ การเลือกและวิเคราะห์ข้อมูลควรเริ่มต้นด้วยการกำหนดวัตถุประสงค์ที่ ชัดเจน และรู้ว่าต้องการข้อมูลเพื่อการตัดสินใจใด ๆ หรือปัญหาที่ ต้องการแก้ไข วัตถุประสงค์จะช่วยในการกำหนดขอบเขตและแนวทาง ในการเลือกและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเหมาะสม 2. รวบรวมข้อมูล เมื่อเรากำหนดวัตถุประสงค์แล้ว เราจะต้องเริ่มต้นรวบรวมข้อมูลที่ เกี่ยวข้องเพื่อให้มีข้อมูลที่เพียงพอและเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ข้อมูลอาจมาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลภายในองค์กร ฐาน ข้อมูลภายนอก การสำรวจ หรือข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากแหล่งอื่น

48 3. ทำความสะอาดข้อมูล ข้อมูลที่เก็บรวบรวมอาจมีความไม่สมบูรณ์ ขาดหาย หรือมีข้อผิด พลาด ดังนั้น เราต้องทำความสะอาดข้อมูลก่อนที่จะนำไปใช้ในการ วิเคราะห์ อาทิเช่น ตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล แก้ไขข้อมูลที่ขาด หายหรือผิดพลาด ลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และปรับข้อมูลให้เป็นรูป แบบที่ถูกต้องและเหมาะสม 4. วิเคราะห์และอธิบายข้อมูล เมื่อข้อมูลได้รับการทำความสะอาดแล้ว เราสามารถเริ่มต้นวิเคราะห์ แๆลเะช่อนธิบกาายรขแ้อสมดูลงไข้ดอ้มูโลดทยาใงชก้เรคารฟื่องกม ืาอรวคิเำคนรวาณะห์คท่าาสงถสิตถิิเติชิแงลพะรเรทณคานิคกอาื่รน สร้างโมเดลทางสถิติ เพื่อให้เราเข้าใจและอธิบายความหมายและ ลักษณะของข้อมูล 5. การสร้างและทดสอบแบบจำลอง เมื่อเราวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว และพบความสัมพันธ์หรือโครงสร้างที่น่า สนใจ เราสามารถสร้างและทดสอบแบบจำลองเพื่อใช้ในการทำนาย หรือสร้างความเข้าใจเพิ่มเติมจากข้อมูล แบบจำลองนี้อาจเป็นเครื่องมือ ที่ช่วยให้เราทำคาดการณ์และตัดสินใจในอนาคต

49 การเลือกและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับ การใช้เทคนิคทางวิทยาศาสตร์และเครื่องมือทางสถิติ เพื่อนำข้อมูล มาประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจที่มีความสอดคล้องกับความต้องการ ขององค์กรหรือบุคคล วิเคราะห์และการตีความข้อมูลเป็นกระบวนการ ที่ต้องการความรอบรู้และทักษะทางวิเคราะห์ อีกทั้งยังต้องใช้เครื่อง มือและเทคนิคที่เหมาะสมในการประยุกต์ใช้และนำเสนอข้อมูล อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ สรุปเนื้อหา: การเลือกและวิเคราะห์ ข้อมูลเป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้องค์กรและบุคคลสามารถ ตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพและมั่นใจได้ การเลือกและวิเคราะห์ ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้เป็นหัวใจของการแก้ไขปัญหา วางแผนกิจกรรมทางธุรกิจ และการพัฒนาแบบจำลองปัญญา ประดิษฐ์ ในกระบวนการนี้ เราต้องกำหนดวัตถุประสงค์ของการ วิเคราะห์ข้อมูลก่อนที่จะเริ่มต้น ต่อมาคือรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และทำความสะอาดข้อมูล เพื่อทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งาน จากนั้นเรา จะทำการวิเคราะห์และอธิบายข้อมูล เพื่อให้เข้าใจลักษณะ คุณลักษณะ และความสัมพันธ์ของข้อมูล สุดท้าย เราสามารถสร้าง และทดสอบแบบจำลองเพื่อการทำนายหรือเพิ่มเติมความเข้าใจได้

การสร้างและปรับแต่งโมเดลปัญญาประดิษฐ์ 50 การสร้างและปรับแต่งโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence Models) เป็นกระบวนการที่ใช้ เทคนิคและเครื่องมือทางคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถ เรียนรู้และทำนายผลต่าง ๆ ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน โดย โมเดลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจ วางแผน หรือ ทำนายผลในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน, การตลาด, การผลิต และอื่น ๆ ขั้นตอนในการสร้างและปรับแต่งโมเดลปัญญาประดิษฐ์ 1. กำหนดวัตถุประสงค์ เริ่มต้นด้วยการกำหนดวัตถุประสงค์ของโมเดลที่ต้องการ สร้าง และระบุว่าต้องการให้โมเดลทำอะไร หรือทำนายอะไร เช่น ทำนายยอดขายสินค้า, จัดแนวทางการตลาด, หรือ วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า

2. เตรียมข้อมูล 51 การสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ในการ ฝึกและทดสอบโมเดล คุณต้องเตรียมและจัดระเบียบข้อมูลให้ เหมาะสม เช่น การคัดเลือกและเตรียมข้อมูลที่ต้องการใช้ การ ทำความสะอาดข้อมูล เช่น การลบข้อมูลที่ขาดหาย หรือแก้ไข ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง 3. การสร้างโมเดล ในขั้นตอนนี้ เราจะใช้เทคนิคและเครื่องมือทางคอมพิวเตอร์ เช่น การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) การใช้แบบจำลอง ทางสถิติ เช่น แบบจำลองเชิงเส้น (Linear Models) หรือแบบ จำลองประมาณการ (Regression Models) ในการสร้างโมเดล คุณต้องเลือกและปรับแต่งโครงสร้างของโมเดลให้เหมาะสมกับ ข้อมูลและวัตถุประสงค์ของคุณ 4. การฝึกและปรับแต่ง หลังจากสร้างโมเดลแล้ว เราจะฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่ เตรียมไว้ และปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อให้มี ประสิทธิภาพในการทำนาย การปรับแต่งอาจเป็นการเลือกและ ปรับแต่งพารามิเตอร์ทางวิศวกรรม เช่น การปรับแต่งค่าเริ่มต้น หรือการใช้เทคนิคการลดความเจ็บป่วย (Regularization) เพื่อ ลดความเกิดเชิงเสียง (Overfitting) ของโมเดล

5. การทดสอบและประเมิน 52 เมื่อโมเดลเสร็จสิ้นการฝึกและปรับแต่ง เราจะทดสอบโมเดล โดยใช้ชุดข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการฝึก และประเมินประสิทธิภาพ ของโมเดลว่ามีความแม่นยำและประสิทธิภาพที่เพียงพอหรือไม่ การทดสอบและประเมินช่วยให้เรารับรู้ความสามารถและข้อจำกัด ของโมเดล 6. การปรับแต่งและพัฒนา หากโมเดลไม่ได้มีประสิทธิภาพตามคาดหวัง หรือมีข้อผิด พลาด จะต้องมีการปรับแต่งและพัฒนาเพิ่มเติม อาจเป็นการ เปลี่ยนแปลงโครงสร้าง การเพิ่มจำนวนข้อมูล หรือการปรับแต่ง พารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงความสามารถของโมเดล ในที่สุด เมื่อเราสร้างและปรับแต่งโมเดลปัญญาประดิษฐ์ เรียบร้อยแล้ว เราสามารถนำโมเดลนั้นไปใช้งานในการตัดสิน ใจ ทำนายผล หรือแก้ไขปัญหาในองค์กรหรือสถานการณ์ต่าง ๆ โดยมีความมั่นใจว่าการตัดสินใจที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพจะ ช่วยให้องค์กรหรือบุคคลประสบความสำเร็จและเติบโตได้ดียิ่งขึ้น

