รวมคำศัพท์ AI 50 คำ ที่สายเทคต้องรู้

ในยุคที่เทคโนโลยี AI กำลังเปลี่ยนโลกอย่างรวดเร็ว การเข้าใจศัพท์เฉพาะทางด้าน AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ทำงานในวงการเทคโนโลยี บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกคำศัพท์สำคัญ 50 คำที่เกี่ยวข้องกับ AI ตั้งแต่ระดับพื้นฐานไปจนถึงระดับสูง เพื่อให้คุณเข้าใจและสื่อสารเรื่อง AI ได้อย่างมั่นใจ

 

 

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI และความสำคัญของคำศัพท์เฉพาะ

 

 

โลกของ AI เต็มไปด้วยแนวคิดและเทคโนโลยีซับซ้อนที่มีคำศัพท์เฉพาะมากมาย การเรียนรู้คำศัพท์เหล่านี้เปรียบเสมือนการเรียนภาษาใหม่ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานและกลไกการทำงานของระบบ AI ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น สำหรับนักพัฒนา นักการตลาด หรือผู้สนใจเทคโนโลยี การรู้คำศัพท์เหล่านี้จะช่วยลดช่องว่างระหว่างความรู้ทางเทคนิคกับการนำไปใช้งานจริง ทำให้การพัฒนาโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI เป็นไปอย่างราบรื่น

 

 

คำศัพท์ AI เบื้องต้น (เหมาะสำหรับมือใหม่)

 

 

1. Artificial Intelligence

ศาสตร์และเทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การให้เหตุผล และการแก้ปัญหา AI ครอบคลุมหลายสาขาย่อย ตั้งแต่การรู้จำภาพไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

 

2. Machine Learning

สาขาย่อยของ AI ที่ให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน เป็นการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้นเพื่อทำนายหรือตัดสินใจในอนาคต

 

3. Deep Learning

เทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้น (neural networks) เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก ดีพเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีหลักเบื้องหลังการรู้จำเสียง การแปลภาษา และระบบแนะนำต่าง ๆ

 

4.Algorithm

ชุดคำสั่งหรือกฎที่ใช้แก้ปัญหาหรือดำเนินการเฉพาะอย่าง ในบริบทของ AI อัลกอริทึมคือวิธีการที่คอมพิวเตอร์ใช้ในการเรียนรู้จากข้อมูล และทำนายผลลัพธ์

 

5. Model

ระบบที่สร้างขึ้นเพื่อเป็นตัวแทนของสิ่งที่เราต้องการศึกษาหรือทำนาย โมเดล AI จะเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลฝึกสอนและใช้รูปแบบนั้นในการคาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่

 

6. Training Data

ชุดข้อมูลที่ใช้สอนโมเดล AI ให้เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ คุณภาพและปริมาณของข้อมูลฝึกสอนมีผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของโมเดล

 

7. Accuracy

คำนี้คือความแม่นยำ ซึ่งตัวชี้วัดที่บอกว่าโมเดลทำนายถูกต้องบ่อยแค่ไหน โดยคำนวณจากสัดส่วนของการทำนายที่ถูกต้องต่อจำนวนการทำนายทั้งหมด

 

8. Feature

คุณลักษณะหรือตัวแปรที่ใช้ในการสร้างโมเดล เช่น ราคาบ้านอาจขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น พื้นที่ จำนวนห้องนอน และทำเลที่ตั้ง

 

9. Classification

งานที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องจัดหมวดหมู่ข้อมูลเข้ากับกลุ่มที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่

 

10. Regression

งานที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องทำนายค่าตัวเลขต่อเนื่อง เช่น การทำนายราคาบ้านจากคุณลักษณะต่าง ๆ

 

11. ชุดข้อมูลทดสอบ (Test Data)

ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการฝึกโมเดล แต่ใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลหลังจากการฝึกสอน

 

12. การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)

เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ข้อมูลที่มีการระบุผลลัพธ์ไว้แล้ว (เช่น มีป้ายกำกับ) เพื่อสอนโมเดลให้ทำนายผลลัพธ์ของข้อมูลใหม่

 

13. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)

เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ข้อมูลที่ไม่มีการระบุผลลัพธ์ เพื่อค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล

 

14. คลัสเตอริ่ง (Clustering)

เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนที่จัดกลุ่มข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ

 

15. ความเที่ยงตรง (Precision)

