# data[].attributes.headline
ยกตัวอย่าง machine learning ในชีวิตประจําวัน

# data[].attributes.subject
ยกตัวอย่าง machine learning ในชีวิตประจําวัน

# data[].attributes.body
ดญ.จันจิรา พร้าวแก้ว ม.1/4เลขที่14

Machine learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ โดย ML ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและทำการคาดการณ์ หรือตัดสินใจได้เองโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมที่เจาะจงสำหรับแต่ละสถานการณ์ ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจน ได้แก่ ระบบแนะนำ (Recommendation systems) ในแอปสตรีมมิ่งอย่าง Netflix หรือ YouTube, ระบบจดจำใบหน้า (Face ID) บนโทรศัพท์, หรือระบบสั่งงานด้วยเสียงอย่าง Google Assistant

ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ในชีวิตประจำวัน:

ระบบแนะนำ:

แอปสตรีมมิ่งต่างๆ เช่น Netflix, YouTube, Spotify ใช้ ML เพื่อแนะนำภาพยนตร์, เพลง, หรือวิดีโอที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้

ผู้ช่วยเสมือน:

Siri, Google Assistant, หรือ Alexa ใช้ ML ในการทำความเข้าใจคำสั่งเสียงและตอบสนองต่อผู้ใช้งาน

ระบบสแกนใบหน้า:

Face ID บนโทรศัพท์และอุปกรณ์อื่นๆ ใช้ ML ในการจดจำใบหน้าเพื่อปลดล็อคอุปกรณ์ หรือยืนยันตัวตน

ระบบกรองสแปม:

อีเมลส่วนใหญ่มีการใช้ ML ในการกรองสแปม โดย ML จะเรียนรู้รูปแบบของอีเมลที่เป็นสแปมเพื่อแยกแยะออกจากอีเมลปกติ

การแปลภาษา:

แอปแปลภาษาต่างๆ ใช้ ML ในการแปลภาษาต่างๆ ได้อย่างแม่นยำและเป็นธรรมชาติมากขึ้น

รถยนต์ไร้คนขับ:

รถยนต์ไร้คนขับใช้ ML ในการเรียนรู้เส้นทาง, การจดจำวัตถุ, และการตัดสินใจในการขับขี่

การวิเคราะห์ทางการแพทย์:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น การวินิจฉัยโรคจากภาพเอ็กซเรย์ หรือการค้นหายาใหม่ๆ

ประโยชน์ของ Machine Learning:

เพิ่มความสะดวกสบาย:

ML ช่วยให้ชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้นด้วยระบบอัตโนมัติและระบบแนะนำต่างๆ

เพิ่มประสิทธิภาพ:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

สร้างนวัตกรรม:

ML ช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน

ข้อควรพิจารณา:

ข้อมูล:

ML ต้องการข้อมูลจำนวนมากในการเรียนรู้ ดังนั้นจึงต้องมีการรวบรวมและจัดการข้อมูลอย่างระมัดระวัง

ความเป็นส่วนตัว:

การใช้ ML อาจส่งผลต่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ดังนั้นจึงต้องมีการออกแบบระบบที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัว

ความโปร่งใส:

การทำความเข้าใจว่า ML ทำงานอย่างไรและตัดสินใจอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างมีความรับผิดชอบ

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
ยกตัวอย่าง machine learning ในชีวิตประจําวัน

# data[].attributes.body
ปาลิกา หอมจันทร์

การแพทย์: การวินิจฉัยโรคจากข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ การวิเคราะห์ยีน (Gene) เพื่อพัฒนายารักษาเฉพาะบุคคล และการวิเคราะห์ถึงสุขภาวะจากข้อมูลด้านการเคลื่อนไหวของร่างกาย

การเงิน: การวิเคราะห์ความเสี่ยงในการให้สินเชื่อ การตรวจจับการฉ้อโกง และการทำนายราคาหุ้น

การขนส่ง: ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles) และการวิเคราะห์เส้นทางการขนส่งที่ดีที่สุด

การตลาด: การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด และการพัฒนาผลิตภัณฑ์/บริการใหม่

เกษตรกรรม: การพยากรณ์ผลผลิตและการจัดการฟาร์ม จากข้อมูลด้านสภาพอากาศ คุณภาพของดิน น้ำ และภัยธรรมชาติ

# data[].attributes.headline
ด.ญ.อัยญดา ยอดเดชา

# data[].attributes.subject
ด.ญ.อัยญดา ยอดเดชา

# data[].attributes.body
Machine Learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ โดยมีการนำมาประยุกต์ใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การแนะนำเนื้อหา (Netflix, YouTube), ระบบผู้ช่วยอัจฉริยะ (Siri, Google Assistant), การสแกนใบหน้าเพื่อยืนยันตัวตน (Face ID), การกรองสแปมอีเมล, การวิเคราะห์ทางการแพทย์, และอื่นๆ อีกมากมาย

ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ในชีวิตประจำวัน:

ระบบแนะนำ:

แอปพลิเคชั่นสตรีมมิ่งอย่าง Netflix หรือ YouTube ใช้ ML เพื่อแนะนำภาพยนตร์หรือวิดีโอที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้ โดยวิเคราะห์จากประวัติการรับชม

ระบบผู้ช่วยอัจฉริยะ:

Siri, Google Assistant, หรือ Alexa ใช้ ML ในการทำความเข้าใจคำสั่งเสียงและตอบสนองต่อผู้ใช้

ระบบจดจำใบหน้า:

Face ID บนสมาร์ทโฟนใช้ ML ในการจดจำใบหน้าเพื่อปลดล็อคเครื่อง

การกรองสแปม:

ระบบอีเมลใช้ ML ในการวิเคราะห์และกรองอีเมลขยะ

การวิเคราะห์ทางการแพทย์:

ML ช่วยในการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ เช่น การตรวจหาความผิดปกติในภาพเอ็กซเรย์

การเงิน:

ML ช่วยในการตรวจจับการทุจริตและประเมินความเสี่ยงในการให้สินเชื่อ

การตลาด:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ความสนใจของลูกค้าและแนะนำสินค้าหรือบริการที่ตรงกับความต้องการ

การศึกษา:

ML ช่วยในการปรับปรุงการเรียนการสอนและพัฒนาทักษะของนักเรียน

การขนส่ง:

ML ช่วยในการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับและระบบนำทาง

Machine Learning ทำงานอย่างไร?

โดยทั่วไปแล้ว ML จะเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก (training data) เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์หรือทำการจำแนกประเภทของข้อมูลใหม่ๆ ได้ ยกตัวอย่างเช่น การสอน ML ให้รู้จักใบหน้าของใครบางคน ML จะต้องเรียนรู้จากภาพใบหน้าหลายๆ ภาพของคนคนนั้น เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถจดจำใบหน้าของคนคนนั้นได้จากภาพใหม่ๆ

สรุป:

Machine Learning เป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์และเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ โดยช่วยให้ชีวิตสะดวกสบายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในด้านต่างๆ

# data[].attributes.headline
ปกรณ์เกียรติ บุญช่วย

# data[].attributes.subject
ปกรณ์เกียรติ บุญช่วย

# data[].attributes.body
1. ระบบสแกนใบหน้าก่อนเข้างาน

2. ตัวช่วยคัดกรองข่าวสารในช่องทางโซเชียลมีเดีย

3. ระบบ Face ID

4. ระบบสั่งงานด้วยเสียง

5.เครื่องมือแปลภาษา

6. สัญญาณจราจรอัตโนมัติ

# data[].attributes.headline
ด.ญ ปนัดดา เทพธานี

# data[].attributes.subject
ด.ญ ปนัดดา เทพธานี

# data[].attributes.body
Machine Learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นเทคโนโลยีที่กำลังเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราอย่างมาก ตัวอย่างเช่น:

ระบบแนะนำ (Recommendation Systems):

แอปสตรีมมิ่งอย่าง Netflix และ YouTube ใช้ ML ในการแนะนำภาพยนตร์ รายการทีวี หรือวิดีโอที่คุณอาจสนใจ โดยวิเคราะห์ประวัติการรับชมของคุณ

ผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะ:

Siri, Google Assistant, และ Alexa ใช้ ML ในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งเสียงของคุณ

การจดจำใบหน้า:

ใช้ในสมาร์ทโฟนเพื่อปลดล็อกเครื่อง หรือใช้ในการยืนยันตัวตนต่างๆ

การแปลภาษา:

แอปพลิเคชันแปลภาษาใช้ ML ในการเรียนรู้และแปลภาษาต่างๆ

การกรองสแปม:

ระบบอีเมลใช้ ML ในการแยกอีเมลขยะออกจากอีเมลปกติ

การแนะนำสินค้า:

เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้ ML ในการแนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า

การนำทาง:

แอปพลิเคชันแผนที่อย่าง Google Maps ใช้ ML ในการวิเคราะห์สภาพการจราจรและแนะนำเส้นทางที่เร็วที่สุด

การวินิจฉัยทางการแพทย์:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น การวินิจฉัยโรคจากภาพเอ็กซเรย์

การควบคุมยานยนต์ไร้คนขับ:

ML เป็นเทคโนโลยีหลักในการประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์และตัดสินใจในการขับขี่

การวิเคราะห์ทางการเงิน:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเพื่อการลงทุน การให้สินเชื่อ และการป้องกันการทุจริต

เหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของการประยุกต์ใช้ ML ในชีวิตประจำวัน ซึ่งกำลังมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีและปรับปรุงคุณภาพชีวิตของเราให้ดีขึ้น

# data[].attributes.headline
ข้อมูลภาพรวมโดย AI

# data[].attributes.subject
ข้อมูลภาพรวมโดย AI

# data[].attributes.body
วีรพัฒน์ จำปา

AI ในชีวิตประจำวันมีอยู่รอบตัวเรามากขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่การปลดล็อคโทรศัพท์ด้วยใบหน้า ไปจนถึงการใช้ผู้ช่วยเสมือนในการทำงานและชีวิตประจำวัน เทคโนโลยี AI ช่วยอำนวยความสะดวกในหลายๆ ด้าน เช่น การค้นหาข้อมูล การแนะนำสินค้า การแปลภาษา และการควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะต่างๆ อย่างไรก็ตาม การใช้งาน AI ก็มีข้อควรระวัง เช่น เรื่องความเป็นส่วนตัว ข้อมูลส่วนบุคคล และอคติที่อาจเกิดขึ้นในระบบ AI.

