Saladpuk.com
🏆 เนื้อหาหลัก
🏆 เนื้อหาหลัก
  • 💖สลัดผัก
  • 📰มีอะไรใหม่บ้าง
    • 2020
      • 2020-11
      • 2020-10
      • 2020-09
      • 2020-08
      • 2020-03
      • 2020-02
      • 2020-01
    • 2019
      • 2019-12
      • 2019-11
      • 2019-10
      • 2019-09
      • 2019-08
  • 🤔อ่านเรื่องไรดี ?
  • มือใหม่หัดเขียนโค้ด
    • 👶เขียนโค้ดด้วยภาษา C#
      • เกิดมาไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อนเบย
      • 👶พื้นฐาน
        • 1.โปรแกรมที่ต้องลง
        • 2.โครงสร้างของโค้ด
        • 3.ชนิดของข้อมูล
        • 4.การสร้างตัวแปร
        • 5.คำสั่งพื้นฐาน
        • 6.การแปลงข้อมูล
        • 7.การเปรียบเทียบค่า
        • 8.การตัดสินใจด้วย IF statements
        • 9.การตัดสินใจด้วย Switch statements
        • 10.การทำงานซ้ำๆด้วย While
        • 11.การทำงานซ้ำๆด้วย Do While
        • 12.การทำงานซ้ำๆด้วย For
        • 13.การแก้โจทย์จากรูป
        • 14.มารู้จักกับ Array กัน
      • 🧑ระดับกลาง
        • 15.Value type vs Reference type
        • 16.ลดงานซ้ำๆด้วย Method
        • 17.มารู้จักกับ Class & Field กัน
        • 18.มารู้จักกับ Constructor กันบ้าง
        • 19.มาเขียน Method ใน Class กัน
        • 20.มารู้จักกับ Property กัน
        • 21.ลองใช้คลาสแบบจริงจังบ้าง
        • 22.การสืบทอด Inheritance
        • 23.Polymorphism
        • 24.Abstract Class
        • 25.Interface
        • 26.Namespace
        • 27.Enum
        • 28.Exception handler
        • 29.ลงลึกกับ string
        • 30.StringBuilder เพื่อนคู่ string
      • 👨⏳ระดับสูง
        • Generic
        • Delegates
        • Action & Func
        • Lambda expression
        • LINQ
        • พระคัมภีร์การใช้คำสั่ง LINQ
      • 💡Tips
        • 💡C# version 8.0
        • 💡Boxing & Unboxing
    • 👶Algorithm
      • 👾Algorithm Big-O
      • 👽Algorithm P & NP
    • 👦OOP
      • 💖Abstraction
      • 💖Encapsulation
      • 🏆Abstraction & Encapsulation
      • 💖Inheritance
      • 💖Polymorphism
      • 🏆Inheritance & Polymorphism
      • 📝ลองเขียน OOP ดูดิ๊
      • 👑OOP + Power of Design
      • 🥰เทคนิคในการออกแบบ
    • 👶บทสรุปฐานข้อมูล
      • เก็บรูปในฐานข้อมูล
      • Database indexing
      • การลบข้อมูล
    • 👦Communication Patterns
    • 👦Design Patterns
      • 🤰Creational Patterns
        • 🏭Factory Method
        • 🏭Abstract Factory
        • ☝️ Singleton Pattern
        • 🏗️ Builder Pattern
        • 🎎Prototype Pattern
      • 🧱Structural Patterns
        • 🔌Adapter Pattern
        • 📪Proxy Pattern
  • Puzzle
    • 🧠Challenges
      • 🐴Google ม้า 25 ตัว
      • 🌉Amazon เสา 2 ต้น
      • 🥇ทองเก๊
      • 💊ยาต้านโควิด
      • 🎩CP หมวก 5 ใบ
      • 🧓Einstein's Riddle 01
  • พื้นฐานที่ควรต้องรู้
    • 🐳Docker
      • 📦Docker Containers
      • 🃏Docker Exercise 01
      • 🛠️ Docker Tools
      • 🗃️ Docker Registry
      • 🖼️ Container Image
      • 📢Docker Push
      • 🔄WSL
    • 👶Clean Code
      • 🧓Uncle Bob - Clean Code
      • 🧓Uncle Bob - Comments
      • 🧓Uncle Bob - Naming
      • 🧓Uncle Bob - Mindset
      • 🧓Uncle Bob - TDD
    • 👶Code Smells
    • 👶สิ่งที่คนเขียนโค้ดมักเข้าใจผิด
    • 👶AI พื้นฐาน
    • 👶Git พื้นฐาน
      • Git branching strategy
    • 👶Cloud พื้นฐาน
    • 👶UML พื้นฐาน
      • Activity Diagram
      • Class Diagram
      • Sequence Diagram
      • Use case Diagram
      • บทสรุปการใช้ UML
    • 👶Data Scientist
      • การเลือก Algorithms ให้ AI (1/5)
      • การเตรียมข้อมูลให้ AI (2/5)
      • หลักการตั้งคำถามให้ AI (3/5)
      • แฉความลับของ AI Model (4/5)
      • หัดเขียน AI จาก AI ของคนอื่น (5/5)
    • 👶DevOps พื้นฐาน
    • 👶Docker ขั้นพื้นฐาน
      • Image and Container
      • แชร์ Docker Image ที่สร้างไว้
    • 👶Microservices พื้นฐาน
      • Microservices ที่ดีมีลักษณะยังไง
      • Microservices Tips
      • จาก Monolith สู่ Microservices
    • 👶ความรู้พื้นฐานในการทำเว็บ
    • 👦Bottlenecks of Software
      • หัวใจที่สำคัญที่สุดของฐานข้อมูล
    • 👦Agile Methodology
      • Agile in a Nutshell
      • Software Development Life Cycle
      • Code Review
    • 👦Security พื้นฐาน
      • การเก็บรหัสผ่านที่ถูกต้อง
      • Security in actions
        • Hash function
      • Security Principles
      • 😎The Matrix 1
      • 😎The Matrix 2
      • HTTPS in a nutshell
    • 👦SOLID Design Principles
      • มารู้จักกับ SOLID กันดีกว่า
      • Single-Responsibility Principle
      • Open/Closed Principle
      • Liskov Substitution Principle
      • Interface Segregation Principle
      • Dependency-Inversion Principle
  • Cloud Computing
    • 👶Microsoft Azure 101
      • สมัคร Microsoft Azure
      • รู้จักกับ Resource Groups
      • สร้างเว็บตัวแรกกัน
      • สร้าง Virtual Machine กัน
      • ประเภทของคลาว์เซอร์วิส
      • มาสร้าง Logic App กัน
      • มาสร้าง Function App กัน
      • คลาว์คิดเงินยังไง ?
      • Cloud Native
      • Guideline for Cloud scaling
      • Auto Scaling
    • 👶Azure App Services
    • 👶App Service Plan
    • 👶Azure Storage
      • Blob storage
        • ลองสร้างที่เก็บไฟล์กันเลย
        • เข้าใจ Blob storage ให้มากขึ้น
        • ลองเขียนโค้ดอัพโหลดไฟล์กันบ้าง
        • สร้างเว็บจากที่ฝากไฟล์บนคลาว์
    • 👶Azure Bot Service
      • Bot เข้าใจเราได้ยังไงกันนะ
    • 👶Azure Cognitive Services
      • การสร้าง Cognitive Services
      • การ Login ด้วยใบหน้า
      • อ่านลายมือจากรูปเป็นตัวอักษร (OCR)
      • เขียน AI แยกของต่างๆทำยังไง?
      • เขียนแอพ ทายอายุ บอกเพศ ง่ายจิ๊ดเดียว
      • เขียนแอพให้ AI อธิบายรูปเป็นภาษาคน
    • 👶Machine Learning Studio
      • มาสร้าง AI ของแท้ตัวแรกของเรากัน
      • สร้าง AI ตัดสินใจอนุมัติบัตรเครดิต 💳
      • ลองเรียกใช้ AI ของเรากัน
    • 👶Azure Service Fabric
      • สร้าง Service Fabric กัน
    • 👶Blockchain
      • Blockchain ทำงานยังไง ?
      • Consensus Algorithm คืออะไร ?
      • สร้าง Blockchain ใช้เองกัน !
      • หัดเขียน Smart Contract กัน
    • 👶Power BI
    • 👶Azure Web App
      • เซิฟเวอร์บนคลาว์ ราคา? ต่าง?
    • 👶Azure DevOps
      • เล่น Azure DevOps กัน
      • เล่นกับ Repository
      • ลองทำ Continuous Integration (CI)
      • ลองทำ Continuous Delivery (CD)
      • เล่น Kanban Board
    • 🤠Cloud Playground
      • การป้องกันความลับหลุดตอนที่ 1
      • การป้องกันความลับหลุดตอนที่ 2
      • การป้องกันความลับหลุดตอนที่ 3
      • การป้องกันความลับหลุดตอนจบ
  • Software Testing
    • 👦Test-First Design
    • 👦Test-Driven Development
      • 1.มารู้จักกับ TDD กันดีกว่า
      • 2.Test cases เขาเขียนกันยังไงนะ
      • 3.เครื่องมือในการทดสอบ
      • 4.การใช้ Theory และ InlineData
      • 5.โค้ดที่ทดสอบได้
      • 6.Mantra of TDD
      • 7.Functional & None-Functional testing
      • 8.Manual vs Automation testing
      • 9.Automation Frameworks in .NET
      • 10.Mock Framework
      • 11.มาเรียนการใช้ Moq กันเถอะ
      • 12.สรุป
  • Web
    • 👦Web API
      • 1.Web API คืออะไร
      • 2.ติดตั้ง .NET Core SDK
      • 3.สร้าง Web API ตัวแรกกัน
      • 4.Verbs
      • 5.Swagger เพื่อคู่ API
      • 6.การใช้ Model
      • 7.เรียก Web API ผ่าน Postman
      • 8.มาจัดกลุ่ม API กัน (1/2)
      • 9.มาจัดกลุ่ม API กัน (2/2)
  • Software Design
    • 🤴Design Patterns
      • 🦈Creational patterns
        • Abstract Factory
        • Builder
        • Factory Method
        • Prototype
        • Singleton
      • 🦈Structural patterns
        • Adapter
        • Bridge
        • Decorator
        • Facade
        • Proxy
      • 🦈Behavioral patterns
        • Chain of Responsibility
        • Command
        • Iterator
        • Mediator
        • Memento
        • Observer
        • State
        • Strategy
        • Template Method
        • Visitor
Powered by GitBook
On this page
  • 🤔 จะหาตัวอย่างคนอื่นจากไหน ?
  • 🤔 อยากจะหาตัวอย่างที่เราสนใจทำไง ?
  • 🤔 อยากดูเทคนิคต่างๆทำไง ?
  • 🤔 อยากเห็นตัวอย่างที่เขียนโค้ดลงใน Studio ด้วยภาษาอื่นๆบ้างทำไง ?
  • 🎯 บทสรุป

