NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง

ในโลกที่ไม่หยุดนิ่งของปัญญาประดิษฐ์ การบรรจบกันของ Natural Language Processing (NLP) และ Machine Learning (ML) เป็นการประกาศยุคที่น่าสนใจของภาษาศาสตร์เชิงคำนวณและการประมวลผลทางปัญญา วิวัฒนาการของ AI ได้รับการเร่งอย่างมากจากพันธมิตรที่ไม่เหมือนใครนี้ สร้างสภาพแวดล้อมที่เครื่องจักรถอดรหัสภาษามนุษย์และตอบสนองด้วยความคล่องแคล่วและแม่นยำอย่างน่าทึ่ง

เราพร้อมแล้วที่จะไขความซับซ้อนของการบรรจบกันนี้ โดยแสดงให้เห็นว่า อัลกอริธึ มแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มพลังให้ระบบ NLP ได้อย่างไร ทำให้พวกเขามีความสามารถในการประมวลผล วิเคราะห์ และสร้างภาษามนุษย์ด้วยความแม่นยำที่น่าประทับใจและเกี่ยวข้องกับบริบท ในขณะที่เราสำรวจการสังเคราะห์ทางเทคโนโลยีที่น่าสนใจนี้ การเน้นย้ำจะอยู่ที่เทคนิคขั้นสูง เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบรีเคอร์เรนต์ (RNN) และแบบจำลองหม้อแปลง ซึ่งเป็นกลไกที่เป็นนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนแบบจำลองการสร้างภาษาที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบัน

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นวินัยที่สำคัญภายใต้ขอบเขตที่ใหญ่กว่าของปัญญาประดิษฐ์ โดยควบคุมการทำงานร่วมกันระหว่างภาษาศาสตร์และเทคโนโลยีการคำนวณ นวัตกรรมที่สำคัญในสาขานี้คือการประยุกต์ใช้ Machine Learning (ML) ซึ่งเปลี่ยนพื้นฐานวิธีการทำงานของระบบ NLP และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมาก แมชชีนเลิร์นนิงซึ่งนำไปใช้กับ NLP นั้นเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลการคำนวณบนคลังข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ทำให้โมเดลเหล่านี้สามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญในระดับสูงได้

ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถในการจดจำรูปแบบของอัลกอริธึม ML ทำให้ระบบ NLP สามารถดำเนินการต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการสร้างแบบจำลองหัวข้อ และอื่นๆ การถือกำเนิดขึ้นของเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNNs) และหม้อแปลงไฟฟ้า (เช่น GPT-4, BERT) ได้เพิ่มขีดความสามารถนี้ให้ดียิ่งขึ้น ทำให้ระบบ NLP มีความเข้าใจเชิงความหมายของภาษาอย่างลึกซึ้ง พร้อมด้วยความสามารถในการ สร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและถูกต้องตามบริบท การหลอมรวมของ ML และ NLP ทำให้เกิดยุคใหม่ของการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ อำนวยความสะดวกให้กับระบบอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจและมีส่วนร่วมในภาษามนุษย์ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน

เหตุใดการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จึงมีความสำคัญ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีความสำคัญเนื่องจากเป็นองค์ประกอบสำคัญของปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ ตีความ สร้าง และโต้ตอบกับภาษามนุษย์ได้ สิ่งนี้มีความหมายกว้างไกลในภาคส่วนต่าง ๆ เชื่อมช่องว่างระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร และต่อมาได้เปลี่ยนวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยี

• การสื่อสาร: NLP ช่วยอำนวยความสะดวกในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ทำให้ผู้ใช้สามารถสื่อสารกับระบบซอฟต์แวร์โดยใช้ภาษาธรรมชาติ จึงขจัดความจำเป็นในการใช้ภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อน สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในด้านต่าง ๆ เช่น การบริการลูกค้า ซึ่ง แชทบอท และผู้ช่วยเสียงสามารถเข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล
• การวิเคราะห์ข้อมูล : NLP มีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากซึ่งไม่สามารถจัดการได้ด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการตรวจสอบโซเชียลมีเดียและการวิจัยตลาดเพื่อทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์ แบรนด์ หรือบริการ
• การช่วยสำหรับการเข้าถึง: NLP รองรับการช่วยสำหรับการเข้าถึง ช่วยให้ผู้ทุพพลภาพสามารถโต้ตอบกับเทคโนโลยีได้ ตัวอย่างเช่น การรู้จำเสียงและเทคโนโลยีการอ่านออกเสียงข้อความสามารถช่วยบุคคลที่มีความบกพร่องทางสายตาหรือความพิการทางร่างกาย
• การสกัดข้อมูล: NLP สามารถดึงข้อมูลที่จำเป็นจากข้อมูลข้อความ ทำให้สามารถค้นพบความสัมพันธ์ เอนทิตี และข้อเท็จจริงได้ สิ่งนี้มีประโยชน์ในภาคส่วนต่าง ๆ เช่นการดูแลสุขภาพสำหรับการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกหรือการบังคับใช้กฎหมายสำหรับการดึงข้อมูลจากบันทึกกรณี
• การแปลด้วยเครื่อง: NLP เปิดใช้งานการแปลด้วยเครื่อง ทำให้สามารถแปลข้อความหรือคำพูดจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งได้ ซึ่งเป็นการเชื่อมอุปสรรคด้านภาษาและส่งเสริมการสื่อสารทั่วโลก

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้สำหรับอะไร

Natural Language Processing (NLP) พบประโยชน์ในแอปพลิเคชันมากมาย เปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและวิธีที่เราถอดรหัสข้อมูลจำนวนมหาศาล แอปพลิเคชั่นหนึ่งที่โดดเด่นอยู่ในขอบเขตของเสิร์ชเอ็นจิ้น NLP ปรับปรุงความสามารถในการค้นหาโดยการตีความความตั้งใจของผู้ใช้และบริบทเบื้องหลังข้อความค้นหา ทำให้ได้ผลลัพธ์การค้นหาที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น

ในการบริการลูกค้า NLP เป็นแรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนอย่าง Alexa และ Siri ระบบเหล่านี้เข้าใจและตีความภาษามนุษย์แบบเรียลไทม์ โดยให้ข้อมูล คำแนะนำ และดำเนินการคำสั่งตามอินพุตของผู้ใช้

NLP ยังเป็นส่วนสำคัญในการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญที่ใช้ในการจัดการชื่อเสียงของแบรนด์และการวิจัยตลาด ด้วยการตีความความแตกต่างของภาษามนุษย์ การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้บริษัทสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับทัศนคติของผู้บริโภคที่มีต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของตนจากโพสต์บนโซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์ และการสื่อสารดิจิทัลอื่นๆ

ในภาคการดูแลสุขภาพ NLP ช่วยในการวิเคราะห์เวชระเบียนที่ซับซ้อน แยกและจัดโครงสร้างข้อมูลทางคลินิกที่สำคัญที่สามารถแจ้งการดูแลผู้ป่วยและการวิจัยทางการแพทย์ ในทำนองเดียวกัน ในโดเมนกฎหมาย NLP ช่วยในการวิจัยทางกฎหมายโดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติจากเอกสารทางกฎหมายมากมาย

การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นอีกแอปพลิเคชันหนึ่งของ NLP ได้ปฏิวัติการสื่อสารข้ามภาษาต่างๆ ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ข้ามพรมแดนทางภาษา ด้วยการแปลข้อความหรือคำพูดระหว่างภาษาโดยอัตโนมัติ NLP ทำให้การสื่อสารทั่วโลกมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำงานอย่างไร

หัวใจหลักคือ Natural Language Processing (NLP) เกี่ยวข้องกับการออกแบบและการใช้งานอัลกอริทึมและโมเดลที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ ตีความ สร้าง และตอบสนองต่อภาษามนุษย์ได้ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนและเทคนิคต่างๆ ที่สามารถจำแนกออกเป็นสองส่วนกว้างๆ ได้แก่ การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) และการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

การเข้าใจภาษาธรรมชาติเกี่ยวข้องกับการตีความภาษามนุษย์ด้วยเครื่อง โดยจะเริ่มต้นด้วยขั้นตอนก่อนการประมวลผล เช่น การทำให้เป็นโทเค็น ซึ่งแบ่งข้อความออกเป็นคำแต่ละคำหรือ "โทเค็น" และการทำให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการแก้ไขการสะกด การแปลงข้อความเป็นตัวพิมพ์เล็ก หรือการลบเครื่องหมายวรรคตอน ขั้นตอนนี้อาจรวมถึงการแยกคำหรือการย่อคำ กระบวนการที่ลดคำลงในรูปแบบรากศัพท์

ขั้นตอนต่อมา ได้แก่ การติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด โดยที่แต่ละคำจะถูกติดป้ายกำกับตามบทบาทของคำในประโยค (เช่น คำนาม กริยา คำคุณศัพท์) และการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ ซึ่งระบุตัวตนเฉพาะ เช่น บุคคล องค์กร หรือสถานที่ การวิเคราะห์ไวยากรณ์หรือการแยกวิเคราะห์เป็นอีกขั้นตอนที่สำคัญ ซึ่งจะมีการวิเคราะห์โครงสร้างประโยคเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำ ขั้นตอนสุดท้ายใน NLU คือการวิเคราะห์ความหมาย ซึ่งความหมายของประโยคจะถูกถอดรหัส โดยมักจะเข้าใจบริบท จัดการกับความกำกวม และทำความเข้าใจการอ้างอิง

ในทางกลับกัน การสร้างภาษาธรรมชาติเกี่ยวข้องกับการสร้างวลีและประโยคที่มีความหมายในภาษามนุษย์โดยเครื่องจักร กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนข้อความ โดยเครื่องจะตัดสินใจเนื้อหาและโครงสร้างของข้อความ ตามด้วยการวางแผนประโยค โดยเครื่องจะเลือกคำที่เหมาะสม สร้างวลีที่มีความหมาย และรักษาน้ำเสียงของข้อความ ประการสุดท้าย การรับรู้ข้อความจะแปลงแผนประโยคให้เป็นประโยคที่มีรูปแบบที่ดี

ความก้าวหน้าในแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพของ NLP อย่างมีนัยสำคัญ ปัจจุบัน มีการใช้แบบจำลองที่ซับซ้อน เช่น ตัวแปลง (เช่น BERT, GPT) ซึ่งสามารถเข้าใจบริบทผ่านลำดับข้อความที่ยาวขึ้น จัดการกับความกำกวม และสร้างการตอบสนองที่เป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์มากขึ้น โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมาก รูปแบบการเรียนรู้และโครงสร้างของภาษามนุษย์ ซึ่งจะใช้ในการประมวลผลข้อมูลภาษาอินพุตใหม่

แพลตฟอร์ม No-code และ Low-code รองรับ NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง

การเพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์มการพัฒนา no-code และ low-code ทำให้วิธีการสร้างแอปพลิเคชันหยุดชะงัก ทำให้องค์กรต่างๆ พัฒนาแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดมากมาย แพลตฟอร์มเหล่านี้ตระหนักถึงศักยภาพของ Natural Language Processing (NLP) และ Machine Learning เพื่อปรับปรุงข้อเสนอของพวกเขา และได้เริ่มรวมความสามารถ AI ขั้นสูงเข้ากับโซลูชันของพวกเขา

ด้วยการใช้ประโยชน์จาก NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง แพลตฟอร์ม no-code และ low-code ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่เข้าใจ ตีความ และวิเคราะห์ภาษามนุษย์ ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้และทำให้การสื่อสารระหว่างผู้ใช้และแอปพลิเคชันมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถให้บริการที่ดีขึ้นและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ในขณะที่ลดความซับซ้อนของกระบวนการ พัฒนาแอปพลิเคชัน และลดเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI นอกจากนี้ ความสามารถด้าน NLP และการเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถทำให้งานและกระบวนการต่างๆ ภายในแอปพลิเคชันเป็นไปโดยอัตโนมัติ ลดการทำงานด้วยตนเองและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดของมนุษย์ สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจมีความคล่องตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในขณะที่ขับเคลื่อนความคิดริเริ่มในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและรักษาความสามารถในการแข่งขันในอุตสาหกรรมของตน

สุดยอดเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาสหสาขาวิชาชีพที่ใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ จากภาษาศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และปัญญาประดิษฐ์ นี่คือเทคนิคหลักบางประการที่ใช้ใน NLP:

• Tokenization : นี่เป็นหนึ่งในขั้นตอนหลักใน NLP และเกี่ยวข้องกับการแยกข้อความที่ป้อนออกเป็นคำหรือโทเค็นแต่ละรายการ นี่เป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลที่สำคัญสำหรับงาน NLP จำนวนมาก ตัวอย่างเช่น ประโยค " OpenAI กำลังพัฒนา GPT-4" จะถูกโทเค็นเป็น ["OpenAI", "คือ", "กำลังพัฒนา", "GPT-4"]
• Text Normalization : เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงข้อความเป็นรูปแบบมาตรฐานที่สามารถประมวลผลต่อไปได้ ซึ่งอาจรวมถึงการแปลงข้อความทั้งหมดเป็นตัวพิมพ์เล็ก การแก้ไขข้อผิดพลาดในการสะกดคำ หรือการแปลงตัวเลขเป็นคำ ตัวอย่างเช่น "I LUV NY 2" อาจปรับเป็น "ฉันรักนิวยอร์กด้วย"
• การแท็กส่วนของคำพูด: เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการระบุกลุ่มไวยากรณ์ของแต่ละคำ ไม่ว่าจะเป็นคำนาม คำกริยา คำคุณศัพท์ ฯลฯ สามารถกำหนดได้จากบริบทของคำนั้นๆ ตัวอย่างเช่น ในประโยค "The cat sat on the mat", 'cat' เป็นคำนาม, 'sat' เป็นคำกริยา, 'on' เป็นคำบุพบท และ 'mat' เป็นคำนาม
• การจดจำชื่อนิติบุคคล (NER) : เทคนิคนี้ระบุและจัดประเภทหน่วยงานที่มีชื่อในข้อความเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ การแสดงวันที่ เปอร์เซ็นต์ ฯลฯ ตัวอย่างเช่น ในประโยค "Google ก่อตั้งขึ้นในเดือนกันยายน 1998" 'Google' คือองค์กร และ 'กันยายน 1998' คือวันที่
• การวิเคราะห์ความรู้สึก: เทคนิคนี้กำหนดความรู้สึกที่แสดงในข้อความ อาจเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง ยกตัวอย่างเช่น ประโยค I love this product! จะถูกระบุว่าเป็นการแสดงความรู้สึกเชิงบวก
• การสร้างแบบจำลองหัวข้อ: เทคนิคนี้ระบุหัวข้อหลักที่นำเสนอในคลังข้อความ โดยทั่วไปจะใช้อัลกอริทึมเช่น Latent Dirichlet Allocation (LDA) ตัวอย่างเช่น ในชุดบทความข่าว การสร้างแบบจำลองหัวข้ออาจระบุหัวข้อเช่น 'กีฬา' 'การเมือง' 'เทคโนโลยี' เป็นต้น
• การแปลด้วยเครื่อง : สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่ง ตัวอย่างเช่น Google Translate ใช้เทคนิค NLP เพื่อแปลข้อความระหว่างภาษาต่างๆ
• Sequence to Sequence Models: โมเดลเหล่านี้ใช้ในงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการสรุป ซึ่งความยาวของลำดับอินพุตอาจแตกต่างจากความยาวของลำดับเอาต์พุต ตัวอย่างเช่น โมเดลอาจใช้ประโยคภาษาอังกฤษเป็นอินพุตและสร้างประโยคภาษาฝรั่งเศสเป็นเอาต์พุต
• โมเดล Transformer: นำเสนอในเอกสาร "Attention is All You Need" โมเดล Transformer โดยเฉพาะรูปแบบต่างๆ เช่น BERT และ GPT ได้นำไปสู่การปรับปรุงที่สำคัญในงาน NLP หลายอย่าง พวกเขาใช้กลไกความสนใจเพื่อชั่งน้ำหนักอิทธิพลของคำต่างๆ เมื่อสร้างการเข้ารหัสสำหรับประโยค

เทคนิคแต่ละอย่างเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการประมวลผลและทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เปิดใช้งานแอปพลิเคชันที่หลากหลายตั้งแต่แชทบอทไปจนถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก เครื่องมือค้นหา และบริการถอดความแบบเรียลไทม์

AppMaster: ปลดปล่อยพลังของ NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง

AppMaster ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา no-code ชั้นนำ เข้าใจถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ของ NLP และการเรียนรู้ของเครื่องในการปฏิวัติการพัฒนาแอปพลิเคชัน และได้ดำเนินการหลายขั้นตอนเพื่อผสานรวมเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ากับแพลตฟอร์ม แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้สามารถผสานรวมกับบริการ AI และ API ต่างๆ ได้อย่างราบรื่น ทำให้นักพัฒนามีความยืดหยุ่นในการรวมเทคโนโลยี NLP และ Machine Learning ที่ล้ำสมัยเข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้อย่างง่ายดาย ฟีเจอร์นี้เมื่อรวมกับอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย no-code ทำให้นักพัฒนาสามารถทดลองความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ง่ายขึ้น และมอบแอปพลิเคชันอัจฉริยะขั้นสูงโดยไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้าน AI หรือพื้นหลังในการเขียนโค้ด

กรณีการใช้งานจริงของ NLP และการเรียนรู้ของเครื่องในแอปพลิเคชัน

NLP และแมชชีนเลิร์นนิงมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ แล้ว และมีรายการกรณีการใช้งานจริงที่เพิ่มขึ้นสำหรับเทคโนโลยีเหล่านี้ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:

• แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน: NLP ช่วยให้แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนเข้าใจคำถามของผู้ใช้และตอบสนองด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและตรงประเด็น ทำให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์การบริการลูกค้าที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพ
• การวิเคราะห์ความรู้สึก: ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึกของเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น เช่น บทวิจารณ์หรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ธุรกิจต่างๆ จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความคิดเห็นและความชอบของลูกค้า ทำให้พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลมากขึ้นและปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตน
• การจัดหมวดหมู่ข้อความ: สามารถใช้ NLP และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจำแนกข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากออกเป็นหมวดหมู่ ทำให้การจัดการข้อมูลง่ายขึ้น และทำให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตนได้ง่ายขึ้น
• คำแนะนำส่วนบุคคล: ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ การตั้งค่า และข้อมูลเชิงบริบทอื่นๆ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถสร้างคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้ ปรับปรุงความเกี่ยวข้องและประสิทธิภาพของเนื้อหาที่แสดงในแอปพลิเคชัน และเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
• การแปลภาษา: สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อให้บริการแปลภาษาแบบเรียลไทม์ภายในแอปพลิเคชัน ทลายกำแพงภาษาและเปิดโอกาสใหม่สำหรับธุรกิจในการเชื่อมต่อกับผู้ชมทั่วโลก เนื่องจากเทคโนโลยี NLP และ Machine Learning พัฒนาอย่างต่อเนื่อง จึงคาดว่าจะมีกรณีการใช้งานที่เป็นนวัตกรรมและมีผลกระทบมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจและผู้ใช้ปลายทาง

ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI อันทรงพลังเหล่านี้ แพลตฟอร์มการพัฒนา no-code และ low-code เช่น AppMaster สามารถช่วยองค์กรต่างๆ สร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะรุ่นต่อไปที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง และปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของการริเริ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล