ในวิชา "วิทยาการคำนวณ" ระดับชั้น ม. 5
ได้ดึงวิชา data science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ได้เรียนกันแล้ว นับว่าเป็นโชคดี
เพราะวิชาพวกนี้เป็นของสูง กว่าจะสัมผัสก็คงตอนป.ตรี โท เอก
...Continue ReadingIn the subject of ′′ Calculation Theology ′′ class. 5
Pulled data science (data science)
Let's master the foundation for kids to learn. It's considered lucky.
Because these subjects are high to touch. It's probably in the middle of the year. Tri To Aek
Which I will review the content to read roughly. The content is divided into 4 chapters.
.
👉 ++++ Chapter 1-Information is valuable +++++
.
Data science in the textbook. Used by Thai name as ′′ Information Science ′′
This chapter will mention Big Data or big data with lots of valuable information.
And so much role in this 4.0 s both public and private sector.
.
If you can't imagine when you played Google search network, you'll find a lot of information that you can use in our business. This is why data science plays a very important role.
.
It's not surprising that it makes the Data Scientist s' career (British name data scientist) play the most important role and charming and interesting profession of the 21th century.
.
Data science, if in the book, he defines it
′′ Study of the process, method or technique to process enormous amounts of data to process to obtain knowledge, understand phenomena, or interpret prediction or prediction, find out patterns or trends from information.
and can be analysed to advise the right choice or take decision for maximum benefit
.
For Data science work, he will have the following steps.
- Questioning my own interest.
- Collect information.
- Data Survey
- Data Analysis (analyze the data)
- Communication and Results Visualization (Communicate and visualize the results)
.
🤔 Also he talks about design thinking... but what is it?
Must say the job of a data scientist
It doesn't end just taking the data we analyzed.
Let's show people how to understand.
.
The application design process is still required.
To use data from our analytics
The word design thinking is the idea. The more good designer it is.
Which Data Scientists Should Have To Design Final Applications
Will meet user demand
.
👉 ++++ Chapter 2 Collection and Exploration +++++
.
This chapter is just going to base.
2.1 Collection of data
In this chapter, I will talk about information that is a virtual thing.
We need to use this internet.
2.2 Data preparation (data preparation)
Content will be available.
- Data Cleaning (data cleansing)
- Data Transformation (data transformation)
In the university. 5 is not much but if in college level, you will find advanced technique like PCA.
- Info Link (combining data)
2.3 Data Exploration (data exploration)
Speaking of using graphs, let's explore the information e
Histogram graph. Box plot diagram (box plot). Distributed diagram (scatter plot)
With an example of programming, pulls out the plot to graph from csv (or xls) file.
2.4 Personal Information
For this topic, if a data scientist is implementing personal data, it must be kept secret.
.
Where the issues of personal information are now available. Personal Data Protection is Done
.
.
👉 ++++ Chapter 3 Data Analysis ++++
.
Divided into 2 parts:
.
3.1 descriptive analysis (descriptive analytics)
Analyzing using the numbers we've studied since
- Proportion or percentage
- Medium measurement of data, average, popular base.
Correlation (Correlation) relationship with programming is easy.
.
.
3.2 predictive analysis (predictive analytics)
.
- numeric prediction is discussed. (numeric prediction)
- Speaking of technique linear regression, a straight line equation that will predict future information.
Including sum of squared errors
Let's see if the straight line graph is fit with the information. (with programming samples)
- Finally mentioned K-NN (K-Nearest Neighbors: K-NN) is the closest way to finding K-N-Neighborhood for classification (Category)
*** Note *****
linear regression กับ K-NN
This is also an algorithm. One of the machine learning (machine learning, one branch of AI)
Kids in the middle of the day, I get to study.
.
.
👉 +++ Chapter 4 Making information pictured and communicating with information +++
.
This chapter doesn't matter much. Think about the scientist after analyzing what data is done. The end is showing it to other people by doing data visualization. (Better summoning)
.
In contents, it's for example using a stick chart, line chart, circular chart, distribution plan.
.
The last thing I can't do is tell a story from information (data story telling) with a message. Be careful when you present information.
.
.
.
*** this note ***
😗 Program language which textbooks mentioned and for example.
It's also python and R language
.
For R language, many people may not be familiar.
The IT graduate may be more familiar with Python.
But anyone from the record line will surely be familiar.
Because R language is very popular in statistical line
And it can be used in data science. Easy and popular. Python
.
But if people from data science move to another line of AI
It's deep learning (deep learning)
Python will be popular with eating.
.
.
#########
😓 Ending. Even I wrote a review myself, I still feel that.
- The university. 5 is it going to be hard? Can a child imagine? What did she do?
- Or was it right that I packed this course into Big Data era?
You can comment.
.
But for sure, both parents and teachers are tired.
Because it's a new content. It's real.
Keep fighting. Thai kids 4.0
.
Note in the review section of the university's textbook. 4 There will be 3 chapters. Read at.
https://www.facebook.com/programmerthai/photos/a.1406027003020480/2403432436613260/?type=3&theater
.
++++++++++++++++++++
Before leaving, let's ask for publicity.
++++++++++++++++++++
Recommend the book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′
It can be understood by the number. End of book 1 (Thai language content)
Best seller ranked
In the MEB computer book category.
.
The contents will describe Artificial Intelligence (A) in view of the number. The end.
Without a code of dizzy
With colorful illustrations to see, easy to read.
.
If you are interested, you can order.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry, paper book. I don't have it yet. Sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,如果連我們人類都無法掌握那個可以創造「完美笑點」的神奇公式,那我們要怎麼讓教好人工智慧的「幽默感」、怎麼教人工智慧「講笑話」呢? 從博恩講笑話的事件|簡單聊聊|人工智慧懂不懂幽默感?|【珊蒂微AI】 【參考資料】 🔗美國研究員Janelle Shane嘗試使用43,000 個笑話來訓練神經網絡學...
algorithm for machine learning 在 BorntoDev Facebook 八卦
🔥 "อยากสร้างคอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง ! อยากทำหุ่นยนต์แบบในหนังไซไฟ ต้องรู้ Machine Learning" !!
.
ต้องบอกว่างานด้าน AI จะเป็นหนึ่งในงานที่สำคัญมาก ๆ ในอนาคต ที่จะให้คอมพิวเตอร์คอยคิด ตรวจหา ทำงานแทนเราได้นั่นเอง
.
📌 ซึ่งไม่ว่างานเล็ก ๆ อย่างกิจกรรมประจำวัน จนถึง การวิเคราะห์ชิ้นเนื้อเพื่อหาเซลล์มะเร็ง และ ค้นหาความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในอวกาศ ในอนาคตก็จะมีศาสตร์ด้าน Machine Learning อยู่ในนั้นทั้งสิ้น
.
วันนี้แอดได้รวมความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติที่สำคัญของคนที่สนใจอยากทำ Machine Learning มาฝากกันดังนี้ <3
.
1. Linear Algebra
2. Analytic Geometry
3. Matrix Decomposition
4. Vector Calculus
5. Probability & Distributions
6. Continuous Optimization
7. Linear Regression
8. Principal Component Analysis
9. Mixture model
.
ซึ่งแน่นอนว่าบางตัวหลายคนอาจจะเจอระหว่างเรียนมหาวิทยาลัยมาแล้ว แต่ถ้าใครอยากทบทวน แอดมีหนังสือมาแจกด้วยแหละ (ถูกลิขสิทธิ์ด้วยนะ !)
.
กับหนังสือ Mathematics for Machine Learning ใครสนใจคลิกได้เลยย >> https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
.
และ สุดท้ายนี้ต้องบอกว่านี่เป็นแค่ส่วนหนึ่งเท่านั้น เพราะสาย ML นี้มีอะไรให้เรียนรู้ตั้งหลายด้านทั้ง Programming, Algorithm หรือ เรื่องอื่น ๆ ที่จำเป็นในคณิตศาสตร์ สถิติ ซึ่งถ้าใครต้องการต่อยอด
.
แอดว่าหนังสือเล่มนี้ที่แจกน่าจะช่วยให้เราเริ่มต้นได้ กับ พื้นฐานที่ดีจ้าาา :D
.
#borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
algorithm for machine learning 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 八卦
ลิงนี้ https://www.cp.eng.chula.ac.th/~somchai/ULearn/index.html
เป็นคอร์สวีดีโอสอนฟรี 3 วิชา ของอาจารย์ รศ. ดร. สมชาย ประสิทธิ์จูตระกูล จากจุฬา
1) เริ่มเรียนเขียนโปรแกรม (ฉบับจาวา)
2) โครงสร้างข้อมูล (ฉบับจาวา)
3) การออกแบบอัลกอริทึม
ลืมบอกไปวิชา Java จะเป็นเวอร์ชั่นเก่าหน่อย สมัยยังเป็นของบริษัท Sun microsystems ตอนนี้ก็โดน Oracle เทคโอเวอร์ซื้อกิจการไปแล้ว
+++เพิ่มเติม++++
เนื้อหาวิชาทั้งภาษา C++,C,Java,Android,Swift,HTM,CSS,ภาษาR, ภาษา Go, Agile, JavaScript,Unix,Python,ภาษา R,ภาษา GO,SQL,Network,Server,SQL,Database,MogoDB,IoT, Embedded system, Ai, Machine learning อื่นอีกมากมายๆ
แอดมินก็พยายามรวบรวมให้แล้ว ตามลิงค์นี้ https://github.com/adminho/learning-it
This monkey https://www.cp.eng.chula.ac.th/~somchai/ULearn/index.html
It's a free video course for 3 subjects of the teacher. Dr. Dr. Somchai Prasit Ju family from chula
1) start programming classes (Java Edition)
2) data structure (Java Edition)
3) Algorithm design
I forgot to tell you. Java will be an old version. When I was still belong to sun microsystems company. Now I have been taken by Oracle.
+++ more ++++
Contents in both c ++, c, Java, Android, swift, htm, CSS, r, go language, agile, Javascript, Unix, Python, r, go language, SQL, network, server, SQL, database, database, Mogodb, Iot, embedded system, ai, machine learning many more
Admin is trying to gather. Follow this link https://github.com/adminho/learning-itTranslated
algorithm for machine learning 在 珊蒂微AI Youtube 的評價
如果連我們人類都無法掌握那個可以創造「完美笑點」的神奇公式,那我們要怎麼讓教好人工智慧的「幽默感」、怎麼教人工智慧「講笑話」呢?
從博恩講笑話的事件|簡單聊聊|人工智慧懂不懂幽默感?|【珊蒂微AI】
【參考資料】
🔗美國研究員Janelle Shane嘗試使用43,000 個笑話來訓練神經網絡學會幽默:“Machine learning failures - for art!” by Janelle Shane: https://www.youtube.com/watch?v=yneJIxOdMX4
🔗Janelle Shane的部落格:lewisandquark.tumblr.com
🔗牛津大學,微軟研究院和TRASH 的一組研究人員開展了一項調查詞彙嵌入中幽默的研究。:論文地址:https://arxiv.org/pdf/1902.02783.pdf
🔗What Can We Learn From Computers (NOT) Understanding Humor - Julia Taylor Rayz:https://www.youtube.com/watch?v=Vy8WiKvT4gY
🔗Can artificial intelligence be taught how to joke?: https://heartbeat.fritz.ai/can-artificial-intelligence-be-taught-how-to-joke-7c7d53a3492a
🔗A robot walks into a bar, doesn’t get the joke:https://www.youtube.com/watch?v=7z7Dl61rgA0
🔗The Science of Humor Is No Laughing Matter: https://www.psychologicalscience.org/observer/the-science-of-humor-is-no-laughing-matter
🔗Machines need an algorithm for humor. This is what it looks like | Vinith Misra | TED Institute:https://www.youtube.com/watch?v=2X3TF_J31is
🔗利用AI在線上寫唐詩宋詞:
https://www.popmars.com/ai/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%A0%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%98%AF%E5%A4%A7%E6%96%87%E8%B1%AA%EF%BC%8C%E5%88%A9%E7%94%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%86%99/
#博恩鄭南榕
#人工智慧與幽默感
#珊蒂微AI

algorithm for machine learning 在 The Top 10 Machine Learning Algorithms for ML Beginners 的相關結果
Machine learning algorithms are programs that can learn from data and improve from experience, without human intervention. ... <看更多>
algorithm for machine learning 在 A Tour of Machine Learning Algorithms 的相關結果
Convolutional Neural Network (CNN); Recurrent Neural Networks (RNNs); Long Short-Term Memory Networks (LSTMs); Stacked Auto-Encoders; Deep ... ... <看更多>
algorithm for machine learning 在 Commonly Used Machine Learning Algorithms | Data Science 的相關結果
Commonly used Machine Learning Algorithms (with Python and R Codes) · 1. Linear Regression · 2. Logistic Regression · 3. Decision Tree · 4. SVM ( ... ... <看更多>