Latest

From pixel to perception: Computer Vision และอัลกอริธึมพื้นฐานที่ควรรู้

สำหรับผู้เริ่มต้นในสาย Computer Vision การเข้าใจ Algorithm พื้นฐาน จะช่วยให้เราต่อยอดไปสู่การใช้ Deep Learning หรือ AI ได้ง่ายขึ้น โดยแบ่งเป็น 2 กลุ่มใหญ่ คือ 🧱 1. Classical Computer Vision Algorithms (ไม่ใช้ Deep Learning) 1.1 Edge Detection ใช้หาขอบของวัตถุ

เริ่มต้นกับ Computer Vision – เมื่อ AI มองเห็นโลกแบบเรา

🔍 Computer Vision คืออะไร? Computer Vision (CV) คือ สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้ “คอมพิวเตอร์มองเห็น” และ เข้าใจภาพหรือวิดีโอ เหมือนที่มนุษย์เข้าใจ เช่น การรู้ว่าในภาพมีแมว, การแยกใบหน้าคน หรือการตรวจจับวัตถุในภาพ 🧠 เป้าหมายหลักของ Computer Vision

NLP คืออะไร? ทำไม AI ถึงเข้าใจภาษาคนได้

🧠 พื้นฐาน NLP คืออะไร? Natural Language Processing (NLP) คือการทำให้คอมพิวเตอร์ “เข้าใจ” และ “ประมวลผล” ภาษามนุษย์ เช่น ภาษาไทย ภาษาอังกฤษ โดยอัตโนมัติ ซึ่งถือเป็นรากฐานสำคัญของ LLM อย่าง GPT, Claude, Gemini 💡 ตัวอย่างการใช้งาน NLP ในชีวิตจริง * ✍️ การแปลภาษา (Google Translate)

Understanding LLMs: ก้าวแรกสู่โลกของโมเดลภาษา

การเริ่มต้นเรียนรู้เกี่ยวกับ LLM (Large Language Model) เช่น GPT, Claude, LLaMA หรือ Gemini สำหรับผู้ที่สนใจด้าน AI, Data Science หรือ Prompt Engineering ควรมีแนวทางที่เป็นระบบเพื่อเข้าใจทั้งแนวคิด ทฤษฎี และการใช้งานจริง 🔰 ขั้นตอนเริ่มต้นเรียนรู้ LLM อย่

พื้นฐาน NLP ที่ไม่ควรมองข้าม: เข้าใจ Bag of Words ก่อนก้าวสู่ยุค LLM

Bag of Words (BoW) ถือเป็นรากฐานสำคัญ ที่ช่วยให้เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาโมเดล LLM ได้อย่างลึกซึ้งขึ้น 🔤 Bag of Words คืออะไร? Bag of Words (BoW) คือเทคนิคง่ายๆ ในการแปลง ข้อความ (Text) ให้กลายเป็น ข้อมูลตั

ให้ AI คิด วางแผน และสรุปผล: นักวิเคราะห์ยุคใหม่ต้องรู้จัก Agentic AI

🧠 Agentic AI คืออะไร? Agentic AI หมายถึง AI ที่สามารถ ตัดสินใจและลงมือทำได้ด้วยตัวเอง เช่น รับเป้าหมาย -> วางแผน -> วิเคราะห์ -> สรุปผล โดยมีความคล้าย “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” ที่ทำงานแบบอัตโนมัติและเชิงรุก 🔧 เครื

เปิดสูตรลับการตลาดธนาคารด้วย Data Science

🧠 การแบ่งกลุ่มลูกค้าธนาคารด้วย Data Science และ Machine Learning เพื่อการทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalization) มีเทคนิคที่หลากหลาย ในบทความนี้ จะพูดถึงเทคนิคกลุ่มต่างๆ ดังนี้ 1. การทำ Clustering (การแบ่งกลุ่มแบบไม่ต้องมี Label) เทคนิคยอดนิยม * K-Means Clustering: แบ่งลูกค้าเป็น k กลุ่มจากพฤติ

เปลี่ยนมือใหม่ให้กลายเป็น Data Scientist ด้วย AI

Generative AI หรือ Gen AI เข้ามามีบทบาทอย่างมากในการพัฒนาและเรียนรู้เรื่องต่างๆ รวมถึงการเข้าสู่สายงาน Data Science  ✅ ขั้นตอนการใช้ Gen AI เพื่อเข้าสู่สาย Data Science 1. วางแผนการเรียนรู้ด้วย AI * ใช้ Gen AI ช่วยสร้าง Learning Plan * ตัวอย่าง Prompt: สร้

ก้าวแรกสู่สาย Data: เครื่องมือไหนใช้ทำอะไร?

เทคโนโลยีและเครื่องมือสำหรับ Data Scientist สำหรับผู้เริ่มต้น 1. การเก็บข้อมูล (Data Collection) * SQL / Excel / APIs: ใช้ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลหรือเว็บไซต์ * ตัวอย่าง: ดึงข้อมูลยอดขายจากระบบร้านค้า หรือเว็บราคาหุ้น 2. การเตรียมข้อมูล (Data

Gen AI เครื่องมือลับของนักวิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่

การใช้ Generative AI (Gen AI) สำหรับ Data Analyst กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทั้งในด้านการวิเคราะห์ การสื่อสารข้อมูล และการสร้างสรรค์แนวคิดใหม่ ๆ โดยสามารถแบ่งการใช้งานออกเป็นแนวทางต่าง ๆ ดังนี้ 1. การช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น (Data

จาก 0 สู่ Data Scientist: เรียน Python ภายใน 1 เดือน

ภาษา Python เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญของ Data Scientist ใช้ในการทำความเข้าใจ Data สร้าง Machine Learning Model แผนเรียน Python for Data Science ใน 1 เดือน สัปดาห์ที่ 1: Python พื้นฐาน + เตรียมความพร้อมด้าน Data เป้าหมาย: เข้าใจโครงสร้างภาษา Python และรู้วิ

เริ่มต้นโลก Data อย่างมั่นใจ ด้วยพลังของ Python

เริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python – ก้าวแรกของคนอยากเข้าโลก AI และ Data Science ในยุคที่ทุกธุรกิจขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คำว่า “Data is the new oil” ไม่ใช่แค่คำพูดเก๋ๆ อีกต่อไป แต่คือความจริงที่เราเห็นได้ชั

AI จะพาเราไปไหน? ส่องเทรนด์มาแรง 2025

🔑 ในปี 2025 เทรนด์ของ Data Science และ AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและลึกซึ้ง โดยเฉพาะในด้านการทำงานอัตโนมัติ การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ และการผสานเทคโนโลยีขั้นสูงเข้ากับชีวิตประจำวัน แนวโน้มสำคัญที่ควรจับตามอง 1. Agentic AI: ระบบอัตโนมัติที่ตัดสินใจได้เอง Agentic AI

เมื่อแผนที่มีเวลา: วิเคราะห์เชิงสาเหตุในมิติพื้นที่และกาลเวลา

วิเคราะห์เชิงสาเหตุในมิติพื้นที่และกาลเวลา หรือ Spatiotemporal Causal Analysis Spatiotemporal Causal Analysis คืออะไร? Spatiotemporal Causal Analysis คือการวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ (Causal Relationship) ระหว่างเหตุการณ์หรือปัจจัยต่างๆ ที่เปลี่ยนแปลงทั้งในเชิง ตำแหน่ง (Spatial) และ