บทสรุป 53 เรื่องการสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เป็นกระ บวนการที่สำคัญในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการแก้ไขปัญหาและ ตัดสินใจในองค์กรหรือสถานการณ์ต่าง ๆ การสร้างและพัฒนาแบบ จำลองปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่ต้องผ่านเพื่อให้ได้ โมเดลที่มีประสิทธิภาพและสามารถทำนาย วิเคราะห์ หรือตัดสินใจ ได้อย่างมีความแม่นยำและเชื่อถือได้ นี่คือบทสรุปเกี่ยวกับการสร้าง และพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ 1. ขั้นตอนสำคัญในการสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ ประกอบไปด้วย: - กำหนดวัตถุประสงค์และขอบเขตของแบบจำลอง - เตรียมข้อมูลและทำความสะอาดข้อมูล - เลือกและปรับแต่งโครงสร้างและพารามิเตอร์ของโมเดล - ฝึกและปรับแต่งโมเดล - ทดสอบและประเมินความสามารถของโมเดล 2. การเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างแบบจำลองปัญญา ประดิษฐ์ เนื่องจากข้อมูลที่สะอาดและเหมาะสมจะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ ที่แม่นยำและน่าเชื่อถือ

54 3. การเลือกและปรับแต่งโครงสร้างและพารามิเตอร์ของแบบจำลอง เป็นขั้นตอนที่สำคัญเพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้และทำนายได้อย่าง แม่นยำ เราสามารถใช้เทคนิคและเครื่องมือทางคอมพิวเตอร์ต่าง ๆ เช่น การใช้เทคนิค Deep Learning หรือการปรับแต่งพารามิเตอร์ เพื่อประสิทธิภาพในการทำนาย 4. การทดสอบและประเมินแบบจำลองเป็นขั้นตอนสุดท้ายที่ช่วยให้ เราทราบถึงประสิทธิภาพของโมเดล โดยใช้ชุดข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการ ฝึก เพื่อวัดความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลว่าเหมาะสมหรือ ไม่ 5. กระบวนการสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เป็นกระ บวนการที่ต้องใช้ความรอบรู้และทักษะทางวิทยาศาสตร์และการ วิเคราะห์ข้อมูล และการประยุกต์ใช้เทคนิคและเครื่องมือทาง คอมพิวเตอร์ต่าง ๆ เพื่อสร้างและปรับแต่งโมเดลที่มีประสิทธิภาพใน การทำนายและตัดสินใจ การสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เป็นกระบวน การที่ต้องมีความรอบรู้และความเข้าใจในเทคนิคและกระบวนการที่ เกี่ยวข้อง การมีการวางแผนและการทดลองอย่างรอบคอบจะช่วยให้ได้ แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพและสามารถแก้ไขปัญหาในองค์กรหรือ สถานการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้

คำถามท้ายบท 55 1. คำถามเกี่ยวกับขั้นตอนและกระบวนการในการสร้างแบบจำลอง ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร? 2. ในการสร้างแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ เราต้องทำอะไรก่อนที่จะเริ่ม ต้นสร้างโมเดล? 3. ความสำคัญของการเตรียมข้อมูลในกระบวนการสร้างแบบจำลอง ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร? 4. แนวทางในการเลือกและปรับแต่งโครงสร้างของแบบจำลองปัญญา ประดิษฐ์คืออะไร? 5. ในกระบวนการฝึกและปรับแต่งแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ เราใช้ วิธีการอะไรในการปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดล? 6. การทดสอบและประเมินแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ทำอย่างไรเพื่อ ให้ทราบถึงประสิทธิภาพของโมเดล? 7. เมื่อพบว่าแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ตามคาดหวัง ขั้นตอนถัดไปคืออะไร? 8. ความสำคัญของการสร้างและพัฒนาชุดข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการ ฝึกและประเมินแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์คืออะไร? 9. คำถามเกี่ยวกับแนวทางในการใช้เทคนิคและเครื่องมือทาง คอมพิวเตอร์ในการสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์คือ อะไร? 10. การสร้างและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์มีความเกี่ยวข้องกับ ความรู้และทักษะใดที่ต้องการเพื่อให้สามารถดำเนินการได้เป็นอย่างดี?

บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ในการตัดสินใจ ( The Application of Artificial Intelligence to Decision Making)

บทนำ 57 ในยุคที่เทคโนโลยีและการสื่อสารก้าวกระโดดไปข้างหน้า อย่างรวดเร็ว เราพบว่าการตัดสินใจเป็นสิ่งที่ซับซ้อนและท้าทายมาก ขึ้น เนื่องจากมีปัจจัยหลายอย่างที่ต้องพิจารณาและคำนึงถึงกัน เช่น ปริมาณข้อมูลที่มีอยู่อันมากมาย ความซับซ้อนของปัญหา และความ ต้องการในการตัดสินใจที่รวดเร็วและถูกต้องมากยิ่งขึ้นในทางปฏิบัติ การคือเรามองหาวิธีการที่มีประสิทธิภาพเพื่อช่วยในการตัดสินใจใน สถานการณ์ที่ซับซ้อน และปัญญาประดิษฐ์หรือ Artificial Intelligence (AI) ได้เกิดขึ้นเพื่อตอบสนองควาต้องการดังกล่าว ปัญญาประดิษฐ์คือการใช้คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมทาง คณิตศาสตร์ในการจำลองและจำแนกปัญหาด้วยวิธีการที่คล้ายกับ การทำงานของความคิดมนุษย์

การสร้างแบบจำลองตัดสินใจ 58 การสร้างแบบจำลองตัดสินใจ (Decision-making models) เป็นกระบวนการที่ใช้เทคนิคและอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์และ คอมพิวเตอร์เพื่อให้เครื่องมือหรือระบบสามารถตัดสินใจใน สถานการณ์ที่ซับซ้อนได้อย่างมีเหตุผลและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น การสร้างแบบจำลองตัดสินใจมีขั้นตอนหลักที่ต้องปฏิบัติตาม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ โดยมีรายละเอียดดังนี้ 1. กำหนดวัตถุประสงค์ เริ่มต้นด้วยการกำหนดวัตถุประสงค์ของแบบจำลองตัดสินใจให้ ชัดเจน ต้องระบุว่าเราต้องการให้แบบจำลองช่วยในการตัดสินใจใน สถานการณ์ใดและเพื่อผลประโยชน์ใด 2. รวบรวมข้อมูล ทำการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์หรือปัญหาที่ ต้องการตัดสินใจ อาจเป็นข้อมูลที่เกี่ยวกับประวัติศาสตร์, ข้อมูลการ ดำเนินงานในอดีต, หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ ที่สามารถช่วยให้ แบบจำลองมีการตัดสินใจที่มีความถูกต้องและเหมาะสม 3. ทำความเข้าใจและเตรียมข้อมูล ศึกษาและทำความเข้าใจข้อมูลที่ได้รวบรวมมา วิเคราะห์และปรับ ข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการนำเข้าสู่แบบจำลอง ส่วน ใหญ่ใช้เทคนิคการแปลงข้อมูลเป็นตัวเลขและการทำความเข้าใจ คุณลักษณะที่สำคัญของข้อมูล บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

4. เลือกและสร้างแบบจำลอง 59 ต่อไปนี้คือขั้นตอนที่สำคัญที่สุด คือการเลือกและสร้างแบบ จำลองที่เหมาะสมกับปัญหาหรือสถานการณ์ที่ต้องการตัดสินใจ แบบ จำลองอาจเป็นอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์หรือเครื่องมือการเรียนรู้เชิง ลึก (Deep Learning) ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างการ ตัดสินใจ 5. ประเมินและปรับแบบจำลอง ประเมินประสิทธิภาพและความถูกต้องของแบบจำลองโดยใช้ ข้อมูลทดสอบ หากแบบจำลองให้ผลลัพธ์ที่ไม่ตรงกับคาดหวังหรือไม่ แม่นยำเพียงพอ ต้องมีการปรับและปรุงแบบจำลองให้มีประสิทธิภาพ และความถูกต้องมากยิ่งขึ้น 6. ทดสอบและการนำไปใช้งาน ทดสอบแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลทดสอบเพื่อตรวจสอบ ประสิทธิภาพและความถูกต้องของแบบจำลอง หากผลลัพธ์มี ประสิทธิภาพในการตัดสินใจตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดมากพอ แบบ จำลองสามารถนำไปใช้งานในสถานการณ์จริงได้ 7. ปรับปรุงและอัพเดต แบบจำลองตัดสินใจจะต้องอัพเดตตามสถานการณ์หรือข้อมูล ใหม่ที่เกี่ยวข้อง และทำการปรับปรุงเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างมี ประสิทธิภาพและถูกต้องในระยะยาว บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

