Category Data Science

CPU / GPU / TPU āļ„āļ·āļ­āļ­āļ°āđ„āļĢ

Free circuit board image

Blog āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļāļ§āđˆāļēāļ­āļĒāļđāđˆāļ”āļĩāđ† āļāđ‡āļŠāļ‡āļŠāļąāļĒāđ€āļĨāļĒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļˆāļ”āđ„āļ§āđ‰āļ„āļĢāļąāļš āļ–āđ‰āļēāļĒāđ‰āļ­āļ™āđ„āļ›āļŦāļĨāļēāļĒ10 āļ›āļĩāļāđˆāļ­āļ™ Keyword āļ—āļĩāđˆāļ—āļļāļāļ„āļ™āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļ™ āļˆāļ°āļĄāļĩāļ•āļąāļ§ CPU āđāļĨāļ°āļžāļ­āļĒāļļāļ„āļ–āļąāļ”āļĄāļēāļŠāļēāļĒ Gamer āļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļēāļĒāļ§āļīāļŠāļēāļāļēāļĢāļĒāļļāļ„āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ Blockchain / distributed computing āļĄāļĩāļ­āļĩāļāļ•āļąāļ§āļĒāđˆāļ­āļĄāļē GPU āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āļĒāļļāļ„āļ‚āļ­āļ‡ AI āļĄāļĩāļ­āļĩāļ Keyword āļĄāļēāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ TPU āđāļĨāđ‰āļ§āļ—āļąāđ‰āļ‡ 3 āļ•āļąāļ§āļ™āļĩāđ‰āļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ ? āļˆāļēāļāļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļĨāđˆāļēāļ‡ āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āđāļ•āđˆ CPU / GPU / TPU āļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™ āļ•āļąāļ§ Memory āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļĄāļĩāļāļēāļĢ Accessâ€Ķ

[AI-900] Short Note

āļŠāļĢāļļāļ› Short Note āļ‚āļ­āļ‡ AI-900 āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ„āļĢāļąāļš AI-900 Intro ML FLOW ML Algorithm – Regression : āļ—āļģāļ™āļēāļĒāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• – Classification : āļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāđ„āļ§āđ‰ – Clustering: āđāļšāđˆāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄ – Anomaly Detection: āļŦāļēāļ­āļ°āđ„āļĢāļ—āļĩāđˆāļ•āđˆāļēāļ‡āļˆāļēāļāļāļĨāļļāđˆāļĄ Azure Cognitive Service – Vision – Speech – Language (āđƒāļŠāđ‰āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ” NLP) “Switch theâ€Ķ

Microsoft AI principles

blue bright lights

āļšāļąāļ™āļ—āļķāļāđ„āļ§āđ‰ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš AI-900 āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļĢāļąāļš āđ„āļĄāđˆāļĢāļđāđ‰āļˆāļ°āļœāđˆāļēāļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āđˆāļēāļ§ āļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ āļš āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāđˆāļ‡āļ”āđˆāļ§āļ™ āļĄāļēāļ™āļēāļ™āļˆāļ™āļ„āļīāļ”āļ§āđˆāļēāļ„āļ§āļĢāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļĨāļąāļšāļĄāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāļ•āļĢāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ„āļ”āđ‰āđāļĨāđ‰āļ§āļ„āļĢāļąāļš Fairness AI systems should treat all people fairly AI āļ—āļĩāđˆāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļĄāđˆāļ„āļ§āļĢāļĨāļģāđ€āļ­āļĩāļĒāļ‡ (āļĄāļĩ Bias) āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ€āļ­āļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļĩāļœāļīāļ§āļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļāļēāļĢāļ āļāļēāļĢāļĨāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆ AI āđ€āļāļīāļ” Bias āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ–āļķāļ‡āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆ AI āļĄāļąāļ™āļ•āļĩāļ„āļ§āļēāļĄ āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ” āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄ Training Data Set āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ Reliability and safetyâ€Ķ

āļŠāļĢāļļāļ›āļ‡āļēāļ™ Data Science BKK #11 – 425Degree Data Science in E-Commerce Platform at KX

āļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļāļŦāļēāļĒāđ„āļ›āļˆāļēāļāļ‡āļēāļ™āļŠāļąāļĄāļĄāļ™āļēāļ”āđ‰āļēāļ™ IT āļĄāļēāļ™āļēāļ™ āļœāļĄāļ„āļīāļ”āļ§āđˆāļēāļŦāļĨāļąāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļˆāļšāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āļĄāļēāļŸāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļžāļ§āļāļ™āļĩāđ‰āļŦāļēāļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆāļ™āļ°āļ„āļĢāļąāļš āđāļĨāļ°āļžāļ­āļ”āļĩāļ‡āļēāļ™āļ™āļĩāđ‰āļˆāļąāļ”āđƒāļāļĨāđˆāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļĢāļąāļš āļ—āļĩāđˆāļ•āļķāļ KX āļ•āļķāļ KX – Knowledge Exchange for Innovation (KMUTT) āļ•āļķāļāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡ āļĄāļˆāļ˜ āļ™āļ°āļ„āļĢāļąāļš āđ€āļ­āļēāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™ āļĄāļēāđƒāļāļĨāđ‰āļŠāļīāļ”āļāļąāļšāļ­āļ•āļļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒ āļžāļ­āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĄāļēāļ•āļķāļāļ™āļĩāđ‰āđ€āļĨāļĒāļĄāļĩāđāļ•āđˆ Startup āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļ™āđ€āļĒāļ­āļ°āđ€āļĨāļĒ āļ„āļļāļ“āļ§āļĩ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ Co-founder āļ‚āļ­āļ‡ 425 Degree āđ„āļ”āđ‰āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡ 425 Degree āļ§āđˆāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ­āļē Data Science āļĄāļēāļ•āļ­āļšāđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāļāļąāļšāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļŠāļąāļ” / āļ„āļąāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ”āļĩ / āļŠāļąāđˆāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒâ€Ķ

āđ„āļ—āļĒāļŠāļ™āļ°-āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§

āđ„āļ—āļĒāļŠāļ™āļ° āđ€āļ›āđ‡āļ™ Location base Platform āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļ™ āļĢāđ‰āļēāļ™āļ„āđ‰āļē āļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Tracking āđāļĨāļ°āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ­āļ­āļāļ‚āļ­āļ‡āļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆ āđāļ•āđˆāļĨāļ°āđāļšāļš āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļŦāļēāļāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ‚āđˆāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļāļ•āļąāļ§āļˆāļēāļāđ‚āļĢāļ„āļĢāļ°āļšāļēāļ”āļ„āļĢāļąāļš āļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļāļœāļĄāļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļĄāļē āļāļąāļšāļ”āļđāļ­āļ°āđ„āļĢāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ†āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™ āļ”āļąāļ‡āļ™āļĩāđ‰āļ„āļĢāļąāļš āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļĒāļēāļ āļāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļēāļ—āļĒāļ­āļĒ Checkin āļ„āļĢāļąāļš āļˆāļĢāļīāļ‡āđ†āđāļĨāđ‰āļ§ āļ–āđ‰āļēāļ„āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āđƒāļŦāļāđˆāļĄāļĩ Smart Device āđāļĨāđ‰āļ§ āļ™āđˆāļēāļˆāļ°āļ‚āļ­ track location āđāļĨāļ°āļāļģāļŦāļ™āļ” policy āļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āđ€āļĨāļĒ āļ–āđ‰āļēāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĄāļēāđāļĨāđ‰āļ§ āļ”āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”āļ›āļąāļāļŦāļēāļˆāļĢāļīāļ‡ āļ­āļēāļˆāļˆāļ°āļ—āļģ push notifications āļ‚āļ­āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ”āļīāļ™āđƒāļ™āļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļąāđ‰āļ™āđ†āļĄāļēāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļĢāļąāļš āļĢāļđāđ‰āļ§āđˆāļēāđ„āļ›āļŦāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ‹āđ‡āļ™āļ—āļĢāļąāļĨ āđāļ•āđˆāļˆāļ°āļ‚āļ­āļāļēāļĢāđ€āļ”āļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ‚āđ‰āļēāļ‡āđƒāļ™āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļąāļāļŦāļēāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ„āļĢāļąāļš āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāđ‚āļ—āļĢ āļœāļĄāđƒāļŠāđˆāđ€āļšāļ­āļĢāđŒāđƒāļ„āļĢāļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ™āļ°â€Ķ

[ML] Decision Surface āļ‚āļ­āļ‡ Decision Tree āđāļĨāļ° Neural Network āļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ

āļšBlog āļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāļ”āļĩāđ†āļāđ‡āļ™āļķāļāļ‚āļķāđ‰āļ™āļĄāļēāđ„āļ”āđ‰ āļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļ­āļ™āļŠāļĄāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Machine Learning āļ•āļ­āļ™ āļ› āđ‚āļ— āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāļĨāļ­āļ‡āļŦāļēāļ„āļģāļ•āļ­āļšāđ€āļĨāļĒāļĨāļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ”āļđāļ„āļĢāļąāļš āļ‹āļķāđˆāļ‡āļœāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ­āļēāļ āļēāļžāļĄāļēāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ”āļĩāļāļ§āđˆāļē āđ‚āļ”āļĒāļ āļēāļžāļœāļĄāđ€āļ­āļēāļĄāļēāļˆāļēāļÂ  āđ‚āļ”āļĒāļ āļēāļžāļ™āļĩāđ‰ āļ–āđ‰āļēāļŠāļąāļ‡āđ€āļāļ•āļļāļ”āļĩāđ† āļžāļšāļ§āđˆāļē Decision Tree – āļĄāļĩ Decision Surface āļ—āļĩāđˆāļ‚āļ™āļēāļ™āđ„āļ›āļāļąāļšāđāļāļ™āđ€āļĨāļĒ āļĄāļ­āļ‡āļ§āđˆāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™ Linear āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ™āļ° āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ–āđ‰āļēāļĨāļ‡āļĨāļķāļāđ„āļ›āđƒāļ™āļ•āļąāļ§āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ Decision Tree āļĄāļąāļ™āļĄāļĩāļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰ 2 āļ—āļēāļ‡ True / False āļ•āļēāļĄ Feature āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆ Neural Network – āļĄāļĩ Decision Surface āļ—āļĩāđˆāļĄāļąāļ™āļˆāļ°āļĨāļąāļ”āđ€āļĨāļēāļ°āđ„āļ›āļ•āļēāļĄāđāļāļ™â€Ķ

[CUSE] āđ€āļ—āļ­āļĄāļ—āļĩāđˆ 3 āđāļĨāđ‰āļ§āļ™āļ° !!!!!

āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļ­āļĄāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ—āļ­āļĄāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđ€āļĒāļ­āļ°āļ„āļĢāļąāļš āļ—āļąāđ‰āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļˆāļēāļ āđāļœāļ™ āļ‚ āđ„āļ›āđ€āļ›āđ‡āļ™ āđāļœāļ™ āļ āļ„āļĢāļąāļš āļĄāļēāļ”āļđāļāļąāļ™āļ”āļĩāļāļ§āđˆāļē āļ§āđˆāļēāđ€āļ—āļ­āļĄāļ™āļĩāđ‰ āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āļĨāļ­āļ‡āļ§āļīāļŠāļēāļ­āļ°āđ„āļĢāđ„āļ›āļšāđ‰āļēāļ‡ Research Method āļ§āļīāļŠāļēāļ™āļĩāđ‰āļāđ‡āļ•āļēāļĄāļŠāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāļŠāļēāđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš āļšāļ­āļāļ§āđˆāļēāđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ—āļģāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļˆāļąāļĒāđƒāļ™āļŠāļēāļĒ SE āļĄāļĩāļ”āđ‰āļēāļ™āđ„āļŦāļ™āļšāđ‰āļēāļ‡ āļĄāļĩāļˆāļļāļ”āļ„āļ§āļĢāļĢāļ°āļ§āļąāļ‡āļ­āļ°āđ„āļĢ ** āļāđˆāļ­āļ™āļˆāļ°āļĄāļĩāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ§āļīāļŠāļēāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āļ„āļ§āļĢāļĄāļĩāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ Master Project  āļŦāļĢāļ·āļ­ Thesis āļāđˆāļ­āļ™āļ„āļĢāļąāļš āļ›āļĩāļ‚āļ­āļ‡āļœāļĄāļ”āļĩāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ™āļķāļ‡ – āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļ„āļ™āļ™āđ‰āļ­āļĒ āļĄāļąāļ™āđ€āļĨāļĒāļ­āļ­āļāđāļ™āļ§āđ† Private Class āđāļĨāļ°āļ—āļļāļāļ„āļ™āđ„āļ”āđ‰āļĄāļĩāđ€āļ§āļĨāļēāļ›āļĢāļ°āļŠāļļāļĄ āļŦāļēāļˆāļļāļ”āļšāļ­āļ”āļ‚āļ­āļ‡āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ—āļĩāđˆāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™ āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ„āļ™āļ—āļģāļ„āļĢāļąāļš Enterprise Application Architecture(EAA) āļ§āļīāļŠāļēāļ™āļĩāđ‰ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆāļ„āļĢāļąāļšâ€Ķ

āļŠāļĢāļļāļ›āļ‡āļēāļ™ Data Science Talk Chill #1

āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļąāļ™āļ™āļĩ āļœāļĄāļĄāļēāđāļšāļš + 1 āļ„āļĢāļąāļš āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļžāļĩāđˆāļ—āļĩāđˆāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŠāļ§āļ™āļĄāļē āđ„āļ­āđ‰āđ€āļĢāļēāļāđ‡āļšāļ­āļāļ§āđˆāļēāđ„āļ›āļ”āđ‰āļ§āļĒ āđāļ–āļĄāļĨāļ·āļĄāļˆāđˆāļēāļĒāļ•āļąāļ‡āļ„āđŒāđƒāļŦāđ‰āļžāļĩāđˆāđ€āļ„āđ‰āļēāļ­āļĩāļ āļ”āļ­āļ‡āļ„āđˆāļēāļ‡āļēāļ™āļ‚āđ‰āļēāļĄāļ›āļĩāļāļąāļ™āđ€āļĨāļĒāļ—āļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļ„āļĢāļąāļš āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļ”āļ‡āļēāļ™ āļ„āļ·āļ­ āļ—āļĩāđˆ LINK Collaboration Space @ MRT āļŦāļąāļ§āļĨāļģāđ‚āļžāļ‡ āļĄāļąāļ™āļ­āļĒāļđāđˆāđāļ–āļ§āļ­āļļāļ—āļĒāļēāļ™āļˆāļļāļŽāļēāļœāļ› 100 āļ›āļĩāļ„āļĢāļąāļš āļāļąāđˆāļ‡āļ–āļ™āļ™āļšāļĢāļĢāļ—āļąāļ”āļ—āļ­āļ‡āļ„āļĢāļąāļš āļ—āļēāļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāđ‡āļ‹āđˆāļ­āļ™āđāļ­āļšāļ­āļĒāļđāđˆāļ‚āđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĢāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļĢāļąāļš āđ€āļ”āļīāļ™āļŦāļĨāļ‡āđ„āļ›āđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļāļąāļ™ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™ Flash Talk āļĨāļąāđ‰āļ™āđ† āļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“ 15 āļ™āļēāļ—āļĩ āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩ Session āļ”āļąāļ‡āļ™āļĩāđ‰ NLP – Natural Language of Passionâ€Ķ

[ML] Setup Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Machine Learning āđƒāļ™ Anaconda

āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļĩāđ‰ āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļšāļ™ Windows āļ™āļ°āļ„āļĢāļąāļš āđ‚āļ”āļĒāļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļēāļĢ Setup Python āđƒāļŠāđ‰āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļģ Machine Learning āđƒāļ™ Anaconda āļ„āļĢāļąāļš āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄ Download Anaconda (āļ­āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļœāļĄāđƒāļŠāđ‰ Python 3.x) āļ„āļĢāļąāļš āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡Â Anaconda āđƒāļŠāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļšāļĢāđ‰āļ­āļĒ āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđ€āļ›āļīāļ” Anaconda  Navigator āļ”āļąāļ‡āļĢāļđāļ› āļ—āļ”āļŠāļ­āļš Conda āļ•āļąāļ§ Conda āļ„āļ·āļ­Â Anaconda command line āđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§ Anaconda Prompt āđ‚āļ”āļĒāđ€āļĢāļĩāļĒāļāļˆāļēāļ Start Menu āļ”āļąāļ‡āļĢāļđāļ› āļ­āļĒāđˆāļēāļĨāļ·āļĄ Runâ€Ķ

[ML] SOM-Machine Learning

āđāļĨāđ‰āļ§ SOM āļĄāļąāļ™ āļ„āļ·āļ­ āļ­āļ°āđ„āļĢ āļ„āļ™āļ„āļīāļ”āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ™āļĩāđ‰āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāđ‰āļĄ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āđˆāļēāļ§ ? āļ•āļ­āļšāđ€āļĨāļĒāļ§āđˆāļēāļĄāļąāļ™āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāļ„āļĢāļąāļš SOM āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļąāļ§āļĒāđˆāļ­āļĄāļēāļˆāļēāļ Self-Organizing Map āļ„āļĢāļąāļš āđ‚āļ”āļĒāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĢāļĩāļĒāļāļ­āļĩāļāļŠāļ·āđˆāļ­āļ™āļķāļ‡āļ”āđ‰āļ™āļ°āļ§āđˆāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™ Kohonen Map (Network) āļ„āļīāļ”āļ„āđ‰āļ™āđ‚āļ”āļĒ Dr.Teuvo Kohonen āđāļĨāļ° Dr. Timo Honkela āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āļœāļĄāļ„āļļāđ‰āļ™āļŠāļ·āđˆāļ­āļŦāļĨāļąāļ‡āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļēāļ™āļ° āđ€āļžāļĢāļēāļ°āđ€āļ„āļĒāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ AI āļĄāļēāļ•āļ­āļ™āļ›āļĢāļīāļāļāļēāļ•āļĢāļĩ āļžāļ­āļĄāļąāļ™āļĄāļĩ Network āđāļĨāļ° AI āđ€āļŠāđ‰āļēāļĄāļēāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āđāļĨāđ‰āļ§ āļ­āđˆāļēāļŠāđˆāļēāļĒāđƒāļŠāđˆāđāļĨāđ‰āļ§āļ„āļĢāļąāļš āļĄāļąāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļąāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™ AI āļ”āļđāļ•āļ­āļšāđāļšāļšāļāļģāļ›āļąāđ‰āļ™āļ—āļļāļšāļ”āļīāļ™āļĄāļēāļāđ† āđ‚āļ”āļĒāđ€āļˆāđ‰āļē SOMâ€Ķ