Category: ปัญญาประดิษฐ์

1. รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง โดยพื้นฐานแล้วมันเป็นแอปพลิเคชั่นของ AI นอกจากนี้ยังช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์มีความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์ นอกจากนี้ ML ยังมุ่งเน้นการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ จุดมุ่งหมายหลักคือการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ Google กล่าวว่า “การเรียนรู้ของเครื่องคืออนาคต” ดังนั้นอนาคตของ ML จะสดใสมาก ในขณะที่มนุษย์เสพติดเครื่องจักรมากขึ้น เราก็ได้เห็นการปฏิวัติครั้งใหม่ที่กำลังยึดครองโลก และนั่นจะเป็นอนาคตของการเรียนรู้ของเครื่อง 2. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมการเรียนรู้โดยทั่วไปมี 3 ประเภท: ก. อัลกอริทึม ML ภายใต้การดูแล ในการทำนายเราใช้อัลกอริทึม ML นี้ นอกจากนี้ อัลกอริทึมนี้จะค้นหารูปแบบภายในป้ายชื่อค่าที่กำหนดให้กับจุดข้อมูล ข. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีผู้ดูแล ไม่มีป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องกับจุดข้อมูล นอกจากนี้ อัลกอริธึม ML เหล่านี้ยังจัดระเบียบข้อมูลเป็นกลุ่มของคลัสเตอร์ นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องอธิบายโครงสร้างของมันด้วย นอกจากนี้ เพื่อให้ข้อมูลที่ซับซ้อนดูเรียบง่ายและเป็นระเบียบสำหรับการวิเคราะห์…Read More »

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยในการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ หรืออีกทางหนึ่ง ตามที่คำนี้ระบุไว้ คือให้เครื่องจักร (ระบบคอมพิวเตอร์) ที่มีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูล โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากภายนอกในการตัดสินใจโดยมีการรบกวนจากมนุษย์น้อยที่สุด ด้วยวิวัฒนาการของเทคโนโลยีใหม่ แมชชีนเลิร์นนิงได้เปลี่ยนไปมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เรามาคุยกันว่า Big Data คืออะไร? ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงข้อมูลที่มากเกินไปและการวิเคราะห์หมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อกรองข้อมูล มนุษย์ไม่สามารถทำงานนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในเวลาที่กำหนด ดังนั้นนี่คือจุดที่แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เข้ามามีบทบาท ลองยกตัวอย่าง สมมติว่าคุณเป็นเจ้าของบริษัทและต้องการรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งเป็นเรื่องยากมากในการดำเนินการเอง จากนั้นคุณก็เริ่มพบเงื่อนงำที่จะช่วยคุณในธุรกิจหรือตัดสินใจได้เร็วขึ้น ที่นี่คุณตระหนักดีว่าคุณกำลังจัดการกับข้อมูลมหาศาล การวิเคราะห์ของคุณต้องการความช่วยเหลือเพียงเล็กน้อยเพื่อให้การค้นหาประสบความสำเร็จ ในกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิง ข้อมูลที่คุณให้กับระบบมากขึ้น ระบบสามารถเรียนรู้จากมันได้มากขึ้น และส่งคืนข้อมูลทั้งหมดที่คุณกำลังค้นหา และทำให้การค้นหาของคุณประสบความสำเร็จ นั่นคือเหตุผลว่าทำไมจึงทำงานได้ดีกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หากไม่มีบิ๊กดาต้า ก็จะไม่สามารถทำงานได้ในระดับที่เหมาะสม เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่ามีข้อมูลน้อย ระบบจึงมีตัวอย่างไม่กี่ตัวอย่างให้เรียนรู้ ดังนั้นเราจึงสามารถพูดได้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง แทนที่จะมีข้อได้เปรียบต่างๆ ของแมชชีนเลิร์นนิงในการวิเคราะห์ ยังมีความท้าทายต่างๆ อีกด้วย ให้เราคุยกันทีละคน: การเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล: ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี…Read More »

“เอไอ”…แบบมนุษย์! “ไก่กับไข่ อะไรเกิดก่อนกัน” เมื่อหลายปีก่อน คุณอาจจำสิ่งพิมพ์ที่อธิบายถึงการพึ่งพาเครื่องจักร อุปกรณ์ และ “AI” ที่เพิ่มมากขึ้นของเรา หลายครั้ง ฉันได้พยายามสร้างความตระหนักรู้ถึงปรากฏการณ์ของความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ในการสร้างและ/หรือสร้างตัวเองขึ้นใหม่… ซ้ำแล้วซ้ำเล่า เรื่องราวที่ครั้งหนึ่งเคยเป็น ‘นิยายวิทยาศาสตร์’ ได้ถูกนำมาแสดงข้อเท็จจริงทางวิทยาศาสตร์อย่างมีสีสัน บทความ “Device Machine Dependent” ได้อธิบายตัวอย่างและคำอธิบายที่หุ่นยนต์หรือวิทยาการหุ่นยนต์ได้รับการออกแบบให้เลียนแบบการกระทำ ความสามารถ และรูปลักษณ์ของมนุษย์… “เหมือนมนุษย์”; “ภาพของผู้สร้าง!” กี่ครั้งแล้วที่คุณอยู่ในรถและมีส่วนร่วมในการโต้เถียงหรือโต้เถียงกับ ‘GPS’ หรือ ‘อินเทอร์เฟซบนรถ’ อ๊ะ เอาล่ะ… คุณไม่โกรธและตวาดใส่อุปกรณ์เมื่อเสียงที่อยู่ข้างหลังทำให้คุณเข้าใจผิดหรือบอกทิศทางผิดเหรอ? แน่นอนว่าคุณมี Selene Yeager ผู้เขียนร่วมกล่าวถึงนักศึกษาปริญญาเอกที่ Stanford University ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน Human-Technology-Interaction “เรา (มนุษย์) สับสนและโกรธเพราะเราไม่รู้ว่า…Read More »

Blueocean Learning เป็นองค์กรที่ปรึกษาด้านไอที โซลูชันและบริการที่ตั้งอยู่ในบังกาลอร์ในช่วง 2 ทศวรรษที่ผ่านมา โดยมีแบนด์วิธในการฝึกอบรมองค์กรและบุคคลทั่วไปในเทคโนโลยีเฉพาะกลุ่มทั้งหมด เราฝึกอบรมองค์กรทุกขนาดตั้งแต่ SME ไปจนถึง Global Corporations วิทยาศาสตร์ข้อมูล: ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลก็เพิ่มมากขึ้นเมื่อโลกเข้าสู่ยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ จุดสนใจหลักขององค์กรคือการสร้างเฟรมเวิร์กและโซลูชันในการจัดเก็บข้อมูล เมื่อเฟรมเวิร์กอย่าง Hadoop แก้ปัญหาพื้นที่จัดเก็บข้อมูลได้ การประมวลผลข้อมูลนี้กลายเป็นเรื่องท้าทาย วิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มมีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหานี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออนาคตของปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจของคุณได้ เป้าหมายในการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลดิบ Data Science มีการผสมผสานระหว่างเครื่องมือ อัลกอริทึม และหลักการการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ หลักสูตรวิทยาการข้อมูลอธิบายวิธีการประมวลผลประวัติของข้อมูล Data Science ทำการวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อระบุการเกิดขึ้นของเหตุการณ์เฉพาะ วิทยาศาสตร์ข้อมูลมองข้อมูลจากหลายมุม บางครั้งอาจไม่รู้มาก่อน วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ในการตัดสินใจและคาดการณ์โดยใช้การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนด และการเรียนรู้ของเครื่อง • การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ – แบบจำลองนี้ใช้ในการทำนายความเป็นไปได้ของเหตุการณ์เฉพาะที่เกิดขึ้นในอนาคต เช่น…Read More »

หลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ใน Mohali เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์และตัดกับเทคนิคการรับรู้ ทฤษฎีการเรียนรู้ และทฤษฎีฉุกเฉิน เป็นต้น สามารถกำหนดได้ว่าเป็นความสามารถของเครื่องจักรในการปรับปรุงประสิทธิภาพของตนเองผ่านการใช้ซอฟต์แวร์ที่ใช้เทคนิคปัญญาประดิษฐ์เพื่อเลียนแบบวิธีการที่มนุษย์ดูเหมือนจะเรียนรู้ เช่น การทำซ้ำและประสบการณ์ การฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่องใน Mohali ยังคงสามารถกำหนดได้ว่าเป็นการศึกษาทฤษฎีโดยอัตโนมัติจากข้อมูลผ่านกระบวนการอนุมานแบบจำลองที่เหมาะสม หรือการเรียนรู้จากตัวอย่างที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับพื้นที่ที่มีข้อมูลจำนวนมากโดยไม่มีทฤษฎีทั่วไป มันเป็นวินัยทางวิทยาศาสตร์ ที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบและพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์แสดงพฤติกรรมตามข้อมูลที่สังเกตได้ เช่น จากข้อมูลเซ็นเซอร์หรือฐานข้อมูล Python เป็นภาษาที่กำลังพัฒนา แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ในฐานะที่เป็นภาษาแบบไดนามิกช่วยให้สามารถสำรวจและทดลองได้อย่างรวดเร็วและมีการพัฒนาไลบรารี ML จำนวนมากขึ้นสำหรับไพ ธ อน Python มีไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก การโต้แย้งข้อมูล และการแสดงข้อมูลเพื่อเรียนรู้กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพระบบ ML และอัลกอริทึม และเป็นสาขาการศึกษาที่สนใจในความก้าวหน้าของอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์เพื่อปฏิวัติข้อมูลให้เป็นอัจฉริยะ การกระทำ. การเติบโตของข้อมูลต้องการพลังการคำนวณเพิ่มเติม ซึ่งกระตุ้นการพัฒนาวิธีการทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ฟิลด์นี้เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมที่วิธีการทางสถิติของข้อมูลที่มีอยู่ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วและพร้อมๆ กัน สิ่งนี้สร้างการปฏิวัติของความก้าวหน้าที่ช่วยให้ข้อมูลดียิ่งขึ้นและน่าสนใจยิ่งขึ้น พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องนั้นเกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลให้เป็นงานที่ดำเนินการได้ ความเป็นจริงนี้ทำให้…Read More »

แมชชีนเลิร์นนิงทำหน้าที่เป็น API แมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้มีไว้สำหรับผู้ที่ชื่นชอบอีกต่อไป ทุกวันนี้ โปรแกรมเมอร์ทุกคนสามารถเรียกใช้ API บางตัวและรวมไว้เป็นส่วนหนึ่งของงานของพวกเขาได้ ด้วยระบบคลาวด์ของ Amazon, Google Cloud Platforms (GCP) และแพลตฟอร์มอื่นๆ อีกมากมาย ในอีกไม่กี่วันข้างหน้าเราจะเห็นได้อย่างง่ายดายว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะนำเสนอในรูปแบบ API ให้คุณ ดังนั้น สิ่งที่คุณต้องทำคือทำงานกับข้อมูลของคุณ ล้างข้อมูล และทำให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่สามารถป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีอะไรมากไปกว่า API ดังนั้นมันจึงกลายเป็นปลั๊กแอนด์เพลย์ คุณเสียบข้อมูลเข้ากับการเรียก API แล้ว API จะกลับเข้าไปในเครื่องคอมพิวเตอร์ กลับมาพร้อมกับผลการทำนาย จากนั้นคุณก็ดำเนินการตามนั้น การเรียนรู้ของเครื่อง – กรณีการใช้งานบางกรณี สิ่งต่าง ๆ เช่น การจดจำใบหน้า การรู้จำเสียง การระบุไฟล์ที่เป็นไวรัส หรือการคาดการณ์ว่าสภาพอากาศจะเป็นอย่างไรในวันนี้และพรุ่งนี้ การใช้งานทั้งหมดนี้เป็นไปได้ในกลไกนี้…Read More »

แมชชีนเลิร์นนิงคือการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถคาดเดาผลลัพธ์ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ช่วยอย่างมากในการสร้างแบบจำลองผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวเลือกแพลตฟอร์มระบบคลาวด์การเรียนรู้ของเครื่อง เคล็ดลับในการใช้ประโยชน์สูงสุดจาก ML คือการค้นหาแอปพลิเคชันที่ให้ราคาเชิงกลยุทธ์ในระยะยาว ซึ่งจะเปลี่ยนฟังก์ชันการทำงานหรือกระบวนการสำคัญภายในบริษัทโดยพื้นฐาน แทนที่จะให้ปัจจัยว้าวในระยะสั้น’ เห็นได้ชัดว่าอาจเป็นผู้นำการสูญเสียที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมโยงองค์กรเข้ากับระบบคลาวด์มากขึ้น ส่วนที่ใช้เวลานานที่สุดของ ML คือการระบุปัญหาและสร้างชุดข้อมูลก่อนที่จะป้อนข้อมูลใน API เป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจายเป็นหนึ่งในแนวคิดยอดนิยมในปัจจุบันในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ ดังที่ได้กล่าวมา ML เป็นกระบวนการที่สำคัญในการบรรลุเป้าหมาย บทบาทของแพลตฟอร์มคลาวด์การเรียนรู้ของเครื่อง ML มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบอัจฉริยะ และ ก แพลตฟอร์มคลาวด์การเรียนรู้ของเครื่องที่ดี สามารถช่วยทีม ML ในการแก้ปัญหาความท้าทายด้านมาตรฐานได้อย่างมาก แม้ว่าจะมีแพลตฟอร์ม ML ให้เลือกมากมาย แต่ ClusterOne เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคุณ เป็นแพลตฟอร์ม ML ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้ดีที่สุดซึ่งช่วยวิศวกรและผู้ปฏิบัติงานด้านข้อมูลด้วยการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยม ใช้งานได้ในแบบที่คุณต้องการ การทำงานกับ ClusterOne นั้นค่อนข้างง่าย ไม่ซับซ้อน และรวดเร็ว…Read More »

