เล่าให้ฟัง: เมื่ออีโมจิไม่ใช่แค่สื่ออารมณ์ แต่กลายเป็นรหัสลับของอาชญากร

ในยุคที่อีโมจิกลายเป็นภาษาที่สองของคนรุ่นใหม่ ตำรวจออสเตรเลียพบว่าอีโมจิและสแลงออนไลน์ถูกใช้เป็น “รหัสลับ” ในการวางแผนก่ออาชญากรรม โดยเฉพาะในกลุ่มวัยรุ่นที่เรียกกันว่า “crimefluencers” — กลุ่มเยาวชนที่ถูกชักจูงเข้าสู่เครือข่ายความรุนแรงผ่านโซเชียลมีเดีย

ผู้บัญชาการ AFP, Krissy Barrett เผยว่า กลุ่มเหล่านี้ไม่มีผู้นำที่ชัดเจน แต่มีเป้าหมายร่วมกันคือ “ความวุ่นวายและความรุนแรง” โดยเฉพาะต่อเด็กหญิงวัยรุ่น พวกเขาใช้แอปเข้ารหัสและอีโมจิ เช่น (ซึ่งอาจหมายถึง “ตาย” หรือ “ขำจนตาย”) หรือ (ที่อาจหมายถึงพิซซ่าจริง ๆ หรือเป็นรหัสส่งยา) เพื่อสื่อสารกันอย่างแนบเนียน

เพื่อรับมือกับภัยคุกคามนี้ AFP กำลังพัฒนา AI แบบ multimodal ที่สามารถแยกแยะความหมายของอีโมจิและสแลงตามบริบท โดยใช้โมเดล NLP อย่าง BERT ที่เรียนรู้จากข้อมูลโซเชียลมีเดีย เช่น TikTok, Instagram และข้อมูลจากคดีจริง เพื่อให้ AI เข้าใจความหมายที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

นอกจากนี้ AFP ยังร่วมมือกับกลุ่ม Five Eyes Law Enforcement (สหรัฐฯ, อังกฤษ, แคนาดา, นิวซีแลนด์) และใช้เทคนิคนิติวิทยาศาสตร์แบบใหม่ เช่น การวิเคราะห์มือถือที่ฝังอยู่กับศพ เพื่อประเมินเวลาการเสียชีวิต

AFP พัฒนา AI ถอดรหัสอีโมจิและสแลงของ Gen Z และ Gen Alpha
ใช้ในแอปแชตเข้ารหัสและกลุ่มออนไลน์
เป้าหมายคือกลุ่ม “crimefluencers” ที่ใช้โซเชียลในการวางแผนก่อเหตุ

ลักษณะของกลุ่ม crimefluencers
ไม่มีผู้นำชัดเจน แต่มีแนวคิดร่วม เช่น ความรุนแรงและอนาธิปไตย
ใช้สื่อออนไลน์ล่อลวงวัยรุ่นให้เข้าร่วม โดยบางครั้งต้อง “พิสูจน์ตัว” ด้วยการทำร้ายตัวเอง

ตัวอย่างการใช้ AI
แยกแยะอีโมจิที่มีความหมายหลากหลาย เช่น หรือ
ใช้ language embeddings เพื่อจับบริบท เช่น “pizza drop tonight?” +

ความร่วมมือและเทคนิคเสริม
ทำงานร่วมกับ Five Eyes Law Enforcement Group
ใช้เทคนิค forensic ใหม่ เช่น วิเคราะห์มือถือที่ฝังกับศพเพื่อประเมินเวลาการตาย

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/australias-police-will-soon-start-to-use-ai-to-curb-online-crime-emoji-slang-will-be-decoded-and-translated-for-investigators-to-better-understand-crimefluencers

Scameter เวอร์ชันใหม่ในฮ่องกง ใช้ AI ปราบมิจฉาชีพออนไลน์ได้ทันใจ

ในยุคที่มิจฉาชีพออนไลน์แพร่ระบาดอย่างรวดเร็ว ฮ่องกงได้อัปเกรดแอป “Scameter” ให้กลายเป็นเครื่องมือปราบกลโกงยุคดิจิทัลที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ด้วยการเสริมเทคโนโลยี AI เข้าไปในระบบ

Scameter เดิมทีใช้ตรวจสอบเบอร์โทรและลิงก์ต้องสงสัย แต่เวอร์ชันใหม่สามารถวิเคราะห์ภาพหน้าจอจากแอปแชต เช่น WhatsApp, Facebook, Instagram และ Telegram ได้ทันที โดยใช้เทคโนโลยีอย่าง agentic AI, computer vision และ NLP เพื่อแยกแยะข้อความหลอกลวงจากของจริง

ตำรวจฮ่องกงเผยว่า แม้จำนวนคดีหลอกลวงจะเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยในปี 2025 แต่ยอดความเสียหายยังสูงถึง 726 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยกลโกงที่พบบ่อยคือการขายบัตรคอนเสิร์ตปลอม, งานคลิกฟาร์มหลอกเงิน และการลงทุนปลอมในหุ้น

นอกจากนี้ แอปยังสามารถอัปเดตฐานข้อมูลอัตโนมัติจากรายงานของผู้ใช้ และจัดอันดับกลโกงยอดฮิตแบบเรียลไทม์ ทำให้ประชาชนรู้ทันและหลีกเลี่ยงได้ง่ายขึ้น

ที่น่าสนใจคือ ธนาคารกลางฮ่องกง (HKMA) ก็ร่วมมือกับตำรวจในการพัฒนาแพลตฟอร์มแชร์ข้อมูลระหว่างธนาคาร เพื่อป้องกันการฟอกเงินและการโอนเงินไปยังบัญชีต้องสงสัย โดยมีแผนให้ธนาคาร 28 แห่งเข้าร่วมครอบคลุมกว่า 90% ของบัญชีในประเทศ

แอป Scameter เวอร์ชันใหม่ใช้ AI วิเคราะห์กลโกงบนโซเชียลมีเดีย
รองรับการรายงานภาพหน้าจอจาก WhatsApp, Facebook, Instagram และ Telegram
ใช้ agentic AI, computer vision และ NLP ในการตรวจจับข้อความหลอกลวง
อัปเดตฐานข้อมูลอัตโนมัติจากรายงานของผู้ใช้

