deep learning - NOVELBIZ https://www.novelbiz.co.th บริษัท โนเวลบิซ จำกัด Tue, 22 Oct 2024 11:15:18 +0000 th hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.0 https://www.novelbiz.co.th/wp-content/uploads/2025/01/cropped-S__711508000-32x32.jpg deep learning - NOVELBIZ https://www.novelbiz.co.th 32 32 Kaggle คืออะไร https://www.novelbiz.co.th/what-is-kaggle/ Wed, 24 May 2023 02:00:00 +0000 https://www.novelbiz.co.th/?p=56928
Kaggle

Kaggle

 

Kaggle เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่เชื่อมโยงกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data scientists) และนักพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) จากทั่วโลก ซึ่งมีเป้าหมายในการสนับสนุนและกระตุ้นให้เกิดความคล้ายคลึงระหว่างการแข่งขันและการพัฒนาโครงการทางด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในชุมชน

          แพลตฟอร์ม Kaggle สนับสนุนให้นักพัฒนาภาษา Python ซึ่งเป็นภาษาที่มีการใช้งานอย่างแพร่หลายสามารถใช้งานผ่าน Web ซึ่งเป็นบริการฟรี สามารถเข้าถึงและใช้งแก้ไขปัญหาทางด้านข้อมูล ตั้งแต่ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการทำนาย (prediction) การจัดกลุ่ม (clustering) หรือการแบ่งแยกข้อมูล (classification) จนถึงการตรวจสอบความแม่นยำ (accuracy) ของโมเดล ผู้เข้าแข่งขันที่ดีที่สุดจะได้รับรางวัลที่น่าสนใจ และเรียนรู้จากเนื้อหาที่ให้มาได้ อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี Kaggle ยังมีการให้บริการที่เสียค่าใช้จ่ายเช่น Kaggle Kernel ที่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพื่อใช้งานในบางฟีเจอร์เสริมเพิ่มเติม นอกจากนี้ ค่าใช้จ่ายอื่นๆ อาจเกิดขึ้นจากค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการใช้และจัดการแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพสูงใน Kaggle ตามความต้องการของผู้ใช้งาน

Kaggle มีการจัดการแข่งขันและโจทย์ที่หลากหลายและน่าสนใจมากมาย ตัวอย่างโจทย์ที่น่าสนใจบางส่วนมีดังนี้:

  1. Titanic – Machine Learning from Disaster
    • เป็นโจทย์คลาสสิกสำหรับผู้เริ่มต้น
    • ใช้ข้อมูลผู้โดยสารเรือไททานิคเพื่อทำนายว่าใครจะรอดชีวิตจากเหตุการณ์เรือล่ม
    • เหมาะสำหรับการเรียนรู้การจัดการข้อมูลและการสร้างโมเดลการจำแนกประเภท (Classification)
  2. House Prices – Advanced Regression Techniques
    • ใช้ข้อมูลบ้านเพื่อทำนายราคาขาย
    • เหมาะสำหรับการฝึกทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างโมเดลการถดถอย (Regression)
  3. Digit Recognizer
    • ใช้ชุดข้อมูล MNIST เพื่อสร้างโมเดลจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ
    • เป็นโจทย์พื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ด้าน Computer Vision
  4. Natural Language Processing with Disaster Tweets
    • วิเคราะห์ข้อความในทวิตเตอร์เพื่อระบุว่าเป็นทวีตเกี่ยวกับภัยพิบัติจริงหรือไม่
    • เหมาะสำหรับการเรียนรู้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
  5. Santander Customer Transaction Prediction
    • ทำนายว่าลูกค้าธนาคารจะทำธุรกรรมในอนาคตหรือไม่
    • เน้นการจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมดุล (Imbalanced data)
  6. Planet: Understanding the Amazon from Space
    • ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของป่าอเมซอน
    • เหมาะสำหรับการเรียนรู้ด้าน Computer Vision และการจำแนกภาพ
  7. Google QUEST Q&A Labeling
    • ประเมินคุณภาพของคำถามและคำตอบบนแพลตฟอร์มถาม-ตอบออนไลน์
    • เน้นการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการวิเคราะห์ความหมาย
  8. Rainforest Connection Species Audio Detection
    • ตรวจจับและระบุเสียงสัตว์ป่าจากไฟล์เสียง
    • เหมาะสำหรับการเรียนรู้ด้านการประมวลผลสัญญาณเสียง
  9. Hungry Geese
    • สร้าง AI ที่ควบคุมห่านในเกมแบบ Snake
    • เน้นการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
  10. Feedback Prize – Evaluating Student Writing
    • ประเมินคุณภาพงานเขียนของนักเรียน
    • เน้นการวิเคราะห์โครงสร้างและคุณภาพของบทความ