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถกำหนดและใช้กฎที่ผู้พัฒนาไม่ได้อธิบายไว้อย่างชัดเจน มีบทความมากมายเกี่ยวกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง นี่คือความพยายามในการสร้างคำอธิบาย “มุมมองเฮลิคอปเตอร์” ของวิธีการใช้อัลกอริทึมเหล่านี้ในพื้นที่ธุรกิจต่างๆ รายการนี้ไม่ใช่รายการที่ครบถ้วนสมบูรณ์แน่นอน ประเด็นแรกคืออัลกอริธึม ML สามารถช่วยเหลือผู้คนได้ด้วยการช่วยให้พวกเขาค้นหารูปแบบหรือการพึ่งพาซึ่งมนุษย์ไม่สามารถมองเห็นได้ การพยากรณ์ตัวเลขดูเหมือนจะเป็นพื้นที่ที่รู้จักกันดีที่สุดที่นี่ เป็นเวลานานแล้วที่คอมพิวเตอร์ถูกใช้อย่างแข็งขันในการทำนายพฤติกรรมของตลาดการเงิน โมเดลส่วนใหญ่ได้รับการพัฒนาก่อนปี 1980 เมื่อตลาดการเงินสามารถเข้าถึงพลังการคำนวณที่เพียงพอ ต่อมาเทคโนโลยีเหล่านี้ได้แพร่หลายไปยังอุตสาหกรรมอื่นๆ เนื่องจากกำลังการประมวลผลมีราคาถูก บริษัทขนาดเล็กจึงสามารถใช้สำหรับการพยากรณ์ทุกประเภท เช่น การจราจร (ผู้คน รถยนต์ ผู้ใช้) การพยากรณ์การขาย และอื่นๆ อัลกอริทึมการตรวจจับความผิดปกติช่วยให้ผู้คนสแกนข้อมูลจำนวนมากและระบุว่ากรณีใดที่ควรตรวจสอบเป็นความผิดปกติ ในด้านการเงิน พวกเขาสามารถระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้ ในการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐาน ช่วยให้ระบุปัญหาได้ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อธุรกิจ ใช้ในการควบคุมคุณภาพการผลิต แนวคิดหลักที่นี่คือคุณไม่ควรอธิบายความผิดปกติแต่ละประเภท คุณให้รายชื่อกรณีต่างๆ ที่ทราบจำนวนมาก (ชุดการเรียนรู้) แก่ระบบ และระบบใช้สำหรับการระบุความผิดปกติ อัลกอริทึมการจัดกลุ่มวัตถุช่วยให้สามารถจัดกลุ่มข้อมูลจำนวนมากโดยใช้เกณฑ์ที่มีความหมายหลากหลาย มนุษย์ไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยวัตถุมากกว่าสองสามร้อยชิ้นที่มีพารามิเตอร์มากมาย เครื่องจักรสามารถจัดกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น…Read More »

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถกำหนดให้เป็นส่วนย่อยที่อยู่ภายใต้ชุดของปัญญาประดิษฐ์ ส่วนใหญ่จะให้ความสำคัญกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรตามประสบการณ์และคาดการณ์ผลที่ตามมาและการกระทำบนพื้นฐานของประสบการณ์ที่ผ่านมา แนวทางของการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้คอมพิวเตอร์และเครื่องจักรสามารถตัดสินใจได้โดยใช้ข้อมูลนอกเหนือจากการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจนเพื่อติดตามงานที่เฉพาะเจาะจง อัลกอริทึมและโปรแกรมประเภทนี้ถูกสร้างขึ้นในลักษณะที่เครื่องจักรและคอมพิวเตอร์เรียนรู้ด้วยตัวเอง ดังนั้นจึงสามารถปรับปรุงได้ด้วยตนเองเมื่อได้รับการแนะนำให้รู้จักกับข้อมูลที่ใหม่และไม่ซ้ำใครสำหรับพวกเขาโดยสิ้นเชิง อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่องนั้นมาพร้อมกับการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมซึ่งใช้สำหรับการสร้างแบบจำลอง เมื่อใดก็ตามที่ข้อมูลเฉพาะของเครื่องถูกป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เราก็สามารถรับการคาดคะเนตามแบบจำลองได้ ดังนั้น เครื่องจักรจึงได้รับการฝึกฝนให้สามารถทำนายได้ด้วยตัวเอง การคาดการณ์เหล่านี้จะถูกนำมาพิจารณาและตรวจสอบความถูกต้อง หากความแม่นยำได้รับการตอบสนองในเชิงบวก อัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับการฝึกอบรมครั้งแล้วครั้งเล่าด้วยความช่วยเหลือของชุดเสริมสำหรับการฝึกอบรมข้อมูล งานที่เกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิงนั้นแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ มากมาย ในกรณีของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน อัลกอริทึมจะสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของชุดข้อมูลที่มีทั้งอินพุตและเอาต์พุตที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น เมื่องานค้นหาว่ารูปภาพมีวัตถุเฉพาะหรือไม่ ในกรณีของอัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล การฝึกอบรมข้อมูลจะรวมรูปภาพที่มีวัตถุหรือไม่ และทุกภาพจะมีป้ายกำกับ (นี่คือ เอาท์พุท) หมายถึงข้อเท็จจริงว่ามีวัตถุหรือไม่ ในบางกรณี อินพุตที่แนะนำจะมีให้ใช้งานเพียงบางส่วนหรือจำกัดไว้เฉพาะผลป้อนกลับพิเศษบางอย่างเท่านั้น ในกรณีของอัลกอริทึมของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน พวกเขาสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จากการฝึกอบรมข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ในกรณีนี้ บางส่วนของอินพุตตัวอย่างมักจะพลาดเอาต์พุตที่คาดไว้ซึ่งต้องการ อัลกอริธึมการถดถอยและอัลกอริทึมการจำแนกประเภทอยู่ภายใต้ประเภทของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ในกรณีของอัลกอริทึมการจำแนกประเภท จะถูกนำมาใช้หากผลลัพธ์ลดลงเหลือเพียงชุดค่าที่จำกัด ในกรณีของอัลกอริธึมการถดถอย พวกมันเป็นที่รู้จักเนื่องจากเอาต์พุตที่ต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าพวกมันสามารถมีค่าใดๆ ในการเข้าถึงช่วง ตัวอย่างของค่าต่อเนื่องเหล่านี้ ได้แก่ ราคา…Read More »

เทคโนโลยีที่คุณคาดหวังอาจจะเป็นที่นิยมในตอนนี้ แต่คำถามคือจะมีใครจำมันได้ในปีหน้านี้หรือไม่? แนวโน้มของเทคโนโลยีต่างๆ กำลังจางหายไปอย่างรวดเร็ว เนื่องจากเราเห็นว่าความก้าวหน้ามากมายกำลังแผ่ขยายออกไปอย่างรวดเร็ว เทรนด์ไหนในปี 2018 จะไปต่อในปี 2019? มาดูแนวโน้มที่ร้อนแรงในตลาดที่บริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ในต่างประเทศหลายแห่งกำลังติดตามกัน • เทคโนโลยีบล็อกเชน • ปัญญาประดิษฐ์ • แอปพลิเคชันเว็บแบบก้าวหน้า • การพัฒนารหัสต่ำ • ความปลอดภัย เทคโนโลยีบล็อกเชน เนื่องจากการปฏิวัติ Bitcoin ทำให้ Blockchain ได้รับความนิยมในตลาดเทคโนโลยี ปัจจุบัน บริษัทและอุตสาหกรรมส่วนใหญ่กำลังใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนอย่างรวดเร็ว โดยพื้นฐานแล้ว blockchain นั้นอธิบายถึงเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครือข่ายแบบเพียร์ทูเพียร์ของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อเพื่อจัดเก็บข้อมูลแทนที่จะเป็นคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการแก้ไขในสถานที่เฉพาะบางแห่ง การพัฒนาเทคโนโลยีบล็อกเชนนี้ทำให้การทำธุรกรรมและการพิสูจน์ตัวตนเร็วขึ้นมากโดยไม่ต้องใช้ตัวกลางราคาแพง หลายบริษัทในการพัฒนาซอฟต์แวร์ เช่น การดูแลสุขภาพ กำลังมองหาแอปพลิเคชันในการบริหาร ห่วงโซ่อุปทาน และข้อมูลทางการแพทย์ เพื่อทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพและคล่องตัว เคล็ดลับสำหรับผู้เริ่มต้นในเทคโนโลยี Blockchain คือการดู…Read More »