สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับการจดจำรูปแบบ

ด้วยการกำเนิดของข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยี ML ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน ก่อนเทคโนโลยีเหล่านี้ เราต้องคำนวณหรือหักลบข้อมูลที่เราต้องการ จากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ข้อมูลนี้ได้เปลี่ยนแปลงโลกให้ดีขึ้นอย่างแน่นอน วันนี้เราสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกในการดำเนินงานที่ลึกซึ้งมากขึ้น และแม้แต่แก้ปัญหาที่เร่งด่วนที่สุดของมนุษยชาติ ด้วยความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีที่ทันสมัย ​​ธุรกิจต่างๆ สามารถขับเคลื่อนประสิทธิภาพและได้รับประโยชน์ที่มีมูลค่าเพิ่มอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

พูดง่ายๆ ว่าวันนี้เรามีความรู้ ดังนั้น วัตถุประสงค์ของเราจึงเปลี่ยนจากการรวบรวมข้อมูลเพียงเศษเสี้ยวเดียวมาเป็นการรวบรวมข้อมูลที่เรามีมากมายอยู่แล้ว

การจดจำรูปแบบเป็นสัญลักษณ์ของสาระสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยการกรองข้อมูลที่มีค่าออกจากข้อมูลและเข้าถึงเนื้อหาที่ไม่รู้จักมาก่อน เทคโนโลยีนี้มอบความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับบริษัทต่างๆ ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่องและทันกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด แต่การจดจำรูปแบบคืออะไรและจะช่วยพัฒนาธุรกิจของคุณได้อย่างไร

การระบุรูปแบบคืออะไร?

การรู้จำรูปแบบเป็นแขนงหนึ่งของ ML ที่อุทิศให้กับการรับรู้ความสม่ำเสมอและรูปแบบในข้อมูล ด้วยการระบุรูปแบบ เราสามารถอ้างสิทธิ์ในการคาดการณ์และคาดการณ์ล่วงหน้าได้ ข้อมูลมีความแตกต่างและแบ่งตามเกณฑ์มาตรฐานหรือความคล้ายคลึงกันที่เฉพาะเจาะจง

การจดจำรูปแบบเป็นการวางรากฐานสำหรับการแก้ปัญหาและการสร้างอัลกอริทึม ลักษณะทั่วไปช่วยให้เราสามารถกรองข้อมูลที่ซ้ำซ้อนเพื่อจัดการกับปัญหาได้

การจดจำรูปแบบเป็นเทคนิคสากล มันอยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่ง เราสามารถตรวจพบได้ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ ML และ AI จริงๆ แล้วมนุษย์เราก็ทำอย่างนั้นมาตลอด จำได้ไหมว่าพ่อแม่หรือครูสอนพยัญชนะเมื่อไหร่? พวกเขาพูดว่า “A, B, C” และหลังจากพูดซ้ำหลายครั้ง เมื่อพวกเขาพูดว่า “A, B…” คุณก็จะตอบกลับด้วยคำว่า “C” คุณจำรูปแบบได้แล้ว ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวในปัจจุบันคือเรากำลังสอนคอมพิวเตอร์ให้ทำงานได้เร็วขึ้น

โดยทั่วไป ข้อมูลอาจมาในทุกรูปแบบ รวมถึง:

• ข้อความ.
• ตัวเลข
• มัลติมีเดีย.
• ความรู้สึกและอื่น ๆ

การจดจำรูปแบบสามารถช่วยประมวลผลข้อมูลที่มีลักษณะเชิงเส้นและเปลี่ยนลำดับให้เป็นความรู้เชิงประจักษ์ที่เข้าใจได้

แนะนำสำหรับคุณ: การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการออกแบบ UI และ UX ที่ทันสมัย

เทคนิคการจดจำรูปแบบ

แบบจำลองการรู้จำรูปแบบสามารถแบ่งออกได้หลายประเภทตามวิธีการวิเคราะห์และจัดหมวดหมู่ข้อมูล งานการจดจำรูปแบบสามารถรวมหนึ่งหรือหลายรุ่นพร้อมกันได้

