เรามีความเชี่ยวชาญใน Machine learning, Deep learning และเทคโนโลยี AI ที่จะช่วยเพิ่มศักยภาพในการดำเนินงาน จัดการ และแก้ไขปัญหา เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจไปสู่ระดับที่ดีขึ้น เช่น การจัดการงานอัตโนมัติ วิเคราะห์ข้อมูล และให้ข้อมูล ที่มีความสำคัญเพื่อช่วยในการตัดสินใจ
เรามีความเชี่ยวชาญในเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น K-means clustering, อัลกอริทึมการจัดกลุ่มเช่น Logistic Regression, Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), และ K-Nearest Neighbour (KNN) ทั้งหมดเหล่านี้ช่วยธุรกิจในการ จัดหมวดหมู่และเข้าใจข้อมูลของพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ
เรามีความเชี่ยวชาญในเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น K-means clustering, อัลกอริทึมการจัดกลุ่มเช่น Logistic Regression, Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), และ K-Nearest Neighbour (KNN) ทั้งหมดเหล่านี้ช่วยธุรกิจในการ จัดหมวดหมู่และเข้าใจข้อมูลของพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ
ผลกระทบและ ROI ที่คาดหวังจากการใช้เทคโนโลยี Machine Learning, Deep Learning หรือ AI ในโครงการของคุณขึ้นอยู่กับประเด็นการใช้งานเฉพาะ โซลูชัน ML และ AI อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ความสามารถในการคาดการณ์ และการดำเนินงานอัตโนมัติ ทำให้เกิดการประหยัดต้นทุน เพิ่มรายได้ และเสริมประสบการณ์ของผู้ใช้ได้ เสถียรภาพของ ROI จะแตกต่างกันไป และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องร่วมมือกับนักพัฒนาเพื่อประเมินประโยชน์ที่คาดหวัง ค่าใช้จ่าย และระยะเวลาของโครงการเพื่อให้สอดคล้องกับเป้าหมายและความคาดหวังของคุณ
ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับโมเดล Machine Learning หรือ AI ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของโครงการ อาจเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อความ รูปภาพ หรือข้อมูลเซ็นเซอร์ เจ้าของโครงการจะทำงานร่วมกับคุณ เพื่อกำหนดแหล่งข้อมูลและวิธีการเก็บรวบรวม ซึ่งอาจมีการจัดหาข้อมูล ติดป้ายชื่อ และกระบวนการก่อนประมวลผลข้อมูล เพื่อให้มีกระบวนการที่ชัดเจนในการคัดกรองข้อมูล การออกแบบคุณลักษณะ และการทดสอบโมเดล เพื่อให้ข้อมูลนั้นถูกนำไปใช้งานสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการ การร่วมมือกับนักพัฒนาเป็นสิ่งสำคัญเพื่อกำหนดความต้องการของข้อมูลและกระบวนการประมวลผลเพื่อความสำเร็จของโครงการ
ระยะเวลาสำหรับการพัฒนาและนำเสนอโซลูชัน Machine Learning หรือ AI ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนและวัตถุประสงค์ของโครงการ โดยทั่วไปโครงการที่ง่ายจะสามารถดำเนินการภายในระยะเวลาไม่กี่เดือน ในขณะที่โครงการที่ซับซ้อนมากกว่าอาจใช้เวลา 6 เดือนถึง 1 ปีหรือนานกว่านั้น การร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับทีมนักพัฒนาและการตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนเป็นสิ่งสำคัญในการติดตามความคืบหน้า และการให้แนวทางเพื่อให้ระยะเวลาสอดคล้องกับเป้าหมายและคาดหวังของโครงการของคุณ การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและการอัพเดตเป็นประจำ จะเป็นปัจจัยสำคัญในการปฏิบัติตามเวลาโครงการ
นักพัฒนา AI ต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวอย่างเหมาะสม เรื่องการป้องกันข้อมูลนั้นจำเป็นต้องมีการจัดเก็บอย่างปลอดภัย ควบคุมการเข้าถึงข้อมูล เข้ารหัสข้อมูล และปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องเช่น GDPR สำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล สำหรับความเป็นส่วนตัวของโมเดล อาจใช้เทคนิคเช่น federated learning หรือ differential privacy การตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำ และการอัปเดตเป็นสิ่งสำคัญ นักพัฒนานำมาตรการเพื่อลดความเสี่ยงและช่องโหว่ที่เป็นไปได้ เฟรมเวิร์กที่มีความแข็งแกร่งในเรื่องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งจำเป็นที่จะปกป้องข้อมูลที่เป็นสาระสำคัญและให้แน่ใจว่าโมเดล AI มีประสิทธิภาพและปลอดภัยทั้งหมด
486/152-154 Phetchaburi Rd,
Thanon Phetchaburi, Ratchathewi,
Bangkok 10400
76 Brunswick Street,
Fortitude Valley,
Queensland, 4006
Mon – Fri
9AM – 6PM