AI สามารถลบ Noise จากรูปภาพได้แทบหมดจด

Nvidia โชว์ AI ใหม่ สามารถลบ Noise ออกจากรูปภาพได้แทบหมดจด

 ก่อนหน้านี้ก็เคยจับมือกับ Adobe สร้าง Sensei ระบบ AI ช่วยตกแต่งรูปภาพอัตโนมัติ โดยใช้ชิป GPU หรือการ์ดจอของ Nvidia เป็นตัวนำ ล่าสุดทาง Nvidia ได้ประกาศจับมือกับ MIT และ Aalto University สร้าง AI ตัวใหม่ สามารถลบ Noise และตัวอักษรออกจากรูปภาพได้เกือบทั้งหมด AI ตัวใหม่ก็มีเบื้องหลังจากการใช้ cuDNN (ส่วนเสริมของ Nvidia CUDA) ในการ์ดจอ Nvidia Tesla P100 มาช่วยรันระบบ Deep Learning ของ TensorFlow (โดย Google) จากนั้นก็นำข้อมูลรูปภาพกว่า 50,000 รูปใน ImageNet มาช่วยเทรนด์ตัว AI ดังกล่าว สำหรับผลที่ได้ ก็ถือว่าน่าประทับใจ

                                                 ความคิดเห็น: -

ผลกระทบด้านดี: รูปที่ได้สวยงามมากขึ้น

                                                 ผลกระทบด้านเสีย: -

วิวัฒนาการของค้าปลีกกับเส้นทางของผู้บริโภค

ที่มา: 'Storevolution วิวัฒนาการของค้าปลีก

                 เพื่อตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคบนเส้นทางที่แตกต่าง ร้านค้าที่มีการนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้อาจไม่ได้ประสบผลสำเร็จเสมอไป แต่จะขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์จากผู้ประกอบการแต่ละราย ซึ่งสิ่งสำคัญคือการเลือกสรรและประยุกต์ใช้เทคโนโลยี เพื่อตอบโจทย์ของผู้บริโภค โดยแนวทางของผู้บริโภค ที่ตัดสินใจซื้อสินค้าหรือบริการแต่ละรายยังมีความพิเศษ แยกตามประเภทของร้านค้า การแบ่งส่วนตลาด กลุ่มผู้บริโภค การจัดหมวดหมู่ กลยุทธ์การตลาด และอีกมากมาย 

      

          ความคิดเห็น: ยิ่งเทคโนโลยีและการตลาดพัฒนายิ่งมีการแข่งขันที่สูงและยากขึ้น
          ผลกระทบด้านดี: ผู้ผลิตผลิตสินค้าและบริการที่พึงพอใจตรงกับความต้องการของผู้บริโภค
          ผลกระทบด้านเสีย: รายได้ผู้ผลิตสินค้าได้อาจไม่มากพอ

กูเกิ้ลเพิ่มฟีเจอร์ตรวจสอบไวยากรณ์ด้วย AI

Google เผยฟีเจอร์ "ตรวจสอบไวยากรณ์" ใน Google Docs ด้วย AI

             Google ได้อัพเดตฟีเจอร์ใหม่อย่าง Spelling and Grammar (ฟีเจอร์ตรวจสอบไวยากรณ์)สำหรับผู้ใช้ G Suite หรือ Google Apps โดยช่วยตรวจสอบไวยากรณ์ที่เขียนผิดในหน้าเอกสาร และแนะนำการแก้ไขโดยอัตโนมัติด้วย AI จากเดิมจะตรวจสอบเฉพาะคำผิดเท่านั้น แต่ในการอัพเดตนี้จะเป็นการตรวจทั้งประโยคเลย โดยตัว AI จะเรียนรู้รูปแบบประโยคที่ถูกต้องจากหลาย ๆ บทความ และแนะนำการใช้คำศัพท์ให้เหมาะสมกับประโยคนั้น ๆ ซึ่งจะมีตัวอย่างประโยคต่างๆให้เพรียบพร้อม

               ความคิดเห็น: เทคโนโลยีนี้ควรใช้เพื่อตรวจสอบ หลังจากใช้ความรู้ด้านไวยากรณ์ของตนเอง
               ผลกระทบด้านดี: เกิดการทำงานที่รวดเร็ว มีความถูกต้องมากขึ้น

               ผลกระทบด้านเสีย: ผู้ใช้อาจไม่ได้ฝึกใช้ไวยากรณ์อย่างสม่ำเสมอและจริงจัง จึงอาจทำให้หลงลืมและใช้ไวยากรณ์ผิดเมื่อไม่ได้ใช้ฟีเจอร์ตรวจสอบไวยากรณ์