ປັນຍາທຽມ ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈ

ອົງການ Web Online ເຮັດການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາ Intelligent artificial ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈ: "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ, ແລະວິທີການ Bayesian”.

ອົງການ Web Online ມີຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການຜະລິດຕະພັນກ່ຽວກັບ Intelligent artificial ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈ: "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ, ແລະວິທີການ Bayesian” ed ອົງການ Web Online ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນຄວາມຮູ້ຂະບວນການທຸລະກິດເພື່ອສ້າງຊອບແວທີ່ກໍາຫນົດເອງທີ່ເປັນແບບໂມດູນ Intelligent artificial ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈ: "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ, ແລະວິທີການ Bayesian”.

ອົງການ Web Online ມີທັກສະຜະລິດຕະພັນດ້ານວິຊາການແລະປະສົບການໃນຄວາມຮູ້ຂະບວນການທຸລະກິດເພື່ອສ້າງຊອບແວ custom ທີ່ເປັນ modular ຕາມ Intelligent artificial ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈ: "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ, ແລະວິທີການ Bayesian”.

ອົງການ Web Online ມີຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການຜະລິດຕະພັນກ່ຽວກັບ Intelligent artificial ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈ: "ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ, ແລະວິທີການ Bayesian” ແລະການໂອນວັດທະນະທໍາຂອງບໍລິສັດແລະເຫນືອປະສົບການການໂອນທັງຫມົດ.

ປະຫວັດສາດຂອງIntelligent artificial (AI) ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈແມ່ນຍາວແລະ intertwined. ນີ້ແມ່ນພາບລວມຂອງຊ່ວງເວລາສຳຄັນ ແລະ ຄວາມສຳພັນຂອງເຂົາເຈົ້າ:

ຂັ້ນຕອນທໍາອິດ (50s-60s)

• ການ​ເກີດ​ຂອງ AI​: ແນວຄວາມຄິດຂອງເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະມີມາອີກຫຼາຍ, ແຕ່ຄໍາວ່າ "Intelligent artificial” ຖືກສ້າງຂື້ນໃນໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາລະດູຮ້ອນ Dartmouth ປັນຍາປະດິດ ໃນ 1956.
• ວິທີການສັນຍາລັກທໍາອິດ: ລະບົບທໍາອິດທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບຄົງທີ່ແລະການປຸງແຕ່ງສັນຍາລັກໄດ້ເກີດມາ, ເພື່ອແນໃສ່ການຈໍາລອງຂະບວນການສົມເຫດສົມຜົນຂອງມະນຸດ.

ຊຸມປີ 70 ແລະຕົ້ນຊຸມປີ 80: ຊ່ວງເວລາຂອງຄວາມກະຕືລືລົ້ນ ແລະ ຢຸດສະງັກ “AI Winters”

• ລະບົບຊ່ຽວຊານ: ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານຖືກພັດທະນາສໍາລັບສາຂາທີ່ຈໍາກັດໂດຍສະເພາະ (ເຊັ່ນ: ການວິນິດໄສທາງການແພດ), ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຄື່ອງຈັກສາມາດເຮັດໃຫ້ການສະຫຼຸບກ່ຽວກັບພື້ນຖານຄວາມຮູ້.
• ຂໍ້​ຈໍາ​ກັດ​ຂອງ​ເຕັກ​ນິກ​ການ​ສັນ​ຍາ​ລັກ​: ຂອບເຂດການຂະຫຍາຍແລະການປັບຕົວຂອງວິທີການທີ່ອີງໃສ່ເຫດຜົນແລະກົດລະບຽບເຮັດໃຫ້ຄວາມກະຕືລືລົ້ນສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ AI ບາງຢ່າງຊ້າລົງ.

ການເກີດໃຫມ່ຂໍຂອບໃຈ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະລະບົບໂດຍອີງໃສ່ ຂໍ້ມູນ (ຊຸມປີ 80 – ຕົ້ນປີ 2000)

• ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ neural ປອມ, ສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງຈັກ vector, ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈແນະນໍາວິທີການໂດຍອີງໃສ່ ຂໍ້ມູນ ແລະຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງ.
• ເພີ່ມຂຶ້ນໃນ ພະລັງງານ ການ​ຄິດ​ໄລ່​: ຮາດແວໃໝ່ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການແລ່ນສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນ.
• ລະບົບປະສົມ: AI ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈກໍາລັງເລີ່ມປະສົມປະສານ, ໂດຍມີສູດການຄິດໄລ່ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ກົດລະບຽບການຕັດສິນໃຈແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນສະຖານະການທຸລະກິດ.

ການລະເບີດຂອງ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ (ປີ 2010 - ປັດຈຸບັນ)

• ການຮຽນຮູ້ເລິກ: ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ (ຫຼາຍລະດັບ) ກາຍເປັນສິ່ງລົບກວນສໍາລັບຂົງເຂດເຊັ່ນ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດແລະອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ.
• ປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ ຂໍ້ມູນ: ຄວາມພ້ອມຂອງຊຸດຂອງ ຂໍ້ມູນ ຂະ​ຫນາດ​ທີ່​ບໍ່​ມີ​ການ​ປຽບ​ທຽບ​, ເຮັດ​ໃຫ້​ທ່ານ​ເພື່ອ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ວິ​ທີ​ການ​ຕົວ​ຢ່າງ​ຫິວ​.
• ລະບົບການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI: AI ກາຍເປັນກຸນແຈສໍາລັບຂະບວນການຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາແລະຂະຫນາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນການປະເມີນຄວາມສ່ຽງດ້ານສິນເຊື່ອ, ການວິນິດໄສທາງການແພດແລະຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນໃນຂະແຫນງການຄ້າ.

ແນວໂນ້ມ ແລະສິ່ງທ້າທາຍ

• ການຕີຄວາມໝາຍໄດ້: ບັນຫາສູນກາງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຕັດສິນໃຈຂອງລະບົບ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແລະບໍ່ຍຸດຕິທໍາ, ຫຼຸດລົງການນໍາໃຊ້ຂອງພວກເຂົາເປັນ "ກ່ອງດໍາ."
• ຈັນຍາບັນ ແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ຮັບປະກັນການໃຊ້ຈັນຍາບັນຂອງລະບົບທີ່ອີງໃສ່ AI, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຳອຽງ ແລະຜົນກະທົບທີ່ອາດເປັນການຈຳແນກ ຫຼືຄວາມບໍ່ຍຸດຕິທຳ.
• ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງມະນຸດກັບເຄື່ອງຈັກ: ຮູບແບບການຕັດສິນໃຈທີ່ນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ AI ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານມະນຸດສະທຳໃຫ້ທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດທີ່ຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງການຕີຄວາມໝາຍຂອງມະນຸດແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນ (ເຊັ່ນ: ຂະແໜງກົດໝາຍ, ບາງດ້ານຂອງການດູແລສຸຂະພາບ).

ສະຫຼຸບ

ປະຫວັດຂອງ AI ແລະລະບົບການຕັດສິນໃຈແມ່ນການພັດທະນາຮ່ວມກັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຈາກຄວາມພະຍາຍາມທໍາອິດໃນການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ທັນສະໄຫມ, ຜົນການຄົ້ນຄວ້າຂອງ AI ສະຫນອງເຄື່ອງມືໃຫມ່ເພື່ອອັດຕະໂນມັດແລະສະຫນັບສະຫນູນຂະບວນການຕັດສິນໃຈໃນຂົງເຂດທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມຄືບຫນ້ານີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະເມີນຄຽງຄູ່ກັບການພິຈາລະນາກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ, ການອະທິບາຍການຕັດສິນໃຈແລະຄວາມສົມດູນທີ່ເຫມາະສົມໃນການຮ່ວມມືລະຫວ່າງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານເຄື່ອງຈັກແລະມະນຸດໂດຍອີງໃສ່ແຕ່ລະໂດເມນຂອງການນໍາໃຊ້.

ພວກເຮົາເປັນ ໜຶ່ງ ດຽວ ອົງການເວັບໄຊຕ໌ ແລະຫນຶ່ງ ອົງການກາລະຕະຫຼາດເວັບ, ພວກເຮົາ ກຳ ນົດທ່ານ ອົງການເວບໄຊທ໌ ສຳ ລັບການບໍລິການຂອງພວກເຮົາໃຫ້ແທດ ເໝາະ ກັບລູກຄ້າສຸດທ້າຍ, ພວກເຮົາ ດຳ ເນີນງານເປັນ ເຮືອນຊອບແວ , ບໍລິສັດຊອບແວ , ບໍລິສັດພັດທະນາຊອບແວ, ອົງການກາລະຕະຫຼາດເວັບ, ອົງການເວັບໄຊຕ໌ e ອົງການເວັບໄຊຕ໌.
ອົງການ Web Online ສະເຫນີຍຸດທະສາດທຸລະກິດສໍາລັບການແຂ່ງຂັນ, ກາຍເປັນຜູ້ນໍາໃນຕົວຕົນດິຈິຕອນຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ.

ພວກ​ເຮົາ​ສະ​ເຫນີ​ໃຫ້​ມີ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ສູງ​ທີ່​ສຸດ​ທັງ​ຫມົດ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ ລູກຄ້າ ແລະປ່ອຍໃຫ້ທຸລະກິດດີຈີຕອນຂອງພວກເຂົາ ໝົດ ໄປ.

ອົງການ Web Online ແມ່ນເຄື່ອງຈັກຂອງໂຄງການດີຈີຕອນຂອງທ່ານ, ຂໍໃຫ້ຍົກເລີກຕົວຕົນດິຈິຕອນຂອງທ່ານ. ພວກເຮົາຕ້ອງການເປັນຄູ່ຮ່ວມງານຂອງທ່ານໃນການປະດິດສ້າງດິຈິຕອນຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ.

ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ຜູ້ທີ່ຢູ່ໃກ້ພວກເຮົາເທົ່ານັ້ນທີ່ເລືອກພວກເຮົາ.

admin CEO

👍ຕົວແທນເວັບ | ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຕະຫລາດດິຈິຕອນແລະ SEO. Web Agency Online ແມ່ນອົງການເວັບ. ສໍາລັບຄວາມສໍາເລັດຂອງ Agenzia Web Online ໃນການຫັນເປັນດິຈິຕອນແມ່ນອີງໃສ່ພື້ນຖານຂອງ Iron SEO ຮຸ່ນ 3. ພິເສດ: ການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ, ການເຊື່ອມໂຍງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວິສາຫະກິດ, ສະຖາປັດຕະຍະກໍາການບໍລິການ, Cloud Computing, ຄັງຂໍ້ມູນ, ປັນຍາທຸລະກິດ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ປະຕູ, ອິນຕຣາເນັດ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເວັບ ການອອກແບບແລະການຄຸ້ມຄອງຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະຫຼາຍມິຕິການອອກແບບການໂຕ້ຕອບສໍາລັບສື່ດິຈິຕອລ: ການນໍາໃຊ້ແລະຮູບພາບ. ອົງການເວັບໄຊຕ໌ອອນໄລນ໌ສະເຫນີໃຫ້ບໍລິສັດບໍລິການດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: -SEO ໃນ Google, Amazon, Bing, Yandex; -Web Analytics: Google Analytics, Google Tag Manager, Yandex Metrica; ການປ່ຽນແປງຂອງຜູ້ໃຊ້: Google Analytics, Microsoft Clarity, Yandex Metrica; -SEM ໃນ Google, Bing, Amazon Ads; -Social Media Marketing (Facebook, Linkedin, Youtube, Instagram).

ເບິ່ງຊີວະປະຫວັດເຕັມ

ຕະຫຼາດດິຈິຕອນ ຖານຂໍ້ມູນ DBMS ຄັງ​ຂໍ້​ມູນ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ການໂຄສະນາທາງອິນເຕີເນັດ ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ຂໍ້​ມູນ​ຂ່າວ​ສານ ອົງການເວບໄຊທ໌ ອົງການໂຄສະນາ ການຕະຫຼາດ