บทความ Data Science & ML ล่าสุด

DATA

8 บทความ

ค้นพบบทความและคู่มือล่าสุดเกี่ยวกับ Data Science & ML

ภาพประกอบคำถามสัมภาษณ์ MLOps แสดง MLflow model registry, pipeline การนำไปใช้งาน และแดชบอร์ดเฝ้าติดตาม drift บนพื้นหลังสีเข้ม

DATA

June 23, 2026

MLOps ในปี 2026: MLflow, Model Registry และคำถามสัมภาษณ์เชิงเทคนิค

คำถามสัมภาษณ์ MLOps ครอบคลุมวงจรชีวิต ML การติดตามการทดลองด้วย MLflow การเลื่อนระดับใน model registry รูปแบบการนำไปใช้งาน การเฝ้าติดตาม drift และ system design สำหรับปี 2026 พร้อมโค้ด Python และคำตอบ

สถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ RAG retrieval-augmented generation พร้อมฐานข้อมูลเวกเตอร์และ LLM

DATA

June 6, 2026

RAG และ LLM ในปี 2026: Retrieval-Augmented Generation สำหรับสัมภาษณ์ Data Science

อธิบาย Retrieval-Augmented Generation (RAG) สำหรับการสัมภาษณ์ data science ในปี 2026 ครอบคลุมฐานข้อมูลเวกเตอร์ กลยุทธ์ chunking โมเดล embedding agentic RAG Graph RAG และสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ที่พร้อมใช้งานจริง

Hugging Face Transformers 2026: NLP, Fine-Tuning และคำถามสัมภาษณ์

DATA

May 19, 2026

Hugging Face Transformers 2026: NLP, Fine-Tuning และคำถามสัมภาษณ์

คู่มือ Hugging Face Transformers v5 ปี 2026: สถาปัตยกรรม, fine-tuning ด้วย LoRA, tokenization, quantization และคำถามสัมภาษณ์งาน data science NLP

Feature engineering สำหรับ machine learning: การแสดงภาพ pipeline การแปลงข้อมูล

DATA

May 8, 2026

Feature Engineering สำหรับ Machine Learning: เทคนิคและคำถามสัมภาษณ์ 2026

เรียนรู้เทคนิค feature engineering สำหรับ machine learning พร้อมตัวอย่าง Python จริง ครอบคลุม encoding, scaling, การคัดเลือก feature, pipeline scikit-learn และคำถามสัมภาษณ์ data science

เปรียบเทียบ deep learning framework PyTorch vs TensorFlow 2026

DATA

April 24, 2026

PyTorch vs TensorFlow 2026: ควรเลือก Deep Learning Framework ตัวไหนดี?

เปรียบเทียบ PyTorch vs TensorFlow ในปี 2026 ครอบคลุมประสิทธิภาพ การ deploy ระบบนิเวศ และประสบการณ์นักพัฒนา เพื่อช่วยเลือก deep learning framework ที่เหมาะสม

DATA

April 7, 2026

Python สำหรับ Data Science: NumPy, Pandas และ Scikit-Learn ในปี 2026

บทเรียนเชิงปฏิบัติครอบคลุม NumPy array operations, Pandas data manipulation และ Scikit-Learn model training สร้าง data pipeline ครบวงจรตั้งแต่ไฟล์ CSV ดิบจนถึงโมเดลที่พร้อมใช้งานจริงด้วยโค้ด Python