Plaza Java

A* Algorithm คืออะไร A  (A-Star) Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ใช้สำหรับการค้นหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดระหว่างสองจุดในกราฟ โดยพิจารณาทั้งค่า  g(n)  (ค่าเส้นทางจากจุดเริ่มต้นถึงจุดปัจจุบัน) และ  h(n)  (ค่าประมาณระยะทางจากจุดปัจจุบันถึงจุดปลายทาง) ซึ่งค่าทั้งสองจะรวมกันเป็น  *f(n) = g(n) + h(n) ขั้นตอนของ A* Algorithm เริ่มต้นจากจุดเริ่มต้น (Start Node) และเพิ่มเข้าไปใน  Open List เลือก Node ที่มีค่าฟังก์ชัน  f(n)  ต่ำที่สุดใน Open List  ย้าย Node ดังกล่าวไปยัง  Closed List ตรวจสอบเพื่อนบ้าน (Neighbor Nodes) ของ Node ที่เลือก  หาก Node เพื่อนบ้านยังไม่เคยอยู่ใน Open หรือ Closed List ให้เพิ่มเข้า Open List และคำนวณค่า  g(n) ,  h(n)  และ  f(n) หาก Node เพื่อนบ้านเคยอยู่ใน Open List แต่เส้นทางใหม่ดีกว่า ให้ปรับปรุงค่า  g(n) ,  h(n) , และ  f(n) ทำซ้ำจนกว่าจะถึงเป้าหมาย (Goal Node) หรือ Open List ว่าง  การเขียนโค้ด A* Algorithm ด้วย Java ตัวอย่างนี้เป็นการหาเส้นทางในกราฟ 2 มิติ (Grid)  i...

 Autoencoder เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้สำหรับการลดขนาดข้อมูล (Dimensionality Reduction) หรือการเรียนรู้คุณสมบัติแฝง (Feature Learning) โดยโครงสร้างพื้นฐานของ Autoencoder ประกอบด้วยสองส่วนหลักคือ  Encoder และ  Decoder  ซึ่งทำหน้าที่ดังนี้: Encoder : แปลงข้อมูลขนาดใหญ่ (100 ตัวในที่นี้) ให้มีขนาดเล็กลง (20 ตัว) Decoder : แปลงข้อมูลที่ถูกลดขนาดกลับไปยังรูปแบบเดิม ประโยชน์ของการใช้ Autoencoder ได้แก่: ลดมิติข้อมูลเพื่อประหยัดพื้นที่จัดเก็บและเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล เรียนรู้คุณสมบัติสำคัญของข้อมูลโดยไม่ต้องการข้อมูลป้ายกำกับ ใช้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเตรียมข้อมูลสำหรับงานอื่น เช่น การจัดกลุ่มหรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก Use Cases ของ Autoencoder: การลดขนาดข้อมูลสำหรับการแสดงผล : ลดมิติข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงให้สามารถแสดงผลได้ง่ายขึ้น เช่น การลดมิติของข้อมูลภาพหรือข้อมูลเสียง การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection) : Autoencoder สามารถตรวจจับข้อมูลที่ไม่เหมือนกับรูปแบบปกติได้ เช่น การตรวจจับการโกงทางการเงินหรือข้อผิดพลาดในกระบวนการผลิต การบีบอัดข้อมูล (Data C...

การใช้งาน Text Summarization เรียนรู้วิธีสรุปข้อความด้วยเทคโนโลยี AI Text Summarization คืออะไร? Text Summarization หรือการสรุปข้อความ เป็นกระบวนการที่ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสกัดข้อมูลสำคัญจากข้อความยาวให้สั้นลง แต่ยังคงเนื้อหาหลักไว้เหมือนเดิม ระบบนี้สามารถช่วยประหยัดเวลาในการอ่านและเพิ่มความเข้าใจในข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ประเภทของ Text Summarization Extractive Summarization: การดึงส่วนสำคัญจากข้อความต้นฉบับ เช่น ประโยคหรือวลี Abstractive Summarization: การสร้างข้อความใหม่โดยใช้ AI เพื่อสรุปความหมาย วิธีการใช้งาน Text Summarization การใช้งาน Text Summarization สามารถทำได้หลากหลายรูปแบบ เช่น: เครื่องมือออนไลน์: ใช้เว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันที่ให้บริการสรุปข้อความ โปรแกรม: ใช้ Python libraries เช่น Hugging Face Transformers API: ใช้ API สำหรับส่งข้อความและรับผลลัพธ์ที่สรุปแล้ว ตัวอย่างโค้ดการใช้งานใน Python from transformers i...