วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วซึ่งมีประโยชน์มากมายสำหรับธุรกิจและองค์กร การจัดเก็บและการประมวลผลข้อมูลเป็นความท้าทายหลักสองประการที่องค์กรต้องเผชิญ เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงถือกำเนิดขึ้น เป็นส่วนผสมของอัลกอริธึมและเครื่องมือสร้างภาพหลายๆ แบบที่สามารถใช้ในการรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผล วาระหลักคือการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลดิบ การประมวลผลดำเนินการโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพที่วิเคราะห์จากมุมมองต่างๆ และใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อหาข้อสรุป หากต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะสูง หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลในแอฟริกาถือเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในการรับข้อมูลเชิงลึก เหตุใดวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงจำเป็น ในโลกปัจจุบัน ข้อมูลมีอยู่ทุกที่อย่างล้นเหลือ เฟรมเวิร์กที่มีประสิทธิภาพยังได้รับการพัฒนาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากและใช้งานได้ทุกเมื่อที่ต้องการ แต่การจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้นำไปสู่การระเบิดของข้อมูล ดังนั้นการเก็บอย่างเดียวจึงไม่เกิดประโยชน์ มันคือการประมวลผลที่สำคัญ เนื่องจากมีข้อมูลมากมาย ทีมสามารถใช้เครื่องมือและอัลกอริทึมต่างๆ เพื่อพัฒนาผลลัพธ์ที่ต้องการสำหรับองค์กร ตัวอย่างเช่น หากองค์กรใดองค์กรหนึ่งตัดสินใจจัดแบบสำรวจเพื่อรวบรวมความคิดเห็นของผู้ใช้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง ข้อมูลจำนวนมากจะถูกรวบรวมและจัดเก็บ ข้อมูลจำนวนมากนี้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ ที่จัดทำโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูล เมื่อใช้เทคนิคนี้ สามารถสร้างข้อสรุปที่มีความหมายได้ และองค์กรสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์ได้ หลักสูตรวิทยาการข้อมูลในเคปทาวน์มีประโยชน์อย่างยิ่งในการฝึกฝนศิลปะให้เชี่ยวชาญ เนื่องจากคุณจะได้รับประสบการณ์จริงที่จำเป็นต่ออาชีพการงานของคุณ ทักษะที่จำเป็นสำหรับบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: สาขานี้ไร้ขอบเขตด้วยแนวคิดและหลักการที่หลากหลาย ฟิลด์นี้ประกอบด้วยแอปพลิเคชันมากมายเนื่องจากเป็นอนาคตของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดังนั้นจึงมีความจำเป็นอย่างมากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะและผู้เชี่ยวชาญที่ตระหนักถึงความสำคัญของสาขานี้ ด้านล่างนี้เป็นทักษะบางอย่างที่ต้องเชี่ยวชาญเพื่อให้เป็นเลิศในสาขานี้ ฝึกฝนพื้นฐานของคุณ: ในฐานะผู้เริ่มต้น การเรียนรู้พื้นฐานเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง หากไม่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับภาคสนาม การนำไปปฏิบัติจริงคงเป็นเรื่องยาก…Read More »

ปี 2017 เป็นอีกปีที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาแอพและอุปกรณ์พกพา แอพมือถืออยู่ในกระแสหลักและผู้ใช้จำนวนมหาศาลก็พึ่งพาแอพล่าสุดแล้ว อนาคตของการพัฒนาแอพมือถือจะเป็นอย่างไรในปีนี้? ปี 2018 จะเห็นแอพที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ ออกมาพร้อมกับการเติบโตของเทคโนโลยีสมัยใหม่ ต่อไปนี้คือแนวโน้มบางส่วนที่จะทำเครื่องหมายปี 2018 ในโลกของแอพ ปัญญาประดิษฐ์ IA จะทำเครื่องหมายทั้งสองอย่าง ได้แก่ การพัฒนาแนวโน้มของแอปพลิเคชันมือถือและความสามารถที่เพิ่มขึ้น ด้วยการใช้เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง ส่วนต่อประสานความรู้ความเข้าใจภายในระบบที่ซับซ้อน และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง AI จะให้แนวคิดอันทรงพลังที่ผู้ใช้ไม่เคยเห็นมาก่อน เนื่องจากความก้าวหน้าเหล่านี้ ผู้เล่นรายใหญ่อย่าง Google, IBM, eBay และ Facebook จึงเริ่มซื้อกิจการสตาร์ทอัพที่เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ เพิ่มความเป็นจริง แอปพลิเคชั่น Augmented Reality มีการใช้งานอยู่แล้วและจะได้รับความสนใจในช่วงปี 2018 แอปเหล่านี้จะมุ่งเน้นไปที่เกมและเครื่องจำลองเป็นหลัก Pokemon Go, iOnRoad, Sky Siege…Read More »

ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงอาจเป็นเทคโนโลยีที่สร้างความตื่นตาให้กับอุตสาหกรรมต่างๆ ในโลกปัจจุบัน แต่สำหรับภาคการสื่อสารแล้ว มันเป็น ‘การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่สนับสนุนพวกเขาและทำให้สาระสำคัญของพวกเขาเกี่ยวข้องกับโลกของการประชาสัมพันธ์ (PR) และการสื่อสาร นิยามง่ายๆ NLP หมายถึงความสามารถของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการทำความเข้าใจ วิเคราะห์ และเปลี่ยนกลับเป็นภาษามนุษย์ตามกฎตามตัวอักษร ในปัจจุบันมีนวัตกรรมหลายอย่างเช่น Alexa, Siri และ Google Play ที่ทำให้คำสั่งเช่น “Alexa เพิ่มนมในรายการช้อปปิ้งของฉัน” และ “Siri โทรหาแม่” ได้ ต้องใช้เวลาเกือบครึ่งศตวรรษและนวัตกรรมทางเทคโนโลยีหลายอย่างเพื่อนำการเรียนรู้ของเครื่องมาถึงขั้นนี้ และหวังว่าจะมีอีกมากที่กำลังจะตามมา แต่ตอนนี้คำถามคือ เราจะใช้ประโยชน์จากพลังของ NLP และ AI เพื่อให้บริการได้ดียิ่งขึ้นในโลกของการประชาสัมพันธ์และการสื่อสารได้อย่างไร มิฉะนั้น การประมวลผลภาษาธรรมชาติจะรวมถึงขอบเขตความสามารถที่กว้างขวางสำหรับการพัฒนามนุษยชาติให้ดีขึ้น แต่เป็นพลังในการระบุความรู้สึกของผู้ฟังที่ได้ทำงานเพื่อประโยชน์ของผู้สื่อสาร ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการประชาสัมพันธ์สามารถวางแผนและดำเนินการโปรแกรมสื่อที่สร้างรายได้อย่างมีประสิทธิภาพในแบบที่ไม่เคยทำมาก่อน ก่อนหน้านี้สำหรับเทคโนโลยี การสื่อสารเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมที่ใช้ตรรกะอย่างง่ายเท่านั้น ซึ่งระบุคำที่เป็นบวกหรือลบ…Read More »

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? คำจำกัดความที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมาของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากตัวเลขดิบ สาขานี้มีส่วนอย่างมากในการวิจัย ธุรกิจ และหลายแง่มุมในชีวิตประจำวัน สาขาต่างๆ มากมายที่วิทยาศาสตร์เกี่ยวข้อง ได้แก่ วิศวกรรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์และสถิติ การคำนวณขั้นสูง การแสดงภาพ การแฮ็ก ความเชี่ยวชาญของโดเมน และโครงสร้างพื้นฐาน วิทยาศาสตร์สามารถใช้ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องจากข้อมูลดังกล่าวในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม มันแตกต่างจากสารสนเทศหรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ โดยใช้เทคนิคและเครื่องมือที่ทันสมัย ใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและช่วยในด้านการวิจัยและธุรกิจ ตัวเลขที่ใช้สำหรับการได้มาของข้อมูลอาจนำมาจากแหล่งต่างๆ นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในการตรวจจับการฉ้อโกงด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมที่น่าสงสัยและพยายามหลอกลวง มีอะไรรวมอยู่ในฟิลด์นี้บ้าง? วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับกระบวนการหลายอย่างที่รวมถึงข้อมูลดิบ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก การกำหนดโซลูชันที่ข้อมูลดิบจะขับเคลื่อน ฯลฯ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์เป็นอย่างมาก ช่วยในการคาดการณ์บางอย่างด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริทึมและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ ในช่วงครึ่งหลังของศตวรรษที่ 20 นักวิทยาศาสตร์ชื่อ Joh Tukey ได้แนะนำสาขาที่เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งรู้จักกันในชื่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลในยุคปัจจุบัน บางคนยังคงใช้คำเช่นการขุดเพื่อเหมือนเดิม ช่วยโดยการแบ่งตัวเลขดิบขนาดใหญ่ออกเป็นตัวเลขขนาดเล็กและอ่านได้สำหรับบริษัทต่างๆ ที่มีขนาดแตกต่างกันตั้งแต่ขนาดกลางไปจนถึงขนาดเล็ก…Read More »

นี่คือยุคของเทคโนโลยีโดยเฉพาะปัญญาประดิษฐ์ แม้ว่าจะมีความมหัศจรรย์ของเทคโนโลยีมากมาย แต่เราจะมุ่งเน้นไปที่ SLAM เพื่อประโยชน์ของบทความนี้ หากคุณไม่คุ้นเคยกับคำนี้ แสดงว่าคุณมาถูกทางแล้ว เราจะช่วยให้คุณทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีที่จะนำมาซึ่งการปฏิวัติในโลกของปัญญาประดิษฐ์ เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เรามาดูกันดีกว่าว่าสิ่งนี้เกี่ยวกับอะไร อ่านต่อเพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติม โดยพื้นฐานแล้ว SLAM เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีขั้นสูงสุดที่ช่วยในการตรวจจับสภาพแวดล้อมโดยรอบ เทคโนโลยีนี้ใช้ในหุ่นยนต์เคลื่อนที่ซึ่งดำเนินการซ้ำๆ กันโดยอ้างอิงจากแผนที่เสมือน หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถเห็นตำแหน่งได้โดยไม่มีปัญหา โดยพื้นฐานแล้ว เทคโนโลยีนี้ใช้ในโลกของวิทยาการหุ่นยนต์ เช่น โดรน ยานพาหนะทางอากาศไร้คนขับ รถยกอัตโนมัติ ยานพาหนะไร้คนขับ และหุ่นยนต์ทำความสะอาด เป็นต้น ตามความเป็นจริงแล้ว คุณสามารถสร้างรายการอุปกรณ์จำนวนมากที่ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อการทำงานที่เหมาะสมที่สุด ในปี 1995 มีการใช้ SLAM ในการประชุมวิชาการนานาชาติด้านการวิจัยหุ่นยนต์ การประชุมอื่นที่จัดขึ้นในปี 1986 เป็นการปูทางไปสู่คำจำกัดความทางคณิตศาสตร์ของเทคโนโลยีนี้ หลังจากนั้น การศึกษาจำนวนมากได้ดำเนินการโดยใช้อุปกรณ์นำทางและทฤษฎีทางสถิติ ดังนั้นการวิจัยยังคงดำเนินต่อไปในแผนกนี้ ในปี 1998 ผู้เชี่ยวชาญแนะนำวิธีการใช้กล้องเพียงตัวเดียวโดยไม่มีเซ็นเซอร์…Read More »

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นคำศัพท์ที่สร้างขึ้นและเป็นอนาคตต่อไปของโลก มันถูกกำหนดให้เป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานเป็นจิตประดิษฐ์เพื่อเรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีจิตใจมนุษย์ หมายถึงการพัฒนาเครื่องมือและวิธีการที่จำเป็นสำหรับการเข้าถึงข้อมูลและใช้งานเพิ่มเติมเพื่อการเรียนรู้ ส่วนที่ดีที่สุดของการใช้เครื่องมือนี้คือไม่เกี่ยวข้องกับการแทรกแซงหรือความช่วยเหลือจากมนุษย์ การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจะช่วยในการตัดสินใจที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพในอนาคตโดยพิจารณาจากสิ่งที่เก็บไว้ในความทรงจำ โปรดจำไว้ว่ามันช่วยคุณในการตัดสินใจ แต่ไม่แน่ใจว่าการตัดสินใจโดยมนุษย์เทียมจะถูกต้องและเหมาะสมทุกครั้ง ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นอีกวิธีหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลและดึงการรับรู้ที่เป็นประโยชน์ออกมา ซึ่งจะสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรได้รับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นในกรณีที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ จิตใจประดิษฐ์ทำงานอย่างรวดเร็วเมื่อเทียบกับจิตใจของมนุษย์ จึงทำให้ตัดสินใจได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น การตัดสินใจที่ถูกต้องและรวดเร็วนำไปสู่การคว้าโอกาสทางรายได้จากตลาดใหม่และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า ช่วยในการส่งเสริมกระบวนการระบุภัยคุกคามที่มีอยู่ในตลาด กระบวนการระบุโอกาสและภัยคุกคามจะง่ายขึ้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ทั้งหมดนี้สามารถทำได้ก็ต่อเมื่อได้รับการฝึกฝนอย่างเหมาะสมด้วยความช่วยเหลือจากทรัพยากรและเวลาเพิ่มเติม ความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงได้อย่างไร? มีวิธีการต่างๆ สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง เช่น อัลกอริทึมที่มีการควบคุม อัลกอริทึมกึ่งควบคุม และอัลกอริทึมที่ไม่มีการควบคุม ก) อัลกอริทึมภายใต้การดูแลใช้สิ่งที่เรียนรู้พร้อมกับข้อมูลและใช้ไดอะแกรมที่มีภาพประกอบและป้ายกำกับอย่างดีเพื่อวิเคราะห์และทำนายอนาคต b) อัลกอริทึมแบบกึ่งควบคุมต้องมีการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อย แต่ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก จะถูกเลือกเมื่อข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่ได้มานั้นต้องการทรัพยากรเพิ่มเติม แต่ข้อมูลที่ไม่ติดป้ายกำกับนั้นไม่ต้องการทรัพยากรหรือทักษะเพิ่มเติม ค) โดยทั่วไปจะใช้อัลกอริทึมที่ไม่มีการควบคุมเมื่อข้อมูลที่ได้มาไม่มีป้ายกำกับหรือไม่ได้รับการจำแนกประเภท ระบบนี้ใช้เพื่อค้นหาโซลูชันที่ซ่อนอยู่จากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหรือไม่จัดประเภท แมชชีนเลิร์นนิงมีความสามารถในการกลืนชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพมากเกินไป กิจกรรมล่าสุดของลูกค้าและการโต้ตอบจะถูกใช้โดยการเรียนรู้ของเครื่องในการตรวจสอบและปรับเปลี่ยนข้อความของคุณ มีความสามารถในการระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องโดยการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง แมชชีนเลิร์นนิงช่วยในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสมยิ่งขึ้น เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดที่จะใช้หากบริษัทของคุณขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะและฐานความรู้ที่ต้องการในการจัดการกับชุดข้อมูล

ปัจจุบันชีวิตประจำวันของเรามีผลกระทบต่อปัญญาประดิษฐ์ มีงานมากมายใน AI มันค่อนข้างง่ายที่จะได้งานในสาขานี้และยังเป็นอาชีพที่มีแนวโน้ม ให้เราดูคำแนะนำด้านอาชีพสำหรับการเลือกงานในแมชชีนเลิร์นนิง: งานใน AI, การเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาการหุ่นยนต์: 1) ผู้จัดการวิทยาศาสตร์ข้อมูล: หากคุณเลือกที่จะเป็นผู้จัดการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องรวบรวมข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า อัลกอริทึม และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อพิจารณาโอกาสในการขายสำหรับผลิตภัณฑ์และโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ต่างๆ คุณจะได้ช่วยเหลือในการเขียนโปรแกรม การสร้างความสัมพันธ์ การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อช่วยให้ลูกค้าเข้าใจเกี่ยวกับ AI การเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อประโยชน์ต่อธุรกิจของพวกเขา ตามคำแนะนำด้านอาชีพที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญ คุณเลือกอาชีพนี้เพื่อสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จในสาขานี้ 2) วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่: โซลูชันข้อมูลถูกสร้างขึ้น พัฒนา และปรับแต่งโดยวิศวกร Big Data ในการแบ่งข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นรูปแบบง่ายๆ เช่น ท่อส่งข้อมูล ชุดข้อมูล และสถาปัตยกรรม บริษัทได้รับการรับรองโดยผู้เชี่ยวชาญนี้และค่อนข้างสำคัญสำหรับฟังก์ชันการทำงานที่ดีและโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการป้องกัน ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถวิเคราะห์และรวบรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ พวกเขามีความรับผิดชอบมากขึ้นในการใช้เครื่องมือ Big Data แทนที่จะติดตามการให้คำปรึกษาและประสิทธิภาพในการปรับปรุงที่อาจเกิดขึ้น…Read More »

การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงอะไร? หมายถึงแอปพลิเคชันในด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มอบความถนัดให้ระบบในการเรียนรู้โดยอัตโนมัติและเพิ่มคุณค่าจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ซึ่งหมายความว่าการเรียนรู้จะเป็นไปโดยอัตโนมัติแทนที่จะถูกตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดแจ้ง เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้างและพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีทักษะในการเข้าถึงข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้ในการเรียนรู้ กระบวนการทั้งหมดเริ่มต้นด้วยปริมาณข้อมูลที่แท้จริงหรือการสังเกตที่พิจารณาตัวอย่าง การให้ตัวอย่างหรือคำสั่งเฉพาะกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยในการสังเกตและวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูล สิ่งนี้จะช่วยองค์กรหรือบริษัทธุรกิจในการตัดสินใจได้ดีขึ้นตามตัวอย่างที่เราให้ไว้ในระบบซึ่งแตกต่างกันไปตามสถานการณ์หรือปัญหาทางธุรกิจ การรวมประสบการณ์เข้ากับงานในที่สุดจะช่วยเพิ่มการเรียนรู้ของระบบ เป้าหมายหลักของแมชชีนเลิร์นนิงคือการทำให้ระบบทำงานอัตโนมัติ ดังนั้นไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงหรือแทรกแซงจากมนุษย์ การเขียนโปรแกรม R หมายถึงอะไร? R ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดเนื่องจากภาษานี้ใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติหรือข้อมูล เทคนิคทั้งหมดที่จำเป็นในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ การสุ่มตัวอย่าง การสร้างภาพ ฯลฯ มีให้ใน R ซึ่งมีประสิทธิภาพและเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงสุดในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ภาษานี้ช่วยในการให้ข้อมูลที่สำรวจและวิเคราะห์ไปยังระบบอัตโนมัติที่พัฒนาขึ้น ซึ่งหมายความว่าการสำรวจและตีความข้อมูลนั้นดำเนินการโดย R และยังช่วยในการประเมินผลลัพธ์สุดท้ายของอัลกอริทึมการเรียนรู้ การเขียนโปรแกรม R ช่วยในด้านการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร? หากคุณเป็นผู้ที่หลงใหลในการเรียนรู้ของเครื่อง จำเป็นอย่างยิ่งที่คุณจะต้องมีความรู้โดยละเอียดเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม และสำหรับ R นั้นถือว่าเป็นภาษาที่ดีที่สุดหากคุณสนใจสถิติและมุมมองทางคณิตศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่องมากกว่า . ในฟิลด์นี้ R ช่วยคุณในการสร้างและพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ในขณะที่จัดการกับชุดข้อมูลและการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว การเขียนโปรแกรม…Read More »

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมใหม่ได้แสดงศักยภาพในด้านการออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ด้วยการแสดงผลลัพธ์ที่น่าอัศจรรย์ ด้วยการทำให้ขั้นตอนที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ เทคโนโลยีเช่นปัญญาประดิษฐ์ได้แสดงความเกี่ยวข้องกับความสามารถอันยิ่งใหญ่ของกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่คล่องตัวแล้ว ด้วยการได้รับการสนับสนุนอย่างมากจากคลาวด์คอมพิวติ้ง ทำให้ AI สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นในแง่ของการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางธุรกิจหลายประการ ในความเป็นจริงแล้ว แอปพลิเคชัน AI ที่ทำงานบน Alexa ของ Amazon หรือในรถยนต์ไร้คนขับของ Tesla กลายเป็นเรื่องธรรมดาไปแล้วในทุกวันนี้ จนผู้คนเริ่มสันนิษฐานว่ามันจะส่งผลกระทบต่อการพัฒนาซอฟต์แวร์ เพื่อให้สามารถทนต่อการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี ปัจจุบัน บริษัทต่างๆ มีเป้าหมายที่จะได้รับประโยชน์มหาศาลจากการรวมปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการดำเนินธุรกิจ เช่น หุ้น การตลาด การเงิน การดูแลสุขภาพ หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ เป็นต้น ปัญญาประดิษฐ์ได้กำหนดนิยามใหม่ให้กับกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วยการให้การสนับสนุนด้านคอมพิวเตอร์แก่งานพัฒนาผลิตภัณฑ์ต่างๆ ซึ่งก่อนหน้านี้อาศัยประสบการณ์ของมนุษย์ มันทำให้งานทุกอย่างของมนุษย์เป็นไปโดยอัตโนมัติเพื่อกำจัดความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น ในความเป็นจริง นักวิจัยพบว่าภายในปี 2050 AI จะทำงานทางปัญญาทุกอย่างที่มนุษย์ทำสำเร็จอย่างลึกซึ้ง จนถึงตอนนี้ AI ได้ทำงานหลายอย่างอย่างแม่นยำ และด้วยเหตุนี้…Read More »

เทรนด์เทคโนโลยียิ่งใหญ่ขึ้นทุกวัน ความก้าวหน้าทางเทคนิคกำลังรวมทรัพยากรมากขึ้นและนำไปใช้อย่างมีระเบียบแบบแผน ดังนั้น โดเมนเทคโนโลยีทุกแห่งจึงรวมเอาความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใหม่ๆ เข้าด้วยกันเพื่อทำสิ่งต่างๆ ในลักษณะที่ง่ายขึ้น ในบทความนี้ เราจะพูดถึงเทรนด์เทคโนโลยีบางอย่างที่สามารถกำหนดเส้นทางอาชีพของคุณในด้านไอที เทรนด์เทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดในปี 2018 มีดังนี้: ปัญญาประดิษฐ์: ในช่วงหลังๆ มานี้ AI กำลังเข้ามามีบทบาทในภาพรวม ปัจจุบัน ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคกำลังพยายามใช้เทคโนโลยี AI ในโดเมนไอทีส่วนใหญ่ โครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูงมีสิทธิ์มากกว่าในการแก้ไขปัญหาตามเวลาจริงด้วยวิธีที่รวดเร็วกว่า นอกจากนี้ วิทยาการหุ่นยนต์ยังรับประกันถึงอนาคตที่ดีขึ้นในทุกสตรีม ไม่ว่าคุณจะดูแลสุขภาพหรือไอทีหลัก AI กำลังพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์สำหรับคุณ วิทยาศาสตร์ข้อมูล: ในโลกปัจจุบัน ข้อมูลอาจเป็นสิ่งที่มีราคาแพงที่สุดที่สามารถกำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจได้ ชีวิตประจำวันของเราเต็มไปด้วยข้อมูลและยังมาจากการใช้โซเชียลมีเดียส่วนบุคคล ขนาดข้อมูลที่เพิ่มขึ้นแปรผกผันกับพื้นที่จัดเก็บ ยิ่งคุณเก็บข้อมูลมากเท่าไหร่คุณก็จะเหลือพื้นที่จัดเก็บน้อยลงเท่านั้น วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นวิชาที่กว้างใหญ่ ซึ่งข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญที่สุด ช่วยให้คุณจัดเก็บและจัดการข้อมูลได้อย่างเป็นระเบียบ เนื่องจากการขยายตัวของธุรกิจที่เพิ่มขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญมากที่สุดในช่วงเวลาที่ผ่านมา มีการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เรียงลำดับมากที่สุด คลาวด์คอมพิวติ้ง: ทุกวันนี้สิ่งต่าง ๆ…Read More »