Sign in Subscribe

Latest

AI Ethics vs Governance: เหมือนหรือต่างกันอย่างไร?

AI Ethics vs Governance: เหมือนหรือต่างกันอย่างไร?

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำไปใช้ในองค์กร ภาครัฐ และธุรกิจขนาดใหญ่ คำว่า AI Ethics และ AI Governance มักถูกพูดถึงควบคู่กัน แต่ทั้งสองแนวคิดมีบทบาทต่างกัน ดังนี้ AI Ethics คือ “หลักคิด” กรอบแนวคิดเชิงคุณค่าและศี

มองโลกจากอวกาศ: ดาวเทียมช่วยวัดการกักเก็บคาร์บอนได้อย่างไร?

มองโลกจากอวกาศ: ดาวเทียมช่วยวัดการกักเก็บคาร์บอนได้อย่างไร?

ดัชนีพืชพรรณ (Vegetation Index) คืออะไร? คือค่าที่คำนวณจาก ภาพถ่ายดาวเทียม (Satellite Image) เพื่อวัดความเขียว ความหนาแน่น และสุขภาพของพืช ตัวอย่างที่ใช้บ่อยที่สุด NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) สูตร NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) * NIR = Near Infrared (พื

จาก Pixel สู่พืชผล: การใช้ AI วิเคราะห์ Satellite Image

จาก Pixel สู่พืชผล: การใช้ AI วิเคราะห์ Satellite Image

การใช้ Satellite image เพื่อจำแนกพืช (Vegetation Classification) ทำได้ด้วยการวิเคราะห์ “Spectrum Signature” ของพืชแต่ละชนิดจากข้อมูลหลายช่วงคลื่น (Multispectral / Hyperspectral) 1) หลักการสำคัญ - Spectral Signature พืชแต่ละชนิดสะท้อนและดูดกลืนแสงไม่เท่ากันในแต่ละช่วงคลื่น เช่น * แสงสีแดง (Red) → คลอโรฟิลล์

Three Ways Machines Learn

Three Ways Machines Learn

Machine Learning (ML) หากจะแบ่งตามประเภทของการเรียนรู้ สามารถแบ่งได้ 3 ประเภท ดังนี้ Supervised Learning เหมือนกับการให้ Machine เรียนรู้แบบมีผู้สอน (จาก ค่าเป้าหมาย ‘Target’ หรือ ตัวแปร Output) จะทำการเรียนรู้ซ้ำๆ (iteration) ไปเรื่อยๆ จนกว่าการทำนายจะใกล้เคียงกับค่าเป้าหมาย ตัวอย่างเช่

The Shape of Learning: Parametric vs Non-Parametric

The Shape of Learning: Parametric vs Non-Parametric

Parametric vs Non-parametric Model ใน Machine Learning สามารถแบ่งแยกความแตกต่างได้ ดังนี้ Parametric Model * เป็นการเลือกรูปแบบเฉพาะ เช่น สมการเส้นตรง (Linear) สำหรับ Linear Regression Model * ในการ Train Model จะพยายามหา Coefficients (ค่า a และ b) ของสมการ y = aX + b ข้อดี * ง่าย * รวดเร็ว * ใช้

เลือกตั้งโปร่งใสขึ้นได้ ด้วยพลังของ Data Science

เลือกตั้งโปร่งใสขึ้นได้ ด้วยพลังของ Data Science

Data Science ช่วยให้การเลือกตั้งโปร่งใสและบริสุทธิ์มากขึ้น มี Use cases ดังนี้ 1) ตรวจจับความผิดปกติของผลคะแนน (Anomaly Detection) ใช้สถิติและโมเดลตรวจหาคะแนนที่ “แปลก” เช่น * หน่วยเลือกตั้งที่มีคนมาใช้สิทธิ์ 99–100% (ผิดปกติ) * คะแนนพุ่งผิดธรรมชาติในบางช่วงเวลา 2) ป้

จากจุดวัดสู่แผนที่เมือง: เบื้องหลังการสร้างแผนที่ PM2.5

จากจุดวัดสู่แผนที่เมือง: เบื้องหลังการสร้างแผนที่ PM2.5

ทำไมเครื่องวัด PM2.5 มีแค่บางจุด แต่แอปกลับแสดงเป็นแผนที่สีครอบคลุมทั้งเมือง เหมือนวัดได้ทุกที่ ? ความจริงคือ เราไม่ได้วัดทุกตำแหน่ง แต่ใช้การคำนวณทางวิทยาศาสตร์มาช่วยเติมข้อมูลในจุดที่ไม่มีเซนเซอร์ เริ่มจาก สถานีวัดภาคพื