ENG23 3015
Machine Learning Fundamentals

1.  Week 1  นศ.แบ่งกลุ่มทำ Project(กลุ่มละไม่เกิน 2คน)

การบ้านครั้งที่1 ส่งภายใน  ศ.26 มิถุนายน  2569 (ควรเขียนรายงานไม่น้อยกว่า 1 หน้ากระดาษ)

slideML1onsite    /    teachML1_new.mp4 (ของเทอมที่แล้วเอาไว้ทบทวน)

ให้ นศ.  download  files ด้านล่างทั้งหมด ลงใน   computer เพื่อ ทำ lab (บนเครื่องของ นศ.ที่มี OS= MS windows)

big file =IBM SPSS Modeler 141_win32_noCRACK.zip         /     lservrc

HowtoInstallSPSSmodeler     /    SPSS-Modeler-Lab1     /         car_evluation1.zip

       /  teachML2_1       teachML2_2(ของเทอมที่แล้วเอาไว้ทบทวน)

***** youtube SPSS Modeler  *****

วันพ. นี้   ให้ นศ. ทุกกลุ่ม นำเครื่องคอมพิวเตอร์ NoteBook มาที่ห้องเรียนศึกษาการเข้า ใช้งาน SPSS modeler 

กลุ่ม 1 present หน้าห้อง

ตัวอย่าง สตรีม (visual programming) stream4.1    streamMarketing

2.Week 2 (29-30 มิย. 2569  )  การบ้านครั้งที่2 ส่งภายใน ศ. 3กค. 2569 

HomeWork2MLnew   SpssModelerPicture

( วัน อังคาร นี้ ให้ นศ. นำ Notebook ส่วนตัว มาที่ห้องเรียน แสดงการเข้า ใช้งาน SPSS modeler , Lab1)

กลุ่ม 2  present Lab1 หน้าห้อง เรียน

3.Week 3    ( 6-7 กค. 2569  )การบ้านครั้งที่ 3 ส่ง ภายในวัน ศ. 10 กค. 2569   ดูใน  slideML3 และ SPSS-Modeler-Lab2

slideML3   ReinforcementLearning    SPSSdata.zip   SPSS-Modeler-Lab2   

/  teachML3 (clip .mkv)  (ของเทอมที่แล้วเอาไว้ทบทวน)

4.Week 4  ( 13-14 กค. 2569  ) ทำการบ้านครั้งที่ 4 และ การบ้านครั้งที่ 5

เรียน  อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด....หน้า56  ตัวอย่างkNN

เรียน บทที่ 4 การเรียนรูของเครื่องเพื่อการจัดกลุ่ม  หน้า62  

การบ้านครั้งที่ 4 (เขียนด้วยลายมือตนเอง)ส่ง ภายในวัน ศ.17 กค. 2569  ใน  MLweek4การบ้าน 

การบ้านครั้งที่ 5  Lab4-1 , Lab4-2  ส่ง ภายในวัน  ศ.17 กค. 2569    (Lab4-1 ให้ นศ.ทำเพิ่มจาก sream4.1 ,crop ภาพส่ง)

1. Classification Lab4-1  /  stream4.1  /  balance_node_setting

2. Clustering Lab4-2 /  telecom_new.txt  / อัลกอริทึมเคมีนส์(  K-Means Clustering in 3 minutes.mp4)

( วัน อังคาร. นี้ ให้ นศ. นำ Notebook ส่วนตัว มาที่ห้องเรียน แสดงการเข้า ใช้งาน SPSS modeler , Lab4-1 , Lab4-2   )

ส่งการบ้านวิชานี้ email: kittisakMLsut@gmail.com  

...............เรื่อง: BxxxxxxxML45

 วัน อังคาร.14 กค. 2569 กลุ่มนศ.present

นภัส ชลวิทย์ present Lab 4-1  

จตุรวิชญ์ นพรุจ present Lab 4-2

5. Week5 (20 กค. 2569 ) ไม่มีการบ้าน K-means clustering Simulation

พรุ่งนี้  อังคารที่21 กค. 2569  งดเรียน ให้ นศ. เตรียมตัวสอบ 

สัปดาห์หน้า27-28 กค. 2569งดเรียน วันหยุด มทส.   

สอบกลางภาค: จันทร์ 3 สิงหาคม 2569  ที่ห้องเรียนเวลา 10:00-12:00  

(ปิดหนังสือสอบ)  การทำข้อสอบ    (แนวข้อสอบ + เพิ่ม clustering)   ตัวอย่างข้อสอบเก่า+ เพิ่ม clustering

----------------

กลุ่มนศ.Present แสดงการ เขียนโปรแกรม ML และ run ภาษาPython โดยใช้ Google Colab

และใช้ chatGptช่วยทำ(Prompt ภาษาอังกฤษ) ใช้ Data อะไรก็ได้ที่เหมาะสม 

( present อังคาร 18 สิงหาคม 2569   )

1. วัชรเกียรติ   เรื่อง Linear Regression และ Logistic Regression

2. ธนกฤต    เรื่อง Decision Tree  และ RANDOM  FOREST 

3. สิทธินนท์ ณัฐนันท์ เรื่อง  KNN (K-Nearest Neighbors)  และ  k-Means Clustering  

4. นภัส ชลวิทย์   เรื่อง    SVM และ   Neural Network

( present อังคาร 25 สิงหาคม 2569   )

1. กิตติธัช ธนภัทร  เรื่อง Neural Network และ Deep learning

2. คริษฐา กานต์พิชชา   เรื่อง Neural Network และ Deep learning

3. จตุรวิชญ์ นพรุจ  เรื่อง k-Means Clustering   และ  Fuzzy C-Means 

6.Week 6 ( 3-4 สค. 2569  ) งดเรียน 4 สค. 2569ให้ นศ. เตรียมตัวสอบทุกวิชา  

งดเรียน 10-11 สค. 2569ให้ นศ. เตรียมตัวสอบทุกวิชา (ช่วงสอบตารางกลาง มทส.)  

เริ่มเรียน ปกติ 17 สค. 2569

กลุ่มนศ.Present แสดงการ เขียนโปรแกรม ML และ run ภาษาPython โดยใช้ Google Colab

และใช้ chatGptช่วยทำ(Prompt ภาษาอังกฤษ) ใช้ Data อะไรก็ได้ที่เหมาะสม 

( present อังคาร 18 สิงหาคม 2569   )

1. วัชรเกียรติ   เรื่อง Linear Regression และ Logistic Regression

2. ธนกฤต    เรื่อง Decision Tree  และ RANDOM  FOREST 

3. สิทธินนท์ ณัฐนันท์ เรื่อง  KNN (K-Nearest Neighbors)  และ  k-Means Clustering  

4. นภัส ชลวิทย์   เรื่อง    SVM และ   Neural Network