ตำรวจฮ่องกงเผยสถิติการหลอกลวงในปี 2025
จำนวนคดีเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเป็น 32,142 คดี
ความเสียหายรวมกว่า 726 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
กลโกงยอดฮิต: บัตรคอนเสิร์ตปลอม, คลิกฟาร์ม, หุ้นปลอม

ธนาคารกลางฮ่องกงร่วมพัฒนาแพลตฟอร์มแชร์ข้อมูล
ใช้ตรวจจับบัญชีต้องสงสัยและป้องกันการฟอกเงิน
มีแผนให้ธนาคาร 28 แห่งเข้าร่วม ครอบคลุมกว่า 90% ของบัญชี

กลโกงออนไลน์เปลี่ยนรูปแบบตามเทรนด์และเหตุการณ์
มิจฉาชีพใช้โซเชียลมีเดียเป็นช่องทางหลักในการเข้าถึงเหยื่อ
กลโกงใหม่ๆ เช่น งานคลิกฟาร์มและการลงทุนปลอมกำลังระบาด

ผู้ใช้ที่ไม่รู้เท่าทันอาจตกเป็นเหยื่อได้ง่าย
ขาดการตรวจสอบข้อมูลก่อนโอนเงินหรือซื้อสินค้า
การไม่รายงานเหตุการณ์ทำให้กลโกงแพร่กระจายต่อไป

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/31/hong-kongs-scameter-app-gets-upgrade-ai-tools-to-tackle-social-media-scams

ขำๆ555

https://youtube.com/shorts/Nj9wS3R3lfA?si=9SnlpBbgmjiJUQtU

เรื่องเล่าจาก Influencer ที่ไม่มีวันแก่: เมื่อ AI กลายเป็นคนดังที่แบรนด์รักและ FTC เริ่มไม่ไว้ใจ

Lil Miquela เปิดตัวในปี 2016 ในฐานะ “วัยรุ่นบราซิล-อเมริกันจากแคลิฟอร์เนีย” ที่มีชีวิตอยู่บน Instagram เท่านั้น แต่เธอกลับกลายเป็นคนดังที่มีผู้ติดตามกว่า 2.4 ล้านคน ปรากฏตัวบนปกนิตยสาร, ร่วมแคมเปญกับ Calvin Klein และ Prada, และแม้แต่ถ่ายเซลฟี่กับ Nancy Pelosi ที่งานดนตรีในซานฟรานซิสโกเมื่อเดือนก่อน

แต่เบื้องหลังของ Lil Miquela คือโมเดล AI ที่สร้างโดยบริษัท Dapper Labs ซึ่งใช้เทคนิคการเรนเดอร์ภาพและการเขียนบทสนทนาให้เหมือนมนุษย์จริง ๆ จนผู้ติดตามหลายคนไม่รู้ว่าเธอไม่ใช่คนจริง

การเติบโตของ “AI influencer” ไม่ได้หยุดแค่ Miquela—ยังมี Shudu, Milla Sofia และอีกหลายคนที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นตัวแทนแบรนด์โดยเฉพาะ และนั่นทำให้ FTC (คณะกรรมการการค้าของสหรัฐฯ) ต้องออกกฎใหม่ในปี 2023 โดยระบุว่า virtual influencer ที่ “ดูเหมือนคนจริง” และ “พูดในลักษณะที่ผู้บริโภคอาจเข้าใจว่าเป็นประสบการณ์ส่วนตัว” จะต้องปฏิบัติตามกฎการโฆษณาเหมือน influencer จริงทุกประการ3

นั่นหมายความว่า AI influencer ต้องเปิดเผยความเกี่ยวข้องกับแบรนด์, ห้ามพูดราวกับเคยใช้สินค้าจริง, และแบรนด์ต้องรับผิดชอบต่อสิ่งที่ AI พูด—แม้จะเป็นโมเดลที่ไม่มีความรู้สึกหรือประสบการณ์จริงก็ตาม

การเติบโตของ AI influencer
Lil Miquela เปิดตัวในปี 2016 และมีผู้ติดตามกว่า 2.4 ล้านคน
ปรากฏตัวในแคมเปญของแบรนด์ใหญ่ เช่น Calvin Klein และ Prada
มีการโต้ตอบกับบุคคลจริง เช่น Nancy Pelosi ในงานดนตรี

การกำกับดูแลจาก FTC
FTC อัปเดต Endorsement Guide ให้ครอบคลุม virtual influencer
ต้องเปิดเผยความเกี่ยวข้องกับแบรนด์อย่างชัดเจน
ห้ามพูดราวกับมีประสบการณ์ส่วนตัวกับสินค้า

ตัวอย่าง virtual influencer ที่มีอิทธิพล
Shudu, Milla Sofia, Lu do Magalu เป็นตัวอย่างของ AI ที่มีผู้ติดตามหลักล้าน
ถูกใช้เป็นตัวแทนแบรนด์ในหลายประเทศ
บางรายถูกสร้างโดยแบรนด์เองเพื่อควบคุมภาพลักษณ์และข้อความ

แนวโน้มของตลาดและเทคโนโลยี
AI influencer ช่วยลดต้นทุนการตลาดและควบคุมเนื้อหาได้เต็มที่
ใช้เทคโนโลยีเรนเดอร์ภาพและ NLP เพื่อสร้างบทสนทนาเหมือนจริง
แบรนด์ขนาดเล็กสามารถสร้าง content ระดับสตูดิโอได้ด้วยงบจำกัด

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/04/theyre-famous-theyre-everywhere-and-theyre-fake

เรื่องเล่าจากความตั้งใจล้วน ๆ: สร้างเว็บเสิร์ชเอนจินจากศูนย์ใน 2 เดือน ด้วย embedding 3 พันล้านรายการ

Wilson Lin นักพัฒนาสายเดี่ยวตัดสินใจท้าทายตัวเองด้วยโปรเจกต์สุดโหด—สร้างเว็บเสิร์ชเอนจินจากศูนย์ภายในเวลาแค่ 2 เดือน โดยไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน ไม่มีทีม และไม่มีประสบการณ์ด้าน search engine มาก่อน จุดเริ่มต้นของเขาคือความไม่พอใจต่อเสิร์ชเอนจินปัจจุบันที่เต็มไปด้วย SEO spam และผลลัพธ์ที่ไม่ตรงกับความต้องการจริง

เขาเลือกใช้โมเดล SBERT เพื่อสร้าง neural embeddings กว่า 3 พันล้านรายการ โดยใช้ GPU ถึง 200 ตัว และสร้าง index จากหน้าเว็บกว่า 280 ล้านหน้า ด้วยระบบ crawler ที่สามารถดึงข้อมูลได้ถึง 50,000 หน้า/วินาที

ระบบ backend ใช้ RocksDB และ HNSW ที่ถูกแบ่ง shard บน 200 คอร์, RAM 4 TB และ SSD 82 TB โดยมี latency เฉลี่ยต่อคำค้นอยู่ที่ประมาณ 500 มิลลิวินาที

เขายังออกแบบระบบให้รองรับ query ที่ซับซ้อน เช่น “ฉันอยากใช้ S3 แทน Postgres แต่ต้องการ tag คอมเมนต์กับไฟล์ในอีก column” ซึ่ง search engine ทั่วไปไม่สามารถตอบได้ แต่ระบบของเขาสามารถเข้าใจบริบทและตอบได้อย่างแม่นยำ

Wilson Lin สร้างเว็บเสิร์ชเอนจินจากศูนย์ภายใน 2 เดือน
ใช้ GPU 200 ตัวสร้าง SBERT embeddings กว่า 3 พันล้านรายการ

ระบบ crawler ดึงข้อมูลได้ 50,000 หน้า/วินาที
สร้าง index จากหน้าเว็บกว่า 280 ล้านหน้า

ใช้ RocksDB และ HNSW บน 200 คอร์, RAM 4 TB, SSD 82 TB
latency เฉลี่ยต่อ query อยู่ที่ 500 มิลลิวินาที

รองรับ query ซับซ้อนที่ search engine ทั่วไปไม่เข้าใจ
เช่นคำถามที่มีบริบทหลายชั้นและความหมายแฝง

มีระบบ semantic context และ statement chaining เพื่อเข้าใจความหมาย
ช่วยให้ผลลัพธ์ตรงกับเจตนาของผู้ใช้มากขึ้น

เปิดให้ทดลองใช้งานผ่าน live demo
เป็นตัวอย่างของ search engine ที่ไม่พึ่ง keyword matching

Semantic search ใช้ vector embeddings เพื่อเข้าใจความหมายของข้อความ
ต่างจาก keyword search ที่จับคำตรงตัว

การสร้าง search engine ต้องใช้ความรู้หลายด้าน
เช่น NLP, ML, distributed systems, performance engineering

ระบบ semantic search สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำ
เช่น “dog” กับ “puppy” หรือ “laptop” กับ “computer”

การสร้าง golden dataset สำหรับ training เป็นความท้าทายใหญ่
เพราะต้องมีข้อมูลที่สะท้อนความหมายจริงของคำค้น

https://blog.wilsonl.in/search-engine/

เรื่องเล่าจากข่าว: “SQL Server 2025” กับการปฏิวัติการจัดการข้อมูลเวกเตอร์

ในยุคที่ AI กลายเป็นเครื่องมือประจำวันของทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้ทั่วไป Microsoft จึงเดินหน้าอัปเดตไดรเวอร์ .NET และ JDBC ให้รองรับ vector data type แบบเนทีฟ เพื่อให้ SQL Server 2025 และ Azure SQL Database ทำงานกับข้อมูลเวกเตอร์ได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในฝั่ง .NET มีการเพิ่มคลาสใหม่ชื่อ SqlVector ใน Microsoft.Data.SqlClient 6.1.0 ซึ่งสามารถจัดการข้อมูลเวกเตอร์ได้โดยตรง แทนการใช้ JSON array แบบเดิมที่ช้าและกินหน่วยความจำมาก โดยผลการทดสอบพบว่า:

- อ่านข้อมูลเร็วขึ้นถึง 50 เท่า
- เขียนข้อมูลเร็วขึ้น 3.3 เท่า
- ทำ bulk copy เร็วขึ้น 19 เท่า

ในฝั่ง JDBC ก็มีการเพิ่ม VECTOR data type ในเวอร์ชัน 13.1.0 ซึ่งสามารถใช้ในคำสั่ง insert, select, stored procedure และ bulk copy ได้โดยตรง—เหมาะกับแอปพลิเคชัน Java ที่ใช้ AI และ semantic search

การปรับปรุงนี้รองรับ SQL Server 2025 Preview, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance และ Microsoft Fabric Preview โดยต้องใช้ TDS protocol เวอร์ชัน 7.4 ขึ้นไป

Microsoft อัปเดต .NET และ JDBC drivers ให้รองรับ vector data type แบบเนทีฟ
.NET ใช้ SqlVector class ใน Microsoft.Data.SqlClient 6.1.0
JDBC ใช้ VECTOR data type ในเวอร์ชัน 13.1.0

ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับการใช้ JSON array
อ่านข้อมูลเร็วขึ้น 50 เท่า
เขียนข้อมูลเร็วขึ้น 3.3 เท่า
ทำ bulk copy เร็วขึ้น 19 เท่า

ลดการใช้หน่วยความจำ เพราะไม่ต้อง serialize JSON อีกต่อไป
ใช้ binary format สำหรับจัดเก็บเวกเตอร์
รองรับ float 32-bit และสามารถขยายไปยัง numeric type อื่นในอนาคต

รองรับการใช้งานใน SQL Server 2025, Azure SQL Database, Managed Instance และ Microsoft Fabric
ต้องใช้ TDS protocol เวอร์ชัน 7.4 ขึ้นไป
ถ้าใช้เวอร์ชันเก่าจะยังคงใช้ varchar(max) และ JSON array

เหมาะกับงาน AI เช่น semantic search, recommendation, NLP และ fraud detection
ใช้เวกเตอร์แทนข้อมูล เช่น embeddings จากข้อความหรือภาพ
รองรับการค้นหาแบบ k-NN และการวัดระยะห่างด้วย cosine, Euclidean, dot product

https://www.neowin.net/news/net-and-jdbc-drivers-get-native-vector-data-support-enabling-up-to-50x-faster-reads/

เรื่องเล่าจากโลกของ Embedding: เมื่อข้อความกลายเป็นตัวเลขที่มีความหมาย

ลองจินตนาการว่าเราให้โมเดลภาษาอย่าง Llama2 หรือ Mistral อ่านประโยคหนึ่ง เช่น “แมวกระโดดขึ้นโต๊ะ” แล้วถามว่า “เข้าใจไหม?” โมเดลจะไม่ตอบว่า “เข้าใจ” แบบมนุษย์ แต่จะเปลี่ยนประโยคนั้นเป็นชุดตัวเลขที่เรียกว่า embedding ซึ่งเป็นการแปลงข้อความให้กลายเป็น “ความหมายในเชิงคณิตศาสตร์”

ใน Hugging Face Space นี้ hesamation ได้อธิบายว่า embedding คือการนำข้อความผ่านกระบวนการหลายขั้นตอนในโมเดล LLM เพื่อให้ได้เวกเตอร์ที่สื่อถึงความหมายของข้อความนั้น โดยใช้เทคนิคการ pooling เช่น การเฉลี่ย (average), การใช้ token พิเศษ [CLS], หรือการเลือกค่ามากสุด (max pooling)

นอกจากนี้ยังมีการอธิบายว่า embedding ไม่ใช่แค่ตัวเลขธรรมดา แต่เป็นการสรุปความหมาย, บริบท, และโครงสร้างของข้อความในรูปแบบที่โมเดลเข้าใจได้ และสามารถนำไปใช้ในงานต่าง ๆ เช่น การค้นหาความคล้ายคลึง, การจัดกลุ่มข้อมูล, หรือการตอบคำถาม

Embedding คือการแปลงข้อความให้เป็นเวกเตอร์ที่มีความหมาย
ใช้ในงาน NLP เช่น การค้นหา, การจัดกลุ่ม, การตอบคำถาม

โมเดล LLM เช่น Llama2 และ Mistral สร้าง embedding จาก hidden states หลายชั้น
hidden states มีรูปแบบ [batch_size, number_of_tokens, embedding_size]
ต้องใช้เทคนิค pooling เพื่อให้ได้ embedding เดียวต่อข้อความ

เทคนิค pooling มีหลายแบบให้เลือกใช้ตามบริบทของงาน
เช่น average pooling, max pooling, [CLS] token pooling
attention_mask ใช้เพื่อกรอง token ที่เป็น padding

embedding เป็นพื้นฐานสำคัญของการเข้าใจภาษาธรรมชาติในโมเดล AI
ช่วยให้โมเดลเข้าใจความหมายและบริบทของข้อความ
เป็นจุดเริ่มต้นของการประมวลผลข้อมูลเชิงภาษา

การเลือก pooling strategy ที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้ embedding ไม่สะท้อนความหมายที่แท้จริง
เช่น การใช้ average pooling กับข้อความที่มี padding มาก อาจทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน
ต้องใช้ attention_mask เพื่อกรอง token ที่ไม่สำคัญ

การใช้ embedding จากโมเดลที่ไม่รองรับงานเฉพาะทาง อาจให้ผลลัพธ์ไม่แม่นยำ
เช่น ใช้ embedding จากโมเดลทั่วไปกับงานทางการแพทย์หรือกฎหมาย
ควรเลือกโมเดลที่ fine-tune มาเพื่อบริบทนั้นโดยเฉพาะ

การใช้ embedding โดยไม่เข้าใจโครงสร้างของ hidden states อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการประมวลผล
เช่น การเลือก hidden state ชั้นที่ไม่เหมาะสม
ควรศึกษาว่าแต่ละชั้นของโมเดลมีความหมายอย่างไร

https://huggingface.co/spaces/hesamation/primer-llm-embedding

เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: จะเลือก SaaS หรือ On-Premise ดี?

การทำ Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบ เช่น รูปภาพ, ข้อความ, เสียง หรือวิดีโอ เพื่อให้โมเดล AI เข้าใจและเรียนรู้ได้อย่างแม่นยำ เช่น การตรวจจับวัตถุ, การวิเคราะห์ความรู้สึก, หรือการรู้จำเสียงพูด

แต่การเลือกว่าจะใช้แพลตฟอร์มแบบ SaaS หรือ On-Premise ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค — มันเกี่ยวกับความเร็ว, งบประมาณ, ความปลอดภัย และขอบเขตของโครงการ

SaaS: เร็ว ง่าย แต่ต้องแลกกับความยืดหยุ่น
- เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็ว, ไม่มีทีม IT, หรือทำโปรเจกต์ระยะสั้น
- ไม่ต้องติดตั้งระบบเอง ผู้ให้บริการดูแลทั้งหมด
- รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่

แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น:
- ข้อมูลต้องผ่านคลาวด์ของผู้ให้บริการ อาจไม่เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหว
- ปรับแต่งระบบได้จำกัด
- ค่าใช้จ่ายสะสมจากการจ่ายรายเดือน
- ขึ้นอยู่กับ uptime และการสนับสนุนของผู้ให้บริการ

On-Premise: ควบคุมเต็มที่ แต่ต้องลงทุน
- เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลอ่อนไหว เช่น ด้านสุขภาพ, การเงิน, หรือรัฐบาล
- ปรับแต่งระบบได้ตามต้องการ
- ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือนระยะยาว
- ควบคุมความพร้อมใช้งานได้เอง

แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น:
- ต้องใช้ทีมเทคนิคในการติดตั้งและดูแล
- ใช้เวลานานในการเริ่มต้น
- ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นสูง
- ต้องดูแลเรื่องความปลอดภัยและการอัปเดตเอง

Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบเพื่อให้ AI เรียนรู้
ใช้ในงาน computer vision, NLP, speech recognition และ robotics

SaaS คือแพลตฟอร์มที่เข้าถึงผ่านคลาวด์ โดยผู้ให้บริการดูแลระบบ
เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็วและไม่มีทีม IT

SaaS มีข้อดี เช่น setup เร็ว, อัปเดตอัตโนมัติ, ขยายระบบง่าย
รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่

SaaS มีข้อจำกัด เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล, ปรับแต่งได้น้อย
ค่าใช้จ่ายสะสมและพึ่งพาผู้ให้บริการ

On-Premise คือระบบที่ติดตั้งในเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง
เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหวและต้องการปรับแต่งระบบ

On-Premise มีข้อดี เช่น ควบคุมข้อมูล, ปรับแต่งได้เต็มที่, ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือน
ไม่ขึ้นอยู่กับ uptime ของผู้ให้บริการ

On-Premise มีข้อจำกัด เช่น setup ยาก, ต้องดูแลระบบเอง
ใช้เวลานานและต้องลงทุนสูง

https://hackread.com/on-premise-vs-saas-data-annotation-platforms-compared/

..สื่อหลักในไทยทั้งหมด ต้องร่วมมือห้ามเสนอข่าวให้ศัตรูเราคือเขมรเป็นภัยคุกคามเรา,เขมรคือภัยคือศัตรูของไทยเรา,รับรู้กลศึกไทยเรา.,หรือเอาไปใช้เข้าข้างมันฝ่ายเดียวแบบสันดานปกติที่มันชอบจะทำแบบนั้น.

https://youtube.com/live/6DNLP2OIdr4?feature=shared

เรื่องเล่าจากโลก AI: AMD เปิดตัว Radeon AI PRO R9700 สำหรับงาน AI หนัก ๆ ในราคาครึ่งเดียวของคู่แข่ง

AMD ประกาศเปิดตัว GPU รุ่นใหม่ Radeon AI PRO R9700 ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม RDNA 4 และชิป Navi 48 โดยมาพร้อม VRAM ขนาด 32 GB แบบ GDDR6 และรองรับ PCIe 5.0 ออกแบบมาเพื่องาน AI ที่ต้องการความเร็วสูงและหน่วยความจำมาก เช่น transformer models, generative design และ multi-modal workflows

AMD เคลมว่า R9700 มีประสิทธิภาพ inference สูงกว่า RTX 5080 ถึง 496% ในงานที่ต้องใช้หน่วยความจำมาก โดยมีราคาประมาณ $1,250 ซึ่งถูกกว่าซีรีส์ RTX PRO Blackwell ที่คาดว่าจะเปิดตัวเร็ว ๆ นี้

ในช่วงแรก R9700 จะวางจำหน่ายเฉพาะในเวิร์กสเตชันสำเร็จรูปจาก OEM เช่น Boxx และ Velocity Micro ส่วนรุ่นสำหรับ DIY จะตามมาในไตรมาส 3 จากแบรนด์ ASRock, PowerColor และอื่น ๆ

GPU รุ่นนี้รองรับแพลตฟอร์ม ROCm 6.3 ของ AMD ซึ่งสามารถใช้งานร่วมกับ PyTorch, TensorFlow และ ONNX Runtime ได้อย่างเต็มรูปแบบ และมีดีไซน์แบบ dual-slot พร้อมพัดลมแบบ blower ที่เหมาะกับการใช้งานในระบบ multi-GPU

AMD เปิดตัว Radeon AI PRO R9700 สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ
ใช้ชิป Navi 48, สถาปัตยกรรม RDNA 4, VRAM 32 GB GDDR6

รองรับ PCIe 5.0 และมีดีไซน์ dual-slot พร้อมพัดลม blower
เหมาะกับการใช้งานในระบบ multi-GPU และเวิร์กสเตชัน

ประสิทธิภาพ inference สูงกว่า RTX 5080 ถึง 496% ในบางกรณี
โดยเฉพาะเมื่อโมเดลไม่สามารถรันได้ใน VRAM 16 GB ของคู่แข่ง

ราคาประมาณ $1,250 ถูกกว่าซีรีส์ RTX PRO Blackwell ครึ่งหนึ่ง
เหมาะกับองค์กรที่ต้องการลดต้นทุนด้านฮาร์ดแวร์

วางจำหน่ายในเวิร์กสเตชันจาก OEM ก่อน เช่น Boxx และ Velocity Micro
รุ่นสำหรับ DIY จะตามมาในไตรมาส 3 จาก ASRock และ PowerColor

รองรับ ROCm 6.3 และเฟรมเวิร์กยอดนิยม เช่น PyTorch, TensorFlow
ช่วยให้สามารถฝึกและ deploy โมเดล AI ได้ในเครื่อง local

เหมาะกับงาน NLP, text-to-image, generative design และ multi-modal AI
รองรับการทำ inference ขนาดใหญ่แบบ on-premises

https://www.techpowerup.com/339030/amd-radeon-ai-pro-r9700-gpu-arrives-on-july-23rd

ละมุนสุดๆเลย ทำออกมาเอง ฟังเองยังทึ่ง
มันยอดเยี่ยมขนาดนี้เลย ทั้งเนื้อหา
และการพูดคุย โอว ทำเองกับมือ ยังทึ่งเลย

https://youtu.be/buHxD5RP8cI?si=1NlPqMIN_mS5_spA

Microsoft เพิ่ม AI Agent ใน Settings ของ Windows 11 เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาตัวเลือกได้ง่ายขึ้น

Microsoft ได้เปิดตัว AI Agent ในแอป Settings ของ Windows 11 เพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถ ค้นหาและปรับแต่งตัวเลือกต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น โดยฟีเจอร์นี้จะใช้ Natural Language Processing (NLP) ทำให้ผู้ใช้สามารถพิมพ์คำถามในภาษาธรรมชาติ เช่น "ฉันจะเชื่อมต่อแล็ปท็อปกับทีวีได้อย่างไร?" และ AI จะช่วยค้นหาตัวเลือกที่เกี่ยวข้อง

AI Agent ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาตัวเลือกใน Settings ได้ง่ายขึ้น
- ผู้ใช้สามารถ พิมพ์คำถามในภาษาธรรมชาติ และ AI จะช่วยค้นหาตัวเลือกที่เกี่ยวข้อง

ฟีเจอร์นี้มีเฉพาะใน Copilot+ PCs เท่านั้น
- ใช้ Neural Processing Unit (NPU) ที่มีอยู่ใน Copilot+ devices

AI สามารถแนะนำตัวเลือกที่เหมาะสมให้กับผู้ใช้
- เช่น แนะนำการตั้งค่าที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ

Microsoft เพิ่ม FAQ เกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ใน Settings
- อยู่ใน System > About และให้ข้อมูลเกี่ยวกับ CPU, GPU, RAM และ Storage

FAQ จะช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ของตนเอง
- เช่น หากมี RAM 8GB ระบบจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบต่อการเล่นเกม

https://www.techradar.com/computing/windows/find-windows-11s-settings-too-confusing-microsoft-has-an-answer-and-it-unsurprisingly-relies-on-ai

วันที่สมองซีกซ้ายกับซีกขวาคืนดีกัน

ชีวิตของ "อ๋อง" เคยเหมือนเรือลำเล็กที่ลอยเคว้งคว้างอยู่กลางทะเลหมอกหนาทึบ เขามักจมอยู่กับ "อดีต" (Past) วนเวียนคิดถึงแต่ "สาเหตุ" (Cause) ของความผิดพลาด ความล้มเหลวต่างๆ ที่ฝังใจ จนกลายเป็น "อาการ" (Symptoms) ของความท้อแท้ ไม่มั่นใจ และมองไม่เห็นทางไปต่อในปัจจุบัน สมองซีกซ้ายที่เต็มไปด้วยเหตุผลและคำตำหนิ กับสมองซีกขวาที่โหยหาความฝันและความสุข ดูเหมือนจะทำงานขัดแย้งกันอยู่ตลอดเวลา
วันหนึ่ง อ๋องได้รู้จักกับแนวคิด NLP Coaching ผ่านเว็บไซต์หนึ่ง เหมือนมีแสงสว่างเล็กๆ ส่องเข้ามาในม่านหมอก เขาลองเปิดใจศึกษา ค่อยๆ เรียนรู้วิธีสำรวจความคิด ความเชื่อที่จำกัดตัวเอง และทำความเข้าใจว่าสิ่งที่คอยฉุดรั้งเขาไว้นั้นมาจากไหน

กระบวนการโค้ชชิ่งพาอ๋องกลับมาโฟกัสที่ "ปัจจุบัน" (Now) สอนให้เขาใช้ "พลังสร้างสรรค์ปัจจุบัน" ที่มีอยู่ในตัว ดึงเอาศักยภาพที่ซ่อนอยู่ออกมา เขาเริ่มฝึกตั้ง "เป้าหมาย" (Outcome) ที่ชัดเจน ไม่ว่าจะเป็น "เป้าหมายในอีก 10 สัปดาห์ข้างหน้า" หรือการใช้หลักการ "10.10.10" เพื่อมองภาพความสำเร็จในระยะสั้น กลาง ยาว รวมถึงการจัดลำดับความสำคัญด้วย "Rule of 5" หรือ 5 สิ่งที่สำคัญที่สุดในแต่ละวัน

อ๋องเริ่มฝึกมอง "ผลลัพธ์" ที่ต้องการ และจินตนาการถึง "ผลกระทบ" (Impact) ที่จะเกิดขึ้นเมื่อเขาทำสำเร็จ ภาพความสำเร็จที่ชัดเจนขึ้นเรื่อยๆ กลายเป็นแรงผลักดันมหาศาล แม้ในช่วงแรกจะมีบางวันที่เขาท้อแท้ หรือเผลอกลับไปคิดถึงเรื่องเก่าๆ แต่เขาก็ถูกสอนให้ใช้มุมมองที่ว่า "สิ่งที่เกิดขึ้นมันดีเสมอ" เพื่อเป็นบทเรียนและก้าวต่อไป

จากคนที่เคยมองโลกในแง่ลบ อ๋องค่อยๆ เปลี่ยนไป เขามีพลังมากขึ้น มีความหวัง มองเห็นเส้นทางข้างหน้าชัดเจนขึ้น เขารู้สึกเหมือนได้ปลดล็อกตัวเอง (Breakthrough Success) และก้าวข้ามกำแพงที่มองไม่เห็นซึ่งเคยขวางกั้นเขาไว้มานาน ชีวิตของเขากำลังจะเปลี่ยนไปตลอดกาล...

หลายปีผ่านไป...
ชายคนหนึ่งกำลังวาด Mind Map แผ่นนั้นอย่างตั้งใจ บนกระดาษปรากฏภาพสมองซีกซ้าย-ขวา ก้อนเมฆแห่งความคิด และลูกศรที่ชี้จากอดีตสู่อนาคต เขาวาดมันขึ้นมาเพื่อเตรียมใช้สอนและโค้ชชิ่งให้กับลูกศิษย์คนใหม่ ที่กำลังเผชิญกับปัญหาคล้ายๆ กับที่เขาเคยเจอ

เขามอง Mind Map แผ่นนั้นด้วยรอยยิ้มบางๆ นึกถึงการเดินทางของตัวเอง จาก "อ๋อง" เด็กหนุ่มที่เคยหลงทาง สู่ "อ.หม่อม" หรือ ศาสตราจารย์พิศิษฐ์ ดร.วสิษฐ์ พรหมบุตร ผู้ก่อตั้งแบรนด์ “Life Alignmentor” (www.lifealignmentor.com) ในวันนี้