สัดส่วนของการทำนายเชิงบวกที่ถูกต้อง ต่อการทำนายเชิงบวกทั้งหมด ใช้วัดความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์เชิงบวกที่โมเดลทำนาย

 

16. ค่าระลึก (Recall)

สัดส่วนของตัวอย่างเชิงบวกจริงที่โมเดลสามารถระบุได้ถูกต้อง ต่อตัวอย่างเชิงบวกจริงทั้งหมด ใช้วัดความสามารถในการค้นหาตัวอย่างเชิงบวกทั้งหมด

 

17. ค่า F1 (F1 Score)

ค่าเฉลี่ยฮาร์โมนิกของความเที่ยงตรงและค่าระลึก ใช้เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล โดยเฉพาะในกรณีที่ข้อมูลไม่สมดุล

 

18. การตรวจสอบไขว้ (Cross-Validation)

เทคนิคการประเมินโมเดลที่แบ่งข้อมูลออกเป็นหลายส่วน และหมุนเวียนใช้ส่วนต่าง ๆ เพื่อฝึกและทดสอบโมเดล ช่วยลดปัญหาการเรียนรู้เกินหรือการเรียนรู้ไม่พอ

 

19. การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Reinforcement Learning)

การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมแรงและดีพเลิร์นนิง ใช้ในระบบที่ซับซ้อน เช่น การเล่นเกมหรือการควบคุมหุ่นยนต์

 

20. การแปลงข้อมูล (Data Transformation)

กระบวนการเปลี่ยนแปลงข้อมูลก่อนนำไปใช้ฝึกโมเดล เช่น การปรับขนาด การเปลี่ยนประเภทข้อมูล หรือการแก้ไขค่าที่ขาดหายไป

 

 

คำศัพท์ AI ระดับกลาง (สำหรับผู้มีพื้นฐาน)

 

 

21. Neural Network (เครือข่ายประสาทเทียม)

แบบจำลองการคำนวณที่ได้แรงบันดาลใจจากระบบประสาทสมองมนุษย์ ประกอบด้วยชั้นของโหนด (Node) ที่เชื่อมต่อกัน แต่ละโหนดคำนวณค่าน้ำหนักและส่งต่อข้อมูลไปยังโหนดถัดไป เครือข่ายเหล่านี้สามารถเรียนรู้รูปแบบซับซ้อนและใช้ในงานหลากหลาย เช่น การรู้จำภาพและการประมวลผลภาษา

 

22. Natural Language Processing (NLP) (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

สาขาของ AI ที่เน้นการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และโต้ตอบกับภาษามนุษย์ เทคโนโลยีนี้อยู่เบื้องหลังแชทบอท เครื่องแปลภาษา และระบบวิเคราะห์ความรู้สึกในข้อความ

 

23. Computer Vision (การมองเห็นของคอมพิวเตอร์)

สาขาของ AI ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถ “เห็น” และเข้าใจภาพและวิดีโอ ครอบคลุมการรู้จำใบหน้า หรือการตรวจจับวัตถุ 

 

24. Overfitting / Underfitting (การเรียนรู้เกิน / การเรียนรู้ไม่พอ)

Overfitting เกิดเมื่อโมเดลเรียนรู้ข้อมูลฝึกสอนมากเกินไปจนไม่สามารถทำนายข้อมูลใหม่ได้ดี ส่วน Underfitting เกิดเมื่อโมเดลไม่สามารถจับรูปแบบในข้อมูลฝึกสอนได้เพียงพอ

 

25. Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมแรง)

เทคนิคการเรียนรู้ที่ตัวแทน (agent) เรียนรู้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับรางวัลหรือบทลงโทษตามการกระทำ ใช้ในระบบที่ต้องตัดสินใจแบบต่อเนื่อง เช่น การควบคุมหุ่นยนต์หรือการเล่นเกม\

 

26. Epoch (ยุค)

หนึ่งรอบของการผ่านข้อมูลฝึกสอนทั้งหมดผ่านโมเดลขณะฝึก การฝึกโมเดลมักต้องการหลาย epoch เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

 

27. Batch Size (ขนาดแบตช์)

จำนวนตัวอย่างที่โมเดลประมวลผลก่อนที่จะปรับปรุงค่าพารามิเตอร์ ขนาดแบตช์ใหญ่ช่วยเพิ่มความเร็วแต่อาจต้องการหน่วยความจำมากขึ้น ขณะที่ขนาดแบตช์เล็กอาจช่วยให้โมเดลเรียนรู้ได้ละเอียดขึ้น

 

