Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Physical Sciences and Mathematics Commons™

Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Chulalongkorn University

Discipline
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type

Articles 601 - 630 of 3121

Full-Text Articles in Physical Sciences and Mathematics

เอไอสำหรับการแนะนำรหัสบัญชีสมุดแยกประเภททั่วไป, ปกรณ์ โคตรภูชัย Jan 2023

เอไอสำหรับการแนะนำรหัสบัญชีสมุดแยกประเภททั่วไป, ปกรณ์ โคตรภูชัย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

เทคโนโลยีเอไอช่วยส่งเสริมให้ธุรกิจสามารถคงความเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งในโลกปัจจุบันที่มีการแข่งขันสูง ขณะเดียวกันการทำบัญชีก็มีบทบาทสำคัญที่ทำให้การบริหารการเงินของธุรกิจประสบความสำเร็จ การทำบัญชีเกี่ยวข้องกับการบันทึกธุรกรรมทางการเงินที่เกิดขึ้น และเลือกรหัสบัญชีที่ถูกต้องในการบันทึกบัญชี การใส่ค่ารหัสบัญชีด้วยมืออาจก่อให้เกิดความผิดพลาดและสูญเสียทรัพยากรของบริษัท ขณะที่การใส่ค่ารหัสบัญชีที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจดียิ่งชึ้นและทำให้ธุรกิจเติบโตได้อย่างรวดเร็ว การแนะนำรหัสบัญชีอัตโนมัติด้วยเอไอสามารถช่วยประหยัดเวลา เพิ่มผลิตภาพและคุณภาพของผลลัพธ์ จากการลดความผิดพลาดของมนุษย์ งานวิจัยนี้จึงนำเสนอแนวทางระบบที่พัฒนาด้วยเอไอเพื่อแนะนำรหัสบัญชีในการทำบัญชีแบบรายการคู่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติถูกนำมาใช้เป็นหลักในขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผล และดึงความหมายจากข้อมูลที่เป็นข้อความได้ แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องได้ถูกสร้างขึ้นจากอัลกอริทึม คาร์ต, ป่าสุ่ม, และมัลติเลเยอร์ เพอร์เซปทรอน ผลการทดลองรายงานว่าแบบจำลองป่าสุ่มที่ใช้วิธีแทนค่าข้อความด้วยวิธีถุงคำ ให้ค่าความแม่นยำสูงสุดที่ 84.91% ซึ่งอยู่ในระดับที่ยอมรับได้ในมุมของการบัญชี

Go to article

Multi-Modal Deep Learning For Diagnosis Of Dyssynergic Defecation Using Abdominal X-Ray Images And Symptom Questionnaires, Sirapob Sangnark Jan 2023

Multi-Modal Deep Learning For Diagnosis Of Dyssynergic Defecation Using Abdominal X-Ray Images And Symptom Questionnaires, Sirapob Sangnark

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Dyssynergic defecation (DD) is a specific type of chronic constipation necessitating a specialized diagnostic test. However, these tests are exclusively available in tertiary care settings due to the unavailability of the required devices in primary and secondary care settings. In this thesis, we present a multi-modal deep learning model that can preliminary diagnose patients who suffer from DD. This model utilizes cost-effective and accessible data in small hospitals, such as abdominal X-ray images and symptom questionnaires. Cross-modal attention is applied to assist the multi-modal model in identifying significant relationships between the two types of data. A convolution block attention module …

Go to article

การเรียนรู้ตัวแทนแบ่งแยกเพื่อการจำแนกระหว่างเนื้องอกตับประเภทร้ายแรงและไม่ร้ายแรงจากภาพถ่าย Dce-Mri, อรรณพ วัตถโกวิท Jan 2023

การเรียนรู้ตัวแทนแบ่งแยกเพื่อการจำแนกระหว่างเนื้องอกตับประเภทร้ายแรงและไม่ร้ายแรงจากภาพถ่าย Dce-Mri, อรรณพ วัตถโกวิท

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

-

Go to article

การคัดกรองความผิดปกติของรูปภาพบุคคลที่สร้างจากปัญญาประดิษฐ์, ธนพล พจนะสวนีย์ Jan 2023

การคัดกรองความผิดปกติของรูปภาพบุคคลที่สร้างจากปัญญาประดิษฐ์, ธนพล พจนะสวนีย์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในยุคปัจจุบันความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ถูกสร้างขึ้นและพัฒนาเพื่อสามารถสร้างงานสร้างสรรค์ต่างๆ ได้แก่ รูปภาพ วิดีโอ เสียง งานเขียน และบทความ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ในการผลิตงานภาพบุคคลตามคําสั่งหรือข้อความที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม การใช้ปัญญาประดิษฐ์ประเภทนี้ยังมีความผิดพลาดเกิดขึ้น ความผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดในการสร้างภาพบุคคลคือความผิดปกติจากส่วนของร่างกายหรืออวัยวะของมนุษย์เช่นอวัยวะที่ผิดรูปหรือองค์ประกอบอวัยวะขาดหายไป จากปัญหานี้ทำให้ผู้วิจัยเกิดแนวคิดที่จะออกแบบแบบจำลองสําหรับการคัดกรองความผิดปกติของภาพบุคคลที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ในการสร้างชุดข้อมูลภาพบุคคลประมาณ 100,000 ภาพที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์และพัฒนาแบบจำลองต้นแบบสําหรับคัดกรองความผิดปกติของภาพบุคคลที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำให้ภาพปัญญาประดิษฐ์จะมีคุณภาพที่ดีขึ้นและมีประโยชน์มากขึ้น แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกนำมาใช้เพื่อแยกประเภทภาพปัญญาประดิษฐ์ โดยแบ่งออกเป็น2 ประเภท: ภาพปกติ (Normal)และ ภาพบกพร่อง (Defect) ชุดข้อมูลที่ใช้พัฒนาแบบจำลองนี้ประกอบด้วยข้อมูลประมาณ 100,000 ภาพเพื่อให้แบบจำลองมีความแม่นยําและประสิทธิภาพที่ดี งานวิจัยนี้ใช้แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก 4 ประเภทในการทดสอบเพื่อหาแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสําหรับการคัดกรองความผิดปกติในภาพปัญญาประดิษฐ์ แบบจำลองนี้ใช้เป็นแบบจำลองต้นแบบในการคัดกรองคุณภาพของภาพบุคคลที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์และชุดข้อมูลทั้งหมดในงานวิจัยนี้จะถูกเผยแพร่โดยสาธารณะ

Go to article

Improving Player Skills In Action Games Using Dynamic Scripting Ai, Pakanan Aimherungilas Jan 2023