ใช่แล้ว... เรื่องราวทั้งหมดคือประสบการณ์ตรงของเขาเอง วันที่สมองซีกซ้ายกับซีกขวาของเขาได้เรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกันอย่างทรงพลัง และเปลี่ยนชีวิตเขาไปตลอดกาล เพื่อส่งต่อพลังนั้นให้กับคนอื่นๆ ต่อไป

www.lifealignmentor.com

เสริมพลัง OKRs ด้วย NLP: ขับเคลื่อนเป้าหมาย เริ่มที่ 'ตัวเรา' สู่องค์กร

OD with OKRs and NLP

ในโลกธุรกิจปัจจุบัน การมีเป้าหมายที่ชัดเจนและวัดผลได้เป็นสิ่งสำคัญ OKRs (Objectives and Key Results) หรือ "หลักการตั้งเป้าหมายและวัดผลลัพธ์" ได้กลายเป็นเครื่องมือที่หลายองค์กรเลือกใช้ เปรียบเสมือน "เข็มทิศนำทาง" ให้องค์กรก้าวไปสู่เป้าหมายที่ท้าทายและสร้างแรงบันดาลใจ
.
แต่
การจะทำให้ OKR เกิดผลสำเร็จจริง ๆ จนเป็นการ "ลงมือทำที่เห็นผล" นั้น ไม่ใช่แค่การมีเครื่องมือที่ดีเท่านั้น หัวใจสำคัญกลับอยู่ที่ "การเปลี่ยนแปลงที่ตัวเราเอง"
.
ผู้นำและสมาชิกในทีมต้องเริ่มต้นจากการปรับเปลี่ยนทัศนคติและสภาวะภายใน ("BEING" หรือ "การตระหนักรู้ในตนเอง") ให้พร้อมเติบโต ซึ่ง NLP (Neuro - Linguistic Programming) หรือ "ศาสตร์การเข้าใจและปรับเปลี่ยนกระบวนการคิดและภาษา" คือกุญแจสำคัญที่จะช่วยเสริมพลังในมิติภายในนี้ได้อย่างยอดเยี่ยม เมื่อ OKRs และ NLP ทำงานร่วมกัน จะเกิดพลังทวีคูณ ขับเคลื่อนองค์กรไปข้างหน้าได้อย่างแท้จริง
.
(อ่านต่อใน Comment และโพสต์ในลิงค์ https://www.facebook.com/share/p/15WjjCLacJ/ และ https://lnkd.in/gCab5Ys8)

www.10-xconsulting.com
www.lifealignmentor.com

บทความนี้กล่าวถึงบทบาทของ AI ในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ซึ่งช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถเปลี่ยนจากการตอบสนองแบบ เชิงรับ ไปสู่การป้องกันแบบ เชิงรุก AI ไม่เพียงแต่ตรวจจับภัยคุกคาม แต่ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการตอบโต้ได้อย่างรวดเร็ว

AI ช่วยให้การตอบสนองต่อภัยคุกคามเป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำ
- ใช้ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมเครือข่ายและตรวจจับความผิดปกติ
- ลดระยะเวลาการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย

AI ช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์เหตุการณ์ด้วย Natural Language Processing (NLP)
- NLP สามารถช่วยให้ระบบรักษาความปลอดภัยเข้าใจข้อมูลจากบันทึกและรายงาน
- ระบบ AI ที่ใช้ NLP สามารถลดเวลาการวิเคราะห์เหตุการณ์ลงได้ถึง 60%

AI สามารถดำเนินการตอบโต้ภัยคุกคามโดยอัตโนมัติ
- ระบบสามารถ บล็อก IP ที่น่าสงสัย และ แยกอุปกรณ์ที่ถูกโจมตี โดยไม่ต้องรอการตัดสินใจจากมนุษย์
- อย่างไรก็ตาม องค์กรส่วนใหญ่ยังต้องการให้มนุษย์มีบทบาทในการตัดสินใจขั้นสุดท้าย

AI ถูกนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัยชั้นนำ
- เช่น CrowdStrike Falcon, Microsoft Defender และ Palo Alto Cortex XDR

https://www.csoonline.com/article/3966034/ai-in-incident-response-from-smoke-alarms-to-predictive-intelligence.html

ทักษะด้าน AI และ Cloud ทำให้เงินเดือนในสายไอทีเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปี 2024 โดยเฉพาะผู้ที่เชี่ยวชาญ Natural Language Processing, AWS และ Blockchain คาดว่า แนวโน้มนี้จะดำเนินต่อไปในปี 2025 นอกจากนี้ คนที่ทำงานด้าน AI มีระดับความพึงพอใจสูงกว่าค่าเฉลี่ย เนื่องจากเป็นงานที่ท้าทายและเปิดโอกาสให้เรียนรู้มากขึ้น Dice ยังแนะนำว่า การเปลี่ยนงาน 6-9 ครั้งในชีวิตการทำงานเป็นจุดที่เหมาะสมสำหรับการเติบโตของเงินเดือน

ทักษะที่ได้รับเงินเดือนเพิ่มขึ้นมากที่สุดในปี 2024
- Natural Language Processing (NLP): $131,621 (+21%)
- AWS CodeWhisperer: $117,821 (+16%)
- Amazon Redshift: $134,103 (+15%)
- BigQuery: $120,434 (+15%)
- COBOL: $130,243 (+15%)
- Ruby: $136,920 (+13%)
- AI ทั่วไป: $130,277 (+12%)
- Blockchain: $113,143 (+12%)
- Oracle eBusiness: $121,227 (+12%)
- Application Delivery: $123,336 (+11%)

AI ช่วยให้พนักงานมีความพึงพอใจในการทำงานมากขึ้น
- ผู้ที่ทำงานในโครงการด้าน AI มีระดับความพึงพอใจสูงกว่าผู้ที่ทำงานในสายอื่น แม้จะได้รับเงินเดือนเท่ากัน
- Dice ระบุว่า AI มอบผลประโยชน์ที่มากกว่าการเงิน เช่น ความท้าทายและโอกาสในการเรียนรู้

แนวคิด "Goldilocks Zone" ของการเปลี่ยนงานในสายไอที
- การเปลี่ยนงาน 6-9 ครั้งในชีวิตการทำงาน ส่งผลให้เงินเดือนเฉลี่ยสูงถึง $142,000
- อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนงานมากกว่า 10 ครั้งอาจส่งผลเสียต่อรายได้
- Dice แนะนำให้เลือกเปลี่ยนงาน อย่างมีกลยุทธ์ เพื่อเพิ่มโอกาสในการเติบโต

