อธิบายคำศัพท์ AI ฉบับเข้าใจง่ายๆ ครบจบในโพสเดียว จะได้หายมึนกับเขาสักที

อธิบายคำศัพท์ AI ฉบับคนไม่เก่งคอมก็เข้าใจได้
.
ช่วงนี้กำลังเรียน AI for Everyone ของ อ Andrew Ng เลยอยากมาเล่า เรื่องที่เบ้นเชื่อว่าก็ยังมีหลายคน ยัง งงๆกันอยู่
มาเข้าใจกัน เอาแบบง่ายๆ เลยนะ โพสต์นี้ ฉบับ เอาไปโม้คนอื่นต่อได้5555
.
สมมุติว่า…
คุณคือเจ้าของร้านกาแฟเล็ก ๆ ที่อยากให้ร้าน “ฉลาดขึ้น ขายดีขึ้น”
แต่คุณไม่มีทีม IT ไม่มีนักวิเคราะห์ ไม่มีงบจ้าง ไม่มีอะไรเลย

คำถามคือ: AI, Machine Learning, Deep Learning ช่วยคุณได้ยังไง?
มาดูกัน
————-

 1. AI (Artificial Intelligence)
= ระบบที่ “คิดแทน” คุณในเรื่องเล็ก ๆ ได้ (ณ วันนี้ อีกหน่อยไม่แน่)

ลูกค้าทักว่า “มีเมนูอะไรแนะนำ?” → ระบบตอบอัตโนมัติ “แนะนำมัทฉะลาเต้ไม่หวานวันนี้ค่ะ”

ป้ายโปรหน้าร้านเปลี่ยนอัตโนมัติตามเวลา เช่น “โปร 1 แถม 1 ถึงบ่ายสอง”

AI = ผู้ช่วยเล็ก ๆ ที่คอยตัดสินใจแทนคุณบางเรื่อง
————–

 [2] Machine Learning (ML)
= ระบบที่ “เรียนรู้จากข้อมูล” โดยไม่ต้องตั้งกฎเอง

คุณเริ่มเก็บข้อมูลทุกคำสั่งซื้อในร้าน
ระบบเรียนรู้ว่า…

วันจันทร์คนชอบกาแฟเย็น

ฝนตกเมื่อไรยอดตกทันที

ลูกค้าที่สั่งลาเต้ มักกลับมาซ้ำใน 5 วัน

ML ไม่ได้เดาแบบมั่ว ๆ
แต่มันมอง Pattern จาก “อดีต” แล้ว “คาดการณ์อนาคต” ให้คุณ
เช่น ทำนายว่าวันนี้ควรทำเมนูไหนไว้เยอะ หรือโปรอะไรถึงจะขายได้เพิ่ม
————–

 [3] Deep Learning (DL)
= สมองเทียมที่เข้าใจ “ภาพ เสียง ภาษา” เหมือนมนุษย์

คุณติดกล้องไว้หน้าร้าน
ลูกค้าเดินเข้ามา ระบบจำได้เลยว่า
“คุณเบ้นเมื่อวานสั่งลาเต้ไม่หวาน”
แล้วถามทันทีว่า “จะเอาเหมือนเดิมไหมครับ?”

หรือระบบสั่งงานด้วยเสียง:
“เมนูเดิมของคุณเบ้น 1 แก้ว พร้อมส่ง 13:00”

Deep Learning ไม่ได้ใช้แค่ “ตัวเลข”
แต่มันเข้าใจสิ่งที่มนุษย์สื่อสารได้ — แบบสมองคน

—————-

 [4] Data Science แถม
= การใช้ข้อมูลทั้งหมด มาวิเคราะห์เพื่อวางกลยุทธ์

คุณเปิดกราฟยอดขาย 3 เดือน
เห็นว่า “วันพุธยอดพุ่ง วันเสาร์ยอดวูบ”
คุณสงสัยว่าทำไม…

Data Scientist (หรือเจ้าของร้านที่เข้าใจ Data) จะดูลึกลงไปว่า…

ฝนตกวันไหนบ้าง

โฆษณาใน Facebook วิ่งตอนไหน

เมนูไหนมีรีวิวดีในวันนั้น

จากนั้นก็บอกคุณว่า:

“ช่วงที่ยอดขึ้น เกิดจากโปรชาเขียว + Ads Facebook ที่ปังวันนั้นพอดี
แนะนำให้ทำคอนเทนต์แนวเดียวกันวนซ้ำ แล้วจับคู่กับเมนูใหม่”
——————

ถ้าคุณชอบบทความแนวนี้ แล้วไม่อยากพลาด สามารถใส่ Email ของคุณได้ที่ Link นี้เลย (ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย)

ถ้ามองเป็นภาพแบบเข้าใจง่ายคือ AI ใหญ่สุดเป็น สมการนี้
AI [ Machine Learning( Deep Learning ) ]
ส่วน Data Science จะ Intersect กัน แต่ไม่ได้อยู่ใน Sub ของเรื่องนี้ทั้งหมดแค่แตะๆกันบางส่วน

คำถามคือ แล้วทั้งหมดนี้…คุณต้องเขียนโค้ดเองไหม? เพื่อทำหมดนี้
ไม่เลยครับ Code ก็สำคัญแต่ไม่ใช่จุดเริ่มต้น

สิ่งที่คุณต้องมีคือ: ความอยากเข้าใจ การตั้งคำถามที่ดี และความกล้าที่จะทดลองใช้ เรียนรู้ไปกับมัน

ถ้าคุณชอบโพสต์นี้ และอยากเข้าใจเทคโนโลยีอื่น ๆ ผ่านเรื่องง่าย ๆ แบบนี้ คอมเมนต์คำว่า “เอาอีก” ไว้ เบ้นจะเล่าให้ฟังในเรื่องถัดไป

ผมหวังว่าเรื่องนี้จะช่วยสร้างวันของคุณ