Monthly Archives: July 2023

      การเคลื่อนที่อย่างชาญฉลาด (Intelligent Mobility) ได้เชื่อมโยงกับการสื่อสารไร้สายสมัยใหม่ จะเห็นได้ว่าการขยายตัวของเมืองที่เพิ่มมากขึ้นก่อให้เกิดแนวโน้มสำคัญในการเปลี่ยนแปลงทางสังคมในอนาคต ภายในปี ค.ส. 2050 กว่า 85% ของประชากรโลกที่พัฒนาแล้วจะอาศัยอยู่ในเมืองที่เติบโตอย่างต่อเนื่องภายในเมืองดังกล่าวและเส้นทางคมนาคม การสื่อสารไร้สายอัตราสูงที่เชื่อถือได้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้ใช้ โดยยังรวมถึงผู้คนจำนวนมากที่เคลื่อนไหวทั้งเครือข่ายการขนส่งสาธารณะและส่วนตัว อย่างไรก็ตามการเชื่อมต่อไร้สายไม่ได้จำกัดเฉพาะบุคคล การทำงานที่ไร้การต่อต้านของสังคมที่เคลื่อนไหวดังกล่าวได้รับการสนับสนุนโดยแนวทางการเคลื่อนที่อย่างชาญฉลาด ซึ่งยานพาหนะขนส่งที่เชื่อมต่อกัน อาทิ รถยนต์ รถไฟ รถประจำทาง เรือ เครื่องบิน รถจักรยานยนต์ และจักรยาน คาดว่าจะเป็นวัตถุอัจฉริยะที่ติดตั้งแพลตฟอร์มหลายเซ็นเซอร์ที่ทรงพลัง มีความสามารถในการสื่อสาร การประมวลผล และการเชื่อมต่อบนโปรโตคอลอินเทอร์เน็ต (IP) เช่น มีประสิทธิภาพสูงในการใช้งานยานพาหนะและการขนส่งต่างๆ ประเด็นดังกล่าวนี้ต้องการการสื่อสารและเครือข่ายหลักที่แพร่หลายมากขึ้น ซึ่งจะเคลื่อนการวิจัยที่เกี่ยวกับเทคโนโลยี 5G และยังเปิดการใช้งานโดยการสื่อสารไร้สายเคลื่อนที่ในอนาคตที่ใช้แนวคิดใหม่ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล … Continue reading →

การใช้ AI โมเดลสำหรับการทำนายมูลค่าของหุ้นใน PowerBI  สิ่งที่ต้องมี  1. โปรแกรม PowerBI2. โปรแกรม Python3. ไฟล์โมเดลเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning model) ที่สอนมาแล้ว จากตอนที่ 24. ไฟล์ข้อมูล AOT ที่จัดเก็บไว้ใน excel จากตอนที่ 2  ส่วนที่ 1 การนำเข้าข้อมูลภาพรวมและความสามารถของ PowerBI ได้กล่าวไปแล้วในส่วนที่ 1 ดังนั้นเนื้อหาในตอนนี้จะเป็นการนำโมเดลที่เราสร้างขึ้นมาไปทำนายข้อมูลบน PowerBI และสร้างกราฟที่ interactive กับผู้ใช้งานแบบง่ายได้ โดยทั่วไป PowerBI สามารถดึงข้อมูลได้ง่ายมากและได้มาจากหลากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็น Web, SQL … Continue reading →

 การสร้าง AI โมเดลสำหรับการทำนายมูลค่าของหุ้นด้วย Python  ทักษะที่ต้องมี การเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python       “AI สามารถเก็งกำไรหุ้นเปรียบเทียบกับผู้เชี่ยวชาญได้หรือไม่ ?” ผู้อ่านคงเคยได้รับรู้จากข่าวที่ผ่านมาว่า AI สามารถชนะมนุษย์ในการแข่งขันการเดินหมากบนกฎของหมากกระดานได้โดยเลือกการเดินหมากไปในช่องที่ความเป็นไปได้ของการชนะที่ดีที่สุด ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่ AI สามารถทำนายราคาหุ้นที่มีความเป็นไปได้ที่สุดได้ ทำนายวันที่จะมีราคาหุ้นขึ้นหรือราคาหุ้นลงได้ในเงื่อนไขที่ว่าเราให้ข้อมูลและสร้างโมเดลที่เหมาะสม      อย่างไรก็ดีบทความนี้ได้จำลองการสร้างโมเดล AI ทำนายราคาหุ้นจากราคาหุ้นในอดีตเพื่อเป็นตัวอย่างการศึกษาเพื่อการพัฒนาต่อไปในอนาคตเท่านั้น โดยทั่วไปราคาหุ้นจะมีผลกระทบมาจากปัจจัยที่หลากหลายมากการเติบโตทางเศรษฐกิจ งบการเงินบริษัท เงินเฟ้อ ดอกเบี้ย หรือแม้แต่การเก็งกำระยะสั้นแบบ day trade ยังต้องพิจารณาแนวโน้ม ปริมาณการซื้อขาย ผู้ถือหุ้นรายใหญ่เนื้อหาในบทความจะยกตัวอย่างการวิเคราะห์หุ้น AOT เพื่อความง่ายจะใช้เพียงข้อมูลราคาอย่างเดียว ถ้าผู้อ่านจะใช้จริงอาจจะต้องไปเพิ่มข้อมูลปริมาณและปรับขนาดของกรอบเวลาให้หลากหลาย เนื้อหาจะแบ่งขั้นตอนเป็นส่วนๆ  ส่วนที่ … Continue reading →