Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are related concepts, but they are not the same thing. Here's a brief explanation of their differences:

Artificial Intelligence (AI):
AI is a broader concept that refers to the development of computer systems that can perform tasks typically requiring human intelligence. This includes tasks such as learning, reasoning, problem-solving, perception, understanding natural language, and speech recognition. The main goal of AI is to create intelligent agents or systems that can interact with their environment, adapt to changes, and perform tasks autonomously.

Machine Learning (ML):
ML is a subset of AI that focuses on the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from and make predictions or decisions based on data. In other words, ML is the process of training a model using data to identify patterns or relationships, which can then be used to make predictions on new, unseen data. This is achieved without being explicitly programmed to do so. Some common ML techniques include supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

In summary, AI is a broader field that encompasses various approaches to create intelligent systems, while ML is a specific technique within AI that focuses on using data-driven algorithms to learn and make predictions or decisions.
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นแนวคิดที่เกี่ยวข้องกัน แต่ก็ไม่เหมือนกัน ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายสั้นๆ เกี่ยวกับความแตกต่าง: ปัญญาประดิษฐ์ (AI): AI เป็นแนวคิดที่กว้างกว่าซึ่งหมายถึงการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานที่ปกติต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ได้ ซึ่งรวมถึงงานต่างๆ เช่น การเรียนรู้ การใช้เหตุผล การแก้ปัญหา การรับรู้ การทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และการรู้จำคำพูด เป้าหมายหลักของ AI คือการสร้างตัวแทนหรือระบบอัจฉริยะที่สามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง และทำงานโดยอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML): ML เป็นส่วนย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองทางสถิติที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจตามข้อมูล กล่าวอีกนัยหนึ่ง ML คือกระบวนการฝึกอบรมโมเดลโดยใช้ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบหรือความสัมพันธ์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ สิ่งนี้สามารถทำได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เทคนิค ML ทั่วไปบางประการ ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โดยสรุป AI เป็นสาขาที่กว้างกว่าซึ่งครอบคลุมแนวทางต่างๆ ในการสร้างระบบอัจฉริยะ ในขณะที่ ML เป็นเทคนิคเฉพาะภายใน AI ที่มุ่งเน้นไปที่การใช้อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence