ในช่วงหนึ่งเดือนที่ผ่านมา ปัญหาที่ชาวกรุงเทพทุกคนต้องเจอคงหนีไม่พ้นคือ ปัญหาจากฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 ซึ่งเราน่าจะได้เคยเห็นการถกเถียงปัญหานี้ในแง่มุมต่างๆ มากันแล้ว ไม่ว่าจะเป็น ต้นตอของปัญหาในกรุงเทพ, ปัจจัยภายนอกจากสภาพแวดล้อม เป็นต้น ซึ่งวันนี้ผมจะชวนมาลองดูว่า เราพอจะเล่นอะไรสนุกๆกับข้อมูลเรื่องนี้ได้บ้าง

มาสร้างโมเดลทำนายปริมาณฝุ่น PM2.5 ด้วย Deep Learning กันเถอะ!

เมื่อวันอาทิตย์ที่ 10 มีนาคม 2562 ที่ผ่านมาทาง standard ได้จัดการ debate ระหว่างพรรคการเมือง (THE STANDARD DEBATE มิติใหม่ของการดีเบต โค้งสุดท้ายที่รวมตัวนักการเมืองดังไว้มากที่สุด) ที่ตบเท้าเข้ามาแข่งขันกันเป็นผู้สมัครขอเป็นตัวแทนรับใช้ประชาชน โดยการเลือกตั้งจะมีขึ้นในวันที่อาทิตย์ที่ 24 มีนาคม 2562 นี้ และแน่นอนว่าการเลือกตั้งครั้งนี้ถูกจับตามองเป็นอย่างมากเพราะประเทศไทยไม่ได้มีการเลือกตั้งมาสักพักใหญ่ บ้านเมืองของเราบริหารงานโดย คสช. มาเกือบ 5 ปี อนาคตของพวกเราชาวไทยกำลังจะถูกกำหนดเองโดยประชาชนอีกครั้ง ไม่มีใครรู้ว่าผลจะออกมาเป็นอย่างไร

แอบดู! ชาวเน็ตคิดยังไงกับ The Standard Debate (เลือกตั้ง 62)

When someone asks you to guess a person's age, your mind starts to answer all sorts of questions regarding the person's demographics, then finally you take a guess. Without even being asked, the human mind inter-relates different abstract concepts that add up together to answer a specific question. That is the essence of learning, and in Machine Learning, we call this a Multi-Task Learning Problem.

Building a Face Attributes Model Using Multi-Task Learning

Internship Review at DataWow 2019

Initially, I went into the workspace to learn more about data science. I spent the first couple of days feeling a bit out of my depth, as I sat next to four other interns who were all rising seniors studying data science. Thanks to my colleagues around me, I started to learn the fundamental tools and concepts related to data science such as using scikit-learn to implement linear regression in Python.

My Summer Internship: Connecting the Next Dot

ne of the most important things in a face recognition system is actually detecting the faces in an image. Right? Without the faces, you can’t really do any downstream tasks of person classification, gender classification, emotion classification, and so on. If you’re a Computer Vision practitioner, you’re probably familiar with OpenCV, a python’s open-source package to perform a variety of computer vision tasks. Within OpenCV, there’s a popular face detection module, which utilizes the technique called Histogram of Oriented Gradient (HOG).

Data Wow

Data Wow blog

Contact us