Improving Player Skills In Action Games Using Dynamic Scripting Ai, Pakanan Aimherungilas

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Complexity in video games is one of the obstacles that prevent new players from enjoying the game. In an action game genre, players require a certain level of reaction time and game knowledge to overcome a challenge. Players have difficulty learning and improving their skills in complex games. One example being Final Fantasy VIII and its tutorial about magic junction system, the main mechanic of the game that the game quickly explained with numerous texts. Due to its complexity, most players could not understand the mechanic properly, leaving them confused and having a hard time playing the game. Players who …

Go to article

การแปลงโครงสร้างคริปกีพร้อมด้วยสูตรตรรกะเชิงเวลาแบบลำดับเป็นบูชีออโตมาตา, ณัฏฐ์ รุ่งเศรษฐพัฒน์ Jan 2023

การแปลงโครงสร้างคริปกีพร้อมด้วยสูตรตรรกะเชิงเวลาแบบลำดับเป็นบูชีออโตมาตา, ณัฏฐ์ รุ่งเศรษฐพัฒน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

โดยทั่วไปโครงสร้างคริปกี หรือที่รู้จักกันในนามของระบบทรานสิชันที่ถูกนำมาใช้เพื่อแสดงสถานะจำกัด และการเปลี่ยนแปลงในระบบที่ไม่มีที่สิ้นสุด โดยที่โครงสร้างคริปกีนั้นจะไม่มีสถานะยอมรับหรือเรียกว่าสถานะสิ้นสุด เมื่อต้องทำการดำเนินการทวนสอบด้วยโมเดลเช็กกิงด้วยสูตรตรรกะเชิงเวลาแบบลำดับ จากคุณสมบัติและการพิจารณาการตรวจสอบความว่างเปล่าจากเทคนิคการจำกัด โครงสร้างคริปกีที่ถูกกำหนดต้องถูกแปลงไปอยู่ในรูปแบบของบูชีออโตมาตาที่สอดคล้องกันเสียก่อน ในการแปลงนั้นเพื่อแน่ใจว่าผลลัพธ์บูชีออโตมาตาที่มีสถานะยอมรับเหมาะสมสำหรับการตรวจสอบความว่างเปล่าโดยการใช้บูชีออโตมาตาที่ได้จากสูตรตรรกะเชิงเวลาแบบลำดับที่แสดงคุณสมบัติที่ต้องการ ในงานวิจัยนี้ได้นำเสนออีกทางเลือกในการแปลงโครงสร้างคริปกีที่กำหนดโดยพร้อมกับสูตรตรรกะเชิงเวลาแบบลำดับที่จะแสดงถึงคุณสมบัติที่ต้องการให้กลายเป็นบูชีออโตมาตาที่สอดคล้องกันที่มีสถานะยอมรับในจำนวนที่เพียงพอตามสูตรตรรกะเชิงเวลาแบบลำดับ วิธีการนี้จะช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการ เพิ่มความชัดเจนของโครงสร้างทั้งหมด ทำให้การตีความ การวิเคราะห์เงื่อนไขของพฤติกรรมที่ต้องการของระบบได้ง่ายขึ้น โดยการทวนสอบด้วยโมเดลเช็กกิงกับบูชีออโตมาตาที่ได้จากการแปลงที่มีสถานะยอมรับสอดคล้องกับสูตรตรรกะเชิงเวลาแบบลำดับที่ต้องการ เราก็สามารถประเมินความน่าพอใจของคุณสมบัติเหล่านั้นได้อย่างแม่นยำ

Go to article

การติดตามคุณสมบัติข้อมูลภายในปฏิบัติการการเรียนรู้ของเครื่องอย่างครบวงจร, ณัฐนรี จับจุ Jan 2023

การติดตามคุณสมบัติข้อมูลภายในปฏิบัติการการเรียนรู้ของเครื่องอย่างครบวงจร, ณัฐนรี จับจุ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องใช้ข้อมูลเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึก, ทำการตัดสินใจ และสร้างการทำนาย จากข้อมูลที่ถูกอนุมานที่ป้อนเข้าไปในแบบจำลองอาจคลาดเคลื่อนหรือเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป จึงอาจทำให้ประสิทธิภาพของแบบจำลองลดลง ด้วยเหตุนี้ แบบจำลองจึงต้องได้รับการฝึกอบรมใหม่ อย่างไรก็ตาม การประเมินแบบจำลองและการฝึกอบรมซ้ำบ่อยครั้งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง เนื่องจากการติดฉลากผลเฉลยอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ดังนั้น การติดตามคุณสมบัติของข้อมูลก่อนและหลังการปรับใช้ (deployment) แบบจำลองสามารถช่วยเลือกเวลาที่เหมาะสมในการฝึกอบรมแบบจำลองใหม่ได้ วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอกรอบการทำงานของการติดตามคุณสมบัติข้อมูลแบบครบวงจร (end-to-end) ภายในปฏิบัติการการเรียนรู้ของเครื่อง (MLOps) เพื่อมอบแนวทางสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองอย่างชาญฉลาดโดยสามารถใช้เครื่องมือที่หลากหลาย เพื่อความสะดวกในการใช้งานและคุ้มค่า

Go to article

Design, Synthesis, And Biological Evaluation Of Darunavir Analogs As Hiv-1 Protease Inhibitors, Muhammad Asad Ur Rehman Jan 2023

Design, Synthesis, And Biological Evaluation Of Darunavir Analogs As Hiv-1 Protease Inhibitors, Muhammad Asad Ur Rehman

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Darunavir, a potent inhibitor for HIV protease (PR) for the treatment of HIV infection, encounters limitations due to the emergence of multi-drug resistance HIV strains, imposing the development of darunavir analogs as new HIV protease inhibitors (PI) with enhanced efficacy. In this study, a combinatorial in silico method was used to at first design a several HIV-1 PI analogs with variations at key sites, P1' and P2', to improve the interactions with HIV-1 PR. Fifteen analogs with encouraging binding score were selected for synthesis and assessed for the inhibition activity of HIV-1 PR. The study demonstrated the effectiveness of P2' …

Go to article

Hydrophobic Deep Eutectic Solvent-Based Ferrofluid For Removal Of Parabens, Aswin Falahudin Jan 2023

Hydrophobic Deep Eutectic Solvent-Based Ferrofluid For Removal Of Parabens, Aswin Falahudin

