Sign in Subscribe

Latest

ความแตกต่างระหว่าง Normalization และ Standardization

ความแตกต่างระหว่าง Normalization และ Standardization

โดยปกติ เราจะทำงานกับ Features ที่หลากหลาย ใน Scale ที่แตกต่างกัน ซึ่งต้องมีการทำ Data Processing ใน Blog นี้ จะพูดถึง เทคนิคในการทำ Feature Scaling คือ Normalization และ Standardization Data Normalization คือ อะไร * วิธีการทำ Data Preparation ที่นิยมวิธีหนึ่ง คื
Narut Soontranon
Data Scientist ทำงานอย่างไร?

Data Scientist ทำงานอย่างไร?

เพื่อที่จะรู้ว่า Data Scientist ทำงานอย่างไร? สามารถทำความเข้าใจได้จาก Data Science Workflow ดังนี้ 1. กำหนดปัญหา (Problem Statement) 2. รวบรวมข้อมูล (Data Collection) 3. ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) 4. วิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis, EDA) 5. สร้าง Model (Modeling)
Narut Soontranon
รู้จักกับ Clustering Algorithms

รู้จักกับ Clustering Algorithms

Clustering เป็น "Unsupervised Learning" มีเป้าหมายเพื่อแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่ม ตามความคล้ายคลึงกัน * Clustering Algorithms จำนวนมากถูกพัฒนาขึ้น ในแต่ละ Algorithms จะพิจารณาเฉพาะบางปัจจัยเท่านั้น ได้แก่ ขนาด, รูปร่าง, ความหนาแน่น (Dense), ลำดับชั้น (Hierarchy), การทับซ้
Narut Soontranon
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