Sign in Subscribe
Narut Soontranon

Narut Soontranon

Data Science | AI | Machine Learning | Deep Learning
Geo-Spatial Trends in 2023

Geo-Spatial Trends in 2023

จากบทความของ Dr. Qassim Abdullah ใน Lidar Magazine (Jun 23) Navigating Recovery ในปี 2023 การแพร่ระบาด COVID-19 ยังคงส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมภูมิสารสนเทศ ในปี 2021-2022 Supplies Chain และ Productivity หยุดชะงัก นำไปสู่การขาดแคลนวัสดุ ชิ้นส่วน ในการสร้างผลิตภัณฑ์ (Hardware) อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรม Geo-Spatial แสดงให้
Narut Soontranon
Become an efficient "Data Scientist"

Become an efficient "Data Scientist"

* มีบทความมากมายเกี่ยวกับวิธีการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่เราจะไม่เน้นที่เรื่องนี้ เพราะแนวคิดการเพิ่ม Productivity บางครั้งอาจสร้าง ความกดดัน หรือ ความเหนื่อยล้า มากจนเกินไป * Efficiency เป็นแนวคิดที่มาพร้อมกับ Flexibility โดยทำแต่ละสถานการณ์ให้เกิดประโยชน์สูงสุด แต่
Narut Soontranon
Data Scientist Interview Q/A

Data Scientist Interview Q/A

ตัวอย่าง 10 คำถามด้านเทคนิคเรื่อง Machine Learning ที่พบบ่อยในการสัมภาษณ์งานตำแหน่ง Data Scientist 1) อธิบาย Linear Regression Model และ สมมติฐานในการนำไปใช้งาน Regression ถือเป็น Supervised Learning อันหนึ่ง โดยที่ Model ได้รับการ Train จาก Data ที่มี Target (หรือ
Narut Soontranon
Supervised vs. Unsupervised Learning

Supervised vs. Unsupervised Learning

ใน Blog นี้ จะพูดถึงประเภทของ ML Algorithms ได้แก่ Supervised Learning, Unsupervised Learning และ Semi-supervised Learning Supervised Learning ในทางปฏิบัติมีการใช้งาน Supervised Learning เป็นส่วนใหญ่ คือ การที่เรามี Input Variable (X) และ Output Variable (y) โดยใช้ Learning Algorithms เพื่อ Map จาก Input ไปยั
Narut Soontranon
5 คุณลักษณะ ของ Data Quality

5 คุณลักษณะ ของ Data Quality

โดยปกติ ในการวิเคราะห์ข้อมูล (หรือ การเตรียมข้อมูลเพื่อทำ Data Science Models) มีวัตถุประสงค์ เพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ ให้การตัดสินใจนั้น ทำได้อย่างมั่นใจ และมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่มีคุ
Narut Soontranon
Data Preparation คือ อะไร ?

Data Preparation คือ อะไร ?

Data Preparation อาจเป็นขั้นตอนที่ยากและใช้เวลามากที่สุดของ ML (Machine Learning) Projects เนื่องจากชุดข้อมูลแต่ละชุดมีความแตกต่างกันสำหรับแต่ละ Project อย่างไรก็ตาม มีความเหมือนกันใน Concept ของการเตรียมข้อมูล เพื่อใช้ใน Predictive (ML) Models จึงสามารถกำหนดขั้นตอนที่ใช้เป็นแนวทางในการดำเนิ
Narut Soontranon