28. Tokenization (การแปลงข้อความเป็นโทเค็น)

กระบวนการแบ่งข้อความเป็นหน่วยย่อย เช่น คำ วลี หรืออักขระ เพื่อการประมวลผลในระบบ NLP หรือการสร้างโมเดลภาษา

 

29. Embedding (การฝังตัว)

การแปลงข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น คำหรือรูปภาพ ให้อยู่ในรูปของเวกเตอร์ตัวเลขที่จับความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านั้น ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจความคล้ายคลึงและความแตกต่าง

 

30. Bias / Variance (อคติ / ความแปรปรวน)

ในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิง Bias คือความคลาดเคลื่อนจากการใช้โมเดลที่ง่ายเกินไป ส่วน Variance คือความคลาดเคลื่อนจากความไวต่อความผันผวนในข้อมูลฝึกสอน การสมดุลระหว่างสองสิ่งนี้เป็นกุญแจสู่โมเดลที่มีประสิทธิภาพ

 

31. Activation Function (ฟังก์ชันกระตุ้น)

ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อกำหนดผลลัพธ์ของโหนด ช่วยแนะนำลักษณะไม่เชิงเส้นเข้าสู่โมเดล ตัวอย่างเช่น ReLU, Sigmoid และ Tanh

 

32. Gradient Descent (การลดเกรเดียนต์)

อัลกอริทึมปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อลดความผิดพลาด โดยเคลื่อนที่ไปตามทิศทางของเกรเดียนต์ของฟังก์ชันต้นทุนที่ชันที่สุด

 

33. Backpropagation (การแพร่ย้อนกลับ)

อัลกอริทึมที่ใช้ในการฝึกเครือข่ายประสาทเทียม ทำงานโดยคำนวณผลกระทบของแต่ละพารามิเตอร์ต่อความผิดพลาดโดยรวม แล้วปรับพารามิเตอร์เหล่านั้นเพื่อลดความผิดพลาด

 

34. Transfer Learning (การเรียนรู้แบบถ่ายโอน)

เทคนิคที่นำโมเดลที่ฝึกไว้แล้วสำหรับงานหนึ่ง มาปรับใช้กับอีกงานหนึ่งที่เกี่ยวข้องกัน ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการฝึกโมเดลใหม่ทั้งหมด

 

35. Recurrent Neural Network (RNN) (เครือข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ)

ประเภทของเครือข่ายประสาทเทียมที่มีการเชื่อมต่อแบบวนซ้ำ ทำให้สามารถจำข้อมูลก่อนหน้าได้ เหมาะกับงานที่เกี่ยวกับลำดับข้อมูล เช่น การประมวลผลข้อความหรือการทำนายอนุกรมเวลา

 

36. Convolutional Neural Network (CNN) (เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน)

เครือข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบตาราง เช่น รูปภาพ ใช้ตัวกรองคอนโวลูชันเพื่อจับลักษณะเฉพาะจากข้อมูลนำเข้า

 

37. Long Short-Term Memory (LSTM) (หน่วยความจำระยะยาวและระยะสั้น)

ประเภทพิเศษของ RNN ที่สามารถเรียนรู้การพึ่งพาระยะยาว ช่วยแก้ปัญหาการหายไปของเกรเดียนต์ในเครือข่าย RNN ดั้งเดิม

 

38. Attention Mechanism (กลไกความสนใจ)

เทคนิคที่ช่วยให้โมเดลโฟกัสบนส่วนที่สำคัญของข้อมูลนำเข้าในขณะที่ทำงาน ใช้มากในงานแปลภาษาและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

 

39. Ensemble Learning (การเรียนรู้แบบรวมกลุ่ม)

เทคนิคที่รวมการทำนายจากหลายโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม เช่น Random Forest ที่รวมผลจากหลาย Decision Tree

 

40. AutoML (การเรียนรู้ของเครื่องจักรอัตโนมัติ)

เทคโนโลยีที่ทำให้กระบวนการสร้างและปรับแต่งโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI สามารถพัฒนาโมเดลประสิทธิภาพสูงได้

 

 

คำศัพท์ AI ระดับสูง (สำหรับสายวิจัยหรือพัฒนา)

 

41. Generative AI (ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์)

Generative AI คือระบบ AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลที่ใช้ฝึก เช่น การสร้างรูปภาพ เขียนบทความ หรือแต่งเพลง ตัวอย่างเช่น GPT, DALL-E และ Stable Diffusion

อ่านบทความเพิ่มเติม : DALL-E คืออะไร? AI สร้างภาพ พร้อมเปรียบเทียบกับ DALL-E 2 และ 3

 

42. Transformer (ทรานส์ฟอร์เมอร์)

สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมที่อาศัยกลไกความสนใจเพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีลำดับ เป็นพื้นฐานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ทรงพลังหลายตัว รวมถึง BERT และ GPT

 

43. Fine-tuning (การปรับแต่งละเอียด)

กระบวนการปรับแต่งโมเดลที่ผ่านการฝึกมาก่อนให้เหมาะกับงานเฉพาะ โดยฝึกต่อด้วยข้อมูลใหม่ที่เกี่ยวข้องกับงานนั้น ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลสำหรับงานเฉพาะทาง

 

44. Pre-trained Model (โมเดลที่ผ่านการฝึกมาแล้ว)

โมเดลที่ฝึกมาแล้วบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สามารถนำไปใช้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับงานที่คล้ายกัน โดยอาจปรับแต่งเพิ่มเติมหรือใช้เป็นตัวสกัดคุณลักษณะ

 

45. Zero-shot / Few-shot Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีตัวอย่าง / มีตัวอย่างน้อย)

ความสามารถของโมเดลในการทำงานกับข้อมูลประเภทที่ไม่เคยเห็นมาก่อน (zero-shot) หรือเห็นเพียงไม่กี่ตัวอย่าง (few-shot) แสดงถึงความยืดหยุ่นและการทั่วไปของโมเดล

 

46. Prompt Engineering

ศิลปะและวิทยาศาสตร์ของการออกแบบคำแนะนำที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานตามที่ต้องการ การปรับแต่งคำพูดเล็กน้อยสามารถส่งผลต่อคุณภาพของผลลัพธ์อย่างมาก

 

47. Explainable AI (XAI) (ปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้)

แนวคิดและเทคนิคที่ทำให้ระบบ AI สามารถอธิบายกระบวนการตัดสินใจของตนเองได้ ช่วยสร้างความโปร่งใสและความเชื่อมั่นในระบบ AI

 

48. Multimodal AI (ปัญญาประดิษฐ์หลายรูปแบบ)

ระบบ AI ที่สามารถประมวลผลและเข้าใจข้อมูลหลายประเภท เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ทำให้เกิดการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์

 

49. Causal Inference (การอนุมานเชิงสาเหตุ)

สาขาที่ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุและผล ในระบบ AI ช่วยให้โมเดลไม่เพียงแค่หาความสัมพันธ์ทางสถิติ แต่ยังเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงหนึ่งเป็นสาเหตุของอีกการเปลี่ยนแปลงหนึ่งได้อย่างไร การเข้าใจความสัมพันธ์เชิงสาเหตุนี้ช่วยพัฒนาระบบ AI ที่ตัดสินใจได้ชาญฉลาดและน่าเชื่อถือมากขึ้น

 

50. Agentic AI (ปัญญาประดิษฐ์แบบตัวแทน)

ระบบ AI ที่สามารถทำงานอย่างเป็นอิสระในนามของผู้ใช้ สามารถตัดสินใจ วางแผน และดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนด เช่น ผู้ช่วยเสมือนที่จองร้านอาหารหรือซื้อสินค้าออนไลน์ได้โดยอัตโนมัติ Agentic AI เป็นทิศทางที่น่าตื่นเต้นในวงการ AI ที่จะเปลี่ยนวิธีที่เราทำงานและใช้ชีวิตในอนาคต

 

 

สรุป

เทคโนโลยี AI ไม่ใช่เพียงเครื่องมือสำหรับนักเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันและการทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรม การเข้าใจคำศัพท์ AI 50 คำที่นำเสนอในบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการทำงานของเทคโนโลยีนี้ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

 

หากธุรกิจของคุณต้องการคำปรึกษาเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาประยุกต์ใช้ สามารถปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของ Yes Web Design Studio ได้ เราเป็นบริษัทเว็บดีไซน์ชั้นนำในไทยที่ไม่เพียงรับทำเว็บไซต์ แต่ยังให้คำปรึกษาด้านการตลาดดิจิทัลและ AI Solution อย่างครบวงจร

 

 

 

 

Yes Web Design Studio
Tel. : 096-879-5445
LINE : @yeswebdesign
E-mail : [email protected]
Address : ชั้น 17 อาคารวิทยกิตติ์ ถนนพญาไท วังใหม่ ปทุมวัน กรุงเทพมหานคร 10330 (สถานี BTS สยาม)