takezo

I specialize in Data Science, AI, ML, and Complexity Science.

Last Notes

2024-10-11 02:28:31 UTC

Good Morning ครับ พร้อมทำงานวันสุดสัปดาห์แล้ววว #siamstr

2024-10-09 02:54:39 UTC

Technology ที่พัฒนาขึ้นใน ระบบ Fiat สร้างแต่ Productivity มันทำให้พวกเราทำงานได้ดีขึ้นเร็วขึ้น แต่ไม่ได้มอบ Well-being ให้กับพวกเรา
มีแต่การดิ้นรนเรียนรู้ให้มากขึ้นเพื่อการอยู่รอด แต่ไม่ได้มอบความรู้สึกปลอดภัยและเวลาเพื่อให้เราใช้ความคิดสร้างสรรค์
#siamstr

2024-10-09 00:54:16 UTC

- reply

Geoffrey Hinton ได้รับรางวัล Nobel Prize สาขาฟิสิกส์

2024-10-09 00:53:41 UTC

Geoffrey Hinton ผู้คิดค้น Backpropagation หรือ วิธีสอน Deep Learning ให้สามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
https://nostr.download/00eb343d42f0f6478a4306e6908323c76908761c253d22a9675cd5f3d7d5ef2b.webp

2024-10-08 03:23:57 UTC

ในนี้มีใครเป็น Pythonista กันบ้างค้าบบ #siamstr

2024-10-08 01:55:47 UTC

อยากสอบถามชาว #siamstr #bitcoiner กันหน่อยครับถ้าผมจะเขียนบทความที่เป็นเทคนิคคอล อยากจะอ่านในหัวขัอไหนกันบ้างครับ ผมจะได้ไปย่อยละมาเขียนให้อ่านกันครับ

2024-10-07 04:24:35 UTC

มาทำความรู้จักการเข้ารหัส RSA จากบทความนี้กันครับ #siamstr
https://medium.com/@phiphatchomchit/%E0%B8%A1%E0%B8%B2%E0%B8%97%E0%B8%94%E0%B8%A5%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B8%AA%E0%B8%A3%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%A3%E0%B8%AB%E0%B8%B1%E0%B8%AA-rsa-%E0%B8%81%E0%B8%B1%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B8%96%E0%B8%AD%E0%B8%B0-dfdc474da068

2024-10-07 03:54:04 UTC

บทความเรื่อง Machine Learning ที่ผมเคยเขียนเอาไว้ครับ #siamstr
https://medium.com/@phiphatchomchit/5-%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%81%E0%B8%B9%E0%B8%A5-ai-%E0%B8%97%E0%B8%B5%E0%B9%88%E0%B8%99%E0%B8%B1%E0%B8%81%E0%B8%A7%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%A2%E0%B8%B2%E0%B8%A8%E0%B8%B2%E0%B8%AA%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B9%8C%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%A3%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B8%88%E0%B8%B1%E0%B8%81-7e59979c35a

2024-10-07 03:50:49 UTC

บทความเรื่อง Machine Learning ที่ผมเคยเขียนเอาไว้ครับ
https://medium.com/@phiphatchomchit/5-%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%81%E0%B8%B9%E0%B8%A5-ai-%E0%B8%97%E0%B8%B5%E0%B9%88%E0%B8%99%E0%B8%B1%E0%B8%81%E0%B8%A7%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%A2%E0%B8%B2%E0%B8%A8%E0%B8%B2%E0%B8%AA%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B9%8C%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%A3%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B8%88%E0%B8%B1%E0%B8%81-7e59979c35a

2024-10-05 05:10:07 UTC

Network Analysis พื้นฐาน Algorithm ที่ควบคุมคนทั้งโลก #nostr #siamstr
"ข้อมูล" เป็นสิ่งที่ส่งต่อกันได้สะดวกและง่ายมากขึ้นในยุคที่เรามี Internet ทุกคน ทุกเครื่องมือรับส่งข่าวสารแทบจะเชื่อมโยงเป็นเนื้อเดียวกัน อย่างไรก็ตามเมื่อผู้คนเชื่อมต่อกันผ่าน Internet กันมากขึ้น มันเริ่มถูกควบคุมจากศูนย์กลางโดยบางอย่าง เราสื่อสารและรับข้อมูลที่ถูกบิดเบือนจาก Algorithm และการสื่อสารที่ผิดพลาด บิดเบือนนี้ทำให้เราเข้าใจโลกและลงมือกระทำบางสิ่งกันอย่างผิดๆ ตามไปด้วย
ดังนั้นแล้วการศึกษาและเข้าใจพื้นฐานเพื่อเข้าใจว่าอะไรกำลังควบคุมเราอยู่จึงเป็นภูมิคุ้มกันอย่างหนึ่ง ที่ป้องกันและเตือนสติเราว่าเรากำลังมองโลกผ่านแว่นตาแบบไหนอยู่
"Network Analysis" คือ เบื้องหลัง Algorithm ที่ใช้ควบคุมข่าวสารในโลกอินเทอร์เน็ต ในทางคณิตศาสตร์ Network ประกอบไปด้วยสองส่วนด้วยกันคือ
- Node หรือ จุด อาจเป็นตัวแทนของ คน, อุปกรณ์สื่อสาร, หรือ สิ่งของ
- Edge หรือ เส้น เป็นตัวแทนของความสัมพัมธ์ เช่น การเป็นเพื่อน หรือ การกดติดตาม
หนึ่งในสิ่งที่ Network Analysis สนใจมากทีสุดคือ Centrality หรือ Node ศูนย์กลาง เพราะมันสามารถระบุ Node ที่สำคัญที่สร้างผลกระทบต่อระบบ Network ทั้งหมดได้นอกจากนี้ มีวิธีการระบุ Centrality ด้วยกันหลายวิธีตามแต่วัตถุประสงค์การใช้งาน
หลักๆ จะมีวิธีการระบุ Centrality ด้วยกัน 5 วิธี
1. Degree Centrality: คือการหา Node ที่มีการเชื่อมโยงกับ Node ตัวอื่นมากที่สุดมักใช้เพื่อหา Node ที่มีความ popular มากที่สุดและมีแนวโน้มที่จะโน้มน้าว Node อื่นๆ ได้ เช่น Influencer เป็นต้น
2. Betweenness Centrality: คือการหา Node อยู่อยู่คั่นกลาง หรือเป็นทางผ่านระหว่าง Node มากที่สุด ถูกใช้เพื่อการควบคุมและกระจายข่าวได้ดีว่าข่าวไหนควรกระจายหรือปิดเอาไว้ เช่น สำนักข่าวเป็นต้น
3. Closeness Centrality: คือการหา Node ที่มีเส้นทางของการส่งข่าวสารไปยัง Node อื่นๆ ได้สั้นที่สุด เหมาะแก่การกระจายข่าวลือได้ดี ยกตัวอย่างเช่น การทำ Information Operator เป็นต้น
4. Eigenvector Centrality: คือการหา Node ที่ถูกอ้างอิงโดย Node อื่นอย่างมีนัยยะสำคัญ ถูกใช้เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ ของ Node ใด Node หนึ่ง ยกตัวอย่างเช่น การอ้างอิงของ paper ทางวิชาการ เป็นต้น
5. PageRangk: มีลักษณะคล้าย Eigenvector Centrality แต่มักถูกใช้ในพวก search engines เพื่อระบุว่าหน้า web page ไหนควรขึ้นมาเป็นอันดับต้นๆ ทำให้คนสร้างเว็บหรือ creators จำเป็นต้องทำ Search Engine Optimization (SEO) หรือการปรับหน้าเว็บหรือเนื้อหาเพื่อใหสอดคล้องกับ Algorithm เพื่อให้ผู้คนเห็นข้อมูลตัวเองเป็นอันดับต้นๆ
จะเห็นได้ว่า Algorithm เหล่านี้คอยควบคุมและบงการการรับรู้ข่าวสารเราอยู่ตลอดเวลาไล่ตั้งแต่ social media, วงการข่าว, วงการวิชาการ, และ ช่องทางการขายของเป็นต้น เราอาจจะหลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านี้ได้ยาก แต่ถ้าเราเข้าใจและรู้เท่าทันมัน ก็จะเป็นเกราะป้องกันเราจากการบิดเบือนได้

2024-10-05 03:29:57 UTC

สวัสดีครับผมเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ วิศวกรเอไอ นะครับ เพิ่งหัดเล่น ขอเวลาศึกษาสักหน่อยนะครับ เดี๋ยวว่างๆ จะมาเขียนบทความเกี่ยวกับเทคโนโลยีให้อ่านกัน
I specialize in Data Science, AI, ML, and Complexity Science. I am also a writer in Medium.
#nostr #siamstr

2024-10-05 03:07:58 UTC

- reply

ขอบคุณครับ เดี๋ยวตามไปค้าบ

2024-10-05 02:54:26 UTC

สวัสดีครับชาว Nostr #nostr

2024-10-05 02:51:46 UTC

สวัสดีครับ ผมเพิ่งหัดใช้ Nostr ฝากเนื้อฝากตัวด้วยครับ
Hi folk, I am a newby for Nostr.