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Hydrophobic deep eutectic solvent-based ferrofluids were prepared by combining magnetic nanocomposites and hydrophobic deep eutectic solvent, and studies for paraben removal were conducted. The final products were characterized by Fourier transform infrared spectroscopy, X-ray diffraction, surface area analyzer, scanning electron microscopy, thermogravimetric analysis, vibrating sample magnetometer, and UV-Vis spectrophotometer. SEM images and XRD pattern showed that the magnetic nanocomposite particles are mostly spherical and the magnetite phase of iron oxide and amorphous silica. The surface area of these materials ranged from 97.02 m2/g for the bare magnetite to 132.80 m2/g, 292.74 m2/g, and 421.88 m2/g after modified with silica shell …

Go to article

Simplified Music Playlist Recommendation Using Sequential-Based Gated Recurrent Unit For Policy And Action Determination, Chanapa Channarong Jan 2023

Simplified Music Playlist Recommendation Using Sequential-Based Gated Recurrent Unit For Policy And Action Determination, Chanapa Channarong

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Recommendation systems are crucial for helping users discover music tailored to their preferences on streaming services. Reinforcement learning is a popular method for music recommendations. However, previous approaches have struggled with overfitting. The agent may become problematic for the new user context if, after a learning phase, it starts to predict actions only based on previous interactions. To overcome this limitation, previous methods require retraining, which require resetting all parameters in the agent. This study introduces the Policy GRU-RL method, which combines sequential-based learning and reinforcement learning to address overfitting without resetting all parameters. It utilizes a recurrent network by …

Go to article

Qspr Modelling For Intrinsic Viscosity Of Polymer In Solvents, Benjawan Thananchai Jan 2023

Qspr Modelling For Intrinsic Viscosity Of Polymer In Solvents, Benjawan Thananchai

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Intrinsic viscosity, [η], of polymers is an important and valuable measure in polymer study. It can help in revealing molecular weight, size, and branching of polymer chains. In this work, quantitative structure-property relationship (QSPR) models were developed to predict the intrinsic viscosity of polymers in solvents. The database containing 50 polymer-solvent mixtures associated with 8 different polymers was obtained from literature. The solution mixtures were divided into 2 groups, 27 and 23 mixtures in the first (4 polymers) and the second (another 4 polymers) groups, respectively. A total of 1,232 structural properties were calculated. Preliminary screening of descriptors was applied. …

Go to article

Intergrated Carbon Dioxide Capture-Conversion By Phthalocyanine-Catalyzed Electrochemical Process, Manatsanan Fangarrom Jan 2023

Intergrated Carbon Dioxide Capture-Conversion By Phthalocyanine-Catalyzed Electrochemical Process, Manatsanan Fangarrom

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Carbon dioxide (CO2) is a significant contributor to global warming and climate change. Currently various technologies are available to reduce the CO2 emission. Electrochemical CO2 reduction reaction (CO2RR) in the presence of an appropriate catalyst is a promising approach, but it is limited by ability to scale up the process at reasonable cost. Integrating CO2 capture and conversion into a single process by introducing a CO2-capturing agent in an electrolyte solution used for the CO2RR may help overcome this limitation. This study focused on developing the integrated CO2 capture-conversion by using monoethanolamine (MEA), aminomethyl propanol (AMP) or triethanolamine (TEA) as …

Go to article

Ultrasonic-Assisted Extraction Of Andrographolide And Bioactive Diterpene Lactones From Andrographis Paniculata, Ayomide Gbadebo Jan 2023

Ultrasonic-Assisted Extraction Of Andrographolide And Bioactive Diterpene Lactones From Andrographis Paniculata, Ayomide Gbadebo

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Andrographis paniculata is an herbaceous plant known for its medicinally active diterpene lactones, including andrographolide (AG), neoandrographolide (NAG), 14-deoxy-11,12-didehydroandrographolide (DDHAG), and 14-deoxyandrographolide (DAG). These compounds are typically extracted using polar solvents like methanol and ethanol, yielding ≤4% w/w. This research focused on combining a fairly polar solvent with a highly polar solvent in an ultrasonic-assisted extraction (UAE) process, which is both time and energy efficient. The optimized conditions for the extraction were 40°C, 3 hours, 50% duty cycle, 1:10 solute-solvent ratio using a 6:4 ratio of ethyl acetate to ethanol, and 180W power. Quantitative nuclear magnetic resonance (qNMR) analysis successfully …

Go to article

Volatile Compound Profiles In Human Sweat For Stress Screening, Teerada Somphot Jan 2023

Volatile Compound Profiles In Human Sweat For Stress Screening, Teerada Somphot

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This research aimed to develop an alternative stress assessment method by analyzing sweat volatile compounds, given the limited access to psychiatric evaluations. Sweat samples were collected from the armpits of 44 male firefighters using cotton rods and analyzed for volatile organic compounds (VOCs). The extraction of VOCs utilized headspace solid-phase microextraction (HS-SPME) followed by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), with identification based on comparing experimental retention indices and mass spectra against the NIST Library database. The results were correlated with perceived stress scores (PSS) from the same 44 firefighters. Significant peaks, chosen for their accuracy and statistical significance, identified potential stress …

Go to article

Ssvep-Bci In Augmented Reality In Realistic Environment, Bhuwit Chaiyarit Jan 2023

Ssvep-Bci In Augmented Reality In Realistic Environment, Bhuwit Chaiyarit

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study investigates Augmented Reality-based Steady-State Visual Evoked Potentials (AR-SSVEP) in Brain-Computer Interface (BCI) systems, utilizing Extended Filter Bank Canonical Correlation Analysis (Extended-FBCCA) for SSVEP recognition optimization across various frequencies in various scenarios. The 10 Hz stimulus consistently achieves the highest recognition accuracy. Frequency-specific variations at 12 Hz, 13 Hz, and 15 Hz highlight nuanced SSVEP responses. White stimuli yield PC-SSVEP recognition ranging from 68.32% to 81.98%, slightly outperforming AR-SSVEP-Controlled (63.59% to 73.23%). Red stimuli impact AR-SSVEP-Controlled less than PC-SSVEP, with recognition ranges of 68.65% to 76.30% and 67.97% to 76.72%, respectively. Comparisons show a general slight outperformance of PC-SSVEP, …

Go to article

ผลกระทบของเพศและเสียงของอวตารในการนำเสนอสินค้าที่มีต่อความเข้าใจในสินค้าและการรับรู้ความน่าเชื่อถือในอวตาร, ฐิตาภา ติยะโสภณจิต Jan 2023

ผลกระทบของเพศและเสียงของอวตารในการนำเสนอสินค้าที่มีต่อความเข้าใจในสินค้าและการรับรู้ความน่าเชื่อถือในอวตาร, ฐิตาภา ติยะโสภณจิต

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบ (1) ความเข้าใจในสินค้า และ (2) การรับรู้ความน่าเชื่อถือของอวตาร โดยใช้อวตารการนำเสนอสินค้า 4 รูปแบบ ได้แก่ (1) อวตารชายเสียงชาย (2) อวตารหญิงเสียงหญิง (3) อวตารหญิงเสียงชาย และ (4) อวตารชายเสียงหญิง โดยศึกษาหน่วยตัวอย่างเจเนอเรชันวาย หรือ ผู้ที่เกิดในช่วง ปี พ.ศ. 2524-2543 ที่มีประสบการณ์ในการเลือกซื้อสินค้าออนไลน์ และมีระดับการศึกษาปริญญาตรีขึ้นไป จำนวน 419 คน โดยใช้แบบสอบถามออนไลน์เป็นเครื่องมือในการเก็บข้อมูล สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และใช้การทดสอบแมนน์-วิทนีย์ยู และการทดสอบครัสคัล-วอลลิส ในการทดสอบสมมติฐาน ผลการศึกษาพบว่า การนำเสนอสินค้าโดยใช้อวตารชายเสียงชาย ทำให้เกิดความเข้าใจในสินค้า และการรับรู้ความน่าเชื่อถือในอวตารโดยเฉลี่ยสูงสุด นอกจากนั้นยังพบว่า หน่วยตัวอย่างมีความเข้าใจในผลิตภัณฑ์ได้ดีขึ้นเมื่อได้รับข้อมูลจากอวตารที่มีเพศตรงข้ามและเสียงของเพศตรงข้ามกับผู้รับข้อมูล ในขณะที่การรับรู้ความน่าเชื่อถือ ผู้รับข้อมูลทั้งเพศชายและเพศหญิงรับรู้ความน่าเชื่อถือของอวตารเพศชายมากกว่าอวตารเพศหญิง

Go to article

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจซื้อสินค้า จากการรับชมวิดีโอสั้นผ่านโซเชียลมีเดีย ระหว่างวิดีโอให้ข้อมูลและวิดีโอตลก, ณัชชา เพ็ญภาคกุล Jan 2023

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจซื้อสินค้า จากการรับชมวิดีโอสั้นผ่านโซเชียลมีเดีย ระหว่างวิดีโอให้ข้อมูลและวิดีโอตลก, ณัชชา เพ็ญภาคกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยเชิงสำรวจนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจซื้อ จากการรับชมวิดีโอสั้นผ่านโซเชียลมีเดีย ของคนไทยที่อยู่ในช่วงเจนเนอเรชันวาย และเจนเนอเรชันแซด เนื่องจากปัจจุบันโซเชียลมีเดียเป็นที่นิยมและเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่ผู้บริโภคใช้ประกอบการตัดสินใจเลือกซื้อสินค้า ส่งผลให้การโฆษณาผ่านวิดีโอสั้นบนโซเชียลมีเดียที่เน้นความกระชับได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นตาม รวมถึงการซื้อสินค้าผ่านทางออนไลน์ที่มากยิ่งขึ้น งานวิจัยนี้เก็บข้อมูลจากแบบสอบถามออนไลน์ โดยแนบวิดีโอสั้นตัวอย่างประเภทวิดีโอสั้นให้ข้อมูลและวิดีโอสั้นตลก หน่วยตัวอย่างจำนวน 610 คน แบ่งเป็นผู้ได้รับวิดีโอสั้นให้ข้อมูล 316 คน และได้รับวิดีโอสั้นตลก 294 คน จากการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นแบบพหุ พบว่าปัจจัยที่มีผลเชิงบวกต่อความตั้งใจซื้อจากการรับชมวิดีโอสั้นในภาพรวมได้แก่ การรับรู้ประโยชน์ การรับรู้ความเพลิดเพลิน การจดจำหลังดูจบ และความเชื่อถือในโซเชียลมีเดีย ในขณะที่ปัจจัยการรับรู้ลักษณะของวิดีโอ ไม่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจซื้ออย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ จากการทดสอบของวิลคอกซัน-แมนท์วิทนี พบว่าความตั้งใจซื้อและการจดจำหลังดูจบที่เกิดจากการรับชมวิดีโอสั้นให้ข้อมูลและวิดีโอสั้นตลกไม่มีความแตกต่างกัน และความตั้งใจซื้อและการจดจำหลังดูจบที่เกิดจากการรับชมวิดีโอสั้นในเจเนอเรชันวายและเจเนอเรชันแซดไม่มีความแตกต่างกัน ที่นัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05

Go to article

A Fairness Parameters Selection Method For Convex Fairness-Aware Classification Models, Puvarith Veerabulyarith Jan 2023

A Fairness Parameters Selection Method For Convex Fairness-Aware Classification Models, Puvarith Veerabulyarith

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Fairness-aware classification has emerged as a focal point in a wide range of machine learning applications. To address fairness issues such as demographic parity and disparate mistreatment, researchers have developed fair classifiers. A common approach for creating fairness-aware models involves formulating an optimization problem where fairness constraints are incorporated. However, the determination of optimal fairness constraint limits poses a significant challenge. In the first part of this paper, we explore the behavior of the fairness constraint limits on the model loss and the fairness metric. Next, we introduce a method for selecting suitable limits from a set of efficient limits …

Go to article

Solving Cold Start Problems Of Recommender Systems Using Generative Models, Panjawat Rungtranont Jan 2023

Solving Cold Start Problems Of Recommender Systems Using Generative Models, Panjawat Rungtranont

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Recommender systems are essential for enhancing user experiences on digital platforms, but they often struggle with suggesting new items lacking interaction data, known as the cold-start item problem. This study introduces "LLM-search," a novel method combining advanced language models (PaLM-2) with data augmentation techniques to address this challenge. LLM-search analyzes users' interactions to identify new items related to their preferences. It then employs a search engine to find cold items based on these preferences, effectively creating synthetic cold items interaction for training the recommender model. An experiment using the 2018 Amazon review dataset across sports & outdoors, groceries, and electronics …

Go to article

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพ, กัญญานัฐ ศักดิ์ศรีวัฒนา Jan 2023

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพ, กัญญานัฐ ศักดิ์ศรีวัฒนา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วัตถุประสงค์ของการวิจัยนี้คือ (1) เพื่อเปรียบเทียบปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความตั้งใจใช้แชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพ ในกลุ่มคนสามเจเนอเรชัน ได้แก่ เจเนอเรชันเอ็กซ์ วาย และ แซด (2) เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้แชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพในสามเจเนอเรชัน และ (3) เพื่อเสนอแนะแนวทางในการพัฒนาแชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพ ในการนำไปใช้สำหรับหน่วยงานภาครัฐและภาคธุรกิจในประเทศไทย โดยเก็บข้อมูลผ่านแบบสอบถามออนไลน์ จากผู้ตอบแบบสอบถามทั้งสิ้น 548 คน ที่อยู่ในเจเนอเรชันเอ็กซ์ วาย และ แซด ซึ่งไม่มีประสบการณ์ในการใช้แชตบอตด้านสุขภาพมาก่อน ผลการศึกษาพบว่า (1) ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความตั้งใจใช้แชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพ ระหว่างสามเจเนอเรชัน และตัวแปรความเคยชินเป็นปัจจัยเดียวที่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเปรียบเทียบเจเนอเรชันเอ็กซ์กับเจเนอเรชันวายและแซด (2) ปัจจัยที่มีอิทธิพลเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจใช้แชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพ ในภาพรวมสามเจเนอเรชัน ได้แก่ สภาพแวดล้อมที่สนับสนุน อิทธิพลทางสังคม และความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ โดย ปัจจัยด้านสภาพแวดล้อมที่สนับสนุนส่งผลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจใช้แชตบอตสำหรับการบริการข้อมูลด้านสุขภาพในเจเนอเรชันเอ็กซ์ อิทธิพลทางสังคมส่งผลเชิงบวกสูงสุดในเจเนอเรชันวาย และสภาพแวดล้อมที่สนับสนุนส่งผลเชิงบวกสูงสุดในเจเนอเรชันแซด

Go to article

ผลกระทบของความสอดคล้องและระดับความซับซ้อนของพื้นหลังภาพโฆษณาที่มีต่อทัศนคติและความตั้งใจซื้อออนไลน์บนแพลตฟอร์มอินสตราแกรม, หทัยชนก ภู่อินทร์ Jan 2023

ผลกระทบของความสอดคล้องและระดับความซับซ้อนของพื้นหลังภาพโฆษณาที่มีต่อทัศนคติและความตั้งใจซื้อออนไลน์บนแพลตฟอร์มอินสตราแกรม, หทัยชนก ภู่อินทร์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสอดคล้องและระดับความซับซ้อนของพื้นหลังภาพโฆษณาที่ทำให้ลูกค้ามีทัศนคติที่ดีต่อภาพโฆษณาและเพิ่มความตั้งใจซื้อออนไลน์ รวมถึงศึกษาความสัมพันธ์ของทัศนคติที่มีต่อภาพโฆษณาและความตั้งใจซื้อออนไลน์ โดยเก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถามจากหน่วยตัวอย่างคนไทยเจเนอเรชันซีจำนวน 400 คน ที่เกิดระหว่างปี พ.ศ. 2540 ถึงปี พ.ศ. 2552 มีประสบการณ์การซื้อสินค้าออนไลน์บนแพลตฟอร์มอินสตาแกรม และกำลังศึกษาอยู่ในระดับปริญญาตรี ผลการวิจัยพบว่าความสอดคล้องและระดับความซับซ้อนของพื้นหลังภาพโฆษณาสินค้าที่แตกต่างกันส่งผลต่อทัศนคติและความตั้งใจซื้อออนไลน์ต่างกัน รวมถึงทัศนคติต่อภาพโฆษณามีความสัมพันธ์เชิงบวกต่อความตั้งใจซื้อออนไลน์ ในการนำผลการวิจัยไปประยุกต์ใช้กับการขายสินค้าออนไลน์บนแพลตฟอร์มอินสตาแกรม ผู้ขายสินค้าควรสร้างภาพโฆษณาที่มีพื้นหลังสอดคล้องกับสินค้าและมีระดับความซับซ้อนของพื้นหลังสูง เพื่อเพิ่มความตั้งใจซื้อของลูกค้าเจเนอเรชันซี

Go to article

ผลของความไว้วางใจต่อผู้ขายออนไลน์ แนวโน้มที่จะไว้วางใจ การรับรู้ความเสี่ยง และการรับรู้มูลค่าของสิ่งจูงใจต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล, เพชร พงษ์พิศ Jan 2023

ผลของความไว้วางใจต่อผู้ขายออนไลน์ แนวโน้มที่จะไว้วางใจ การรับรู้ความเสี่ยง และการรับรู้มูลค่าของสิ่งจูงใจต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล, เพชร พงษ์พิศ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้ เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ โดยใช้การสำรวจ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและรายงานผลของความไว้วางใจต่อผู้ขายออนไลน์ แนวโน้มที่จะไว้วางใจ การรับรู้ความเสี่ยง และการรับรู้มูลค่าของสิ่งจูงใจที่มีต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล (9 ประเภท) ของประชากรไทยที่เกิดในช่วงปี พ.ศ. 2508 ถึง พ.ศ. 2552 ครอบคลุมในเจเนอเรชันเอกซ์ วาย และซี ซึ่งเป็นผู้ที่เคยลงทะเบียนหรือสมัครสมาชิกบนเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ เพื่อรับสิ่งจูงใจ เช่น คูปองส่วนลด สินค้าฟรี หรือสิทธิ์การเข้าถึงเนื้อหาทางออนไลน์ เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บข้อมูลคือแบบสอบถามออนไลน์ จำนวนหน่วยตัวอย่างทั้งสิ้น 456 คน (เจเนอเรชันเอกซ์ 160 คน เจเนอเรชันวาย 181 คน และเจเนอเรชันซี 115 คน) ผลการวิจัยพบว่า ในภาพรวม และการวิเคราะห์ทั้งสามเจเนอเรชัน ความไว้วางใจต่อผู้ขายออนไลน์ ส่งผลเชิงบวกต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลทุกประเภทอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 และ 99 ในภาพรวม เจเนอเรชันเอกซ์และวาย การรับรู้ความเสี่ยง ส่งผลเชิงลบต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลทุกประเภทอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 และ 99 ในขณะที่แนวโน้มที่จะไว้วางใจ ส่งผลเชิงบวกต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลแค่บางประเภทเท่านั้น และพบว่าในเจเนอเรชันซี การรับรู้ความเสี่ยง ไม่ส่งผลเชิงลบต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลเกือบทุกประเภท แต่การรับรู้มูลค่าของสิ่งจูงใจ ส่งผลเชิงบวกต่อความเต็มใจในการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลทุกประเภทในเจเนอเรชันซี

Go to article

อิทธิพลของความเป็นทางการของภาษาไทยในวิดีโอวิจารณ์สินค้าออนไลน์และเพศของผู้วิจารณ์ต่อความตั้งใจซื้อ, เอกพล ตรีมั่นคง Jan 2023

อิทธิพลของความเป็นทางการของภาษาไทยในวิดีโอวิจารณ์สินค้าออนไลน์และเพศของผู้วิจารณ์ต่อความตั้งใจซื้อ, เอกพล ตรีมั่นคง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบของ (1) ความเป็นทางการของภาษาไทยในวิดีโอวิจารณ์สินค้าออนไลน์ และ (2) เพศของผู้วิจารณ์ ที่มีต่อระดับความคิดเห็น การรับรู้คุณภาพ และการรับรู้ประโยชน์ของผู้ชมมีต่อบทวิจารณ์สินค้า นอกจากนี้ยังวิเคราะห์ผลกระทบของระดับความคิดเห็น การรับรู้คุณภาพ และการรับรู้ประโยชน์ของบทวิจารณ์สินค้าที่มีต่อความตั้งใจซื้อ ข้อมูลเก็บจากคนไทยจำนวน 400 คน ที่เกิดระหว่างปี พ.ศ. 2508 ถึง พ.ศ. 2552 (หรือ คนไทยเจเนอเรชันเอกซ์ วาย และซี) การศึกษาพบว่าความเป็นทางการของภาษาไทยในวิดีโอวิจารณ์สินค้าออนไลน์มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการรับรู้คุณภาพที่ผู้ชมมีต่อบทวิจารณ์สินค้า ผู้ชมรับรู้ถึงคุณภาพที่สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อวิดีโอวิจารณ์สินค้ามีการใช้ภาษาที่เป็นระดับกึ่งแบบแผน การศึกษายังพบด้วยว่าเพศของผู้วิจารณ์มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการรับรู้คุณภาพและการรับรู้ถึงประโยชน์ที่ผู้ชมมีต่อบทวิจารณ์สินค้า ผู้ชมรับรู้ถึงคุณภาพและประโยชน์ที่สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อวิดีโอวิจารณ์สินค้าใช้เสียงผู้วิจารณ์เพศหญิง นอกจากนี้ ยังพบว่าการรับรู้คุณภาพและการรับรู้ประโยชน์ที่ผู้ชมมีต่อบทวิจารณ์สินค้ามีผลเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจซื้อสินค้า ในขณะที่ระดับความคิดเห็นของผู้ชมที่มีต่อบทวิจารณ์สินค้ามีผลเชิงบวกในระดับปานกลางต่อความตั้งใจซื้อสินค้า

Go to article

A High-Dimensional Variable Selection Under Multicollinearity Via Whitening Elastic Net, Naphat Kanjanaphan Jan 2023

A High-Dimensional Variable Selection Under Multicollinearity Via Whitening Elastic Net, Naphat Kanjanaphan

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

In high-dimensional data research such as genomics data, identifying predictors in highly correlated data poses significant challenges, especially when employing regularization methods. We found WLasso (Whitening Lasso), which effectively handles highly correlated settings by transforming predictors to mitigate correlation and applying generalized Lasso criteria. To ensure fairness in comparison with other regularization methods, we utilize a simplified version of WLasso, retaining its core concept while eliminating the coefficient ranking process. Our aim is to enhance WLasso performance by adapting it to the Generalized Elastic Net framework, resulting in Whitening Elastic Net. Leveraging the transformation process of WLasso, we integrate it …

Go to article

การเปรียบเทียบการจำแนกเม็ดเลือดแดงที่ติดเชื้อมาลาเรียด้วยโครงข่ายคอนโวลูชันโดยใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน, นิชาภัทร บุญดิเรก Jan 2023

การเปรียบเทียบการจำแนกเม็ดเลือดแดงที่ติดเชื้อมาลาเรียด้วยโครงข่ายคอนโวลูชันโดยใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน, นิชาภัทร บุญดิเรก

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

มาลาเรียเป็นปัญหาสาธารณสุขระดับโลกที่สำคัญ การวินิจฉัยมาลาเรียในปัจจุบันใช้เทคนิคการตรวจสเมียร์เลือดด้วยฟิล์ม ซึ่งเป็นวิธีที่ได้รับการยอมรับมากที่สุด แต่ก็มักใช้เวลานานและเสี่ยงต่อความผิดพลาด ปัจจุบันได้มีการนำการเรียนรู้ของเครื่องมาจำแนกภาพทางการแพทย์ซึ่งทำได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชั่น เป็นเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกที่ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการประมวลผลภาพ โดยใช้ร่วมกับการเรียนรู้แบบถ่ายทอด ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ในการพัฒนาแบบจำลอง การศึกษาครั้งนี้ได้ทำการศึกษาผลของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพต่อประสิทธิภาพในการการจำแนกเม็ดเลือดแดงที่ติดเชื้อมาลาเรีย โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชั่นควบคู่กับการเรียนรู้แบบถ่ายทอดจากแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาล่วงหน้า 3 แบบ คือ InceptionV3 EfficientNetB0 และ ConvNeXtTiny ร่วมกับการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ที่แตกต่างกัน คือ SGD with Momentum, RMSProp และ ADAM กับรูปภาพเซล์เม็ดเลือดแดงจำนวน 27,558 ภาพ ซึ่งประกอบด้วยรูปภาพของเซลล์เม็ดเลือดแดงที่ติดเชื้อ และรูปภาพของเซลล์เม็ดเลือดแดงที่ไม่ติดเชื้อประเภทละ 13,779 ภาพ จากการศึกษาพบว่าแบบจำลอง EfficientNetB0 ที่ใช้ร่วมกับ ADAM มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีการสูญเสียโดยเฉลี่ยน้อยที่สุด เท่ากับ 0.1043 มีค่าความแม่น ค่าความเที่ยง ค่าความไว ค่า F1-score และค่าความจำเพาะโดยเฉลี่ยสูงที่สุด เท่ากับ 0.9638, 0.9581, 0.9700, 0.9640 และ 0.9576 ตามลำดับ ในการศึกษานี้ การใช้ EfficientNetB0 ร่วมกับ ADAM ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

Go to article

ประสิทธิภาพของแบบจำลองโครงสร้างผสมระหว่างแบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาวและแบบจำลองโครงข่ายประตูวกกลับสำหรับการพยากรณ์ระยะยาวของราคาปิดหุ้น, ธนกฤต เถรว่อง Jan 2023