ตัวอย่างการใช้งาน AI ในชีวิตประจำวัน:

# data[].attributes.headline
ชญาดา กิจชล ม.1/4 เลขที่15

# data[].attributes.subject
ชญาดา กิจชล ม.1/4 เลขที่15

# data[].attributes.body
การเรียนรู้จากข้อมูล:

Machine Learning อาศัยข้อมูลจำนวนมากในการฝึกฝนโมเดล หรือแบบจำลอง

การปรับปรุงอัตโนมัติ:

โมเดล ML จะปรับปรุงตัวเองและประสิทธิภาพในการทำงานเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ๆ เพิ่มขึ้น

การทำงานโดยไม่ต้องมีคำสั่งที่ชัดเจน:

ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมเพื่อบอกให้คอมพิวเตอร์ทำงานแต่ละอย่าง แต่คอมพิวเตอร์จะเรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจด้วยตัวเอง

ความสามารถในการทำนาย:

ML สามารถนำไปใช้ในการทำนายผลลัพธ์ต่างๆ ได้ เช่น การทำนายราคาหุ้น การแนะนำสินค้า หรือการวิเคราะห์ทางการแพทย์

การใช้งานที่หลากหลาย:

Machine Learning ถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน, การตลาด, การแพทย์, การขนส่ง และอื่นๆ อีกมากมาย

# data[].attributes.headline
ศิวกร  ทองย้อย

# data[].attributes.subject
ศิวกร  ทองย้อย

# data[].attributes.body
1. ระบบสแกนใบหน้าก่อนเข้างาน

ระบบสแกนใบหน้าก่อนเข้างาน เป็นสิ่งหนึ่งที่สอดแทรกอยู่ในชีวิตประจำวันของมนุษย์ที่เป็นการประยุกต์ใช้ AI โดยเกิดการประมวลผลความละเอียดบนใบหน้าและเปรียบเทียบกับรูปที่เคยสแกนเป็นข้อมูลเอาไว้ ทำให้สามารถยืนยันตัวตนได้ด้วยการวิเคราะห์จากข้อมูลที่คอมพิวเตอร์มี ช่วยให้ลดขั้นตอนในการทำงานและเก็บข้อมูลอย่างแม่นยำมากขึ้น

องค์กร หรือบริษัทใดกำลังมองหาระบบสแกนใบหน้าก่อนเข้างานอัจฉริยะด้วย AI ที่จะมาช่วยอำนวยความสะดวก dIA Face Recognition มีระบบสแกนหน้าที่แม่นยำ สะดวก และรวดเร็ว พร้อมระบบ Real-time Notification ที่จะแจ้งเตือนทันทีที่จับตรวจหน้าได้ เรียกได้ว่าช่วยอำนวยความสะดวกแล้วยังรักษาความปลอดภัยได้เป็นอย่างดีอีกด้วย

2. ตัวช่วยคัดกรองข่าวสารในช่องทางโซเชียลมีเดีย

ตัวช่วยคัดกรองข่าวสารในช่องทางโซเชียลมีเดียก็เป็นอีกหนึ่งการประยุกต์ใช้ AI ในชีวิตประจำวัน โดยจะเกิดการจัดหมวดหมู่และรูปแบบจากข้อมูลที่คุณสนใจหรือมีปฏิสัมพันธ์ด้วยบ่อยๆ เพื่อวิเคราะห์และประมวลผลหาสิ่งที่คุณอาจสนใจขึ้นมาแสดงให้ผู้ใช้งานได้เห็น ช่วยให้ผู้ใช้งานได้รับการตอบสนองความต้องการที่ตรงจุดยิ่งขึ้น

3. ระบบ Face ID

ระบบ Face ID เป็นการประยุกต์ใช้ AI จากการจัดเก็บข้อมูลและประมวลผลเปรียบเทียบจากข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งการสแกนใบหน้าระบบ Face ID ช่วยปกป้องข้อมูลทำให้สามารถเข้าถึงได้เพียงผู้ใช้งานที่ต้องการและเป็นการป้อนข้อมูลที่ยากต่อการเลียนแบบ จึงเป็นการประยุกต์ใช้ AI กับข้อมูลความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพ

4. ระบบสั่งงานด้วยเสียง

ระบบสั่งงานด้วยเสียง เป็นการอำนวยความสะดวกจากการประยุกต์ใช้ AI ที่ช่วยให้มนุษย์ทำหลายสิ่งหลายอย่างได้ในเวลาเดียวกัน อีกทั้งยังช่วยประหยัดเวลาในการต้องจัดการสิ่งต่างๆ ด้วย ไม่ว่าจะเป็นการสอบถามข้อมูลจาก Google ที่พร้อมตอบคำถามได้โดยไม่ต้องอาศัยการพิมพ์หลายขั้นตอน หรือการสั่งการผู้ช่วยในการสั่งงานด้วยเสียงให้เปิดปิดระบบต่างๆ ในบ้านได้อย่าวรวดเร็วไม่ว่าผู้ใช้งานจะอยู่ส่วนไหนของบ้านก็สะดวกสบาย

5. ระบบนำทาง

การใช้งาน AI ในชีวิตประจำวันที่ขาดไปไม่ได้อีกอย่างหนึ่งคือระบบนำทาง เพราะการจราจรหรือสภาพอากาศในการเดินทางสามารถเปลี่ยนแปลงได้ทุกวันและตลอดเวลา การที่ AI สามารถช่วยเก็บข้อมูลและประเมินผลทั้งสภาพการจราจร เส้นทางที่รวดเร็วหรือสภาพอากาศที่ต้องเตรียมพร้อมรับมือให้กับผู้ใช้งานได้ก็จะทำให้สะดวกมากยิ่งขึ้น ในปัจจุบันยังมีระบบนำทางอัจฉริยะสำหรับรถไร้คนขับถูกพัฒนาขึ้นซึ่งเป็นอีกก้าวหนึ่งของความสะดวกสบายในอนาคตด้วย

6. สัญญาณจราจรอัตโนมัติ

สัญญาณจราจรอัตโนมัติก็เป็นอีกประโยชน์ของการ AI ในชีวิตประจำวัน เนื่องจากข้อมูลการจราจรมีความแปรผันสูงในเวลาอันสั้น หรือแต่ละช่วงเวลาที่มีสภาพการจราจรไม่เหมือนกัน ต้องการการจัดการที่ดีเพื่อลดปัญหารถติด การประยุกต์ใช้ AI กับสัญญานจราจรอัตโนมัติจะช่วยประเมินสภาพการจราจรและจัดการปรับสัญญาณไฟให้สอดคล้องกับความต้องการของการจราจร ณ ขณะนั้น

7. เครื่องตรวจหาวัตถุอันตราย

เครื่องตรวจหาวัตถุอันตราย คือการประยุกต์ใช้ AI กับการตรวจจับสิ่งของที่อาจเกิดอันตรายเพื่อให้สามารถเตรียมการรับมือและจัดการได้อย่างทันท่วงที โดย AI สามารถสแกนวัตถุอันตรายได้จากการตรวจจับวัสดุ ภาพ หรืออุณหภูมิต่างๆ

8. ระบบสมาร์ตโฮม

ระบบสมาร์ตโฮม ช่วยให้บ้านเป็นที่ที่ผ่อนคลายมากที่สุด มีการประยุกต์ใช้ AI เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิในบ้านและปรับให้เหมาะสม หรือการใช้ตู้เย็นในระบบสมาร์ตโฮมที่ตรวจสิ่งของที่ใช้บ่อย สิ่งของที่ผู้ใช้งานต้องการหรือของที่หมดไปแล้วไม่ได้เติม ไปจนถึงการวิเคราะห์เมนูที่เหมาะต่ออาหารในตู้เย็นของผู้ใช้งานได้อีกด้วย

9. ระบบค้นหาข้อมูล

ระบบค้นหาข้อมูลคือการประยุกต์ใช้ AI ที่เข้าใจง่ายและซับซ้อนน้อยที่สุด การค้นหาข้อมูลเช่นการค้นหาด้วย Google คือการใช้ระบบช่วยค้นหาคำตอบที่ต้องการจากการประมวลผลฐานข้อมูลมหาศาลมาให้แก่ผู้ใช้งาน และยังได้รับการนำเสนอในสิ่งที่อาจสนใจหรือตรงกับความต้องการมากที่สุดจากฐานข้อมูลการค้นหาของผู้ใช้งานรายบุคคลอีกด้วย

10. เครื่องมือแปลภาษา

เครื่องมือแปลภาษา ทำการประยุกต์ใช้ AI จากการที่สามารถให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ภาษาของมนุษย์ได้มาช่วยให้การสื่อสารของมนุษย์ง่ายยิ่งขึ้น เมื่อต้องการแปลภาษาจึงสามารถใช้ความช่วยเหลือจาก AI ที่มีฐานข้อมูลภาษาของมนุษย์ได้

# data[].attributes.body
Machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) คือสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพจากการประมวลผลข้อมูล โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนสำหรับทุกสถานการณ์ กล่าวคือ เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์เพื่อทำนายผลลัพธ์ หรือแก้ปัญหาต่างๆ ได้ด้วยตัวเอง

