Data Science เรียนรู้ pandas เบื้องต้น pandas เป็น library สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลด้วย python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยเวอร์ชั่นแรกออกเมื่อปี 2008 และเวอร์ชั่น 1.0 เพิ่งออกเมื่อวันที่ 29
Data Science วันนี้วัน palindrome วันนี้คือวันที่ 2 เดือน 2 ปี 2020 ถ้าเขียนตัวเลขวันเดือนปีต่อกัน จะได้เป็น 02022020 ซึ่งเป็นชุดตัวเลขที่เรียกว่า palindrome
Data Science ค้นหาชุดข้อมูล (Dataset) ผ่านเครื่องมือค้นหาของ Google งานค้นคว้าวิจัยทางด้าน AI มีมากขึ้นเรื่อยๆ ความต้องการข้อมูลยิ่งมากขึ้น หลายหน่วยงานเริ่มปล่อยชุดข้อมูลให้บุคคลทั่วไปนำไปใช้ประโยชน์ Google เองก็ได้พัฒนาเครื
Software Development ลาก่อน Python 2 Python 2 หมดระยะ support แล้ว หมายความว่าอย่างไร? แล้วจะทำอย่างไรต่อ? ที่มาที่ไป Python เป็นภาษาที่มีมานานมากแล้ว โดยเวอร์ชั่น 2 (Python 2) ออกเมื่อปี 2000 ซึ่งได้
Artificial Intelligence ดัชนีการเติบโตของวงการ AI ในปี 2019 Human-Centered AI Institute จากมหาวิทยาลัย Stanford ได้ออกรายงานดัชนีการเติบโตของ AI ในโลกประจำปี 2019 ซึ่งมีตัวชี้วัดในหลายด้าน ทั้งในด้านปริมาณงานวิจัย ประสิทธิภาพเชิงเทคนิค
Machine Learning ก้าวต่อไปของ AI ในปี 2020 คราวที่แล้วเราพูดถึงเหตุการณ์สำคัญในโลก AI สำหรับปี 2019 บทความนี้จะมาพูดถึงความก้าวหน้าของ AI ที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นในปี 2020 1) โมเดลที่เรียนรู้ด้วยตัวเอง
Machine Learning สรุป 5 เหตุการณ์สำคัญในโลก AI ประจำปี 2019 2019 เป็นปีที่ AI ก้าวหน้าไปมาก ผู้คนนอกวงการ AI เริ่มมีความเข้าใจเทคโนโลยีนี้มากขึ้น ทำให้ AI ถูกนำไปใช้ในชีวิตจริงแพร่หลายกว่าเดิม ในบทความนี้จะพูดถึง
Machine Learning วิธีเลือก Test set อย่างมีคุณภาพ สมมุติว่าเราต้องการสร้างโมเดล Machine Learning โดยมีข้อมูลอยู่ 10,000 ตัว อย่างแรกที่ต้องทำคือเลือกข้อมูลจำนวนหนึ่งมาใช้เป็น Test set เช่น เลือกมา
Machine Learning เครื่องมือพื้นฐานสำหรับงาน Machine Learning ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีการพัฒนาเครื่องมือ (Library) ขึ้นสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และ Machine Learning จำนวนมาก โดยเครื่องมือสำคัญหลายตัวถูกออกแบบมาให้ใช้งานกั
Machine Learning ภาพรวมการทำโปรเจค Machine Learning ในการทำโปรเจค Machine Learning เรามักนึกถึงภาพการรวบรวมข้อมูล และการสอนโมเดล เท่ากับเสร็จสิ้นกระบวนการ แต่ในความเป็นจริงยังมีอีกหลายขั้นตอนที่ต้องทำเพื่อให้ผลลัพธ์ของโปรเจคสามารถนำมาใช้งานได้จริง นั
Machine Learning วิธีการแบ่งข้อมูลสำหรับสอนและวัดผลโมเดล Machine Learning ประเภทที่ถูกใช้งานมากที่สุดคือ Supervised Learning ซึ่งเป็นการสอนโมเดล ให้แปลง input เป็น target ที่ต้องการ ในขั้นตอนการสร้างโมเดล มนุษย์ต้องเป็นผู้กำหนด target
