🤓 Data mining คืออะไรในวิชาทางคอม
มาเดี่ยวเล่าให้ฟัง
วิชานี้แปลตรงตัวก็คือ "การทำเหมืองข้อมูล"
อุปมาก็คล้ายกับเราไปทำเหมืองแร่ที่ขุดมาจากใต้ดินแหละครับ
.
แต่เหมืองที่ว่าเป็นเหมืองของข้อมูลดิบที่มีขนาดใหญ่นั่นเอง
.
คราวนี้จะให้ลองนึกถึงเวลาใช้คำสั่ง SQL เราจะรู้อยู่แล้วว่า
ข้อมูลมันอยู่ตรงไหนใน (Table) ใช่มั๊ยละ
พอเราใช้คำสั่ง select * from .... where...
ก็เลือกข้อมูลมาได้ตามต้องการ
.
แต่ถ้าเป็นคลังของข้อมูลดิบบบบบบบบบ
ที่มีปริมาณมาก ๆ เช่น
ข้อมูลเว็บไซต์ในโลกอินเตอร์เนตที่มีเยอะมาก ๆ
ข้อมูลพวกนี้จะใช้ SQL ค้นหาไม่ได้หรอกครับ
ข้อมูลยังไม่แยกเป็นตารางเลย
.
แล้วอย่างนี้ข้อมูลที่เราต้องการอยากรู้
ได้แก่ "ความรู้" หรือ "Knowledge"
ซึ่งความรู้ที่ว่า ไม่ใช้ข้อมูลแบบที่คิวรี่โดย SQL นะ
แต่จะได้เป็นความรู้ในฐานข้อมูล (Knowledge Discovery in Database - KDD)
ซึ่งก็คือ รูปแบบ (pattern) และความสัมพันธ์ (associations) ที่แอบซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้นๆ
.
🤔 ซึ่งคำถาม แล้วเราจะหาเจอได้ยังไง?
ภายใต้ข้อมูลดิบที่มีเยอะเหลือเกิ๊น
แถมหายากอีกต่างหากละพี่น้อง?
.
ดังนั้นเราจึงหนีไม่พ้นต้องมาทำเหมืองข้อมูลกัน
ช่างไม่ต่างอะไรกับทำเหมืองแร่
กว่าเราจะเจอ ดีบุก ถ่านหิน เพชร พลอย ทอง ฯลฯ
โอ๋ต้องใช้เทคโนโลยี ขุดเจาะหากว่าจะเจอ
ไม่ใช่ของกล้วย ๆ เลยนะครับ
เพราะกว่าจะได้สิ่งมีค่าออกมา
ก็เจอแต่เศษหิน เศษกราด เยอะแยะเต็มไปได้
สิ่งที่ต้องการอยากได้มีน้อยนิดเหลือเกิน
.
Data mining ก็เช่นกัน
กว่าจะทำการขุดๆ และขุด
จนได้ความรู้ออกมา
มันทำไม่ได้ง่ายๆ ต้องใช้คอมทำ
ต้องมีอัลกอริทึมให้ทำงานอัตโนมัติ
ทำด้วยมือคนไม่ไหว ตายลูกเดียว
.
ด้วยเหตุนี้วิชา Data mining
จึงถือกำเนิดอุแว้ขึ้นมาในยุค 1970
ซึ่งมันเป็นศาสตร์ที่ต้องเอาหลาย ๆ วิชารวมกัน
หลัก ๆ ก็วิชา -> Machine Learning(สาขาหนึ่งของวิชา AI) + วิชาสถิติ + ฐานข้อมูล
.
สำหรับประโยชน์ของ Data mining
ทำให้การค้นหาความรู้จากข้อมูล
มันอิจฉริยะขึ้นครับ ไม่ต้องทำมือเอง
แต่ใช้คอมทำให้อัตโนมัติ ซึ่งจะมีประโยชน์มาก ๆ ตัวอย่าง เช่น
.
-ใช้จัดระดับความเสี่ยงของผู้ขอเครดิต เป็นระดับต่ำ กลาง และสูง
-ทำนายพฤติกรรมการซื้อสินค้า ว่าลูกค้าจะหยิบอะไรใส่รถเข็น
-หาความเสี่ยงของผู้ป่วยเป็นโรงมะเร็ง จากผู้ติดเชื้อไวรัสโคโรน่า
-หาเนื้อคู่เรา (อันนี้ล้อเล่นนะ ไม่รู้ว่ามีใครสนใจทำจริงเปล่า อิ ๆ ๆ)
และประโยชน์อื่น ๆ อีกเยอะมาก เป็นต้น
.
** หมายเหตุ
Data mining มันมีมานานแล้ว สมัยยังไม่ดังเท่าไร
ไม่เหมือน Data Science ซึ่งจะรู้จักมากกว่าในยุคนี้
เพราะเด็กม. 5 ก็จะได้เรียน Data Science กันแหละ
ในวิชาหลักสูตรใหม่แกะกล่องชื่อ "วิทยาการคำนวณ"
.
ถ้าเปรียบเทียบกับงาน
Data analysis กับ Data science
มันก็คือซับเซทหนึ่งนั่นเองตามรูปที่โพสต์
ซึ่งวิชาพวกนี้หนีไม่พ้นโยงใยไปในเรื่อง Machine Learning(สาขาหนึ่งของวิชา AI)
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
.
.
++++++++++++++++++++++++++++
+++++ต่อไปขออนุญาติขายของนะ +++++
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
🤓 What is Data mining in computer subjects?
I'll tell you about it.
This subject translates right to ′′ data mining
The metaphor is similar to us to a mining that digs from underground.
.
But the mine is mine of raw data that is large.
.
This time I think about SQL order time. We will know that.
Where is the information in (Table)?
When we use select khả s̄ạ̀ng from.... where...
You can choose the information you want.
.
But if it's a treasury of raw data.
With lots of quantities like
There are a lot of websites in the internet world.
These information will be used by SQL.
Info is not separate yet.
.
And this is what we need to know.
′′ Knowledge ′′ or ′′ Knowledge ′′
Knowledge of not using Cory by SQL
Knowledge Discovery in Database - KDD)
Which is a pattern (pattern) and a relationship (associations) hidden in that data set.
.
🤔 which is the question, how can we find it?
Under raw data, there are plenty of them left.
Plus, it's hard to find, brothers?
.
So we can't escape. Let's do data mines.
What a difference to mining
Until we meet, coal tin, diamonds, gold, etc.
Oh, it takes a drilling technology to find it.
It's not a banana item.
Because it takes worth to get out of stock.
I have found a lot of rubble, rubble, and graphic. I can get full of it.
Wishlist is so little
.
Data mining as well.
Until I do the digging and digging.
I got the knowledge.
It can't be done easily. It takes a computer to do.
Algorithm needs to be automated
Handmade. I can't take it. I die.
.
For this reason, Data mining subject.
So it was born in the 1970 s.
It's a science that takes many subjects together.
Mainly subject -> Machine Learning (one branch of AI subject) + statistics wichā database
.
For the sake of Data mining
Make a knowledge search from information
It's a genius. Don't have to do it yourself.
But using a computer to automate which is very useful. Samples like.
.
- Take the risk of creditors low, middle and high level
- predict product buying behavior that customers will add something to cart
- Finding the risk of cancer patients from coronavirus infected people.
- Looking for my soulmate (I'm kidding. I don't know if anyone wants to do it for real. Haha.)
And many other benefits etc.
.
** Note **
Data mining. It has been a long time. When I wasn't famous.
Unlike Data Science which will know more in this era.
Because of the middle school boy. 5 I will be studying Data Science.
In a new course, unpacking the name ′′ Computational Science ′′
.
If compare to the work
Data analysis กับ Data science
It's a subtitle, one according to the photos posted.
The subjects are unavailable to machine learning (one branch of AI)
.
✍ Written by Thai programmer thai progammer
.
.
++++++++++++++++++++++++++++
+++++ Next, I ask for permission to sell items +++++
📔 The book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult It can be understood by the number of years. Tips (Thai language content)
.
If interested in ordering book 1, order at.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Sorry, no paper booklets are available. Only ebooks.
.
Personal like the book, please see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
✍ Written by Thai programmer thai coderTranslated
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過40萬的網紅我要做富翁,也在其Youtube影片中提到,被收入是財務自由其中一個要元素,收息是最受歡迎的一種,除此之外還有甚麼方式可以製造被動收入呢?今日 #施傅教學 就分享 6 個可以產生 passive income 的方式。 【施傅研究部專用課程】2021年最後一個循環! 金牌分析員的秘密 環球分享會(online) 免費報名:https://...
real analysis book 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的精選貼文
🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained about ′′ learning the number, why I didn't get to use it
This one is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Don't leave if you want to learn computer at high level.
.
👉 1) Linear equation
Start from a straight line equation that looks like y=mx+c called standard photo
- When m is action
- c section is a cutting point y axis
.
Linear equation. We will learn in grade 4
Enough in the university. 5 Computational Science
It will see the benefits of straight line equation being applied to data science (data science) work.
Linear regression data analytics
.
i.e. when we have data back in the past
Then can be taken to plot on the x and y graph.
The result appears that the information is in a straight line.
In the case, we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Advance future forecasts
.
But in case the relationship of information found out is not a straight line.
We can also use an equation that is not a straight line to propose information.
.
👉 2) Matrix
Is a group of numbers written in a square or square.
Besides using to solve several variables.
It will be useful when it's leading to the image (Image processing)
Or computer vision jobs (computer vision)
.
I have to say this. The digital photos we see are colorful.
But the computer is not visible as a person.
It's seen as a matrix inside. The matrix is the number of colors.
And we can do math with pictures
Like, plus, multiply, multiply with digital photos in the corner of the matrix.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes ' theorem theory.
Theory of probability
I will use which hypothesis is most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is implemented in data analysis including machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from factories from Thailand.
Find out the probability that patients will have cancer when they recover from Coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, being used in neural network.
Which is also an artificial neural network that imitates brain cells.
But really, the network is composed of weight.
.
This weight is also a random number of real numbers.
Time to find the right weight (optimize)
It will be slightly fined.
By living the principle of derivative or divative.
.
👉 5) Logic
This subject speaks of ′′ pronouncement ′′ meaning True or False sentence.
Including using different plural connectors, whether it's ′′ and or or if etc.
.
This aspect of science is the basis of computer system.
Because the basic computer circuit is only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in logic.
Not only that, the electronic circuit also has logical action.
Whether it's ′′ and or or no etc.
.
The more the programming, the more you use.
Because we have to compare True or False conditions.
In control of the programming path
.
👉 6) function
A function is a relationship from one set called ' domain ' to another set called ' Range ' by a unique face member.
Which concept function in mathematics.
It's been applied to functional programming.
.
👉 7) Analytical Geometry
Being applied in a graphic or games class
In view of people using various drawing programs or Animation Builders.
I'm just a click and drag and it's done. Aren't we?
.
But do you know that in time, the program will draw shapes like a square, rectangular, cone collage.
All living in geometry, analyzing the plot, drawing one at a time. Let us use it.
.
👉 👉 8) Tacorus
The famous triangle theory is implemented to measure the distance between points.
Which would be useful to digest data using algorithms.
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ The closest neighborhood process
It will also be implemented for data analysis including machine learning.
I don't want to talk too much. 5 to know KNN in computational science.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Theoretically, Graphite Oler (Eulerian Graph)
I have studied in the middle school class. 5 will come in handy in computer class
For example, in a computer network class to find the best way to send information.
Or look at the data structure as a graph. Think about the different links on the website. They can be linked as graphics.
.
👉 10) m AND LOGARIETYM
We may not see the application straight away.
But in assessing the performance of programming time algorithm.
He's going to use Big O. Let's not explain a lot.
This story is written in the textbook. Calculating class. 4 (go to read)
.
The Big O term may sometimes be seen in an ex-ponytail or a logic.
If you don't understand what is Exponity or Logarithum?
It doesn't explain whether our algorithm performance is good or bad.
.
+++++++
How is it? If interested, I want to know the number. The end.
Can I study anything else?
If you want to know, I recommend a book (selling stuff)
.
Book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′
You can understand by the number of km. End of book 1 (Thai content)
Best seller in MEB computer book category
.
Content describes Artificial Intelligence (A) in the view of the number. The end.
Without a coding dizzy
With colorful illustrations to be seen. Easy to read.
.
If interested, order at.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
As private as a book, you can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry for paper book. I haven't got it yet. I'm sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated
real analysis book 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳貼文
🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ราคาขาย 295 บาท ฿
แต่ถ้าซื้อผ่านระบบของ Apple จะแพงขึ้น ราคา 329 บาท ฿
วิธีอ่าน อ่านผ่านแอพหรือโปรแกรมเท่านั้น
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained that ′′ I study in numbers. Why don't I use them?
This is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Shouldn't leave if you think about studying computer at a high level.
.
👉 1) Linear equation
Starting from a straight line equation that looks like y=mx+c is called standard pic.
- when m is the steepness
- c section is a y core cutting point.
.
Linear equation. We can study in grade 4
Enough in the university. 5 Computational Science class
You can see the benefits of straight line equations being applied to data science (data science)
Linear regression data analysis
.
That's when we have back in the past
Then can be taken to plot on x with y axis graph.
The result appears to be a straight line relationship
In case we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Advance information forecast in the future
.
But in case the information relationship is found not a straight line.
We can also use equations that are not straight lines to propose information.
.
👉 2) Matrix
Is a group of numbers written in a rectangular or square
Apart from using to solve several variable equations.
Image processing time will be useful.
Or computer vision job (computer vision)
.
Let's say this digital photo we see is colorful.
But the computer doesn't look like a person.
It's visible as a matrix inside. Matrix is a number of colors.
And we can do math with pictures
Such as plus, multiply, digitally, in the corner of the matrix.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes s' theorem theory.
The theory of probability
Which hypothesis are the most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is applied to data analysis and machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from Thailand factory.
Find the probability that patients will have cancer when they recover from coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, it is used in neural networks.
Which is also an artificial neural network that replicates brain cells.
But seriously, inside the network will consist of weight.
.
This weight is the real number that starts randomly.
Time will find the right weight (optimize)
It will be fined little by little
With the principle of derivative or diff.
.
👉 5) Logic
This subject talks about ′′ plural ′′ meaning sentences that give value to True or False.
Including the use of different plural connectors whether it's ′′ and ′′ ′′ or ′′ ′′ if ′′ etc.
.
This aspect of science is the base of computer system.
Because the basic computer circuit is only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in the logical way.
Not only that. Electronic circuit also has a logical action.
Whether it's ′′ and or no etc.
.
The more programming, the more you use.
Because I have to compare terms True or False
In control of the program's work routes
.
👉 6) function
Functionality is relationship from one set called ' domain ' to another set called ' renew ' by which the unique member of the face.
Which concept of mathematics
It's also been applied to functional programming.
.
👉 7) Geometry analysis
Used in computer or games
In view of people who use various drawings or animals
We just click and drag and build. Right?
.
But do you know when the program will draw shapes like Square, Profile, Cutting Cones?
All living Geometry. Analyze plot. Draw a picture at a time to use.
.
👉 8) Tacorus
The famous triangle theory applied to measure distance between points.
Which will be useful to digest data using algorithms
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ Nearest neighbourhood process
It will also be implemented as data analysis including machine learning.
I don't want to talk too much. Middle school 5 to know KNN in calculation science.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Eulerian graphic theory (Eulerian graph)
I have studied in high school class. 5 will be useful in computer subjects.
For example, when studying in computer network subjects to find the best path to send information.
Or you can look at the data structure as a graph. Think about different links on the website. You can connect to graph.
.
👉 10) m AND LOGARITHUM
We may not see straight application.
But to evaluate performance of programming time algorithms
He will use Big O. I don't explain much.
This story is written. Student calculation textbook. 4 (You can read it)
.
Big O semester can sometimes be seen in or Lauritum?
If you don't understand what Exponance or Logaritum is.
It can't be explained that our performance of our alorithm is good or bad.
.
+++++++
How are you? If you are interested, you want to know if you have a high The end.
Can I apply to study for anything else?
If you want to know me, I recommend a book (selling items)
.
The book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′
You can understand with the secondary digits. The end of book 1 (Thai content)
Best seller ranks in MEB computer book category
.
Content will explain Artificial Intelligence (A) in a view of middle school numbers. The end.
Without dizzying code
With colorful illustrations. Easy to read.
.
If you are interested, order now.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Personal like the book, please see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sale price 295 baht ฿
If you buy Apple's system, it will be more expensive. Price is 329 Baht. ฿
How to read via app or program only
.
Sorry, the paper booklet is not available yet. Sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated
real analysis book 在 我要做富翁 Youtube 的最佳貼文
被收入是財務自由其中一個要元素,收息是最受歡迎的一種,除此之外還有甚麼方式可以製造被動收入呢?今日 #施傅教學 就分享 6 個可以產生 passive income 的方式。
【施傅研究部專用課程】2021年最後一個循環!
金牌分析員的秘密 環球分享會(online)
免費報名:https://money-tab.info/2021-greg-globalonline
════════════════════
有效 極速 儲存千萬❓
【零至千萬加速器】1小時簡介+工作坊
免費試看:https://edu.money-tab.com/pages/accelerator?ym
════════════════════
【茶敘52】 4年環保之戰!科網股撈底好時機?
立即購票:https://edu.money-tab.com/pages/teatalk-52-online?ym
════════════════════
❖ 特別事項 ❖
➔ 施傅新書「量化交易」手冊
網上即買: https://money-tab.info/2020-book-purchase
APP下載: http://onelink.to/mtapp
升級版: https://money-tab.com/membership
✓✓ 追蹤我:
❖ Youtube【我要做富翁】
https://bit.ly/35LOy2J
❖ Youtube【富翁電視MTTV】
https://bit.ly/35dJW4Y
❖ Youtube【我要做世界】
https://cutt.ly/Hx49a9a
➔ IG【money_tab】
https://instagram.com/money_tab/
➔ Facebook【我要做股神】
https://facebook.com/203349819681082
#被動收入 #理財 #幫緊你幫緊你 #真實驗證 #我要哂 #施傅教學
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/6q7A93_apbA/hqdefault.jpg)