60 การสร้างแบบจำลองตัดสินใจเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและ ต้องใช้ความรอบคอบในการวิเคราะห์ข้อมูล อีกทั้งยังต้องใช้ความ เข้าใจในด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างแบบ จำลองที่มีประสิทธิภาพ การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสิน ใจมีความสำคัญอย่างมากในการเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ ในการตัดสินใจในสถานการณ์ทางธุรกิจและองค์กรในปัจจุบัน การสร้างแบบจำลองตัดสิน ใจเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและ ต้องใช้ความรอบคอบในการ วิเคราะห์ข้อมูล อีกทั้งยังต้องใช้ ความเข้าใจในด้านคณิตศาสตร์ และการเขียนโปรแกรมเพื่อสร้าง แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ การประยุกต์ใช้ปัญญา การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจมีความสำคัญอย่าง มากในการเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตัดสินใจใน สถานการณ์ทางธุรกิจและองค์กรในปัจจุบัน บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

61 การวิเคราะห์และคาดการณ์ การวิเคราะห์และคาดการณ์เป็นกระบวนการที่สำคัญใน การนำข้อมูลและข่าวสารเข้ามาใช้ในการตัดสินใจในหลากหลายสาขา วิชาและอุตสาหกรรม การวิเคราะห์และคาดการณ์ช่วยให้เราสามารถ เข้าใจแนวโน้มและพยากรณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่าง มีประสิทธิภาพ เมื่อเรามีข้อมูลที่เกี่ยวข้องและสะท้อนสถานการณ์ ปัจจุบัน การวิเคราะห์เป็นกระบวนการที่ใช้เครื่องมือวิเคราะห์และ เทคนิคต่าง ๆ เพื่อสกัดความรู้และความเข้าใจจากข้อมูล โดยใช้ เทคนิคทางสถิติ เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) หรือ เครื่องมืออื่น ๆ ที่เหมาะสมกับปัญหาและข้อมูลที่มีอยู่ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราสามารถจำแนกและเข้าใจความ สัมพันธ์ระหว่างข้อมูล หากเป็นการวิเคราะห์ทางสถิติ เราสามารถใช้ เทคนิคการคำนวณค่าเฉลี่ย การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบทางตัวเลข เทคนิคการสกัดคุณลักษณะที่สำคัญ หรือการทำนายผลลัพธ์ตาม แนวโน้มของข้อมูลได้การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราสามารถจำแนก และเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล หากเป็นการวิเคราะห์ทางสถิติ สามารถใช้เทคนิคการคำนวณค่าเฉลี่ย การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบ ทางตัวเลข เทคนิคการสกัดคุณลักษณะที่สำคัญ หรือการทำนาย ผลลัพธ์ตามแนวโน้มของข้อมูลได้ อีกขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการ วิเคราะห์คือการคาดการณ์ ซึ่งเป็นการใช้ข้อมูลที่เคยมีอยู่และแนว โน้มที่พบในอดีตเพื่อทำนายผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

62 การวิเคราะห์และคาดการณ์มีความสำคัญอย่างมากใน อุตสาหกรรมการเงิน การตลาด การบริหารจัดการธุรกิจ การเชื่อมต่อ เครือข่าย และหลายสาขาอื่น ๆ การใช้เทคนิคทางวิทยาการคำนวณ และเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้สามารถทำนายแนวโน้ม วิเคราะห์ตลาด สร้างโมเดลทางธุรกิจ หรืออื่น ๆ ได้อย่างแม่นยำและ รวดเร็ว อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์และคาดการณ์ไม่ได้เป็นการทำนาย อนุมานที่แม่นยำทุกครั้ง แต่เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้ในการตัดสิน ใจในสถานการณ์ที่มีความไม่แน่นอน และช่วยให้เราปรับแผนและ เตรียมความพร้อมในการจัดการกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ เสมอ การวิเคราะห์และคาดการณ์เป็นกระบวนการที่สำคัญในการ ให้ความเข้าใจและสร้างความเข้าใจในข้อมูลที่มีอยู่เพื่อทำนายแนว โน้มหรือผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยเฉพาะในสถานการณ์ ที่ซับซ้อนหรือมีความไม่แน่นอน การวิเคราะห์และคาดการณ์สามารถ ใช้ในหลากหลายสาขาวิชาและอุตสาหกรรม เช่น การวิเคราะห์การ ตลาด, การวิเคราะห์การเงิน, การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์, การ วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์, และอื่น ๆ บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

63 กระบวนการวิเคราะห์และคาดการณ์ มีขั้นตอนหลักที่นำมาใช้เพื่อ สร้างความเข้าใจและสร้างแบบจำลองที่เหมาะสม ดังนี้ 1. รวบรวมข้อมูล เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์หรือ ปัญหาที่ต้องการวิเคราะห์ ข้อมูลอาจมาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐาน ข้อมูลองค์กร, ข้อมูลสำรวจ, และข้อมูลจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ การ รวบรวมข้อมูลควรครอบคลุมและครบถ้วนเพื่อให้มีพื้นฐานที่แข็งแรง ในกระบวนการวิเคราะห์ 2. ทำความเข้าใจและเตรียมข้อมูล นำข้อมูลที่รวบรวมมาทำความเข้าใจและตรวจสอบคุณภาพ ของข้อมูล การทำความเข้าใจข้อมูลที่ถูกต้องและเตรียมข้อมูลให้อยู่ ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ อาจเป็นการแปลงข้อมูล เป็นรูปแบบที่เหมาะสมหรือการกำจัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป 3. วิเคราะห์ข้อมูล ใช้เทคนิคและเครื่องมือทางสถิติ หรือเทคนิควิเคราะห์ข้อมูล อื่น ๆ เพื่อแยกแยะและทำความเข้าใจแนวโน้ม รูปแบบ หรือความ สัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่าง ๆ ที่สนใจ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เรา เข้าใจความหมายที่ลึกซึ้งของข้อมูลและรู้จักจำแนกประเภทของข้อมูล ที่สำคัญ บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

4. สร้างแบบจำลอง 64 ใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์แล้วเพื่อสร้างแบบจำลองที่ใช้ในการคาด การณ์ อาจเป็นแบบจำลองทางสถิติ, เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก, หรือแบบจำลองอื่น ๆ ที่เหมาะสมกับข้อมูลและวัตถุประสงค์ของการ วิเคราะห์ การสร้างแบบจำลองควรมีการตรวจสอบความถูกต้องและ ความแม่นยำของแบบจำลองเพื่อให้มีประสิทธิภาพในการคาดการณ์ 5. ทดสอบและประเมิน ทดสอบแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลทดสอบเพื่อประเมิน ประสิทธิภาพและความถูกต้องของแบบจำลองในการคาดการณ์ การ ทดสอบควรครอบคลุมกรณีที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความน่า เชื่อถือและประสิทธิภาพ 6. การปรับปรุงและอัพเดต หลังจากที่ได้ทดสอบและประเมินแบบจำลองแล้ว อาจจำเป็น ต้องปรับปรุงและอัพเดตแบบจำลองเพื่อให้สอดคล้องกับข้อมูลใหม่ หรือปรับแก้ข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำที่พบเจอ การวิเคราะห์และคาดการณ์เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการ เข้าใจและอนุมานเกี่ยวกับสถานการณ์ที่ซับซ้อน และช่วยให้เรา ตัดสินใจและกำหนดกลยุทธ์อย่างมีเหตุผลในการดำเนินกิจกรรมต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการตลาด, การเงิน, การบริหารจัดการธุรกิจ, หรือการ วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ การใช้เครื่องมือวิเคราะห์และคาดการณ์ ช่วยให้เรามีมุมมองทางธุรกิจและการตัดสินใจที่มีความมั่นใจและเชื่อ ถือได้มากยิ่งขึ้น บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

บทสรุปเรื่องการประยุกต์ใช้ปัญญาในการตัดสินใจ การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจเป็นเรื่องที่มี ความสำคัญและทันสมัยในอุตสาหกรรมและธุรกิจในปัจจุบัน ปัญญา ประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) เป็นเทคโนโลยีที่ให้ ความสามารถให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพ เองจากประสบการณ์ โดยทำให้เครื่องมือหรือระบบสามารถตัดสินใจ อย่างมีเหตุผลและเชื่อถือได้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและมีข้อมูล มากมาย 65 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจมีหลายวิธีการ เช่น 1. การวิเคราะห์และคาดการณ์: ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ และคาดการณ์แนวโน้มหรือผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างมี ประสิทธิภาพ โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และการ ประมวลผลข้อมูลทางสถิติ การวิเคราะห์และคาดการณ์ช่วยให้ผู้ ตัดสินใจสามารถมีข้อมูลที่ตรงประเด็นและเป็นฐานสำหรับการตัดสิน ใจอย่างมั่นใจมากยิ่งขึ้น 2. การจัดการข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการจัดการและ วิเคราะห์ข้อมูลที่มีปริมาณมากและซับซ้อน เครื่องมือ AI สามารถ สกัดข้อมูลที่มีความสำคัญออกมาและจัดระเบียบให้เป็นรูปแบบที่ เข้าใจง่าย ทำให้ผู้ตัดสินใจสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ในการ ตัดสินใจอย่างมีความสมดุลและพิจารณามากขึ้น บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

3. การแยกแยะและจำแนกข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการ แยกแยะและจำแนกข้อมูลที่มีความซับซ้อน และช่วยให้เราเข้าใจ ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่าง ๆ โดยสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้ เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถจำแนกและระบุ ลักษณะหรือลักษณะเฉพาะของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ 4. การตัดสินใจอัตโนมัติ: ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในระบบ การตัดสินใจอัตโนมัติ โดยอาจเป็นการตัดสินใจในการอนุมัติสิน เชื่อ, การเลือกตั้งผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับลูกค้า หรือการกำหนดรูป แบบการจัดการธุรกิจ ระบบ AI สามารถรับข้อมูลและเงื่อนไขที่ กำหนดไว้และทำการประมวลผลเพื่อให้ตัดสินใจที่เหมาะสมกับ สถานการณ์ในเวลาที่เร็วขึ้น 66 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจช่วยเพิ่ม ความแม่นยำและประสิทธิภาพในการตัดสินใจ รวมถึงลดเวลาและค่า ใช้จ่ายในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ต้องระมัดระวังในการใช้งานและ ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้การตัดสิน ใจเป็นไปอย่างมีความสมดุลและคำนึงถึงความเหมาะสมใน สถานการณ์ที่เกี่ยวข้อง บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

คำถามท้ายบท 67 1. การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจมีประโยชน์อย่างไรใน อุตสาหกรรมการเงินและการลงทุน? 2. ในภาคธุรกิจ, การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยให้ บริษัทตัดสินใจเกี่ยวกับยุทธศาสตร์การตลาดอย่างไร? 3. การใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ ทางการแพทย์อย่างไร? 4. ในอุตสาหกรรมการขนส่งและโลจิสติกส์, การประยุกต์ใช้ปัญญา ประดิษฐ์สามารถช่วยให้บริษัทตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนเส้น ทางการจัดส่งได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างไร? 5. การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยให้องค์กรตัดสินใจ เกี่ยวกับการบริหารจัดการคลังสินค้าและการจัดส่งในอุตสาหกรรม สินค้าค้าปลีกได้อย่างไร? 6. ในอุตสาหกรรมการผลิต, การใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยใน การตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนการผลิตและการจัดเรียง กระบวนการผลิตอย่างไร? 7. การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยให้องค์กรตัดสินใจ เกี่ยวกับการจัดการคลังสินค้าในภาคบริการได้อย่างไร? บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

68 8. ในการบริหารจัดการโครงการ, การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ สามารถช่วยให้ทีมโครงการตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนและการจัด ทำกำหนดการอย่างไร? 9. การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจสามารถช่วยให้องค์กร วิเคราะห์และคาดการณ์ทางธุรกิจอย่างไร? 10. ในการตัดสินใจทางอาชีพ, การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ สามารถช่วยให้บุคคลตัดสินใจเกี่ยวกับการเลือกงานหรือการพัฒนา อาชีพอย่างไร? บทที่ 6 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจ

บทที่ 7 การประยุกต์ใช้ปัญญา ประดิษฐ์ในโมบายแอปพลิเคชั่น

บทนำ 70 ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวเข้ามาอย่างรวดเร็วและผลักดันการพัฒนาปัญญา ประดิษฐ์อย่างต่อเนื่อง การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบาย แอพพลิเคชัน (Mobile Applications) ได้รับความสนใจอย่างมาก โดยมีผล ให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางด้านการให้บริการและประสบการณ์ของผู้ใช้งาน ในแอปพลิเคชัน การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบายแอพพลิเคชันมีประโยชน์อย่าง มากทั้งในด้านการประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับผู้ใช้งานและธุรกิจ ที่พัฒนาแอปพลิเคชันดังกล่าว หนึ่งในการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบายแอพพลิเคชันที่ได้รับ คปัวญามญนาิยปมระคืดอิษกาฐ์รเสพืร่้อางวิเรคะบราบะแห์นแะลนะำทำ(นRาeย cคoวmามmตe้อnงdกaาtรiขoอnงผSู้ใyชs้tงeานm)โดที่ยใอช้้างอิง จากข้อมูลและพฤติกรรมการใช้งานที่ผู้ใช้งานเคยทำในอดีต ตัวอย่างที่น่า สนใจคือการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในแอปพลิเคชันสตรีมมิ่งวิดีโอ เช่น YouTube หรือ Netflix เพื่อแนะนำเนื้อหาที่เป็นไปตามความสนใจและความ ชื่นชอบของผู้ใช้งาน ทำให้ผู้ใช้งานได้รับประสบการณ์การสตรีมมิ่งที่น่าสนใจ และตรงกับความต้องการส่วนบุคคล การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบายแอพพลิเคชันสามารถช่วยเพิ่ม ประสิทธิภาพและความสะดวกสบายให้กับผู้ใช้งาน รวมถึงช่วยในการตัดสินใจ สร้างประสบการณ์ใช้งานที่ดีขึ้น และเพิ่มผลตอบแทนให้กับธุรกิจที่พัฒนา แอปพลิเคชัน ในอนาคตที่เทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์ก้าวไปข้างหน้า อย่างไม่หยุดนิ่ง

การพัฒนาแอปพลิเคชั่นด้วยปัญญาประดิษฐ์ การพัฒนาแอปพลิเคชันด้วยปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) เป็นกระบวนการที่ใช้เทคโนโลยีและอัลกอริทึมเพื่อ ให้แอปพลิเคชันสามารถเรียนรู้และปรับปรุงการทำงานของมันได้อัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่ ซับซ้อนได้มากขึ้น และสามารถตอบสนองต่อผู้ใช้งานได้อย่างมร ประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยการตัดสินใจอัตโนมัติ ตัวอย่างของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนา แอปพลิเคชันได้แก่ 1.แอปพลิเคชันเสนอแนะสินค้า: แอปพลิเคชันสามารถใช้ปัญญา ประดิษฐ์ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้งาน เช่น การบันทึก ประวัติการซื้อของผู้ใช้งาน และข้อมูลอื่น ๆ เพื่อแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้อง และที่คาดว่าผู้ใช้งานจะสนใจ 2. แอปพลิเคชันแปลภาษา: ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้สกัดความหมาย จากประโยคหรือข้อความในแอปพลิเคชันแปลภาษาเพื่อปรับปรุงคุณภาพ การแปล โดยให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเข้าใจได้ดีกว่าการแปลทางเทคนิค เดิม 71

3. แอปพลิเคชันค้นหา: ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการปรับปรุงระบบ ค้นหาในแอปพลิเคชัน เช่น ระบบแนะนำผลการค้นหาที่แม่นยำและ เข้าใจความต้องการของผู้ใช้งาน 4. แอปพลิเคชันสื่อสาร: แอปพลิเคชันเช่นแชทบอทสามารถใช้ปัญญา ประดิษฐ์ในการตอบคำถามหรือสนทนากับผู้ใช้งาน โดยมีการเรียนรู้ จากข้อมูลที่ผู้ใช้งานกรอกเข้ามา และสามารถให้คำแนะนำหรือข้อมูล เพิ่มเติมได้ 72 กรู้ขาอรพงัเฒครนื่อางแจัอกปร พ(Mลิเaคcชhันinด้eวยLปeัaญrญn iาnปgร)ะดแิษละฐ์สเารีมยากรใถชใ้กช้รงะาบนวกนับกขา้อรมเูรีลยทนี่ มีปริมาณมาก เช่น ข้อมูลที่สะท้อนจากการใช้แอปพลิเคชันหรือการกระ ทำของผู้ใช้งาน การพัฒนาแอปพลิเคชันด้วยปัญญาประดิษฐ์มีความ สามารถในการปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สอดคล้องกับ ความต้องการและความพึงพอใจของผู้ใช้งานในขณะเดียวกันยังตอบ สนองได้อย่างมีประสิทธิภาพต่อการเปลี่ยนแปลงและสภาวะของตลาด ในอนาคต

การปรับแต่งประสานงานกับแอปพลิเคชั่นที่มี ปัญญาประดิษฐ์ การปรับแต่งและประสานงานกับแอปพลิเคชันที่มีปัญญาประดิษฐ์ เป็นกระบวนการที่มีความสำคัญเพื่อให้แอปพลิเคชันทำงานได้อย่าง เต็มประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้งาน ดังนั้นนี่ คือขั้นตอนที่คุณสามารถทำเพื่อปรับแต่งและประสานงานกับ แอปพลิเคชันที่มีปัญญาประดิษฐ์ 1. ตว้าองงแกผานรทีแ่ชลัดะเวิจเนครสา ำะหห์รคับวแามอตป้อพงลกิเาครช:ันกขำอหงนคุดณควราะมบุ วัตถุประสงค์และผลประโยชน์ที่คุณต้องการที่จะได้รับ จากแอปพลิเคชันที่มีปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้คุณยัง ควรวิเคราะห์ผู้ใช้งานเป้าหมายและความต้องการของพวก เขา เพื่อให้คุณสามารถปรับแต่งและประสานงานกับ แอปพลิเคชันให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้งาน 2. เลือกและประสานงานกับทีมผู้พัฒนา: หากคุณ ไม่มีทีมผู้พัฒนาที่มีความเชี่ยวชาญในการพัฒนา 73 แอปพลิเคชันที่มีปัญญาประดิษฐ์ คุณควร พิจารณาที่จะจ้างทีมผู้พัฒนาหรือบริษัทที่มีความ เชี่ยวชาญด้านนี้ ในกรณีที่คุณมีทีมผู้พัฒนาอยู่ แล้ว คุณจะต้องประสานงานกับพวกเขาให้เข้าใจ ความต้องการและวิธีการพัฒนาแอปพลิเคชันที่มี ปัญญาประดิษฐ์

3. กำหนดและปรับแต่งฟีเจอร์: ระบุฟีเจอร์ที่คุณต้องการให้ แอปพลิเคชันที่มีปัญญาประดิษฐ์มี นี่อาจเป็นฟีเจอร์ที่เกี่ยวกับการรับรู้ เสียงหรือภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ คุณสามารถปรับแต่งและประสานงานกับ ทีมผู้พัฒนาเพื่อให้ฟีเจอร์ดังกล่าวเข้ากับแอปพลิเคชันได้อย่างเหมาะสม 4. ทดสอบและประเมินผล: ในขั้นตอนนี้คุณควรทดสอบแอปพลิเคชัน ที่มีปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจสอบว่าฟีเจอร์ที่ปรับแต่งและประสานงานเข้า กับแอปพลิเคชันได้อย่างถูกต้อง ระบบปัญญาประดิษฐ์ควรทำงานได้ อย่างเสถียรและตอบสนองต่อแบบจำลองที่คุณได้กำหนดไว้ 5. การปรับแต่งและประสานงานต่อเนื่อง: แอปพลิเคชันที่มีปัญญา ประดิษฐ์ต้องการการปรับแต่งและประสานงานต่อเนื่องเพื่อให้สามารถ ปรับปรุงและพัฒนาต่อไป คุณควรรักษาการสื่อสารและการประสานงาน กับทีมผู้พัฒนา 74

บทสรุปการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบาย แอปพลิเคชั่น การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบายแอปพลิเคชั่นมีผลกระทบ มากทั้งต่อผู้ใช้และธุรกิจ ดั่งผลสรุปดังนี้ การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้: โมบายแอปพลิเคชั่นที่ใช้ ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้ โดย การให้คำแนะนำที่ปรับตามพฤติกรรมและความต้องการของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันการเดินทางสามารถแนะนำเส้นทางที่ เหมาะสมตามเวลาและสภาพการจราจรของผู้ใช้ได้ การปรับตามบุคคล: การปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้โมบายแอปพลิ เคชั่นสามารถปรับการให้บริการตามความต้องการและข้อมูลส่วน บุคคลของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันการช้อปปิ้งออนไลน์ สามารถแนะนำสินค้าหรือบริการที่เข้ากับความสนใจและรูปแบ บการช้อปของแต่ละบุคคลได้ การปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ: ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการ ปรับปรุงและอัตราการดำเนินงานในโมบายแอปพลิเคชั่นของ ธุรกิจ ตัวอย่างเช่น การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดส่งสินค้า อย่างมีประสิทธิภาพ หรือการตรวจสอบและตรวจจับข้อมูลในการ บริการลูกค้าเพื่อปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของธุรกิจ 75

การวิเคราะห์และการทำนาย: โมบายแอปพลิเคชั่นที่ใช้ปัญญา ประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและทำนายเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ ตัดสินใจหรือดำเนินการต่างๆ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันการ ลงทุนสามารถทำนายผลตอบแทนของการลงทุนตามความ เสี่ยงที่ผู้ใช้ต้องการได้ การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบายแอปพลิเคชั่นมี ประโยชน์อย่างมาก สร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ใช้ และ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของธุรกิจในตลาดที่ แข่งขันอย่างสูง 76

คำถามท้ายบท 77 1.ในโมบายแอพพลิเคชั่น, ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการ วิเคราะห์และทำนายพฤติกรรมของผู้ใช้ได้อย่างไร? 2. การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบายแอพพลิเคชั่นเพื่อ ปรับแต่งประสบการณ์ส่วนบุคคลสามารถทำได้อย่างไร? 3.ในแอพพลิเคชั่นการเดินทาง, ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย ในการเสนอเส้นทางที่เหมาะสมและเตือนสถานการณ์เร่ง ด่วนได้อย่างไร? 4. ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการประมวลผลภาพหรือวิดีโอ ในโมบายแอพพลิเคชั่นอย่างไร? และประโยชน์ที่ได้รับจาก การนำมาใช้งานคืออะไร? 5.ในเชิงภูมิศาสตร์แอพพลิเคชั่น, ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย ในการแสดงข้อมูลทางภูมิศาสตร์และการตรวจสอบสถานที่ใน โมบายแอพพลิเคชั่นได้อย่างไร? 6. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยในการประเมินและแจ้งเตือน สถานการณ์สุขภาพหรือสภาวะทางจิตใจในแอพพลิเคชั่นได้ อย่างไร? 7.ในโมบายแอพพลิเคชั่นการซื้อขายออนไลน์, ปัญญา ประดิษฐ์สามารถช่วยในการแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการและ การทำนายความต้องการของลูกค้าได้อย่างไร?

คำถามท้ายบท 78 8.การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโมบายแอพพลิเคชั่นสามารถ ช่วยในการตรวจจับและป้องกันความไม่เหมาะสมหรือการละเมิด นโยบายในการใช้แอพพลิเคชั่นได้อย่างไร? 9.ในแอพพลิเคชั่นสื่อสังคม, ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยในการ แนะนำเนื้อหาที่เหมาะสมและการกรองข้อมูลที่ไม่เหมาะสมได้ อย่างไร? 10.ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการวิเคราะห์และสร้างรายงานผล สำหรับผู้ใช้โมบายแอพพลิเคชั่นได้อย่างไร?

บทที่8 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ในระบบอัตโนมัติเเละ การคาดการณ์เเละการจัดลำดับ

บทนำ 80 ณ เวลานี้เทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทั้งด้าน ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ผลพวงจากการพัฒนานี้ได้ก่อกำเนิดความท้าทายให้กับ นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรคอมพิวเตอร์ศาสตร์ที่พัฒนาในระบบคอมพิวเตอร์จะมี ความเฉลียวฉลาด สามารถนำมาประยุกต์ใช้เพื่อมาช่วยมนุษย์ในการทำงานและ การตัดสินใจในด้านต่างๆหรือใช้ในการแก้ไขปัญหาสำคัญต่างๆที่พบโดยเรียก ศาสตร์นี้ว่า ปัญญาประดิษฐ์( Artificial Intelligence.) การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบอัตโนมัติเเละการควบคุมเเละการ จัดการตามลำดับมีความสำคัญสูงในหลากหลายภาคส่วนของอุสาหกรรมตัวอย่าง การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบอัตโนมัติเเละการควบคุมเเละการจัดการ ตามลำดับ ได้เเก่ ระบบผลิตเเล ะการจัดเก็บสินค้า ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการควบคุมเเละการจัดการกระบวนการผลิต เเละการจัดเก็บสินค้าในอุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น ระบบอัตโนมัติสำหรับการ ควบคุมเเละจัดการกระบวรการผลิตให้มีประสิทธิภาพสูง การจัดเก็บสินค้าใน คลังสินค้าโดยใช้หุ่นยนต์หรือระบบอัตโนมัติอื่นๆ รวมถึงการติดตามเเละ ควบคุมความสัมพันธ์ระหว่างกระบวนการผลิตเเละการจัดเก็บสินค้าในลำดับ ตามที่กำหนด ระบบการจัดการผลิตในอุตสาหกรรมอาหารเเละเครื่องดื่ม ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการควบคุมเเละจัดการกระบวนการผลิตใน อุตสาหกรรมอาหารเเละเครื่องดื่มตัวอย่างเช่นระบบอัตโนมัติสำหรับการควบคุม กระบวนการผลิตอาหารโดยใช้เซ็นเซอร์อัจฉริยะเพื่อตรวจวัดเเละควบคุมการผลิต เครื่องดื่มเพื่อให้ได้คุณภาพเเละปริมาณที่สูงสุด รวมถึงการจัดการการบรรจุหีบห่อ เเละการจัดการจัดส่งสินค้า

ระบบการควบคุมเเละการจัดการการขนส่ง 81 ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในการควบคุม เเละจัดการกระบวนการขนส่ง ตัวอย่างเช่น ระบบควบคุมการจัดส่งสินค้าในโกดังใหญ่โดย ใช้หุ่นยนต์หรือรถยนต์อัตโนมัติ การวางแผน เส้นทางการเดินทางขนส่งให้เป็นไปอย่างมี ประสิทธิภาพ รวมถึงการตรวจสอบเเละควบคุม สถานการณ์การขนส่งในลำดับตามที่กำหนด ไว้ ระบบการควบคุมเเละ จัดการโรงงานอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ในระบบควบ คุมเเละการจัดการโรงงานอัตโนมัติเพื่อเพิ่ม ประสิทธิภาพเเละความสามารถในการตอบ สนองต่อเป้าหมายของการผลิต ตัวอย่างเช่น ระบบควบคุมเเละจัดการกระบวนการผลิต อัตโนมัติในโรงงานโดยใช้หุ่นยนต์หรือ อุปกรณ์อัตโนมัติเพื่อปรับปรุงความเเม่นยำ ความรวดเร็ว เเละประสิทธิภาพของ กระบวนการ

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบอัตโน มัติเเละการคาดการณ์การจัดการตามลำดับมีความ สำคัญอย่างมากเนื่องจากสามารถมีผลกระทบใหญ่ ต่อหลายด้านของกิจการเเละการดำเนินงานของ องค์กรดังนี้ 82 ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบอัตโนมัติช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ของกระบวนการทางธุรกิจเเละการดำเนินงาน โดยสามารถลดเวลา เเละค่าใช้จ่ายในกระบวนการต่างๆตลอดจนเพิ่มผลผลิตเเละ คุณภาพสินค้าหรือบริการ ความเเม่นยำเเละความเป็นระบบ ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถประมวลผลข้อมูลที่มีปริมา นมากเเละซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วเเละเเม่นยำกว่ามนุษย์ซื่งช่วยลด ความผิดพลาดที่เกิดจากจ้อผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้นในกระบวนการ มนุษย์นอกจากนี้ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ยังช่วยเพิ่มความเป็นระบบ ในการตรวจสอบข้อผิดพลาดเเละยังสร้างเครื่องมือเเละกระบวรการที่ สามารถทำงานได้ตลอดเวลา การคาดการณ์เเละการวางแผน ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลประวิตรศาสตร์เเละเเนว โน้มในอดีตเพื่อทำนายเเละคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคตได้ ซึ่ง สามารถช่วยในการวางแผนกลยุทธ์การตลาดหรือการจัดการการผลิต เพื่อให้องค์กรสามารถปรับตัวเเละรับมือกับสภาวะการเปลี่ยนแปลงใน ตลาดและอุตสาหกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การปรับตัวเเละการจัดการตามลำดับ 83 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการคาดการณ์การจัดการตาม ลำดับช่วยให้องค์กรในการคาดการณ์การจัดการตามลำดับช่วยให้ องค์กรสามารถทำงานได้อย่างเป็นระบบเเลไม่ะมีประสิทธิภาพด้วย การวิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบันเเละตรวจสอบข้อมูลการดำเนินงานที่ผ่าน มาระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถให้ข้อมูลเเละคำเเนะนำเพื่อช่วยใน การติดสินใจที่ถูกต้องเเละสร้างกลยุทธ์การดำเนินงานในอนาคต ในบทสรุป การประยุกต์ใช้ปัญญา ประดิษฐ์ในระบบอัตโนมัติเเละการ คาดการณ์การจัดการตามลำดับมีความ สำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพของการ ทำงานลดความผิดพลาด เเละช่วยในการวางแผนการจัดการ องค์กรให้มีประสิทธิภาพมากมายยิ่งขึ้น ในสภาวะการเเข่งขันทาวธุรกิจในยุค ดิจิตอล

คำถามท้ายบท 1. ปัญญาประดิษฐ์คืออะไรและมีการใช้งานอย่างไรในชีวิตประจำวัน? 2. ระบบอัตโนมัติคืออะไรและอะไรที่เรานำมาใช้ทุกวัน? 3. การคาดการณ์ในการจัดการตามลำดับมีความสำคัญอย่างไรในธุรกิจ และอุตสาหกรรม? 4.ในภาคอุตสาหกรรม ระบบอัตโนมัติเป็นเครื่องมือสำคัญในการเพิ่ม ประสิทธิภาพในการผลิตอย่างไร? 5. ปัญญาประดิษฐ์เเละระบบอัตโนมัติมีความเชื่อมโยงกับเทคโนโลยี อื่นๆอย่างไร เช่น อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง การเรียนรู้ของเครื่อง หรือ โทรศัพท์เคลื่อนที่? 6. การคาดการณ์ในการจัดการตามลำดับสามารถใช้ในการวางแผนยาน ธุรกิจได้อย่างไร? 7. การใช้ปัญญาประดิษฐ์และระบบอัตโนมัติสามารถช่วยลดการผิดพลาด ในการตัดสินใจของมนุษย์ได้อย่างไร? 8.ในอนาคต เราคาดว่าปัญญาประดิษฐ์และระบบอัตโนมัติจะมีบทบาท ในอุตสาหกรรมใดอีกบ้าง? 9. ปัญญาประดิษฐ์และระบบอัตโนมัติสามารถช่วยลดต้นทุนในการ ดำเนินธุรกิจได้อย่างไร? 10. การพัฒนาและการนำเสนอปัญญาประดิษฐ์และระบบอัตโนมัติ เกี่ยวข้องกับคำถามความเป็นธรรมชาติ ความเป็นมนุษย์ หรือคำถาม เศรษฐกิจมวลรวมอย่างไร? 84

บทที่ 9 การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

บทนำ 86 ในปัจจุบันคอมพิวเตอร์มีบทบาทในการดำเนินกิจกรรมและธุรกรรม ซึ่งทุก ๆ หน่วยงานและองค์กรไม่ว่าจะเป็นขนาดเล็ก กลางหรือใหญ่ ล้วนแต่มีข้อมูล ขนาดใหญ่ \"BIG DATA\" โดยกระบวนการทำงานของทุกองค์กรนั่นมีสาขาสห วิทยาการโดยตรง หรือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาด ใหญ่และแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ด้วยลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่ในโลกปัจจุบัน การเข้ามาของ INTERNET OF THINGS หรือ CENSOR ต่าง ๆ ตลอดจน SOCIAL MEDIA ทำให้เกิด เป็นข้อมูลปริมาณมหาศาล และนำมาสู่ \"นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล\" (DATA SCIENCE) เพื่อใช้ในการวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก หรือองค์ความรู้บางอย่างที่ ซ่อนอยู่ในข้อมูลขนาดใหญ่ (BIG DATA) เพื่อนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ สูงสุด การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั่นมีความสำคัญอย่าง มาก เพราะ ข้อมูลขนาดใหญ่ \"BID DATA\" ที่เกิดขึ้นนั้น องค์กรไม่สามารถ นำมาปรับใช้ได้ในทันที ด้วยขนาด ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูล ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาช่วยการทำงานในด้านนี้ แถมยังประหยัดเวลาและแบ่งเบาภาระการทำงานของมนุษย์อีกด้วย

การวิเคราะห์และการทำนายข้อมูล 87 การวิเคราะห์และทำนายข้อมูลนั่นเป็นกระบวนการที่สำคัญ นิยมใช้ใน กลุ่มหน่วยงานและองค์อย่างมากหรืออื่น ๆ อีกมากมาย โดยใช้ข้อมูลจากอดีต เพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับรูปแบบข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยมีลักษณะเฉพาะตัว เช่น แมชชีนเลิร์นนิ่ง(MACHINE LEARNING), การพยากรณ์ การจับคู่รูปแบบ และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้เราเข้าใจในข้อมูลนั่นและความสัมพันธ์ ระหว่างข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลประชากร ข้อมูลของลูกค้า และมีความสำคัญ อย่างยิ่งกับการบริหารธุรกิจ การวางแผนกลยุทธ์ต่าง ๆ เพื่อนำไปตัดสินใจ ต่อยอดกับธุรกิจ โดยกระบวนการวิเคราะห์และทำนายข้อมูล มีขั้นตอนดังนี้

การวิเคราะห์และทำนายข้อมูล มีขั้นตอนกระบวนการดังนี้ 1.เก็บรวบรวมข้อมูล(COLLECT) 88 รวบรวมข้อมูลตามจุดประสงค์หรือความต้องการของเรา ขึ้นอยู่กับหัวข้อที่ เช่น ถ้าต้องการดูข้อมูลซื้อของออนไลน์เพื่อใช้ในการตัดสินใจว่าจะ ซื้อดีไหม ได้สินค้าคุณภาพหรือป่าว เราจะมีกระบวนการตรวจ สอบโดยการดูคนคอมเมนต์หลังการซื้อขาย รีวิว รวมไปถึงยอด ขายที่ลูกค้าหลาย ๆ คนสั่งซื้อไป ถ้าต้องการเก็บ LOG การใช้เว็บไซต์ ก็อาจจะเขียน JAVASCRIPT วางไว้ในเว็บไซต์ของเรา เพื่อเก็บการกระทำ ต่าง ๆ ของผู้ใช้ ถ้าต้องการเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์อื่น เราต้องเขียนโปรแกรมดึง ข้อมูลทาง API หรือ SCRAPE ข้อมูลจากหน้าเว็บไซต์ 2.จัดการข้อมูล (MANAGE) หลังจากได้เก็บรวบรวมข้อมูลไปแล้วสิ่งต่อมาที่ต้องทำคือนำข้อมูลมา ผ่านการแปรรูปให้นำมาใช้ต่อได้ง่าย หรือเรียกขั้นตอนนี้ว่า “การ ทำความสะอาดข้อมูล” หรือ DATA WRANGLING / DATA CLEANING นั่นเอง หลังจากทำความสะอาดข้อมูลเสร็จแล้ว ก็ได้เวลาจัดเก็บลงฐานข้อมูล ซึ่ง ปัจจุบันมีฐานข้อมูลหลากหลายแบบให้เราเลือกใช้ เช่น SQL หรือ NOSQL, OLTP หรือ OLAP ฯลฯ

การวิเคราะห์และทำนายข้อมูล มีขั้นตอนกระบวนการดังนี้ 3.วิเคราะห์ข้อมูล (ANALYZE) 89 จากขั้นตอนที่แล้ว พอเรามีข้อมูลพร้อมใช้เรียบร้อย ก็ได้เวลานำมา วิเคราะห์เพื่อหาสิ่งที่น่าสนใจในข้อมูล ซึ่งขึ้นนอยู่กับว่าโจทย์ที่ต้องการ คืออะไร โดยแบ่งได้เป็น 2 โจทย์หลัก ๆ ในการวิเคราะห์ดังนี้ FINDING INSIGHTS – วิเคราะห์เพื่อหาสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล สำหรับนำมาใช้ตัดสินใจเรื่องต่าง ๆ ในธุรกิจ เช่น ยอดขายกาง เกงยีนส์เดือนธันวาคมของ 5 ปีที่ผ่านมาสูงกว่าสินค้าอื่น ๆ อย่าง มาก เราก็สามารถปรับแผน MARKETING ให้เหมาะสมได้ MODELLING – วิเคราะห์เพื่อหา PATTERN ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล และพยายามสร้าง MODEL เลียนแบบหน้าตาของข้อมูลออกมาให้ เหมือนที่สุด สำหรับนำมาใช้ทำนายผล เช่น เราพบว่ายอดขาย ของไอศกรีมมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรงเมื่อเทียบกับอุณหภูมิ เฉลี่ยในแต่ละวัน เราก็สามารถจัดโปรโมชั่นพิเศษในช่วงที่อากาศ หนาวเพื่อดึงดูดลูกค้าเพิ่มขึ้นได้

การวิเคราะห์และทำนายข้อมูล มีขั้นตอนกระบวนการดังนี้ 4.นำข้อมูลมาช่วยตัดสินใจ (DECISION) หลังจากที่วิเคราะห์ข้อมูลแล้วได้ข้อมูลที่ซ่อนอยู่มาก็นำมาปรับใช้ หรือนำเสนอโดยเราไม่จำเป็นต้องพูดปากเปล่าเสมอไป เพราะข้อดีหลัก ๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูลคือระหว่างที่เราวิเคราะห์ข้อมูลนั่นจะมีขั้นตอน การสร้างโมเดล (MODEL) เพื่อเลียนแบบหน้าตาของข้อมูลที่ได้มาเพื่อ ประกอบการตัดสินใจและต่อยอดธุรกิจครั้งหน้านั่นเอง แล้วเราก็ยัง สามารถนำโมเดลนั่นมาใช้ในการประกอบการนำเสนอได้อีกด้วย ทั้งนี้การวิเคราะห์และทำนายข้อมูลเราจำเป็นต้องมีความเข้าใจในธุรกิจ จนไปถึงทราบถึงปัญหาที่เกิดขึ้นและความสัมพันธ์ของข้อมูล เพื่อให้ได้ กระบวนการแก้ไขปัญหารวมถึงคำตอบที่เราต้องการ 90

การค้นหาข้อมูลและการจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ 91 BIG DATA ในปัจจุบันนั้นสำคัญเป็นอย่างมากในชีวิตประจำวันไม่ว่าจะธุรกิจ ไหนก็ตาม และด้วยพฤติกรรมของผู้บริโภคในปัจจุบันนั้นได้เปลี่ยนมาใช้ชีวิต บนสื่อออนไลน์มากขึ้นเสพสื่อ เสพคอนเทนต์ มากขึ้น ถ้าหากมองข้ามใน ส่วนนี้ก็มีโอกาสที่จะเสียเปรียบคู่เเข่งและเสียกลุ่มลูกค้าไปเป็นจำนวนมาก อย่างคาดไม่ถึง ดังนั้นไม่ว่าจะธุรกิจไหนก็ต้องมีข้อมูล BIG DATA ยิ่งมีข้อมูล BIG DATA เยอะก็ยิ่งได้เปรียบคู่เเข่งทางการค้า เพราะ ข้อมูล BIG DATA นั้นสามารถ เป็นตัวช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลในด้านธุรกิจ, วิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายเพื่อ ทำการตลาดให้ถูกจุด, เข้าใจผู้บริโภคมากขึ้น และที่สำคัญสามารถเป็นไอเดีย เพิ่มเติมในการพัฒนาสินค้าและบริการในอนาคตได้ แต่ถึงจะมีข้อมูล BIG DATA แต่ก็ไม่ได้แปลว่าเราได้เปรียบคู่แข่งเสมอไป เพราะกว่าจะมีข้อมูลขนาดใหญ่นั่นต้องมาจากการค้นหาข้อมูลจากหลากหลาย แหล่ง ทำให้มีข้อมูลหลายรูปแบบ เราจึงจำเป็นต้องมีกระบวนการจัดการกับ ข้อมูลนั่นเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เราต้องการมากที่สุด

การค้นหาข้อมูลและการจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ มีขั้นตอนอย่างไร 92 การค้นหาข้อมูลอาจจะเป็นได้ทั้งเรามีข้อมูลที่มีอยู่ก่อนแล้ว ข้อมูลที่เพิ่งได้มา ใหม่ หรือคลังข้อมูลที่สามารถดาวน์โหลดได้จากอินเทอร์เน็ต และการค้นหา ข้อมูลยังเป็นไปได้ในกรณีของบริษัทไม่ว่าจะเป็น ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล ภายในหรือภายนอก ซอฟต์แวร์ CRM ของบริษัท บันทึกเว็บเซิร์ฟเวอร์ โซ เชียลมีเดีย หรือซื้อจากแหล่งบริษัทภายนอกที่เชื่อถือได้ ทั้งนี้การค้นหาข้อมูล เราจำเป็นต้องทราบถึงโจทย์หรือปัญหาที่ต้องการจะหาทราบ เพื่อข้อมูลที่ถูก ต้องและแม่นยำกับความต้องการของเรา ก่อนที่ธุรกิจจะสามารถนำ BIG DATA มาใช้งานได้ พวกเขาควรพิจารณาว่า ข้อมูลจะไหลเวียนไปยังสถานที่ แหล่งที่มา ระบบ เจ้าของ และผู้ใช้งาน จำนวนมากได้อย่างไร มีสี่ขั้นตอนสำคัญในการจัดการ “โครงสร้างข้อมูล” ขนาดใหญ่นี้ ซึ่งรวมถึงข้อมูลแบบดั้งเดิม ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มี โครงสร้างและกึ่งมีโครงสร้าง

การค้นหาข้อมูลและการจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ มีขั้นตอนอย่างไร 1. รู้แหล่งที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่ 93 กระแสข้อมูลมาจาก INTERNET OF THINGS (IOT) และ อุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออื่นๆ ที่ไหลเข้าสู่ระบบไอทีจากอุปกรณ์สวมใส่ รถยนต์ อัจฉริยะ อุปกรณ์ทางการแพทย์ อุปกรณ์อุตสาหกรรม และอื่น ๆ คุณ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่นี้ได้เมื่อมาถึง รวมถึงตัดสินใจเลือกข้อมูลที่ จะเก็บหรือไม่เก็บ และข้อมูลใดที่ต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติม โซเชียลมีเดีย ข้อมูลเกิดจากการโต้ตอบบน FACEBOOK, YOUTUBE, INSTAGRAM ฯลฯ ซึ่งรวมถึงข้อมูลขนาดใหญ่จำนวน มหาศาลในรูปแบบของภาพ วิดีโอ คำพูด ข้อความ และเสียง - มี ประโยชน์สำหรับฟังก์ชั่นการตลาด การขาย และการสนับสนุน ข้อมูลนี้ มักจะอยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง ดังนั้นจึงเป็นความท้าทายในแบบเฉพาะ สำหรับการบริโภค และการ วิเคราะห์ ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณชน มาจากแหล่งข้อมูลแบบเปิดขนาดใหญ่ เช่น DATA.GOV ของรัฐบาลสหรัฐ, CIA WORLD FACTBOOK หรือ พอร์ทัลข้อมูลแบบเปิดของสหภาพยุโรป ข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ อาจมาจากพื้นที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง แหล่งข้อมูล 7 บนระบบคลาวด์ ซัพพลายเออร์ และลูกค้า

การค้นหาข้อมูลและการจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ มีขั้นตอนอย่างไร 2. การเข้าถึง จัดการ และจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ 94 ระบบคอมพิวเตอร์สมัยใหม่มีความเร็ว พลัง และความยืดหยุ่นที่ จำเป็นในการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลและประเภทของข้อมูลขนาด ใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว นอกเหนือจากการเข้าถึงที่เชื่อถือได้แล้ว บริษัทต่าง ๆ ยังต้องมีวิธีในการรวมข้อมูล รับประกันคุณภาพของข้อมูล การจัด ระเบียบข้อมูลและการจัดเก็บ และการเตรียมข้อมูล 3. การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น การประมวลผลแบบกริด (GRID COMPUTING) หรือการวิเคราะห์ในหน่วยความจำ องค์กรต่างๆ จึงสามารถเลือกที่จะใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมดของพวกเขามาทำการ วิเคราะห์ได้ แต่ไม่ว่าจะใช้วิธีใด การวิเคราหะ์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นวิธีที่ บริษัทต่างๆ ได้รับมูลค่าและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ปัจจุบันข้อมูลขนาด ใหญ่ป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบการวิเคราะห์ที่มีความก้าวหน้าที่สูงขึ้น เช่น \"ปัญญาประดิษฐ์\"

การค้นหาข้อมูลและการจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ มีขั้นตอนอย่างไร 4. ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและใช้ข้อมูลช่วย 95 ข้อมูลที่ได้รับการจัดการและมีความน่าเชื่อถือนำไปสู่การ วิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือและการตัดสินใจที่น่าเชื่อถือ เพื่อให้สามารถแข่งขัน ได้ ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลขนาดใหญ่และ ดำเนินงานบนพื้นฐานข้อมูล ทำการตัดสินใจบนพื้นฐานหลักฐานที่นำ เสนอโดยข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่ตามสัญชาตญาณของผู้บริหาร การขับ เคลื่อนด้วยข้อมูลมีประโยชน์ที่ชัดเจน บทสรุปการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ใน งานวิทยาศาสตร์ข้อมูล การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในงานวิทยาศาสตร์ ข้อมูลเป็นเรื่องที่จำเป็นและหลีกเลี่ยงไม่ได้ เพราะข้อมูลที่ขนาด ใหญ่ถึงเทราไบต์ หรือไปจนถึงเพธาไบต์นั่นมีข้อมูลที่หลาก หลายรูปแบบ แหล่งอ้างอิงที่มากมาย ทำให้ไม่สามารถนำมาปรับ ใช้ได้ทัน จำเป็นต้องนำข้อมูลขนาดใหญ่นั้นมาผ่านกระบวนการ ทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล และสิ่งที่ช่วยให้กระบวนการและขั้นตอน เหล่านั้นสั้นลงมานั้นคือการทำงานของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เราได้ป้อนคำสั่งลงไป