แนวโน้มของสภาพแวดล้อมการทำงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี
- ผู้หญิงที่ทำงานในวงการเทคโนโลยีมาเกิน 20 ปี มีโอกาสมากกว่า 1.5 เท่า ที่จะระบุว่า วัฒนธรรมองค์กรดีขึ้นกว่าชายในอุตสาหกรรมเดียวกัน

https://www.zdnet.com/home-and-office/work-life/these-tech-skills-drove-the-biggest-salary-increases-over-the-past-year/

มีการเปิดตัวโครงการใหม่ของ Intel ที่ชื่อว่า Polite Guard ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อประเมินและรักษาระดับความสุภาพของข้อความที่ AI ตอบกลับ โดยใช้เทคโนโลยี Natural Language Processing (NLP) เป็นหลัก

Polite Guard สามารถจำแนกข้อความออกเป็นสี่ระดับ ได้แก่ สุภาพ (polite), สุภาพเล็กน้อย (somewhat polite), กลาง ๆ (neutral), และไม่สุภาพ (impolite) ทำให้สามารถป้องกันการโจมตีเชิงรุก (adversarial attacks) ที่อาจเกิดขึ้นในการสื่อสารของ AI นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้าเมื่อใช้งานในระบบธุรกิจ

โครงการ Polite Guard นี้ได้รับการปล่อยให้ใช้งานภายใต้ MIT License ซึ่งนักพัฒนาสามารถปรับปรุงและนำไปใช้งานในโปรเจ็กต์ของตนเองได้ โดยข้อมูลชุดข้อมูลและซอร์สโค้ดสามารถเข้าถึงได้ผ่าน GitHub และ Hugging Face

ความน่าสนใจของโครงการนี้คือการที่ Intel มุ่งเน้นการพัฒนา AI ที่สามารถสื่อสารได้อย่างสุภาพและมีประสิทธิภาพ ซึ่งมีความสำคัญในการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ใช้งานและเสริมสร้างความสามารถในการป้องกันการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นในการสื่อสารของ AI

ด้วยการแนะนำ Polite Guard ทาง Intel หวังว่าจะสามารถยกระดับมาตรฐานการประเมินความสมบูรณ์ของภาษาที่ใช้ในการสื่อสารด้วย AI และช่วยเสริมสร้างความยืดหยุ่นของระบบให้มากขึ้น

https://www.techradar.com/pro/no-its-not-an-april-fool-intel-debuts-open-source-ai-offering-that-gauges-a-texts-politeness-level

การพัฒนา AI (Artificial Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ เป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำหน้าที่ที่ต้องการความฉลาดของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การตัดสินใจ การแก้ปัญหา และการเข้าใจภาษา โดยการพัฒนา AI มีขั้นตอนและแนวทางหลักดังนี้:

### 1. **การกำหนดปัญหา**
- **การระบุปัญหา**: กำหนดปัญหาที่ต้องการให้ AI แก้ไข เช่น การจดจำภาพ การแปลภาษา หรือการแนะนำสินค้า
- **การรวบรวมข้อมูล**: ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนา AI ต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาและมีคุณภาพ

### 2. **การเลือกเทคนิคและอัลกอริทึม**
- **การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)**: ใช้เทคนิคเช่น การเรียนรู้ภายใต้การดูแล (Supervised Learning), การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล (Unsupervised Learning), และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
- **การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)**: ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ภาพและเสียง
- **การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP)**: ใช้สำหรับการเข้าใจและสร้างภาษา

### 3. **การฝึกโมเดล**
- **การเตรียมข้อมูล**: ทำความสะอาดข้อมูลและแบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
- **การฝึกโมเดล**: ใช้ข้อมูลชุดฝึกเพื่อสอนโมเดลให้เรียนรู้รูปแบบและทำนายผลลัพธ์
- **การปรับแต่งโมเดล**: ปรับพารามิเตอร์และโครงสร้างโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

### 4. **การประเมินผล**
- **การทดสอบโมเดล**: ใช้ข้อมูลชุดทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
- **การวัดประสิทธิภาพ**: ใช้เมตริกเช่น ความแม่นยำ (Accuracy), ความจำเพาะ (Precision), ความไว (Recall), และ F1 Score

### 5. **การปรับปรุงและพัฒนา**
- **การปรับปรุงโมเดล**: ปรับปรุงโมเดลโดยการเพิ่มข้อมูลหรือปรับอัลกอริทึม
- **การทดสอบในสภาพจริง**: นำโมเดลไปทดสอบในสภาพแวดล้อมจริงเพื่อดูประสิทธิภาพ

### 6. **การนำไปใช้**
- **การปรับใช้โมเดล**: นำโมเดลไปใช้ในระบบจริง เช่น แอปพลิเคชันหรือเว็บไซต์
- **การติดตามและบำรุงรักษา**: ติดตามประสิทธิภาพของโมเดลและทำการบำรุงรักษาเป็นระยะ

### 7. **การพัฒนาต่อยอด**
- **การวิจัยและพัฒนา**: ทำการวิจัยเพื่อพัฒนาอัลกอริทึมและเทคนิคใหม่ๆ
- **การประยุกต์ใช้ในด้านอื่นๆ**: นำ AI ไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น การแพทย์ การเงิน การขนส่ง

### 8. **การพิจารณาด้านจริยธรรมและกฎหมาย**
- **จริยธรรมของ AI**: พิจารณาผลกระทบทางสังคมและจริยธรรมของการใช้ AI
- **กฎหมายและข้อบังคับ**: ปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับการใช้ AI

การพัฒนา AI เป็นกระบวนการที่ต้องอาศัยความรู้และทักษะในหลายด้าน รวมถึงการทำงานร่วมกันของทีมที่มีความเชี่ยวชาญต่างกัน เพื่อให้ได้ระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง