Metadata คืออะไร บอกอะไรเกี่ยวกับชุดข้อมูลนั้น ๆ บ้าง

Metadata คือข้อมูลที่อธิบายชุดข้อมูล เพื่อให้เข้าใจได้เบื้องต้นว่าเป็นชุดข้อมูลเกี่ยวกับอะไร ประเภทไฟล์ วันที่สร้างและปรับปรุง

Mutual Information ขั้นตอนแรกที่แนะนำให้ทำตอนเริ่มโปรเจค ML

การทำงานด้าน Machine Learning นั้นจะต้องเจอข้อมูลและมีคำถามเสมอว่าควรเริ่มจากอะไรดี โดย Mutual Information เป็นหนึ่งในขั้นตอนที่แนะนำให้ทำ

One Hot Encoding วิธีแปลงข้อมูลประเภท Category เพื่อใช้เทรนโมเดล

วิธีการแปลงข้อมูลประเภทหมวดหมู่/ประเภท (ที่เป็นตัวอักษร) ให้เป็นชุดตัวเลขด้วยวิธีการ One Hot Encoding เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้

ANN (Artificial Neural Network) พื้นฐานของ Deep Learning

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) นั้นเป็นเทคนิคที่มัประสิทธิภาพมากในงาน Machine Learning ปัจจุบันซึ่งเบื้องหลังของมันก็คือการใช้ ANN

Parsing Dates การจัดการกับข้อมูลวันที่ในชุดข้อมูลด้วย Pandas

ในหลาย ๆ ชุดข้อมูลมักจะมีการเก็บวันที่ไว้ด้วยเสมอ ซึ่งการ Parsing Dates จะช่วยให้ใช้งานวันที่เหล่านั้นได้ง่ายยิ่งขึ้น

Data source แหล่งชุดข้อมูลสำหรับใช้ทำงานด้านข้อมูลช่วยให้โปรเจคราบรื่นยิ่งขึ้น

การจะเริ่มทำโปรเจคอะไรสักอย่างสิ่งที่ขาดไม่ได้เลยคือข้อมูล แล้วยิ่งเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับ Data แล้วนั้น Data source จึงเป็นสิ่งจำเป็นมาก

เทคนิคของ ML Models แบบ Generative และ Discriminative คือ

ประเภทของการเรียนรู้ของ ML นั้นมี Supervised, Unsupervised, Reinforcement แต่ในวันนี้คุณจะได้รู้จักกับ เทคนิคของ ML ที่ใช้ในการเรียนรู้

Model Evaluation การประเมินประสิทธิภาพโมเดลมีอะไรบ้าง ควรใช้อะไรดี

ในการทำงานทุก ๆ อย่างสิ่งทีขาดไม่ได้คือการวัดผล เช่นเดียวกับการทำ Machine Learning หรือ AI สิ่งเหล่านี้ก็จำเป็นต้องทำ Model Evaluation

Data Cleaning คืออะไร ควรทำอย่างไรบ้างเมื่อต้องทำความสะอาดข้อมูล

การทำความสะอาดข้อมูล หรือ Data Cleaning ถือเป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับงานด้านข้อมูล อีกทั้งยังเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุดในกระบวนการทำงาน