DL101 : Deep Learning the Basic
คอร์ส Deep Learning the Basic เป็นคอร์สแรกของชุดคอร์ส Deep Learning โดยเนื้อหาที่จะได้เรียนในคอร์สคือ “Linear Model และการพัฒนา Linear Model” ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของ “Deep Learning และ การพัฒนา Deep Learning” แผนที่การเรียนและเนื้อหาในคอร์ส...
Deep RL : Build Super Players
Reinforcement Learning คืออะไร ? หากพูดถึงนิยามความหมายของ AI ที่คนทั่วไปจินตนาการถึงว่า AI จะต้องสามารถเรียนรู้เพื่อแก้ปัญหาต่าง ๆ และพัฒนาความฉลาดของตัวเองไปได้เรื่อย ๆ นั้น ศาสตร์ที่ตรงกับนิยามดังกล่าวมากที่สุดก็คือ Reinforcement Learning (RL) RL เป็นการเรียนรู้ของ agent แบบลองผิดลองถูก โดยที่ agent...
AI for Finance : False Signal Detection
เราจะสร้าง AI สำหรับงาน Trading ได้อย่างไร ? ในปัจจุบัน เราทุกคนต่างได้เห็นศักยภาพอันทรงพลังของ AI ในทำงานด้านต่าง ๆ ตั้งแต่ การสร้างจรวดลงจอดอัตโนมัติ รถขับเคลื่อนด้วยตัวเอง AI ที่วาดรูปเองได้ เขียนบทความเองได้ จนกระทั่งเขียน code ขึ้นมาเองได้ นอกจากนั้น เรายังได้เห็นการออกมาพูดของเหล่าบรรดาผู้ก่อตั้ง Hedge...
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning คืออะไร ? Reinforcement Learning เป็นแนวทางการเรียนรู้ของ AI ซึ่งมีลักษณะที่เหมือนกับการเรียนรู้ของมนุษย์ นั่นคือเป็นการเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก และพยายามค้นหาแนวทางรับมือกับปัญหาหนึ่ง ๆ ให้ดีที่สุด ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ เช่น AlphaGO, self-driving car, stock trading bot แนวทางการเรียนรู้แบบ Reinforcement Learning...
ตะลุยโจทย์ Python 500 ข้อ
Mindset การสร้างคอร์สของเรา 1. เราไม่เชื่อว่าพรสวรรค์ทำให้คนประสบความสำเร็จ การเชื่อเรื่องพรสวรรค์เป็นสิ่งที่น่ากลัว เพราะจะทำให้นักเรียนมีข้อจำกัดในการทำสิ่งต่าง ๆ นักเรียนจะรู้สึกมีเหตุผลอย่างชอบธรรมในการยอมแพ้ เมื่อนักเรียนทำสิ่งต่าง ๆ ออกมาได้ไม่ดีในช่วงแรก 2. ความตั้งใจต่างหากที่ส่งผลให้นักเรียนประสบความสำเร็จ ถ้านักเรียนเชื่อว่าความตั้งใจส่งผลให้ประสบความสำเร็จ ความเป็นไปได้ในชีวิตนักเรียนจะไร้ขีดจำกัด เพราะไม่ว่านักเรียนอยากทำอะไร นักเรียนจะตั้งใจทำจนสำเร็จ 3. ความรู้เป็นสิ่งที่หาได้ง่าย แต่ “ประสบการณ์และความชำนาญเป็นสิ่งที่หาได้ยาก จำเป็นจะต้องใช้เวลาถึงจะสร้างขึ้นมาได้ !” ...
วิธีหาจุดเข้า Order และเตรียม Data ที่ดีด้วย Machine Learning
ความสำคัญของคอร์สนี้ ส่วนประกอบของ Data Preparation สำหรับ Financial ML มีอยู่ด้วยกันทั้งหมด 3 ส่วน ได้แก่ Sampling (จุดเข้า order) Feature Labeling เนื่องจาก Financial Data เป็นข้อมูลในรูปแบบของ Time Series ประกอบกับ noise...