• AI กับ Particle Physic

    หลาย ๆ คนอาจจะคุ้นเคย หรือเริ่มได้ยินการนำเอา AI (Artificial Intelligence) เข้าไปประยุกต์ใช้กับงานต่าง ๆ ทั้งด้านการแพทย์ ที่นำ AI เข้ามาช่วยดูภาพ ภาพถ่ายด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า หรือ MRI (Magnetic resonance imaging) เพื่อให้การดูภาพ MRI ของหมอนั้นมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น

  • การประมาณการทรัพยากรเครือข่ายและการสูญหายของข้อมูลในระบบบันทึกข้อมูล (Network Resource and Loss Estimation in Log Data Collection Systems)

    งานวิจัยนี้เป็นส่วนหนึ่งขององค์การวิจัยนิวเคลียร์ยุโรป (European Organization for Nuclear Research) หรือเรียกโดยทั่วไปคือ เซิร์น (CERN)

  • กระบวนการ 1 Cycle Policy

    หากพูดถึงการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่มีประสิทธิภาพสูงมากในปัจจุบัน นักพัฒนาโมเดลส่วนใหญ่อาจจะนึกถึงความยุ่งยากในการปรับแต่งค่าตัวแปรต่างๆ ของโมเดล เพื่อให้โมเดลที่สร้างขึ้นสามารถทำนายได้ตามที่ต้องการ

  • Top Data Analytics Trends For 2020

    สวัสดีครับผู้อ่านทุกท่าน สำหรับบทความนี้เราจะมาดูเทรนด์ของเทคโนโลยีที่คาดว่าจะได้รับความนิยมในปีหน้ากันว่าจะมีอะไรบ้าง แน่นอนว่าในปัจจุบันนั้น เทคโนโลยีเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วทำให้เราจำเป็นจะต้องปรับตัวให้ทันต่อสิ่งที่เปลี่ยนไปตลอดเวลา โดยในแต่ละปีจะมีการมอบรางวัล DatsciAward ให้กับหน่วยงานหรือกลุ่มที่นำเสนอผลงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และได้มีการสรุปผลออกมาว่าเทรนด์ในปี 2020 นี้จะมีสิ่งใดที่ได้รับความสนใจ และผมได้เลือกเทรนด์หลักที่น่าสนใจจำนวน 7 อย่างด้วยกัน เรามาเริ่มดูกันเลยว่ามีอะไรกันบ้าง 1. Data Analysis Automation สำหรับการจัดการระบบอย่างอัตโนมัตินั้นเป็นที่ได้รับความสนใจจากโรงงานหรืออุตสาหกรรม เพราะช่วยให้ประหยัดต้นทุนได้และพัฒนาประสิทธิภาพของงานที่เกิดขึ้น ซึ่งรวมไปถึงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย เป็นที่คาดการณ์ว่าในปี 2020 นั้น งานในส่วนของการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 40% จะถูกปรับไปเป็นการจัดการแบบอัตโนมัติทำให้งานของ Data Scientist หรือ Data Analyst มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น Gartner บริษัทที่ทำการวิจัยและให้คำปรึกษาของสหรัฐอเมริกาได้ออกมาเพิ่มเติมว่า โดยส่วนใหญ่แล้วจะมี Platform ที่พัฒนาประสิทธิภาพและให้เกิดการทำงานอย่างอัตโนมัติ เช่น ขั้นตอน Data Integration เพื่อที่จะรวบรวมข้อมูลแต่ละส่วนเข้ามาไว้ด้วยกันและจัดการข้อมูลนี้ รวมถึงขั้นตอนการสร้างโมเดลเป็นต้น (อย่างไรก็ตาม ผู้เขียนคิดว่าถึงแม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้เป็นตัวช่วยให้ทำงานได้ง่ายขึ้น แต่ถ้าเราต้องการทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพนั้น จำเป็นจะต้องรู้วิธีการทำงานของโมเดลด้วย) ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นเข้าถึงการทำงานของแต่ละองค์กรได้สะดวกมากขึ้น 2. The Internet of Things meets…

  • การนำเทคโนโลยี IOT และการวิเคราะห์ข้อมูลมาประยุกต์ใช้ในกีฬาฟุตบอล

    สวัสดีครับ สำหรับบทความนี้เราจะมาสนใจในด้านของกีฬากัน นั้นคือการนำเทคโนโลยี IOT และการวิเคราะห์ข้อมูลมาประยุกต์ใช้ในกีฬาฟุตบอล

  • ให้ AI ทำงานควบคู่กับ Privacy ด้วยวิธี Federated Learning

    ในปัจจุบัน เราจะปฏิเสธไม่ได้เลยว่าปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence นั้นเริ่มเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเรา ไม่ว่าจะเป็นการเดินทางไปทำงาน เราจะใช้ Google Maps มาคำนวนหาระยะทางที่ไปถึงจุดหมายเร็วที่สุด

  • ภาพถ่ายแรกของ “Supermassive Black Hole” และบทบาทสำคัญของ AI ในการเติมเต็มข้อมูลที่หายไป

    ย้อนกลับไปในปี 2017 ในที่งาน TEDxBeaconStreet นี่คือคำกล่าวของ Katie Bouman หนึ่งในสมาชิกของทีม Event Horizon Telescope team และยังเป็นนักวิทยาศาสตร์ผู้พัฒนา algorithm ที่ใช้ในกระบวนการการถ่ายรูปหลุมดำหรือ Black Holes ที่รู้จักกันในชื่อ Continuous High-resolution Image Reconstruction using Patch priors (CHIRP)

  • 5 สิ่งที่ควรรู้เพื่อการใช้งาน Big Data อย่างเต็มประสิทธิภาพ

    ถ้าเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลแล้วนั้น เราสามารถใช้ Big Data ได้แทบไม่มีข้อจำกัด แต่จะใช้งานให้เต็มประสิทธิภาพได้อย่างไรนั้น นั่นสิ่งที่เราควรรู้ก่อนจะนำมาใช้

ลงทะเบียนรับข่าวสาร

ไม่พลาดทุกการอัพเดทจาก Big Data Experience Center

Big Data Experience Center (BX)

ชั้น 14 อาคาร Knowledge Exchange Center (KX)
110/1 ถนนกรุงธนบุรี, แขวงบางลำภูล่าง เขตคลองสาน กรุงเทพฯ 10600
อีเมล์: [email protected]
Tel: 097-941-9889

ABOUT

SERVICES