          นอกจาก Kaggle แล้วยังมีแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่มีรูปแบบคล้ายกันในการสนับสนุนและกระตุ้นกิจกรรมทางด้านการแข่งขันและการเรียนรู้ข้อมูล เช่น

  • DrivenData: เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการแข่งขันและการเรียนรู้ข้อมูลที่เน้นให้ความสำคัญกับปัญหาทางสังคมและข้อมูลที่สามารถมีผลต่อการแก้ไขปัญหาในโลกจริงได้ เช่น สุขภาพสาธารณะ ภัยพิบัติ และการเรียนรู้ เป็นต้น
  • CrowdAI: เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการแข่งขันทางด้านปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญหาทางด้าน AI ในส่วนต่างๆ เช่น การตรวจสอบภาพและวิดีโอ การแปลภาษา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เป็นต้น
  • Topcoder: เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการแข่งขันในการแก้ไขปัญหาทางด้านโปรแกรมมิ่งและการเรียนรู้เชิงลึก มีการแข่งขันในหลายสาขา เช่น การออกแบบและพัฒนาโครงสร้างข้อมูล การแก้ไขปัญหาคอมพิวเตอร์ การประมวลผลกราฟ เป็นต้น

          แพลตฟอร์มเหล่านี้มีการแข่งขันที่เน้นความสนุกสนานและการเรียนรู้ร่วมกันในชุมชน และมีชุดข้อมูลที่ให้ใช้สำหรับการแข่งขันและการพัฒนาโมเดลข้อมูล จะเห็นได้ว่าปัจจุบันแพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยให้การพัฒนาด้านการปัญญาประดิษฐ์รวดเร็วและสะดวกยิ่งขึ้น

Kaggle official

ทีมงานพร้อมให้คำปรึกษาและพัฒนาซอฟต์แวร์

The post Kaggle คืออะไร first appeared on NOVELBIZ.

]]> Google Colab คืออะไร https://www.novelbiz.co.th/google-colab/ Mon, 15 May 2023 02:00:48 +0000 https://www.novelbiz.co.th/?p=56875 ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน Google Colab:   &nb…

The post Google Colab คืออะไร first appeared on NOVELBIZ.

]]>
Google Colab

Google Colab

Google Colab คืออะไร?

Google Colab (ย่อมาจาก Colaboratory) เป็นบริการคลาวด์ฟรีที่ให้ผู้ใช้สามารถเขียนและรันโค้ด Python ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ได้ โดยไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์ใดๆ บนเครื่องคอมพิวเตอร์ของตนเอง มันใช้รูปแบบของ Jupyter Notebook ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมแบบโต้ตอบที่ได้รับความนิยมในชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณสมบัติเด่นของ Google Colab:

    1. ทรัพยากรฮาร์ดแวร์ฟรี: ผู้ใช้สามารถเข้าถึง GPU และ TPU ได้ฟรี ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการฝึกโมเดล Machine Learning และ Deep Learning ที่ต้องการพลังการประมวลผลสูง
    2. การทำงานร่วมกัน: สามารถแชร์โน้ตบุ๊กและทำงานร่วมกับผู้อื่นได้อย่างง่ายดาย เหมือนกับการใช้ Google Docs
    3. การเชื่อมต่อกับ Google Drive: สามารถเชื่อมต่อและจัดเก็บไฟล์ใน Google Drive ได้โดยตรง
    4. ไลบรารีที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า: มีไลบรารียอดนิยมสำหรับ Data Science และ Machine Learning ติดตั้งไว้แล้ว เช่น TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn เป็นต้น
    5. การนำเข้าข้อมูล: สามารถนำเข้าข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น Google Drive, GitHub หรืออัปโหลดโดยตรงจากเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน Google Colab:


