Goose AI Agent แบบ Open-source ติดตั้ง ง่าย รันบน local เชื่อมต่อ AI Model ทั้งแบบฟรี และเสียเงิน เร็วแรง ช่วย automate งาน dev เช่น เขียนโค้ด สร้างโปรเจกต์ แก้ bug และ run workflow ให้แบบอัตโนมัติ 🤓 https://block.github.io/goose/docs/quickstart #AI #AIAgent #DevTools #Automation #Op

Nasdaq‑100 1‑1‑1 Rule Data Pipeline (Starter-kit) code พร้อมคำอธิบายทีละขั้นตอน: https://github.com/DataSpaceCafe/1-1-1-rule-data-pipeline-stock-nasdaq-100 วันนี้อยากแชร์ usecase ง่ายๆที่ช่วยในแนวคิดการทำ 1‑1‑1 Rule Data Pipeline ด้วยการเขียน code เข้าใจหลักการ ETL data pipeline process si

Logs คืออะไร? และทำไมมันสำคัญสำหรับ Basic Programming เคยเจอปัญหาโปรแกรมมีปัญหา แล้วไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นบ้างไหม? 🤔 ต้องมานั่งเดาเอาเองว่าเป็นที่ไหน ทำให้เสียเวลาไปหลายชั่วโมง! Logs คือ "หลักฐาน" ที่ช่วยให้เราเลิกเดาเวลาโปรแกรมมีปัญหา มันเป็นเหมือนสมุดบันทึกที่บันทึกทุกอย่างที่โปรแกรม

AI “จัดกลุ่มข้อมูล” ยังไง? 6 Algorithms ที่ใช้บ่อยสุดในการ Classification 1️⃣ Logistic Regression – ตัดสินใจแบบ “ใช่ / ไม่ใช่” ตรวจสแปม, ทำนายลูกค้าจะยกเลิกหรือไม่ 2️⃣ K-Nearest Neighbors (KNN) – ดู “เพื่อนบ้านใกล้สุด” แล้วตัดสินใจ ประเมินราคาบ้าน, คาดเดาความเสี่ยงโรค 3️⃣ Support Vect

AI เรียนรู้ยังไง? รู้จัก 2 เส้นทางหลัก "Supervised vs. Unsupervised Learning" เคยสงสัยไหมครับว่า AI ที่เราใช้กันทุกวันนี้ มัน "ฉลาด" และ "เรียนรู้" สิ่งต่างๆ ได้ยังไง? เบื้องหลังความฉลาดนี้ มีวิธีการเรียนรู้ (Machine Learning) หลายแบบ แต่วันนี้เราจะมาพูดถึง 2 เส้นทางหล

Machine Learning (ML) กับ Deep Learning (DL) มันต่างกันยังไง? 🧐 🧠 Machine Learning (ML) คือ "การเรียนรู้แบบที่เราต้องคอยไกด์" - Inputs: เราป้อนข้อมูลดิบ (วงกลมสีฟ้า) เข้าไป - Feature Extraction (สกัดคุณสมบัติ): นี่คือจุดสำคัญ! "คน" (เราเอง) ต้องมาช่วยคิดและเลือกว่า &#3

💡 Scale Up (การขยายแนวตั้ง) และ Scale Out (การขยายแนวนอน) เป็นสองวิธีการหลักในการ ขยายขีดความสามารถ หรือ ประสิทธิภาพ ของระบบคอมพิวเตอร์ (เช่น เว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, หรือฐานข้อมูล) เพื่อรองรับการใช้งานที่เพิ่มขึ้น การขยายความสามารถของระบบมี 2 แนวทางหลัก ที่เราเรียกว่า Scale Up และ Scale Out 1.

การตัดสินใจที่ดีไม่ได้มาจากแค่สัญชาตญาณ แต่มาจากข้อมูล! 5 ขั้นตอนสำคัญที่ต้องรู้ เพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นสู่ data analytics dashboard พร้อมใช้งาน 📌 5 ขั้นตอนสำคัญสู่การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ 1 กำหนดวัตถุประสงค์ (Define the Question): เริ่มจากคำถาม: เรากำลังพยายามแก้ปัญหาอะไร? อยาก