Note

ปั้นโมเดล Machine Learning ให้ใช้งานได้จริง ไม่ใช่แค่ในแล็บ ทำไมระบบ ML ส่วนใหญ่จึงล้มเหลวในโลกจริง และ MLOps ช่วยแก้ได้อย่างไร ช่วงหลายปีที่ผ่านมา โมเดล Machine Learning เข้ามาเปลี่ยนโฉมธุรกิจมากมาย ด้วยศักยภาพอันน่าทึ่ง แต่เบื้องหลังความสำเร็จ มักมีเรื่องราวของโมเดลที่ทำงานได้ดีเยี่ยมตอนพัฒนา แต่กลับพังไม่เป็นท่าเมื่อต้องนำไปใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน…

ปฏิวัติ RAG: เมื่อการดึงข้อมูลไม่ใช่แค่การ "หั่น" และ "ฝัง" อีกต่อไป ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่ โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง ChatGPT หรือ Gemini การดึงข้อมูลมาประกอบการสร้างคำตอบ หรือที่เรียกว่า Retrieval Augmented Generation (RAG)…

หัวใจการเรียนรู้ของ AI: Batch Learning VS Online Learning เลือกแบบไหนให้ระบบทำงานได้ดีที่สุด ทุกวันนี้ ระบบปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันอย่างแยกไม่ออก ไม่ว่าจะเป็นการแนะนำหนังให้คุณดูบน Netflix ฟิลเตอร์สแปมในอีเมล ไปจนถึงระบบตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน หัวใจสำคัญที่ทำให้ระบบเหล่านี้ฉลาดขึ้นและทำงานได้มีประสิทธิภาพ คือ วิธีการเรียนรู้จากข้อมูล…

ไขความจริง AI: เมื่อเครื่องจักรฉลาดแต่ยังไม่ใช่สิ่งมีชีวิต โลกของปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังพัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด สร้างความตื่นเต้นและความหวังใหม่ๆ มากมาย แต่ท่ามกลางกระแสความฉลาดล้ำนี้ มีสิ่งหนึ่งที่จำเป็นต้องทำความเข้าใจให้ถ่องแท้ นั่นคือ 'การหลอน' (Hallucination) ของ AI ที่อาจทำให้เราสับสนระหว่างเรื่องจริงกับเรื่องที่ถูกสร้างขึ้นมาได้อย่างแนบเนียน เมื่อ AI 'หลอน' สร้างเรื่องไม่จริงให้เราเชื่อ…