โมเดลการจดจำรูปแบบมีดังนี้:

ทางสถิติ

โมเดลนี้หมายถึงการประยุกต์ใช้เทคนิคทางสถิติในการศึกษาการวัดข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลและตัดสินใจอย่างมีเหตุผล เป็นพื้นที่การวิจัยที่มีการใช้งานมากซึ่งมีการพัฒนาในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แบบจำลองทางสถิติใช้ ML ภายใต้การดูแล

โครงสร้าง

โมเดลนี้มีประโยชน์สำหรับปัญหาการจดจำรูปแบบที่ซับซ้อน เช่น วัตถุหลายมิติ ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการใช้แบบจำลองโครงสร้างคือการคลี่คลายความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างส่วนต่างๆ ของคำพูด รุ่นนี้ใช้ ML แบบกึ่งดูแล ซึ่งแตกต่างจากรุ่นแรก

การจับคู่เทมเพลต

โมเดลนี้เป็นโมเดลที่เรียบง่ายและดั้งเดิมที่สุดในบรรดาโมเดลอื่นๆ การจดจำรูปแบบเทมเพลตใช้เพื่อค้นหาความคล้ายคลึงกันระหว่างสองตัวอย่าง คุณเคยใช้ตัวตรวจสอบการลอกเลียนแบบหรือไม่? ใช่ นี่เป็นการจับคู่เทมเพลตด้วย

แบบจำลองการจดจำรูปแบบอื่นๆ ได้แก่ แบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียม แบบจำลองอิงตามฟัซซี และแบบจำลองไฮบริด

ขอแนะนำการจดจำรูปแบบ

กระบวนการจดจำรูปแบบส่วนใหญ่ในการทำงานของ AI ทำตามชื่อของมันทุกประการ อย่างไรก็ตาม มีหลายสิ่งที่ไม่ได้วางอยู่ใต้พื้นผิว

โดยทั่วไป อัลกอริธึมการระบุรูปแบบทั้งหมดประกอบด้วยส่วนสำคัญสองส่วน:

• ส่วนสำรวจ – เมื่ออัลกอริทึมกำลังค้นหารูปแบบทั่วไป
• ส่วนที่อธิบาย – เมื่ออัลกอริทึมเริ่มจัดหมวดหมู่รูปแบบในลักษณะเฉพาะ

เมื่อรวมกันแล้ว องค์ประกอบทั้งสองนี้ช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ในภายหลัง การวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันและความสัมพันธ์จะเปิดเผยข้อเท็จจริงที่เพิ่มความเข้าใจทั่วไปของปัญหาที่เป็นปัญหา

การจดจำรูปแบบได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเป็นเวลาหลายปี มีวิธีการมากมายที่ขับเคลื่อนการพัฒนาแอพต่างๆ ในหลายช่องทาง ขั้นตอนหลักของการจดจำรูปแบบ ได้แก่ การประมวลผลล่วงหน้า การดึงคุณสมบัติ และการจำแนกประเภท

ดังนั้นการจดจำรูปแบบจึงทำได้ดังนี้:

• ข้อมูลถูกสะสมจากแหล่งที่มา
• ข้อมูลถูกขัดเกลาโดยการตัดข้อมูลที่มากเกินไปออก
• ข้อมูลได้รับการวิเคราะห์สำหรับไฮไลท์ที่สำคัญหรือองค์ประกอบมาตรฐาน
• ส่วนประกอบเหล่านี้ถูกรวบรวมในส่วนเฉพาะในลักษณะนี้
• ส่วนจะได้รับการตรวจสอบข้อมูลเชิงลึกในชุด
• เกร็ดความรู้ที่แยกออกมาใช้กับกิจกรรมทางธุรกิจ

ใช้เคสสำหรับการจดจำรูปแบบ

คุณอาจชอบ: เทคโนโลยีการขุดค้นข้อมูลเชิงลึก: การล่าขุมทรัพย์ระดับโลกในโลกแห่งความเป็นจริง

การวิเคราะห์ข้อมูล

การทำนายตลาดหุ้นช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์มูลค่าในอนาคตของหุ้นของบริษัทและเครื่องมือทางการเงินอื่นๆ ในอดีต ศิลปะการพยากรณ์ตลาดหุ้นเป็นงานที่ท้าทายสำหรับนักวิจัยและนักวิเคราะห์

เป็นที่ทราบกันดีว่าตลาดดังกล่าวสามารถผันผวนได้ ดังนั้นการจับตาดูแนวโน้มในอนาคตโดยใช้การวัดประสิทธิภาพจึงเป็นเครื่องมือล้ำค่าที่ละเลยไม่ได้ ด้วยการใช้ Data Analytics คุณสามารถคำนวณแทบทุกอย่างได้อย่างง่ายดาย ในกรณีนี้ เทรดเดอร์จะได้รับการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งและละเอียดยิ่งขึ้นว่าตลาดกำลังจะเปลี่ยนไปอย่างไร

คุณไม่สามารถมั่นใจได้ 100% เกี่ยวกับตลาดที่มีการพัฒนาตลอดเวลา อย่างไรก็ตาม ตัวบ่งชี้แนวโน้มที่ได้รับช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างสมเหตุสมผลมากขึ้นโดยสำรองข้อมูลไว้

การวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบมักใช้แทนกันได้ในบริบทนี้

มาดูกรณีที่รู้จักกันดีที่การวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบเชื่อมโยงกัน:

• การวิจัยผู้ชม – การจดจำรูปแบบจะใช้สำหรับการย่อยข้อมูลผู้ใช้ที่เข้าถึงได้และจำแนกตามพารามิเตอร์ที่เลือก Google Analytics มีพารามิเตอร์เหล่านี้
• การพยากรณ์ตลาดหุ้น – ตามที่ระบุไว้ข้างต้น ใช้สำหรับกำหนดราคาหุ้นโดยการวิเคราะห์รูปแบบเฉพาะที่สังเกตได้ในอดีต คุณสามารถดูการวิเคราะห์ประเภทนี้ได้ใน YardCharts

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติได้กระตุ้นความสนใจของเรามาเป็นเวลานาน NLP เป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ทางภาษาระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร

ด้วยความก้าวหน้าของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา เราได้เห็นการปรับปรุงครั้งใหญ่ในการรู้จำเสียงและการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ เครื่องมือสร้างภาษานั้นดีพอที่จะเขียนบทความข่าวที่ดีอยู่แล้ว และผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri และ Alexa ก็กลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเรา

กรณีการใช้ NLP ได้แก่:

• การสรุปข้อความ
• การแปล,
• การสร้างคำหลัก,
• การวิเคราะห์ความรู้สึก
• แชทบอท,
• ตัวตรวจสอบการลอกเลียนแบบ,
• การแก้ไขข้อความ

ในทางปฏิบัติ กระบวนการของการประมวลผลภาษาธรรมชาติเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์คำศัพท์หรือที่เรียกว่า Tokenization ซึ่งแบ่งข้อความออกเป็นย่อหน้า ประโยค และคำ หลังจากนั้นจะทำการวิเคราะห์วากยสัมพันธ์หรือการแยกวิเคราะห์ การแยกวิเคราะห์จะตรวจสอบประโยคคำต่อคำเพื่อสร้างคำอธิบายเชิงโครงสร้างของประโยค โดยปกติจะอยู่ในรูปของต้นไม้

ใช้กฎของไวยากรณ์ที่ไม่มีบริบทเพื่อจดจำส่วนของคำพูด และอื่นๆ สิ่งนี้ช่วยในการระบุความสัมพันธ์ของคำ เมื่อเราทราบโครงสร้างของประโยคแล้ว เราก็สามารถกำหนดความหมายของประโยคต่อไปได้

นี่เป็นส่วนที่ยากที่สุดเพราะ NLP นั้นค่อนข้างคลุมเครือ ประโยคสามารถตีความได้หลายวิธี

การวิเคราะห์ความหมายให้การตีความที่ไม่ขึ้นกับบริบท หรือพูดง่ายๆ ก็คือ ความหมายโดยปราศจากความรู้ในประโยคอื่นๆ

ผลลัพธ์เรียกว่ารูปแบบตรรกะ ณ จุดนี้ อาจยังมีความไม่แน่นอนอยู่ระดับหนึ่ง ดังนั้นเราจึงหันไปใช้การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ

การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติสามารถอนุมานการตีความประโยคได้ดีขึ้นโดยการเปรียบเทียบประโยคก่อนหน้าและประโยคที่ตามมา นอกจากนี้ยังใช้ความรู้ในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างเช่น แอปเปิ้ลเป็นผลไม้ แมวสามารถเสียงฟี้อย่างแมว และอื่นๆ ท้ายที่สุด สิ่งสำคัญคือบางครั้งการวิเคราะห์วากยสัมพันธ์ ความหมาย และเชิงปฏิบัติไม่ได้เสร็จสิ้นตามลำดับ แต่ควรดำเนินการพร้อมกัน

แม้ว่า NLP จะเป็นสาขาที่เกิดใหม่ แต่เราได้ก้าวไปข้างหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วย ML และนวัตกรรมการเรียนรู้เชิงลึก การเฝ้าสังเกตวิธีที่มนุษย์และเครื่องจักรสื่อสารกันมีวิวัฒนาการจะน่าดึงดูดใจ

การรู้จำอักขระด้วยแสง

Optical Character Recognition (aka OCR) เป็นหนึ่งในระบบที่ช่วยให้เราสามารถสแกนข้อความที่พิมพ์ พิมพ์ดีด หรือเขียนด้วยมือ และแปลงการสแกนเป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์ประมวลผลได้

เมื่อรู้จักเอกสารแล้ว จะสามารถแก้ไข ใช้ หรือใช้ซ้ำในเอกสารอื่นได้ กระบวนการจดจำขั้นพื้นฐานรวมถึงการศึกษาข้อความและการแปลอักขระเป็นรหัสที่สามารถใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูล OCR บางครั้งเรียกว่าการรู้จำข้อความ

สำหรับงานการรับรู้ที่ซับซ้อนมากขึ้น ผู้คนใช้ระบบการรับรู้ทางปัญญา เช่น โครงข่ายประสาทเทียม ฐานข้อมูล MNIST มาตรฐานประกอบด้วยภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือได้ถูกสร้างขึ้นสำหรับการสอบเทียบระบบการรู้จำข้อความ (wiki)

ไม่ว่าในกรณีใด หัวใจของ OCR คือการสังเคราะห์ หัวใจของ OCR คือการจดจำรูปแบบและอัลกอริทึมเปรียบเทียบที่สอดคล้องกับข้อมูลเกณฑ์มาตรฐาน

กรณีการใช้งาน OCR ที่รู้จักกันดี ได้แก่ :

• การถอดความข้อความเป็นแอปพลิเคชัน OCR ที่พบมากที่สุด เนื้อหาที่แสดงได้รับการยอมรับและแสดงผลในสภาพแวดล้อมของคอมพิวเตอร์ เราทุกคนเคยใช้ ABBYY Fine Reader อย่างน้อยหนึ่งครั้ง
• การรู้จำลายมือคือการรู้จำข้อความแบบต่างๆ โดยเน้นองค์ประกอบภาพให้เด่นขึ้น OCR ใช้การวิเคราะห์เปรียบเทียบเพื่อแสดงตัวอย่างลายมือ กรณีการใช้งานที่ยอดเยี่ยมคือการป้อนข้อมูลด้วยลายมือของ Google
• การจัดประเภทเอกสารรวมถึงการประมวลผลเพิ่มเติมของเอกสารและให้ความสำคัญกับโครงสร้างและรูปแบบมากขึ้น กระบวนการนี้ใช้สำหรับการแปลงเอกสารที่เป็นกระดาษให้เป็นดิจิทัลและสำหรับการทำสำเนาส่วนที่ไม่เป็นระเบียบของเอกสารที่เสียหาย ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์ Parascript ช่วยแปลงเอกสารเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง

การจดจำรูปแบบภาพ

Image Recognition เป็นเทคโนโลยีที่สร้างขึ้นเพื่อจับ วิเคราะห์ ทำความเข้าใจ และประมวลผลภาพจากโลกแห่งความจริงเพื่อแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัล พื้นที่นี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะ การเรียนรู้ของเครื่อง การจดจำรูปแบบ การขยายฐานความรู้

การพัฒนาในด้านนี้ทำให้คอมพิวเตอร์และสมาร์ทโฟนสามารถเลียนแบบการมองเห็นของมนุษย์ได้ กล้องขั้นสูงในอุปกรณ์ที่ทันสมัยสามารถถ่ายภาพคุณภาพสูงและด้วยความช่วยเหลือของซอฟต์แวร์ใหม่ ข้อมูลที่จำเป็นจะถูกดึงออกมาจากพวกเขา และรูปภาพจะได้รับการประมวลผลตามข้อมูลที่ได้รับ

อัลกอริธึมการรู้จำเกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบบิดเบี้ยว ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมพิเศษของโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งออกแบบมาเพื่อการจดจำภาพอย่างมีประสิทธิภาพ หลักการทำงานประกอบด้วยการสลับชั้นของการบิดเบี้ยวและการสุ่มตัวอย่างย่อย ในกระบวนการบิด แต่ละส่วนของภาพจะถูกคูณด้วยเมทริกซ์การบิดเป็นเศษ จากนั้นผลลัพธ์จะถูกสรุปและบันทึกในตำแหน่งที่คล้ายกันของภาพที่ส่งออก

มาดูกรณีการใช้งานทั่วไปต่อไปนี้:

• คุณลักษณะการค้นหาด้วยภาพเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ภาพหน้าจอ รูปภาพในอินเทอร์เน็ต ฯลฯ เป็นพื้นฐานในการค้นหา คุณลักษณะเหล่านี้เป็นที่รู้จักอย่างแพร่หลายในตลาดออนไลน์และระบบการค้นหา
• การตรวจจับใบหน้าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ทำให้ผู้คนมีขั้ว มันคือการแปลอัตโนมัติของใบหน้าคนในภาพหรือวิดีโอ และถ้าจำเป็น การระบุบุคลิกภาพของบุคคลตามฐานข้อมูลที่มีอยู่ ความสนใจในระบบเหล่านี้สูงมากเนื่องจากงานที่หลากหลายที่พวกเขาทำ เราสามารถมองเห็นเทคโนโลยีนี้ได้ในโซเชียลมีเดียหรือการบังคับใช้กฎหมาย

การรู้จำเสียง

การรู้จำเสียงเป็นองค์ประกอบของกระบวนการประมวลผลคำพูด จุดประสงค์หลักคือเพื่อให้การสนทนาที่สะดวกระหว่างผู้ใช้กับเครื่อง ในความหมายกว้าง เรากำลังพูดถึงระบบที่ทำการถอดรหัสสัทศาสตร์ของสัญญาณอะคูสติกเสียงพูดเมื่อออกเสียงข้อความเสียงแบบฟรีสไตล์

ในแง่แคบ ระบบรู้จำเสียงช่วยอำนวยความสะดวกในการแก้ปัญหาส่วนตัวโดยกำหนดข้อจำกัดบางประการเกี่ยวกับข้อกำหนดสำหรับการจดจำเสียงพูดที่ฟังดูเป็นธรรมชาติในความหมายแบบดั้งเดิม

ดังนั้น เทคโนโลยีนี้ขยายจากอุปกรณ์แบบสแตนด์อโลนธรรมดาและของเล่นเด็กที่สามารถจดจำหรือสังเคราะห์คำ ตัวเลข เมือง ชื่อ ฯลฯ ที่ออกเสียงแยกจากกัน ไปจนถึงระบบการรู้จำเสียงตามธรรมชาติที่ซับซ้อนเป็นพิเศษและการสังเคราะห์เสียงสำหรับการใช้งาน เช่น ผู้ช่วยเลขานุการ (IBM VoiceType Simply Speaking Gold)

มาดูกรณีการใช้งานการจดจำเสียงและเสียงให้ละเอียดยิ่งขึ้น:

• แอปพลิเคชั่น AI Assistants / Personal Assistant ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและฐานข้อมูลเสียงเพื่อเขียนและดำเนินการข้อความ ตัวอย่างที่ดีคือ Google Assistant;
• การวินิจฉัยข้อบกพร่องของเครื่องจักรโดยใช้เสียง – ระบบจะวิเคราะห์และจดจำสัญญาณที่ผลิตโดยเครื่องจักรเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดและนำเสนอวิธีการแก้ไขที่เป็นไปได้
• การเพิ่มคำบรรยายอัตโนมัติรวมถึงการระบุคำพูดเป็นข้อความและการซ้อนภาพต่อไปนี้เพื่อแนะนำเนื้อหาบนหน้าจอ คุณลักษณะคำบรรยายอัตโนมัติของ YouTube เป็นตัวอย่างที่ดีของเทคโนโลยีนี้

การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการของการระบุและจัดหมวดหมู่ความคิดเห็นจากข้อความโดยใช้คอมพิวเตอร์ นอกจากนี้ยังเป็นกระบวนการพิจารณาว่าทัศนคติของผู้เขียนต่อหัวข้อนั้นเป็นไปในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นหนึ่งในรูปแบบที่ซับซ้อนที่สุดในการจดจำรูปแบบ

ธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและข้อเสนอแนะของลูกค้าที่มีค่า ในกรณีนี้ ML ที่ไม่ได้รับการดูแลจะช่วยให้การวิเคราะห์ความคิดเห็นดำเนินการระบุตัวตนได้

การรู้จำรูปแบบประเภทนี้มักจะอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ เช่น พจนานุกรม และอาจใช้ฐานข้อมูลที่ปรับแต่งเพิ่มเติมหากจำเป็น

กรณีการใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกมีดังต่อไปนี้:

• การวิจัยผู้ชม การเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา – ประเภทย่อยของการวิเคราะห์ความรู้สึกเหล่านี้ใช้สำหรับการวิจัยผู้ชมเป้าหมายของคุณ รวมถึงนิสัย ทัศนคติ และอื่นๆ พวกเขายังช่วยธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของพวกเขา บริการแพลตฟอร์ม Einstein ของ Salesforce เป็นตัวอย่างแบบเรียนของการวิเคราะห์ความรู้สึก
• การสนับสนุนบริการ – กระบวนการที่ออกแบบมาเพื่อให้มั่นใจในประสิทธิภาพการดำเนินงานของบริการ ผู้ช่วย AI เช่น Alexa และ Siri ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกประเภทนี้
• ใบสั่งยา / คำแนะนำ – สร้างขึ้นเพื่อพยากรณ์สาขาที่สนใจสำหรับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า การคาดคะเนยังสามารถอิงจากประวัติการค้นหาและข้อความค้นหาได้อีกด้วย เราทุกคนได้เห็น 'คุณอาจชอบ' บนแพลตฟอร์มต่างๆ

คุณอาจชอบ: ปัญญาประดิษฐ์ช่วยการเรียนรู้ของเครื่อง – อนาคตของความเป็นจริง

สรุปแล้ว

การรู้จำรูปแบบเป็นสาขาที่น่าสนใจและพัฒนาอย่างรวดเร็ว ซึ่งสนับสนุนการพัฒนาในด้านต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลข้อความและเอกสาร และเครือข่ายอื่นๆ ด้วยความช่วยเหลือของมัน การวิเคราะห์ข้อมูลจะมีความก้าวหน้าต่อไป และเราทุกคนสามารถใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชันของมันในพื้นที่ที่เกิดใหม่อย่างรวดเร็ว ดังที่คุณเห็นจากบทความของเรา การจดจำรูปแบบเป็นเทคโนโลยีที่มีหลายแง่มุม ดังนั้น จึงคุ้มค่าที่จะนำไปใช้ในธุรกิจของคุณหากคุณต้องการได้รับรางวัล