Sign in Subscribe
Narut Soontranon

Narut Soontranon

Data Science | AI | Machine Learning | Deep Learning
Zero-shot และ Few-shot Prompting ต่างกันอย่างไร?

Zero-shot และ Few-shot Prompting ต่างกันอย่างไร?

ในบทความเกี่ยวกับ Large Langauge Model (LLM) มักพบคำว่า Zero-shot และ Few-shot Prompting ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้เข้าใจว่า LLM สร้าง Output อย่างไร? ใน Blog นี้จะพูดถึง * LLM สร้าง Output ได้อย่างไร? * Zero-shot Prompting * Few-shot Prompting LLM สร้าง Output
Narut Soontranon
Mastering the Art of Prompt Engineering: A Beginner's Primer

Mastering the Art of Prompt Engineering: A Beginner's Primer

ChatGPT เป็นบริการจาก OpenAI ซึ่งเป็น Conversational Large Language Model (LLM) ถูกใช้อย่างแพร่หลาย และมีประโยชน์มาก เบื้องหลังของ ChatGPT คือ จะไม่เหมือนกับ LLM อื่นๆ กล่าวคือ สามารถสร้างข้อความต่อเนื่องได้จากประโยคที่เราใส่เข้าไป   สามารถถามคำถาม หรือขอคำแนะนำจาก ChatGPT
Narut Soontranon
รู้ประสิทธิภาพ Recommendation ได้อย่างไร?

รู้ประสิทธิภาพ Recommendation ได้อย่างไร?

Recommendation System Metrics * หากต้องการสร้าง ระบบ Recommender ที่ดีนั้น คำว่า “ดี” จะถูกวัดได้อย่างไร? * ระบบ Recommender นั้น แตกต่างจาก Machine Learning Models อื่น ๆ นั่นคือ ความไม่แน่นอนของการวัดผล (Uncertainties of Measuring) * ในร้านขายผลไม้ขนาดใหญ่ โดยต้องให้คำแนะนำ ผลไม้ 3
Narut Soontranon
Communication Skill สำหรับ Data Scientist

Communication Skill สำหรับ Data Scientist

ในฐานะ Data Scientist เราจำเป็นต้องสื่อสารสิ่งที่ค้นพบ และ ให้คำแนะนำแก่เพื่อนร่วมงานที่ ไม่ได้ อยู่ในสายเทคนิค (Non-Technical) อาจรวมถึงผู้บริหารระดับสูง แผนกอื่นๆ ภายในบริษัท หรือแม้แต่ลูกค้า ดังนั้น เป็นเรื่องสำคัญที่ต้องพัฒนาทักษะการสื
Narut Soontranon
Association Rules ทำงานอย่างไร?

Association Rules ทำงานอย่างไร?

Association Rules ถูกใช้บ่อยในการวิเคราะห์สินค้าที่ซื้อคู่กัน ตัวอย่างเช่น Apiori Algorithm * ลูกค้าที่ไป Supermarket มักมีรายการสิ่งที่ต้องซื้อเป็นมาตรฐาน แต่ละคนมีรายการที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับความต้องการและความชอบของแต่ละคน * แม่บ้าน 🧓🏻 อาจซื้อวั
Narut Soontranon
Machine Learning Algorithms (Ep.2/2)

Machine Learning Algorithms (Ep.2/2)

อ่าน Ep.1 ที่นี่ -> https://www.nerd-data.com/ml_ep1/ 4. Clustering Algorithms * เป็น Unsupervised Learning ใช้เพื่อจัดกลุ่มข้อมูล ไปเป็น Clusters แตกต่างกับ Supervised Learning คือ Unsupervised Learning ไม่จำเป็นต้องรู้ Target * เทคนิคนี้มีประโยชน์ ในการค้
Narut Soontranon
Machine Learning Algorithms (Ep.1/2)

Machine Learning Algorithms (Ep.1/2)

ในที่นี้ จะแบ่งกลุ่ม Machine Learning (ML) Algorithms ดังนี้ 1. Explanatory Algorithms 2. Pattern Mining Algorithms 3. Ensemble Learning Algorithms 4. Clustering Algorithms 5. Time Series Algorithms 6. Similarity Algorithms 1. Explanatory Algorithms * หนึ่งในปัญหาของ ML คือ การทำความเข้าใจว่า Models ต่างๆ ทำงานอย่างไร เพื
Narut Soontranon