DRAFT-Experience of Prompting with ChatGPT for Data Warehousing — EP1
DRAFT-Experience of Prompting with ChatGPT for Data Warehousing — EP1

Reasonable Data Science, EP II

Accuracy เป็น criteria หรือเกณฑ์การประเมินอย่างหนึ่งที่นำมาใช้ตัดสินคุณค่าของ Machine learning model แต่ก็มิได้หมายความว่า เมื่อโมเดลมีค่า Accuracy ที่สูงแล้ว จะเป็นโมเดลที่สร้างคุณค่าให้กับธุรกิจเสมอไป ในทาง Data science มี criteria อย่างเช่น Recall, Precision, F1, ROC Curve ซึ่งเป็นที่น่าแปลกใจสำหรับผู้ที่ยังใหม่กับเรื่องนี้คือ แม้ว่าจะได้อ่านทำความเข้าใจความหมายของ criteria เหล่านี้แล้วก็ตาม ก็จะยังไม่เห็นภาพชัดในการเลือกใช้และขาดความเชื่อมโยงกับธุรกิจ งานเขียนนี้มุ่งเน้นความเข้าใจที่ถูกต้องชัดเจนเกี่ยวกับการเลือกใช้ criteria เหล่านี้สำหรับการประเมิน Classification model ในมุมมองทางธุรกิจ…

Reasonable Data Science, EP II
Reasonable Data Science, EP II

Reasonable Data Science, EP I

การทำงาน Data Science Project นั้น มักเกิดคำถามระหว่างการทำงานที่ตัวเราเองก็อาจยังคงแคลงใจอยู่ว่า แนวคิด ทฤษฎี หลักการ ที่เคยได้ฟังมา อ่านมา หรือเห็นเค้านิยมทำกันนั้น จำเป็นต้องทำในทุกกรณีหรือไม่ กรณีไหนควรเลือกทำอย่างใด และอะไรคือผลที่ตามมา งานเขียนนี้จึงหยิบยกประเด็นคำถาม​ที่ผู้เขียนพบเจอบ่อยๆ จากการทำงาน และได้เคยทำการค้นคว้า ทำการทดลอง เพื่อหาคำตอบในเชิงเหตุและผลว่า เหตุใดจึงต้องทำสิ่งนี้ ทำหรือไม่ทำมีความแตกต่างกันหรือไม่อย่างไร อีกทั้งให้คำแนะนำทางเลือกอื่นๆ ที่เป็นไปได้ตามหลักการของ Data Science โดยมีการยกตัวอย่างในเรื่อง Prediction of Customer Behavior ประกอบความเข้าใจ…

Reasonable Data Science, EP I
Reasonable Data Science, EP I
Aekanun Thongtae

Experienced Senior Big Data & Data Science Consultant with a history of working in many enterprises and various domains . Skilled in Apache Spark, and Hadoop.