ທ່ານເຄີຍຖາມຕົວເອງບໍ່ວ່າ ຄອມພິວເຕີ 'ເຫັນ' ຮູບພາບແນວໃດ ໃນແງ່ຂອງສິ່ງທີ່ມັນສາມາດບອກພວກເຮົາກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຢູ່ໃນຮູບພາບ? ແລະ ມັນມາຈາກສິ່ງໜຶ່ງທີ່ເຮົາຮູ້ຈັກກັນໃນຊື່ ລະບົບມື້ເບິ່ງທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ . ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຮູບແບບໜຶ່ງຂອງເຕັກໂນໂລຊີທີ່ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ວິທີການເຮັດສິ່ງໃດສິ່ງໜຶ່ງ — ເຊັ່ນດຽວກັນກັບທີ່ພວກເຮົາສາມາດຮຽນຮູ້ຜ່ານປະສົບການ ແລະ ເຮັດສິ່ງຕ່າງໆໄດ້ດີຂຶ້ນຕາມການຜ່ານໄປຂອງເວລາ.
ກ ລະບົບການເບິ່ງເຫັນທີ່ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ , ໃນພາສາອັງກິດແມ່ນໂປຼແກຼມຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດ “ມອງເຫັນ” ແລະ ເຂົ້າໃຈຮູບພາບທີ່ຖືກສະແດງໃຫ້ມັນ. ມັນເຮັດໄດ້ໂດຍການຊອກຫາລວດລາຍ ແລະ ຂໍ້ມູນໃນຮູບພາບ, ແລ້ວຈຶ່ງເຮັດການຄາດເດົາກ່ຽວກັບຮູບພາບດັ່ງກ່າວໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ມັນໄດ້ຮຽນຮູ້ມາຈາກຕົວຢ່າງກ່ອນໜ້າ.
ລະບົບວິໄສທັດຂອງການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກໄດ້ພັດທະນາໄປຫຼາຍໃນຊ່ວງບັນດາປີມານີ້. ກ່ອນໜ້ານີ້, ຄອມພິວເຕີ້ສາມາດຈຳແນກຮູບຮ່າງ ແລະ ສີສັນງ່າຍໆ ເທົ່ານັ້ນ. ແຕ່ເນື່ອງຈາກເຕັກໂນໂລຊີໄດ້ດີຂຶ້ນ, ຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການເຂົ້າໃຈ ແລະ ຕີຄວາມໝາຍຂອງຮູບພາບທີ່ສັບຊ້ອນສູງກໍດີຂຶ້ນ.
ຂັ້ນຕອນສຳຄັນຂອງການພັດທະນາການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກໃນການຈຳແນກຮູບພາບກໍຄືການນຳໃຊ້ ເຄືອຂ່າຍປະສອງ . ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກຄືກັບສະໝອງຂອງເຮົາເອງ, ມີຊັ້ນຂອງເສັ້ນປະສອງທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການປະມວນຜົນ ແລະ ສ້າງຄວາມເຊື່ອມຕໍ່. ເຄື່ອງຈັກໄດ້ມີຄວາມກ້າວໜ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຈຳແນກວັດຖຸ, ໜ້າ, ແລະ ຖ້າແມ້ກະທັ້ງອາລົມໃນຮູບພາບໂດຍການນຳໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປະສອງ.
ເມື່ອທ່ານຖ່າຍຮູບດ້ວຍໂທລະສັບສະມາດຟອນ, ເຄີຍສັງເກດເບິ່ງບໍ່ວ່າມັນຈະຈຳແນກຄົນໃນເຟຣມໂດຍອັດຕະໂນມັດ? ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງນີ້ແມ່ນເນື່ອງຈາກລະບົບວິໄສທັດຂອງການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ປະກອບດ້ວຍອະລະກອລິດທຶມ (algorithms) ເພື່ອຈຳແນກ ແລະ ຈັດປະເພດວັດຖຸພາຍໃນຮູບພາບ - ເຊິ່ງຊ່ວຍໄດ້, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ເວລາທີ່ທ່ານຕ້ອງການຈັດລຽງຮູບຖ່າຍເກົ່າ.
ຈິນຕະການໂລກທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮູ້ຈັກ ແລະ ຕິດຕາມວັດຖຸຂອງພວກເຮົາໄດ้ທັນທີ. ດຽວນີ້ສາມາດບັນລຸໄດ້ໂດຍໃຊ້ລະບົບມື້ເບິ່ງທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ລະບົບດັ່ງກ່າວຖືກອອກແບບຂຶ້ນຕາມ ການມີຊັຍພາບດ້ວຍຄອມພິວເຕີ ວິທີການທີ່ຈະກວດພົບ ແລະ ຮູ້ຈັກວັດຖຸພາຍໃນຮູບພາບ ຫຼື ວິດີໂອທີ່ຖືກບັນທຶກ.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນລະບົບມື້ເບິ່ງທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ສຳລັບການກວດຈັບວັດຖຸ, ເຊັ່ນໃນຂົງເຂດລົດ (ລົດຂັບເອງ, ແລະ ອື່ນໆ). ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ລົດ 'ເຫັນ' ແລະ ປະຕິກິລິຍາຕໍ່ສະພາບແວດລ້ອມຂອງມັນ, ເຊັ່ນ: ລົດຄັນອື່ນ, ຜູ້ຖືກຖ່າຍຮູບ, ແລະ ໄຟຈາລະຈອນ. ແລະ ໂດຍການນຳໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ລົດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຂັບຂີ່ຢ່າງປອດໄພ ແລະ ຫຼີກລ່ຽງການชนກັນໄດ້ໃນຖະໜົນ.
ເປັນຜູ້ນຳໜ້າໃນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີການກວດກາຖ່ານໄຟພະລັງງານໃໝ່, ພວກເຮົານຳໃຊ້ລະບົບມຸມມອງຂັ້ນສູງ ແລະ ວິທີການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຂອງພວກເຮົາໃນຂະແໜງການຜະລິດອຸດສາຫະກຳ, ສ່ວນປະກອບຄວາມແນ່ນອນ, ແລະ ອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະພາບ, ເພື່ອຂັບເຄື່ອນການປະດິດສ້າງໃນຂະແໜງການທີ່ກຳລັງເຕີບໂຕສູງ.
ພວກເຮົາຮັກສາອັດຕາການກວດກາຜະລິດຕະພັນ 100%, ດຳເນີນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຢ່າງເຂັ້ມງວດ ຈາກການຊື້ວັດຖຸດິບ, ການປະສົມປະສານ, ການທົດສອບສຸດທ້າຍ ແລະ ການຫຸ້ມຫໍ່—ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ການປະຕິບັດຕາມ, ແລະ ການຈັດສົ່ງທີ່ມີປະສິດທິພາບໃຫ້ແກ່ລູກຄ້າທົ່ວໂລກ.
ໃນຖານະທີ່ເປັນວິສາຫະກິດເຕັກໂນໂລຢີສູງທີ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮອງໃນຂັ້ນແຫ່ງຊາດ ແລະ ມີໃບຢັ້ງຢືນດ້ານຊອບແວ ແລະ ລະບົບບູລະນະການສອງຢ່າງ, ພວກເຮົາຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຫຼັກ ເຊັ່ນ: ຊອບແວມຸມມອງຈັກ, ຫຸ່ນຍົນ, ການຄວບຄຸມການເຄື່ອນໄຫວແບບແນ່ນອນ, ແລະ ລະບົບການກວດກາອັດສະລິຍະພາບ.
ດ້ວຍການຮັບຮອງຈາກທີມງານວິສະວະກອນທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານ, ພວກເຮົາຂໍສະເໜີການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນດ້ານເທັກນິກການມອງເຫັນຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ການຈັດຊື້ທີ່ປັບປຸງຕົ້ນທຶນໃຫ້ດີຂຶ້ນ, ການບໍລິການລວມສູນ, ແລະ ການຂົນສົ່ງພິເສດ—ໂດຍສະເໜີວິທີແກ້ໄຂດ້ານເທັກນິກການມອງເຫັນທີ່ຄົບຖ້ວນ, ມີປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນຫຼັງການຂາຍທີ່ທັນໃຊ້
EN
