nerd-data

Sign in Subscribe

Latest

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) → คลอโรฟิ
Narut Soontranon

Data Science

Data Science & AI ในธนาคาร: จากความท้าทายสู่ความสำเร็จ

Data Science & AI ในธนาคาร: จากความท้าทายสู่ความสำเร็จ

ความท้าทาย และ เทคโนโลยีที่นิยมใช้ ในการ Implement Data Science และ AI ในธนาคาร 1. ความท้าทายหลัก (Challenges) 📊👨🏻‍💻 ด้านข้อมูล (Data Challenges) 1) ข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบ * Core banking, CRM, ระบบบัตรเครดิต, ระบบสินเชื่อ ฯลฯ ทำให้ต้องใช้เวลาใน ETL และ Data Integration 2) คุ
Narut Soontranon

machine learning

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
Narut Soontranon

application

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) → คลอโรฟิ
Narut Soontranon

Gen AI

More

AI

More

algorithm

More