ประสิทธิภาพของแบบจำลองโครงสร้างผสมระหว่างแบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาวและแบบจำลองโครงข่ายประตูวกกลับสำหรับการพยากรณ์ระยะยาวของราคาปิดหุ้น, ธนกฤต เถรว่อง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวัดประสิทธิภาพของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกโครงสร้างผสม GRU-LSTMในการพยากรณ์ระยะราคาปิดหุ้นระยะยาวในอีก 30 วันข้างหน้า โดยมีตัวแบบโครงข่ายระบบประสาทย้อนกลับ,ตัวแบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาวและตัวแบบจำลองโครงข่ายประตูวกกลับ ในการร่วมเปรียบเทียบประสิทธิภาพการพยากรณ์ราคาปิดระยะยาว ภายใต้หุ้นใน SET50 ซึ่งในงานวิจัยนี้หุ้นจะถูกเลือกมาจากกลุ่มหุ้นที่มีลักษณะความผันผวนที่แตกต่างกันได้แก่ กลุ่มหุ้นที่มีความผันผวนต่ำ ADVANC BDMS กลุ่มหุ้นที่มีความผันผวนกลาง CPALL MINT กลุ่มหุ้นที่มีความผันผวนสูง SAWAD DELTA โดยข้อมูลของหุ้นแต่ละตัวถูกเก็บตั้งแต่เดือน ตุลาคม พ.ศ. 2561 ถึง กันยายน พ.ศ. 2566 (5 ปีย้อนหลัง) ซึ่งขั้นตอนการแบ่งข้อมูลของงานวิจัยนี้แบ่งเป็น 3 ส่วน ได้แก่ ข้อมูลชุดฝึกฝนตัวแบบ, ข้อมูลตรวจสอบ , ข้อมูลชุดทดสอบตัวแบบ โดยขั้นตอนการสร้างตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกในแต่ละชนิด ได้ใช้วิธีการทำไฮเปอร์พารามิเตอร์จูนนิ่งเพื่อหาชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละตัวแบบจากวิธีการค้นหาแบบสุ่ม ผลการวิจัยพบว่าเมื่อใช้ค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ยกำลังสองเป็นเกณฑ์ในการวัดประสิทธิภาพการพยากรณ์ระยะยาวของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึก ตัวแบบโครงสร้างผสม GRU-LSTM ไม่ได้มีประสิทธิภาพการพยากรณ์ระยะยาวสูงกว่าตัวแบบโครงสร้างเดี่ยวเสมอไป ตัวแบบโครงสร้างผสม GRU-LSTM มีประสิทธิภาพการพยากรณ์ระยะยาวสูงกว่าตัวแบบโครงสร้างเดี่ยว GRU และ LSTM ในหุ้นกลุ่มที่มีระดับความผันผวนต่ำ ซึ่งตัวแบบโครงสร้างผสม GRU-LSTM ให้ประสิทธิพยากรณ์ระยะยาวที่ค่อนข้างดีเมื่อเทียบกับเวลาที่ใช้ในการฝึกฝนตัวแบบ

Go to article

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยเชิงเส้นด้วยวิธีการลาสโซที่มีความแกร่งภายใต้ข้อมูลมิติสูงที่มีค่านอกเกณฑ์, อัญชิษฐา ศรีภา Jan 2023

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยเชิงเส้นด้วยวิธีการลาสโซที่มีความแกร่งภายใต้ข้อมูลมิติสูงที่มีค่านอกเกณฑ์, อัญชิษฐา ศรีภา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยทั้งหมด 5 วิธี คือ 1) วิธีการลาสโซแบบปรับได้ที่ใช้ค่าถ่วงน้ำหนักด้วยวิธีการริดจ์ (AD-R) 2) วิธีการลาสโซแบบปรับได้ที่ใช้ค่าถ่วงน้ำหนักด้วยวิธีการลาสโซ (AD-L) 3) วิธีการ LAD Lasso (LAD) 4) วิธีการ Huber Lasso (HB) 5) วิธีการลาสโซแบบปรับได้ที่มีความแกร่ง (RA) ภายใต้ข้อมูลมิติสูง ผ่านข้อมูลจำลองใน 4 กรณีคือ (i) กรณีที่ไม่มีปัญหาค่านอกเกณฑ์ มีค่านอกเกณฑ์ขนาดปานกลางในตัวแปรตาม และมีค่านอกเกณฑ์ขนาดใหญ่ในตัวแปรตาม (ii) กรณีที่ตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์ระดับปานกลางและสูง (iii) กรณีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน (SNR) สูงและต่ำ (iv) ขนาดตัวแปรอิสระที่แตกต่างกัน ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพจะพิจารณาความถูกต้องในการพยากรณ์ รวมถึงประสิทธิภาพในการคัดเลือกตัวแปรเข้าสู่ตัวแบบ ผลการศึกษาพบว่า ในด้านความถูกต้องในการพยากรณ์ ในกรณีที่ข้อมูลไม่มีปัญหาค่านอกเกณฑ์ เมื่อตัวแปรมีความสัมพันธ์ระดับสูง AD-R ความสามารถในการพยากรณ์ดีที่สุดในภาพรวม และเมื่อตัวแปรมีความสัมพันธ์ระดับปานกลาง AD-L จะมีความสามารถในการพยากรณ์ดีที่สุดในเกือบทุกกรณี แต่เมื่อข้อมูลมีค่านอกเกณฑ์ขนาดกลาง วิธีการ Huber Lasso มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์ดีที่สุดในหลายกรณี ในขณะที่ LAD Lasso จะมีความประสิทธิภาพในการพยากรณ์ดีที่สุดในเกือบทุกกรณีที่ข้อมูลมีค่านอกเกณฑ์ขนาดใหญ่ สำหรับประสิทธิภาพในการคัดเลือกตัวแปรเข้าสู่ตัวแบบ พบว่าในภาพรวม ค่าเฉลี่ยของความแม่นยำและความจำเพาะของวิธีการ AD-L จะมีค่าสูงที่สุดในหลายกรณี แต่เมื่อตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์กันสูง วิธีการ RA จะมีค่าเฉลี่ยความแม่นยำและความจำเพาะสูงสุดในหลายกรณี ในขณะที่ค่าเฉลี่ยของค่าความระลึกของวิธีการ AD-R จะมีค่าเฉลี่ยสูงที่สุดในเกือบทุกกรณีที่ SNR ต่ำและตัวแปรมีความสัมพันธ์กันสูง ส่วนกรณีที่ SNR สูงและตัวแปรมีความสัมพันธ์กันระดับปานกลาง Huber Lasso และ LAD Lasso จะมีค่าเฉลี่ยของค่าความระลึกสูงที่สุด