  1. การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพ: คุณสามารถใช้ Google Colab เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างกราฟหรือแผนภูมิโดยใช้ไลบรารีอย่าง Pandas, Matplotlib หรือ Seaborn ตัวอย่างโค้ด:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# โหลดข้อมูล
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# สร้างกราฟ
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(data['Month'], data['Sales'])
plt.title('ยอดขายรายเดือน')
plt.xlabel('เดือน')
plt.ylabel('ยอดขาย')
plt.show()


  1. การฝึกโมเดล Machine Learning: Google Colab เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกโมเดล Machine Learning โดยเฉพาะโมเดลที่ต้องการพลังการประมวลผลสูง เช่น Deep Neural Networks ตัวอย่างโค้ด:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# โหลดข้อมูล
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# สร้างโมเดล
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# คอมไพล์โมเดล
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# ฝึกโมเดล
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)


  1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): คุณสามารถใช้ Google Colab เพื่อทำงานกับโมเดล NLP ขนาดใหญ่ เช่น BERT หรือ GPT ตัวอย่างโค้ด:
from transformers import pipeline

# โหลดโมเดล sentiment analysis
classifier = pipeline('sentiment-analysis')

# วิเคราะห์ข้อความ
result = classifier('I love using Google Colab for my projects!')
print(result)


  1. การประมวลผลภาพ: Google Colab มี GPU ที่ช่วยเร่งการประมวลผลภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างโค้ด:
import cv2
import numpy as np
from google.colab.patches import cv2_imshow

# โหลดภาพ
image = cv2.imread('image.jpg')

# แปลงเป็นภาพขาวดำ
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# แสดงภาพ
cv2_imshow(gray)


     Google Colab เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย และนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ทำงานในด้าน Machine Learning และ Data Science เนื่องจากมันให้การเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณที่มีประสิทธิภาพสูงโดยไม่มีค่าใช้จ่าย และยังมีความยืดหยุ่นในการทำงานร่วมกันและแบ่งปันผลงาน


Google Colab

ทีมงานพร้อมให้คำปรึกษาและพัฒนาซอฟต์แวร์

The post Google Colab คืออะไร first appeared on NOVELBIZ.

]]> Face scan คืออะไร https://www.novelbiz.co.th/face-scan/ Thu, 11 May 2023 02:00:50 +0000 https://www.novelbiz.co.th/?p=56869
Face scan

Face scan

          Face scan คือ การสแกนหน้าของบุคคลด้วยเทคโนโลยีการรู้จำใบหน้า (Facial recognition technology) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการแยกแยะและรู้จำใบหน้าของบุคคล โดยให้ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้เชิงลึก (Deep learning algorithms) เพื่อวิเคราะห์และระบุคุณลักษณะที่เป็นเอกลักษณ์ของใบหน้าของบุคคลในภาพหรือวิดีโอ โดยมีขั้นตอนดังนี้ 

  1. การรวบรวมข้อมูล: เป็นขั้นตอนแรกที่จะใช้กล้องถ่ายภาพหรือวิดีโอเพื่อรวบรวมข้อมูลใบหน้าของบุคคลที่ต้องการสแกน ข้อมูลนี้จะเป็นภาพหรือวิดีโอที่แสดงใบหน้าของบุคคลและอาจรวบรวมข้อมูลอื่น ๆ เช่น ความเข้มแสง มุมมอง และอื่น ๆ

  2. การตัดเอาใบหน้าออกมาจากภาพ: หลังจากเก็บข้อมูลภาพหรือวิดีโอแล้ว การทำงานต่อไปคือการตัดเอาใบหน้าของบุคคลที่ต้องการสแกนออกมาจากภาพหรือวิดีโอด้วยวิธีการตรวจจับว่าใบหน้าอยู่ตรงไหนบนภาพ การตัดเอาใบหน้านี้ออกมาเพื่อประมวลผลต่อไป