Was this helpful?

Export as PDF
  1. พื้นฐานที่ควรต้องรู้
  2. Data Scientist

หัดเขียน AI จาก AI ของคนอื่น (5/5)

🤔 อยากเขียน AI เก่งๆควรจะต้องทำยังไงบ้างนะ ?

Previousแฉความลับของ AI Model (4/5)NextDevOps พื้นฐาน

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

หัวข้อไม่ได้เขียนผิดหรอกว่า ถ้าอยากเก่ง AI จงไปลอก AI คนอื่นมาซะ!! แต่อย่าลอกแบบ งงๆ นะ ต้องพยายามทำความเข้าใจด้วยว่า ทำไมจุดนี้เขาเลือกใช้แบบนี้ ทำไมตรงนี้เขาทำแบบนั้น แล้วหลังจากที่ทำไปเรื่อยๆเราก็จะเกิดความชำนาญว่า ถ้าเจอข้อมูลแบบนี้เราควรจะเลือก algorithms หรือ ตั้งโจทย์แบบไหนถึงจะมีประสิทธิภาพที่สุดยังไงล่ะ ดังนั้นในรอบนี้เราจะมาดูว่า ถ้าอยากจะไปดูตัวอย่างที่คนอื่นทำไว้ เราจะต้องหาดูจากที่ไหนได้บ้างกัน

แนะนำให้อ่าน บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของบทความ หากเพื่อนๆสนใจอยากรู้หลักการของพวก Data science ทั้งหมดแนะนำให้ไปอ่านบทความหลักได้โดยการจิ้มชื่อสีฟ้าๆนั้นเลยนะครับ ส่วนใครที่อยากลองสร้าง AI เป็นของตัวเองก็สามารถดูตัวอย่างได้จากบทความด้านล่างนี้ครับ

🤔 จะหาตัวอย่างคนอื่นจากไหน ?

ตัวอย่างนั้นมีเพียบเลยไม่จำเป็นว่าจะต้องเป็นของค่ายไหน เพราะทุกค่ายก็จะมีหลักการคิดเหมือนๆกันนั่นแหละ แต่ง่ายที่สุดสำหรับผมคือเรียนจาก เพราะในนั้นมีตัวอย่างที่สามารถกดคลิ๊กเดียวแล้วมันจะสร้าง project ที่พร้อมให้เราลองเล่นได้เลยยังไงล่ะ ซึ่งถ้าได้ลองเข้าไปนะจะเห็นตัวอย่าตรึมเลย

พอเปิดเข้ามาก็จะเห็นรายละเอียดของตัวอย่างนี้อย่างละเอียดพร้อมขั้นตอนพาสร้างแบบ step by step กันเลยทีเดียว ส่วนถ้าอยากลองเอาไปทำก็สามารถกดปุ่ม Open in Studio เพื่อเอาไปลองศึกษาเล่น Machine Learning Studio เล่นได้ทันทีเลย

เนี่ยเราก็จะได้ของประมาณนี้มาลองเล่นใน Studio เลยทันที

🤔 อยากจะหาตัวอย่างที่เราสนใจทำไง ?

สมมุติว่าเราอยากจะ focus เฉพาะ algorithms ที่เราสนใจเช่น การจัดกลุ่ม หรือที่เรียกว่า Clustering เพียงอย่างเดียวแล้วละก็ เราก็สามารถ search ชื่อ algorithms ที่เราสนใจด้านบนได้เลย แล้วเขาก็จะแสดงรายการ AI ตัวอย่างพร้อมบอก algorithms ที่ใช้ว่ามีอะไรบ้างออกมา ส่วนเราก็แค่กดเลือกตัวอย่างที่เราสนใจ เช่นเราสนใจ การแยกดอกไม้ กดกดจิ้มมันเข้าไปได้เลย

และก็เช่นเคยเขาก็จะเปิดหน้ารายละเอียดของปัญหาพร้อมวิธีการแก้ไขบลาๆ เช่นเคย ซึ่งถ้าเรากด Open in Studio เขาก็จะไปสร้าง project ให้เราลองเล่นเหมือนตัวอย่างที่แล้วครับ

🤔 อยากดูเทคนิคต่างๆทำไง ?

เพื่อนๆคนไหนที่กำลังเจอปัญหาเวลาที่ทำ AI เช่นเจอข้อมูลแหว่งๆ หรือ dataset เป็นแบบนี้ต้องรับมือยังไงดี จริงๆเราก็สามารถ search ปัญหาที่เราติดอยู่ในตัว Azure AI Gallery ได้เลยเหมือนกันนะ เช่น การจัดการข้อมูลที่มันแหว่งๆไรงี้ ก็อาจจะลอง search ว่า missing data ลงไปดูก็ได้ เขาก็จะโชว์รายการตัวอย่างในการรับมือกับข้อมูลที่มันแหว่งๆออกมาให้ดูเต็มไปหมดเลยยังไงล่ะ

🤔 อยากเห็นตัวอย่างที่เขียนโค้ดลงใน Studio ด้วยภาษาอื่นๆบ้างทำไง ?

อันนี้ขอตอบรวมๆหลายเรื่องเลยละกัน เช่นอยากดูว่าเขียน AI ด้วยภาษาอื่นๆเช่นภาษา R, Python หรืออยากจะให้ AI เราทำงานร่วมกับ services อื่น เช่นออกกราฟด้วย PowerBI หรือเอาข้อมูลเข้าออกจากคลาว์ด้วย Blob Storage หรืออยากดู algorithms แบบอื่นๆ นั้นเราก็สามารถเลือกดูได้จากเมนูด้านซ้ายมือมีให้เลือกเต็มไปหมดเลยครับ และ ถ้าไม่จุใจในหมวดไหนก็สามารถกดปุ่ม Show all เพื่อดูรายการทั้งหมดของเขาก็ได้นะครับ

🎯 บทสรุป

การที่เราจะหัดเขียน AI จริงๆนั้นมันไม่ได้ยากอะไรเลย และไม่จำเป็นต้องจบมาในสาขานี้โดยตรงก็สามารถสร้าง AI ได้แล้ว เพียงแค่เราต้องลองดูตัวอย่างหลายๆแบบ ทำมันจนเข้าใจ เล่นกับข้อมูลเยอะๆเพียงเท่านี้เราก็สามารถเป็น Data scientist ได้แล้วนั่นเอง

คนเก่งจะเรียนรู้จากความผิดพลาดของตัวเอง คนฉลาดจะเรียนรู้จากความผิดพลาดของคนอื่น แต่สุดยอดแห่งการเรียนนั้นคือไม่ต้องเรียน ดังนั้น สุดยอดแห่งการทำ AI คือไม่ต้องทำเช่นกัน แต่จงเรียนรู้จากคนที่ทำเป็นแล้วต่างหาก

สำหรับเพื่อนๆที่อ่านมาจนถึงบทสุดท้ายของ Data Scientist ขั้นพื้นฐานตรงนี้แล้วสนใจที่อยากจะเริ่มเขียน AI จริงๆจังๆแล้วล่ะก็สามารถเข้าไปดูต่อได้ที่คอร์ส Machine Leaning Studio ที่จะพาจับมือทำ AI แบบทีละขั้นตอนตั้งแต่ 0 ได้จากลิงค์ด้านล่างนี้เลยครับ

ซึ่งตัวอย่างแต่ละตัว เขาก็จะอธิบายปัญหาว่ามันเกิดอะไรขึ้น เขามีข้อมูลในมือเป็นแบบไหน และจะแก้ปัญหาโดยใช้ AI กับ algorithms แบบไหนถึงจะเหมาะสมดี ซึ่งถ้าเราสนใจเราสามารถลองกดปุ่มเอาตัวอย่างไปลองเล่นได้เลย เช่นจากรูปด้านบนจะเห็นด้านล่างขวา เขาจะสอนห้เราแยกอีเมล์ออกเป็นกลุ่มๆ ก็ลองกดเข้าไปได้เลย ถ้าหาไม่เจอสามารถกดลิงค์ ตรงนี้ได้เลย

👶
Email classification for Automated support ticket
👶Machine Learning Studio
👶 Data Scientist
สร้าง AI ตัดสินใจอนุมัติบัตรเครดิต 💳
Azure AI Gallery