MLOps เครื่องมืออัตโนมัติที่พา AI ต่อยอดธุรกิจ

เมื่อพูดถึง DevOps หลายคนคงคุ้นเคยกับภาพการทำงานที่เน้นการ Automate งานต่าง ๆ เช่น การพัฒนา (Development), การ Build, การ Testing และการ Deploy เพื่อให้นักพัฒนา (Developer) ทำงานได้รวดเร็วขึ้นและส่งมอบซอฟต์แวร์ถึงมือผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ถ้าเรานำแนวคิดเดียวกันนี้มาใช้กับงาน AI หรือ Data Science ล่ะ? ตอนนี้มีเครื่องมือที่ชื่อว่า MLOps (Machine Learning Operations) ซึ่งเปรียบเสมือน DevOps ในโลกของ Data และ AI เลย ดังนั้นเราไปทำความรู้จักกับ MLOps เพื่อนำคุณสมบัติเด่นๆไปใช้ประโยชน์กัน  จาก DevOps สู่ MLOps DevOps คือการ Automate งานซ้ำ ๆ ในซอฟต์แวร์ เพื่อเพิ่มความเร็วและลดความผิดพลาด ในทำนองเดียวกัน MLOps คือการ Automate pipeline ของงานด้าน Data และ Machine Learning เช่น  Data Collection: การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ  Data Cleaning: การทำความสะอาดข้อมูลให้อยู่ในรูปที่พร้อมใช้งาน  Model Training: การนำข้อมูลมาเทรนโมเดล Machine Learning  Deployment: การนำโมเดลที่ผ่านการเทรนไปใช้งานจริง  Monitoring & Retraining: ติดตามผลและ Re-train โมเดลอัตโนมัติเมื่อมีข้อมูลใหม่ ทำไมองค์กรควรสน… Continue reading MLOps เครื่องมืออัตโนมัติที่พา AI ต่อยอดธุรกิจ

กลยุทธ์การประหยัดงบ LLM API ใน Production

Cost-Saving Strategies for LLM APIs in Production

ในโลกของ AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว LLM (Large Language Model) ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของหลายแอปพลิเคชัน แต่ค่าใช้จ่ายในการเรียกใช้โมเดลเหล่านี้ กลับเป็นความท้าทายใหญ่สำหรับบริษัทที่ต้องการใช้งาน เราอาจเจอเหตุการณ์ที่…

Tech Tips for Life: K-Means Clustering 5 ขั้นตอนจัดกลุ่มลูกค้าแบบมือโปร สู่ความสำเร็จทางธุรกิจ

K-Means Clustering เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการแบ่งกลุ่มลูกค้า เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมและปรับกลยุทธ์การตลาดให้ตรงจุด…

Tech Tips for Life: Confusion Matrix กุญแจสู่ความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูลประเภท classification

Tech Tips วันนี้ขอเชิญ Data Analytics จาก SCB TechX คุณกอล์ฟ เมธี ประเสริฐกิจพันธุ์ มาช่วยแนะนำเทคนิคการประเมินประสิทธิภาพของ Machine Learning ด้วย Confusion matrix…

Tech Tips: ออกแบบ Dimension Table ง่ายๆด้วย Slowly Changing Dimensions

ปัจจุบันหลายองค์กรใช้งาน Data Warehouse เก็บและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นการออกแบบตารางแสดงผล หรือ Dimension Table ใน Data Warehouse ให้วิเคราะห์ข้อมูลได้ดีขึ้น ตรงตาม Business Requirement…

Tech Tips for Life: จัดการแคมเปญโซเชียลมีเดียให้ปังด้วยพลังข้อมูล!

การทำแคมเปญผ่านโซเชียลมีเดียเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจที่ต้องการสร้างความสัมพันธ์กับกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย และทราบผลการวิเคราะห์ทันทีในราคาต่ำกว่าโฆษณาแบบดั้งเดิม แต่การทำแคมเปญบนโซเชียลมีเดียให้สำเร็จนั้นควรเริ่มจากอะไร? วันนี้คุณ แบงค์ ภูมิพงศ์ แก้วอำไพ Senior Data Scientist จาก SCB TechX…

Tech Tips for Life: วิธีทดสอบความแม่นยำของ Regression Model

หนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของการสร้าง Model คือการเช็คว่า Model ที่เราสร้างนั้นทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำแค่ไหน วันนี้จึงขอเชิญ Data Analytics จาก SCB TechX คุณกอล์ฟ เมธี ประเสริฐกิจพันธุ์ มาแชร์วิธีวัดประสิทธิภาพของ Regression Model…

Tech Tips for Life: เทคนิคนำเสนอข้อมูลให้โดดเด่นด้วย Visualization

ปัจจุบันการทำ Visualization นำเสนอข้อมูลธุรกิจผ่าน BI Tools และ Presentation นั้นเป็นที่นิยมมาก วันนี้จึงขอชวนคุณ Rubina Rattanaruangsup, Data Science Business Analyst จาก SCB TechX…

Tech Tips for Life: 5 เทคนิคจัดการค่า Null ที่ใช้ได้จริง

การ Cleansing Data ค่า Null เป็นเรื่องที่จำเป็นมากของคนทำงานสาย Data ยิ่งถ้า Data ที่เราจะนำมาเทรนด์โมเดลมีน้อยและเป็นประเภทตัวเลข เราต้องหาตัวเลขมาใส่แทนค่า Null แต่จะใส่เลขอะไรนั้น วันนี้คุณแจน คุลิกา กิจสโชค, Data Scientist จาก SCB TechX จะมาแชร์ 5 เทคนิคการแทนที่ค่า Null ให้นำไปใช้ได้จริงดังนี้ค่ะ…

Tech Tips for Life: Computer Vision สร้างโอกาสให้ธุรกิจได้ไม่รู้จบ

Computer Vision เป็น AI ที่กำลังได้รับความนิยม เพราะช่วยสร้างโอกาสให้แก่ธุรกิจมากมาย วันนี้จึงขอเชิญ Senior Data Science Project Manager จาก SCB TechX คุณปั้น ชยุตม์ จังพานิช มาแนะนำและยกตัวอย่างธุรกิจที่เริ่มนำ Computer Vision มาใช้ค่ะ…

Your consent required

If you want to message us, please give your consent to SCB TechX to collect, use, and/or disclose your personal data.

| การเพิกถอนความยินยอม

หากคุณต้องการเพิกถอนการให้ความยินยอมในการเก็บรวบรวม ใช้ และ/หรือเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล กรุณาส่งคำร้องหาเรา

Vector

Message sent

We have receive your message and We will get back to you shortly.