Sign in Subscribe

Latest

Dimensionality Reduction คือ อะไร

Dimensionality Reduction คือ อะไร

เป็นเทคนิคหนึ่งในทาง Data Science และ Machine Learning ที่ใช้ในการลด Input Features ของ Dataset นิยาม ทำ Dataset ที่มีความซับซ้อนให้ง่ายขึ้น โดยลดจำนวน Features (Dimensions) ลง และมีการสูญเสีย Information น้อยที่สุด เป้าหมาย เพื่อหลีกเลี่ยง Curse of Dimensionality

Weak vs Strong AI

Weak vs Strong AI

Weak AI * Weak AI หรือ Artificial Narrow Intelligence หมายถึง AI ที่ได้รับการออกแบบและฝึกอบรมสำหรับงานเฉพาะอย่าง (หรือ กลุ่มงานแคบๆ) บางครั้งเรียก Narrow AI * โดยทั่วไป AI เหล่านี้ไม่ได้มีความชาญฉลาดเกินไปกว่าขอบเขตงานที่กำหนด สามารถทำได้เพียงการปฏิบัติงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแต่

Parametric vs. Non-parametric ML Algorithms

Parametric vs. Non-parametric ML Algorithms

ใน Blog นี้ จะพูดถึงความแตกต่างระหว่าง Parametric และ Non-parametric Machine Learning (ML) Algorithmในภาพรวมของการทำ Machine Learning Models คือ การพยายามหา Mapping Function ระหว่าง ตัวแปร Input X และ ตัวแปร Output Y y = f(X) Parametric ML Algorithms สมมติฐาน ทำให้กระบวนการเรียนรู้ง่ายขึ้น แต่ก็

Random Forest คือ อะไร

Random Forest คือ อะไร

* ถือเป็น Supervised Machine Learning Algorithm ที่อยู่บนพื้นฐานของ Tree * เป็นการรวมเอา Decision Trees แบบสุ่มหลายๆ ต้น (อาจเป็นหลัก 100 ขึ้นกับ Use cases) จึงมีชื่อว่า Random Forest * มีวัตถุประสงค์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำนาย เรียกวิธีการแบบนี้ว่

Data Science in Airline Industry

Data Science in Airline Industry

อุตสาหกรรมการบินถือเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูง ในเรื่องการเสนอราคาที่ดึงดูดใจลูกค้า โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Low Cost Airlines การนำ Data Science มาใช้เป็นโอกาสสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้ ตัวอย่าง Use-cases ต่างๆ ที่ใช้ในอุตสาหกรรมการบิน เช่น Dynamic

Data Science Use-cases ในอุตสาหกรรม Healthcare

Data Science Use-cases ในอุตสาหกรรม Healthcare

Data Science ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม ในยุคที่หลายๆ ประเทศกำลังเข้าสู่สังคมผู้สูงวัย (Aging Society) การแพทย์และการดูแลสุขภาพ (Medical & Healthcare) ถือเป็นอุตสาหกรรมที่มีการปฏิวัติวงการและมีแนวโน้มในการนำ Data Science ไปใช้ เพื่อยกระดับความสามารถในเรื่องต่างๆ ตั้งแต่ การทำเวชระเบี

5 Tips สำหรับผู้ใช้ Pandas

5 Tips สำหรับผู้ใช้ Pandas

* ผู้อ่านต้องมีพื้นฐาน * คุ้นเคยกับ Python การติดตั้ง Packages, การ Define Function และ การใช้งานพื้นฐานอื่น ๆ * มีความรู้ในการทำงานด้วย Pandas รวมถึงการจัดการข้อมูลพื้นฐาน * ในที่นี้ จะใช้ Python 3.7.1 บน Jupyter Notebook * ทำการติดตั้งทั้ง Pandas และ