# data[].attributes.headline
ด.ช สุทธิทวี  เมืองแคล้ว

# data[].attributes.subject
ด.ช สุทธิทวี  เมืองแคล้ว

# data[].attributes.body
1. ระบบสแกนใบหน้าก่อนเข้างาน

2. ตัวช่วยคัดกรองข่าวสารในช่องทางโซเชียลมีเดีย

3. ระบบ Face ID

4.ระบบสั่งงานด้วยเสียง

5. สัญญาณจราจรอัตโนมัติ

# data[].attributes.headline
ด.ญ.วริศรา เกาะกลาง

# data[].attributes.subject
ด.ญ.วริศรา เกาะกลาง

# data[].attributes.body
Machine Learning

Machine Learning เป็นเหมือนมันสมองของ AI เกิดจากการเรียนรู้ของ AI โดยเป็นการประมวลจากข้อมูลจากโปรแกรมที่มนุษย์เขียนให้

1. ระบบสแกนใบหน้าก่อนเข้างาน

2. ตัวช่วยคัดกรองข่าวสารในช่องทางโซเชียลมีเดีย

3. ระบบสั่งงานด้วยเสียง

4. ระบบนำทาง

5. สัญญาณจราจรอัตโนมัติ

# data[].attributes.attachment_link.title
กำเนิด Machine Learning - คอมพิวเตอร์มันเรียนรู้ได้ยังไง ?

# data[].attributes.body
แอปพลิเคชันอย่าง YouTube หรือ Spotify ที่ใช้ Machine Learning วิเคราะห์พฤติกรรมการดูหรือฟังของเรา เพื่อแนะนำวิดีโอหรือเพลงที่ตรงกับความชอบ Siri, Google Assistant หรือ Alexa ที่ใช้ Machine Learning ในการเข้าใจคำสั่งเสียงและตอบสนองได้กับมนุษย์ได้

# data[].attributes.headline
การสร้างหุ่นยนต์เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ความรู้และทักษะหลากหลายด้าน ทั้งวิศวกรรมเครื่องกล ไฟฟ้า และคอมพิวเตอร์ รวมถึงการเขียนโปรแกรมเพื่อควบคุมการทำงานของหุ่นยนต์ 

# data[].attributes.subject
การสร้างหุ่นยนต์เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ความรู้และทักษะหลากหลายด้าน ทั้งวิศวกรรมเครื่องกล ไฟฟ้า และคอมพิวเตอร์ รวมถึงการเขียนโปรแกรมเพื่อควบคุมการทำงานของหุ่นยนต์ 

# data[].attributes.body
ขั้นตอนการสร้างหุ่นยนต์เบื้องต้น:

1. ออกแบบและวางแผน:

กำหนดประเภทของหุ่นยนต์ที่ต้องการสร้าง (เช่น หุ่นยนต์เคลื่อนที่, หุ่นยนต์แขนกล, หุ่นยนต์เพื่อการศึกษา) และฟังก์ชันการทำงานที่ต้องการ รวมถึงการเลือกใช้วัสดุและส่วนประกอบต่างๆ

2. สร้างโครงสร้าง:

สร้างโครงสร้างพื้นฐานของหุ่นยนต์จากวัสดุต่างๆ เช่น โลหะ, พลาสติก หรือวัสดุผสม โดยคำนึงถึงความแข็งแรง, น้ำหนัก และความทนทาน

3. ติดตั้งระบบขับเคลื่อน:

เลือกและติดตั้งมอเตอร์, ระบบเกียร์, ล้อ หรือส่วนประกอบอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์

4. ติดตั้งระบบไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์:

ติดตั้งแหล่งจ่ายไฟ, วงจรควบคุม, เซ็นเซอร์ และส่วนประกอบอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมและประมวลผลข้อมูล

5. เขียนโปรแกรมและควบคุม:

เขียนโปรแกรมควบคุมการทำงานของหุ่นยนต์ โดยใช้ภาษาโปรแกรมที่เหมาะสม เช่น Python, C++, หรือภาษาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับหุ่นยนต์

6. ทดสอบและปรับปรุง:

ทดสอบการทำงานของหุ่นยนต์ และปรับปรุงแก้ไขข้อบกพร่องต่างๆ เพื่อให้หุ่นยนต์ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

องค์ประกอบสำคัญในการสร้างหุ่นยนต์:

โครงสร้าง:

ทำหน้าที่รองรับและเชื่อมต่อส่วนประกอบต่างๆ ของหุ่นยนต์

ระบบขับเคลื่อน:

ทำหน้าที่ทำให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ได้ (เช่น มอเตอร์, ล้อ, ขา)

ระบบไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์:

ทำหน้าที่จ่ายไฟ, ควบคุมการทำงาน และรับส่งข้อมูล

เซ็นเซอร์:

ทำหน้าที่รับข้อมูลจากสภาพแวดล้อม (เช่น แสง, เสียง, ระยะทาง)

ระบบควบคุม:

ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลและควบคุมการทำงานของหุ่นยนต์

โปรแกรม:

ควบคุมการทำงานของหุ่นยนต์ให้เป็นไปตามที่ต้องการ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม: สุปปวิชญ์ สง่าศิลป์ 1/4 12

# data[].attributes.headline
พัทธนันทื เรืองโรจน์

# data[].attributes.subject
พัทธนันทื เรืองโรจน์

# data[].attributes.body
Machine Learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นเทคโนโลยีที่กำลังเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราอย่างมาก ตัวอย่างเช่น:

ระบบแนะนำ (Recommendation Systems):

แอปสตรีมมิ่งอย่าง Netflix และ YouTube ใช้ ML ในการแนะนำภาพยนตร์ รายการทีวี หรือวิดีโอที่คุณอาจสนใจ โดยวิเคราะห์ประวัติการรับชมของคุณ

ผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะ:

Siri, Google Assistant, และ Alexa ใช้ ML ในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งเสียงของคุณ

การจดจำใบหน้า:

ใช้ในสมาร์ทโฟนเพื่อปลดล็อกเครื่อง หรือใช้ในการยืนยันตัวตนต่างๆ

การแปลภาษา:

แอปพลิเคชันแปลภาษาใช้ ML ในการเรียนรู้และแปลภาษาต่างๆ

การกรองสแปม:

ระบบอีเมลใช้ ML ในการแยกอีเมลขยะออกจากอีเมลปกติ

การแนะนำสินค้า:

เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้ ML ในการแนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า

การนำทาง:

แอปพลิเคชันแผนที่อย่าง Google Maps ใช้ ML ในการวิเคราะห์สภาพการจราจรและแนะนำเส้นทางที่เร็วที่สุด

การวินิจฉัยทางการแพทย์:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น การวินิจฉัยโรคจากภาพเอ็กซเรย์

การควบคุมยานยนต์ไร้คนขับ:

ML เป็นเทคโนโลยีหลักในการประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์และตัดสินใจในการขับขี่

การวิเคราะห์ทางการเงิน:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเพื่อการลงทุน การให้สินเชื่อ และการป้องกันการทุจริต

เหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของการประยุกต์ใช้ ML ในชีวิตประจำวัน ซึ่งกำลังมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีและปรับปรุงคุณภาพชีวิตของเราให้ดีขึ้น

# data[].attributes.body
Machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) คือสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพจากการประมวลผลข้อมูล โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนสำหรับทุกสถานการณ์ กล่าวคือ เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์เพื่อทำนายผลลัพธ์ หรือแก้ปัญหาต่างๆ ได้ด้วยตัวเอง

หลักการทำงานของ Machine Learning:

การเรียนรู้:

เครื่องจักรจะถูกป้อนข้อมูลจำนวนมาก (data) เพื่อให้เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ต่างๆ ภายในข้อมูลนั้นๆ

การปรับปรุง:

เมื่อได้รับข้อมูลใหม่ เครื่องจักรจะนำข้อมูลเหล่านั้นมาปรับปรุงแบบจำลองของตนเอง ทำให้มีความแม่นยำในการทำนายหรือแก้ปัญหาเพิ่มขึ้น

การนำไปใช้งาน:

ข้อมูลที่ได้จากการเรียนรู้จะถูกนำไปใช้ในการแก้ปัญหาต่างๆ เช่น การแนะนำสินค้า การตรวจจับสแปม การแปลภาษา หรือแม้แต่การขับรถยนต์อัตโนมัติ

ประเภทของ Machine Learning:

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning):

ข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้จะมีป้ายกำกับ (label) ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning):

ข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้จะไม่มีป้ายกำกับ เครื่องจักรจึงต้องเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลด้วยตนเอง

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning):

เครื่องจักรเรียนรู้จากการทดลองและรับผลตอบแทนจากการกระทำต่างๆ

ความสำคัญของ Machine Learning:

เพิ่มประสิทธิภาพ:

Machine Learning ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้นกว่าเดิม

ลดต้นทุน:

การนำ Machine Learning มาใช้ในกระบวนการต่างๆ สามารถช่วยลดต้นทุนด้านแรงงานและการจัดการข้อมูลได้

สร้างนวัตกรรม:

Machine Learning เป็นเทคโนโลยีสำคัญที่อยู่เบื้องหลังนวัตกรรมใหม่ๆ เช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ หรือระบบแนะนำสินค้า

ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning:

การแนะนำสินค้า (Recommendation systems):

แพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง เช่น Netflix หรือ Spotify ใช้ Machine Learning เพื่อแนะนำภาพยนตร์หรือเพลงที่ผู้ใช้มีแนวโน้มจะชอบ

การตรวจจับสแปม (Spam detection):

บริการอีเมลใช้ Machine Learning เพื่อตรวจจับและกรองอีเมลขยะ

การแปลภาษา (Language translation):

บริการแปลภาษาออนไลน์ใช้ Machine Learning เพื่อแปลภาษาต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ

การวินิจฉัยทางการแพทย์ (Medical diagnosis):

Machine Learning ถูกนำมาใช้ในการช่วยวินิจฉัยโรคจากข้อมูลทางการแพทย์

การขับขี่รถยนต์อัตโนมัติ (Autonomous driving):

รถยนต์ไร้คนขับใช้ Machine Learning ในการเรียนรู้และตัดสินใจในการขับขี่

# data[].attributes.headline
หุ้นยนต์ทำตามคำสั่ง

# data[].attributes.subject
หุ้นยนต์ทำตามคำสั่ง

# data[].attributes.body
ธันยพงศ์ หมุนแทน

Machine learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันอย่างแพร่หลาย ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำเนื้อหาใน YouTube หรือ Netflix, การจดจำใบหน้าใน Facebook, ระบบสั่งงานด้วยเสียงใน Siri หรือ Google Assistant, และการตรวจจับสแปมอีเมล.

ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning ในชีวิตประจำวัน:

ระบบแนะนำ (Recommendation Systems):

แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งเช่น YouTube, Spotify, Netflix และ Amazon ใช้ ML ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการรับชมหรือฟังเพลงของผู้ใช้ เพื่อแนะนำวิดีโอหรือเพลงที่ตรงกับความสนใจ.

ระบบจดจำใบหน้า (Facial Recognition):

Facebook, Instagram, และแอปพลิเคชันอื่นๆ ใช้ ML ในการจดจำใบหน้าเพื่อช่วยในการแท็กรูปภาพ หรือปลดล็อคโทรศัพท์ด้วยการสแกนใบหน้า.

ระบบสั่งงานด้วยเสียง (Voice Assistants):

Siri, Google Assistant, และ Alexa ใช้ ML ในการประมวลผลคำสั่งเสียงของผู้ใช้ เพื่อตอบสนองต่อคำสั่งต่างๆ เช่น การตั้งเวลา การโทร หรือการเปิดเพลง.

การตรวจจับสแปม:

โปรแกรมอีเมลต่างๆ ใช้ ML ในการวิเคราะห์เนื้อหาและรูปแบบของอีเมลเพื่อตรวจจับและกรองสแปม.

ระบบการแปลภาษา:

แอปพลิเคชันและบริการแปลภาษาต่างๆ ใช้ ML ในการแปลภาษาได้อย่างแม่นยำ.

การคาดการณ์ทางการแพทย์:

ในวงการแพทย์ ML ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น X-ray หรือ MRI เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรค.

รถยนต์ไร้คนขับ:

รถยนต์ไร้คนขับใช้ ML ในการเรียนรู้และตัดสินใจในการขับขี่.

การวิเคราะห์ข้อมูลและการตลาด:

ธุรกิจต่างๆ ใช้ ML ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้า เพื่อนำไปใช้ในการวางแผนการตลาด.

ระบบรักษาความปลอดภัย:

ML ถูกนำมาใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกงออนไลน์และกิจกรรมที่ผิดปกติ.

การตรวจจับวัตถุอันตราย:

ML ถูกนำมาใช้ในการตรวจจับวัตถุอันตรายในสถานที่ต่างๆ เพื่อความปลอดภัย.

สมาร์ทโฮม:

ระบบสมาร์ทโฮมใช้ ML ในการควบคุมและปรับสภาพแวดล้อมภายในบ้าน เช่น การควบคุมอุณหภูมิ หรือการจัดการอุปกรณ์ต่างๆ.

ระบบแนะนำสูตรอาหาร:

แอปพลิเคชันและบริการบางอย่างใช้ ML ในการแนะนำสูตรอาหารจากวัตถุดิบที่มี.

Machine learning เป็นเทคโนโลยีที่กำลังเติบโตและมีการประยุกต์ใช้อย่างต่อเนื่องในหลากหลายสาขา ทำให้ชีวิตประจำวันของเราสะดวกสบายและมีประสิทธิภาพมากยิ่ง

# data[].attributes.headline
ด.ญ. นภัสสร กิ้มห้อง 

# data[].attributes.subject
ด.ญ. นภัสสร กิ้มห้อง 

# data[].attributes.body
1. อุปกรณ์สมาร์ทโฮม

2. Siri และ Google Assistant

3. รถยนต์ไร้คนขับ

4. การค้นหา

5.การแนะนำภาพยนต์จาก Netflix

# data[].attributes.body
Machine Learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นเทคโนโลยีที่กำลังเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราอย่างมาก ตัวอย่างเช่น:

ระบบแนะนำ (Recommendation Systems):

แอปสตรีมมิ่งอย่าง Netflix และ YouTube ใช้ ML ในการแนะนำภาพยนตร์ รายการทีวี หรือวิดีโอที่คุณอาจสนใจ โดยวิเคราะห์ประวัติการรับชมของคุณ

ผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะ:

Siri, Google Assistant, และ Alexa ใช้ ML ในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งเสียงของคุณ

การจดจำใบหน้า:

ใช้ในสมาร์ทโฟนเพื่อปลดล็อกเครื่อง หรือใช้ในการยืนยันตัวตนต่างๆ

การแปลภาษา:

แอปพลิเคชันแปลภาษาใช้ ML ในการเรียนรู้และแปลภาษาต่างๆ

การกรองสแปม:

ระบบอีเมลใช้ ML ในการแยกอีเมลขยะออกจากอีเมลปกติ

การแนะนำสินค้า:

เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้ ML ในการแนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า

การนำทาง:

แอปพลิเคชันแผนที่อย่าง Google Maps ใช้ ML ในการวิเคราะห์สภาพการจราจรและแนะนำเส้นทางที่เร็วที่สุด

การวินิจฉัยทางการแพทย์:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น การวินิจฉัยโรคจากภาพเอ็กซเรย์

การควบคุมยานยนต์ไร้คนขับ:

ML เป็นเทคโนโลยีหลักในการประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์และตัดสินใจในการขับขี่

การวิเคราะห์ทางการเงิน:

ML ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเพื่อการลงทุน การให้สินเชื่อ และการป้องกันการทุจริต

เหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของการประยุกต์ใช้ ML ในชีวิตประจำวัน ซึ่งกำลังมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีและปรับปรุงคุณภาพชีวิตของเราให้ดีขึ้น

ทำความรู้จักกับ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)

ตัวอย่างของการใช้งาน Machine Learning ได้แก่: การคาดการณ์ราคาหุ้น ระบบแนะนำ (Recommendation Systems) เช่นใน Netflix หรือ YouTube. * การจ...

คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี | มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย

Machine Learning คืออะไร ตัวอย่างที่ใช้ในชีวิตประจำวัน - CubeSoftTech

Machine Learning ที่พบได้ในชีวิตประจำวัน แอปพลิเคชันอย่าง YouTube หรือ Spotify ที่ใช้ Machine Learning วิเคราะห์พฤติกรรมการดูหรือฟังของเรา เพื่อแนะนำวิดีโอ...

CubeSoftTech

8 ตัวอย่างเทคโนโลยี AI ยอดฮิตในชีวิตประจำวัน ที่คุณอาจยังไม่รู้ - Code Genius

8 ตัวอย่างเทคโนโลยี AI ยอดฮิตในชีวิตประจำวัน 1. โซเชียลมีเดีย ... 2. การค้นหาบน Google. ... 3. การสั่งงานด้วยเสียง ... 4. อุปกรณ์สมาร์ตโฮม .

Code Genius

DigiTech - ปัญญาประดิษฐ์

การรับรู้ (Perception) การแทนความรู้และการให้เหตุผล (Representation and reasoning) การเรียนรู้ (Learning) การปฏิสัมพันธ์อย่างเป็นธรรมชาติ ...

krutui.in.th

คำตอบจาก AI อาจมีข้อผิดพลาด ดูข้อมูลเพิ่มเติม

ตัวอย่างข้อมูลแนะนำจากเว็บ

Machine Learning มีบทบาทอย่างมากในชีวิตประจำวันของเรา เช่น การแพทย์: การวินิจฉัยโรคจากข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ การวิเคราะห์ยีน (Gene) เพื่อพัฒนายารักษาเฉพาะบุคคล และการวิเคราะห์ถึงสุขภาวะจากข้อมูลด้านการเคลื่อนไหวของร่างกาย การเงิน: การวิเคราะห์ความเสี่ยงในการให้สินเชื่อ การตรวจจับการฉ้อโกง และการทำนายราคาหุ้น

# data[].attributes.headline
ภาณุวัฒน์  ฟ้องโหย

# data[].attributes.subject
ภาณุวัฒน์  ฟ้องโหย

# data[].attributes.body
1.สแกนใบหน้า

2สั่งงานด้วยเสียง

3เคื่องมือแปลภาษา

4ค้นหาสินค้าใกล้เคียง

5สัญญาณจราจรอัตโนมัติ

# data[].attributes.headline
ด.ญฐิติกร แก้วกล้า

# data[].attributes.subject
ด.ญฐิติกร แก้วกล้า

# data[].attributes.body
machine leaming ในชีวิตประจำวันได้อย่างไร

เช่น

1 รถยนต์ไร้คนขับ

2ระบบสแกนหน้าก่อนเข้าใช้

3ระบบface id

4เครื่องมือแปลภาษา

5การสั่งงานด้วยเสียง

# data[].attributes.body
ด.ช.ณัฐศักดิ์ ด้วงเมือง ม.1/4 เลขที่

1.รถยนต์ไร้คนคับ

2.โทรศัพท์

3.แอปเปลภาษา

4.ยูทูป

5.ระบบรักษาความปลอดภัย

# data[].attributes.body
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Machine Learning ในชีวิตประจำวัน:  ระบบจดจำใบหน้า (Face recognition):

ใช้ในการปลดล็อคโทรศัพท์มือถือ (Face ID) รถยนต์ไร้คนขับ แปลภาษา ระบบ รักษาความปลอดภัย ลายนิ้วมือ