Machine Learning ความท้าทายในการสร้างโมเดล Machine Learning การพัฒนาโมเดล Machine Learning ต้องเจอความท้าทายอยู่เป็นปกติ ทั้งในด้านข้อมูลและในด้านการสอนโมเดล ความท้าทายด้านข้อมูล ข้อมูลไม่ดีเป็นสาเหตุของโมเดลที่มีประสิทธิภาพย่ำแย่ โดยข้
Machine Learning Machine Learning 4 ประเภท ในบทความนี้ เราจะมาดูภาพกว้างของ Machine Learning ว่ามีกี่ประเภท อะไรบ้าง บางคนอาจเคยเรียนหรืออ่านมา แล้วรู้สึกคุ้นๆ ว่ามี 3 ประเภทไม่ใช่เหรอ ทำไมหัวข้อเขียนว่า 4
Machine Learning แนะนำหนังสือ Machine Learning เนื้อหาครอบจักรวาล ผมเพิ่งซื้อหนังสือเกี่ยวกับ Machine Learning เล่มใหม่มาจาก Amazon ชื่อ Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2nd Edition) เขียนโดย Aurélien Géron ผม pre-order หนังสื
Machine Learning แนะนำหนังสือ Deep Learning ผมเพิ่งอ่านหนังสือเล่มหนึ่งจบไปเมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมา Deep Learning with Python เขียนโดย Françios Chollet พบว่าเล่มนี้เขียนดีมาก และอยากมาแนะนำ หนังสือในตลาด เท่าที่ผมสั
Artificial Intelligence สัญญาณส่อเค้าว่าโครงการด้าน AI ที่เลือกอาจล้มเหลว เนื่องด้วยเทคโนโลยีก้าวหน้าขึ้น ผู้คนจำนวนมากพยายามริเริ่มโครงการที่ใช้ความรู้ทางด้าน AI โดยหวังจะดึงศักยภาพของเทคโนโลยีสมัยใหม่มาพัฒนาสินค้า บริการ หรือองค์กรของตน แต่ AI
Software Development เขียนโปรแกรมเพื่อใช้ในโลกจริง เมื่อเริ่มต้นเขียนโปรแกรม เรามักเริ่มจากการศึกษาโครงสร้างและวิธีการทำงานของภาษาใดภาษาหนึ่ง เช่น C, Java, Python และทดลองเขียนโปรแกรมง่ายๆให้ทำตามที่เราต้องการ เช่น โปรแกรมเครื่องคิดเลข ถ้าเราสามารถทำได้ถึงตรงนี
Data Science Machine Learning ตอนที่ 4: เตรียมข้อมูลเพื่อสร้าง model ในตอนที่ 1 - 3 เราพูดถึงการทำงานของ Neural Network ซึ่งเป็น Machine Learning model ที่ใช้กันทั่วไป และมีประสิทธิภาพเมื่อมีข้อมูลที่มากพอ ในตอนนี้ เราจะพูดถึงวิ
Data Science Machine Learning ตอนที่ 3: Deep Learning ปัญหาของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จากตอนที่แล้ว เราได้เห็นตัวอย่างปัญหาการประเมินความเสี่ยงการเป็นโรค ปัญหาในลักษณะนี้ เราสามารถจัดระเบียบข้อมูลได้ชัดเจน เช่น น้
Data Science Machine Learning ตอนที่ 2: Neural Network แบบจำลองของสมอง? สำหรับตอนที่ 1 สามารถอ่านได้ที่นี่ ตอนที่ 1: ทำไมต้องมี Machine Learning จากตอนที่แล้ว เราพูดถึง Logistic Regression ซึ่งเป็น model อย่างง่ายในการแบ่งข้อมูลออกเป็น 2
Data Science Machine Learning ตอนที่ 1: ทำไมต้องมี Machine Learning โลกเรามีปัญหาอะไร ลองจินตนาการถึงปัญหาเหล่านี้ มองรูป แล้วบอกว่าของที่อยู่ในรูปคืออะไร ฟังคลิปเสียง แล้วบอกว่าเสียงที่ได้ยินคือข้อความอะไร แปลประโยคจากภาษาหนึ่งไปเป็นอี