Go to article

Binary And Multi-Label Machine Learning Models For Discrete-Time Survival Analysis: A Case Study To Predict Complications And Mortality In Thai Diabetic Patients, Heng Chheang Jan 2023

Binary And Multi-Label Machine Learning Models For Discrete-Time Survival Analysis: A Case Study To Predict Complications And Mortality In Thai Diabetic Patients, Heng Chheang

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

In this research, we address the issue of predicting complications among Thai diabetic patients, considering the interconnected nature of these complications. Noncommunicable diseases (NCDs) such as Type-I and Type-II diabetes impose a significant global health burden, with major complications such as cardiovascular disease being the leading cause. Early detection of complications is crucial, and survival analysis emerges as a key method for this task. While classical approaches focus on continuous-time survival prediction, the advancement of machine learning has enabled the development of discrete-time survival classification. This thesis conducts a comprehensive analysis of survival prediction for Diabetes-related complications, employing six machine …

Go to article

การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าข้อมูลสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลในการวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่มีคุณสมบัติคงที่ภายใต้ค่าคลาดเคลื่อนที่มีการแจกแจงแบบแกมม่า, ณภัทร เตชะมานะพงษ์ Jan 2023

การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าข้อมูลสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลในการวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่มีคุณสมบัติคงที่ภายใต้ค่าคลาดเคลื่อนที่มีการแจกแจงแบบแกมม่า, ณภัทร เตชะมานะพงษ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การศึกษาครั้งนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษา และ เปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหายต่างๆเพื่อแก้ปัญหาการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลในข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีคุณลักษณะคงที่ ภายใต้ค่าคลาดเคลื่อนที่มีการแจกแจงแบบแกมม่า โดยวิธีการใส่ค่าสูญหายที่ทำการศึกษาได้แก่ Mean Imputation, Median Imputation, Last Observation Carried Forward (LOCF), Linear Interpolation, Expectation-Maximization (EM) Algorithm โดยได้ทำการศึกษาประสิทธิภาพของวิธีการใส่ค่าสูญหายภายใต้สถานการณ์ที่มีการควบคุมปัจจัยต่างๆ ได้แก่ ค่าความแปรปรวน และ สัมประสิทธิ์ความเบ้ของค่าคลาดเคลื่อนในตัวแบบอนุกรมเวลา, ขนาดตัวอย่าง, สัมประสิทธิ์อัตถดถอยอันดับที่ 1, สัดส่วนการสูญหาย และ ระดับการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล และวัดประสิทธิภาพด้วยค่าเฉลี่ยของรากที่สองของค่าเฉลี่ยค่าคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Average Root Mean Square Error : ARMSE) โดยวิธีการที่ให้ค่า ARMSE น้อยที่สุดจะมีประสิทธิภาพสูงที่สุด ผลการวิจัยพบว่า (i) วิธี Linear Interpolation เป็นวิธีการใส่ค่าสูญหายที่ดีที่สุดในกรณีส่วนใหญ่ (ii) วิธี EM จะมีประสิทธิภาพเหนือวิธี Linear Interpolation และ LOCF เมื่อมีขนาดตัวอย่างมากพอ (iii) การเพิ่มขึ้นของความเบ้ในข้อมูลอนุกรมเวลามีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพของวิธีการใส่ค่าสูญหายเมื่อข้อมูลอนุกรมเวลามีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล

Go to article

การแปลงแผนภาพลำดับที่มีตัวยืนยงสถานะเป็นไทม์ออโตมาตา, ศุภพิชญ์ แสงมณี ฐิตารีย์เดชากุล Jan 2023

การแปลงแผนภาพลำดับที่มีตัวยืนยงสถานะเป็นไทม์ออโตมาตา, ศุภพิชญ์ แสงมณี ฐิตารีย์เดชากุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในช่วงการออกแบบระบบหลังจากที่ได้รับความต้องการมาแล้ว และได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นข้อตกลงตามความต้องการของระบบแล้ว แผนภาพลำดับคือส่วนสำคัญที่อธิบายถึงพฤติกรรมของระบบที่มีปฏิสัมพันธ์กัน เป็นประโยชน์มากเพื่อให้กลุ่มผู้พัฒนาเห็นการทำงานเชิงพฤติกรรมของระบบ และมองพฤติกรรมของระบบไปทิศทางเดียวกันได้ สามารถใช้ในการทวนสอบข้อตกลงของระบบว่าครบถ้วน สมบูรณ์หรือไม่ แต่แผนภาพลำดับมีปัญหาเรื่องไม่สามารถทวนสอบแบบอัตโนมัติได้ ต้องใช้การวิเคราะห์และทวนสอบโดยการตัดสินใจของมนุษย์ และพฤติกรรมในบางระบบมีรูปแบบเชิงไม่กำหนด มีความซับซ้อนและไม่สามารถทวนสอบได้ งานวิจัยนี้เล็งเห็นถึงปัญหาที่เกิดขึ้นจึงคิดวิธีการทวนสอบข้อตกลงตามความต้องการของระบบของแผนภาพลำดับ โดยใช้แบบจำลองเชิงรูปนัยชื่อ ไทม์ออโตมาตาโดยการเปรียบเทียบและวิเคราะห์โครงสร้างแผนภาพลำดับที่มีตัวยืนยงสถานะตามหลักยูเอ็มแอลเวอร์ชัน 2.0, 2.5 และเครื่องมือ UPPAAL นิยามกฎการแปลงและพัฒนาเครื่องมือสำหรับใช้ในการแปลงแผนภาพลำดับที่มีตัวยืนยงสถานะเป็นไทม์ออโตมาตา เริ่มแปลงแผนภาพลำดับที่มีตัวยืนยงสถานะด้วยแฟ้มข้อความเป็นแฟ้มเอกซ์เอ็มแอลของเครื่องมือ UPPAAL จำลองและทวนสอบไทม์ออโตมาตาตามคุณสมบัติที่สนใจที่เขียนด้วยสูตร TCTL โดยในการทดสอบเครื่องมือแปลงแผนภาพลำดับที่มีตัวยืนยงสถานะเป็นไทม์ออโตมาตากับกรณีศึกษาพบว่า สามารถช่วยให้ผู้พัฒนาระบบสามารถเห็นพฤติกรรมเชิงระบบและนำมาสู่การปรับปรุงแผนภาพให้สอดคล้องกับข้อตกลงตามความต้องการของระบบ และทวนสอบระบบได้ผลลัพธ์ออกมาน่าพึงพอใจและเป็นไปตามข้อตกลงตามความต้องการของระบบ

Go to article

First Prev Next Last