  3. การสกัดคุณลักษณะของใบหน้า: หลังจากตัดเอาใบหน้าออกมาจากภาพหรือวิดีโอแล้ว การทำงานต่อไปคือการสกัดคุณลักษณะที่เป็นเอกลักษณ์ของใบหน้าของบุคคล โดยจะนำข้อมูลภาพที่ได้จากขั้นตอนก่อนหน้านี้มาวิเคราะห์เพื่อสกัดคุณลักษณะของใบหน้า เช่น ความยาวและความกว้างของจมูก ระยะห่างระหว่างตา หรือลักษณะของแขนงคอ

  4. การสร้างโมเดลของใบหน้า: หลังจากที่ได้สกัดคุณลักษณะของใบหน้าออกมาแล้ว การทำงานต่อไปคือการสร้างโมเดลของใบหน้า โดยโมเดลนี้จะเป็นเหมือนกับรหัสสำหรับตรวจจับใบหน้า ซึ่งจะใช้ในการจดจำใบหน้าของบุคคลนั้น ๆ

  5. การจดจำใบหน้า: หลังจากได้สร้างโมเดลของใบหน้าแล้ว การทำงานต่อไปคือการใช้โมเดลนี้ในการจดจำใบหน้าของบุคคล โดยจะเปรียบเทียบคุณลักษณะของใบหน้าของบุคคลที่ต้องการสแกนกับคุณลักษณะในโมเดลของใบหน้า ถ้าคุณลักษณะของใบหน้าที่ต้องการสแกนตรงกับคุณลักษณะในโมเดลของใบหน้าอย่างแม่นยำ เครื่องจะตอบกลับว่าคนนั้นคือใคร

  6. การตรวจสอบผลลัพธ์: หลังจากที่เครื่องได้ทำการสแกนและจดจำใบหน้าของบุคคลแล้ว การทำงานต่อไปคือการตรวจสอบผลลัพธ์ว่าถูกต้องหรือไม่ โดยจะตรวจสอบจากข้อมูลที่มีอยู่เช่นฐานข้อมูลของบุคคล หรือจากการตรวจสอบด้วยตนเอง

  7. การใช้ข้อมูล: หลังจากที่ได้ทำการบันทึกข้อมูลของใบหน้าแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการใช้ข้อมูลนั้นในการระบุตัวตนหรือใช้งานต่าง ๆ ซึ่งเช่นกันกับการใช้ระบบรักษาความปลอดภัย การทำงานด้าน AI หรือการสแกนใบหน้าเพื่อเข้าสู่ระบบที่ต้องการตรวจสอบตัวตน เป็นต้น

Face recognition system

Face recognition system

          จากที่กล่าวมาสามารถนำเทคโนโลยี Face scan มาใช้ในหลายประเภทของแอปพลิเคชัน เช่น ระบบประตูเข้าออกที่ใช้ใบหน้าเป็นเครื่องมือสแกนเพื่อเปิดประตู, ระบบปลดล็อกโทรศัพท์มือถือ, การตรวจจับข้อผิดพลาดในการปฏิบัติงานหรือเครื่องจักรอัตโนมัติ และยังสามารถนำมาใช้ในการตรวจจับสิ่งของที่เป็นอันตรายหรือต้องการควบคุมการเข้าถึงบริเวณต่าง ๆ ด้วยการตรวจจับใบหน้าของบุคคลที่เข้าใช้บริการดังกล่าว

Face scan Bank Transfer

 

          การพัฒนาเทคโนโลยี face scan ยังคงได้รับการพัฒนาต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตรวจจับใบหน้า และการใช้งานในสถานการณ์ที่ซับซ้อน เช่น การสแกนใบหน้าในสภาวะที่มีแสงน้อย การตรวจจับใบหน้าที่มีการแต่งหน้าแต่งตัว หรือการใช้งานในสภาวะที่มีการเคลื่อนไหวของบุคคล เป็นต้น นอกจากนั้นยังต้องปฏิบัติตามกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือการใช้งานในสถานที่ที่ต้องมีการควบคุมการเข้าถึง เพื่อป้องกันการละเมิดสิทธิส่วนบุคคล และความเป็นส่วนตัวของบุคคล

Photo cr: kindpng, intechopen

ทีมงานพร้อมให้คำปรึกษาและพัฒนาซอฟต์แวร์

The post Face scan คืออะไร first appeared on NOVELBIZ.

]]>