..ส่งการบ้านวิชานี้ email: kittisakMLsut@gmail.com
...............เรื่อง: B_______MLX
....................B_______ คือรหัส นศ.
........................... X คือครั้งที่ของการบ้าน
ถ้าตรงวันหยุดราชการ จะไม่เรียน และไม่มีการสอนชดเชย รายชื่อ นศ.
การตัดเกรด คะแนนเก็บ 20% ,สอบกลางภาค40%, สอบประจำภาค40%
คะแนนรวม > 80 % ได้เกรด A
หนังสือภาษาไทยMachineLearning
เรียนในห้องเรียน
อังคาร 10:00-12:00 ห้อง B1118 เรียนรวม 1
พฤหัสบดี 15:00-17:00 ห้อง B1128 เรียนรวม 1
สอบกลางภาค วัน อังคาร.25 พย. 2568 ที่ห้องเรียน B1118 เรียนรวม 1
(ปิดหนังสือสอบ) การทำข้อสอบ (แนวข้อสอบ + เพิ่ม clustering) ตัวอย่างข้อสอบเก่า+ เพิ่ม clustering
(ไม่ออก ปฎิบัติการ SPSS modeler)
EditHereXXX
ประกาศคะแนนสอบ กลางภาคเต็ม 120 click ( 40% ของการตัดเกรด)
ถ้า นศ.สงสัยคะแนนตัวเอง ให้ติดต่อ อ.กิตติศักดิ์ ที่ kittisakthailand@gmail.com
ภายในวันที่ 16 ธันวาคม 2568
สอบปลายภาค วัน อังคารที่ 13 มกราคม 2569 ในเวลาเรียน
(ปิดหนังสือสอบ) แนวข้อสอบประจำภาค ML (ไม่ออก ปฎิบัติการ SPSS modeler)
Week 1 นศ.แบ่งกลุ่มทำ Project(กลุ่มละไม่เกิน 2คน)
การบ้านครั้งที่1 ส่งภายใน ศ.24 ตค 2568 (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 *****
วันพฤ. นี้งดเรียน และไม่มีการสอนชดเชย ให้ นศ. ศึกษาการเข้า ใช้งาน SPSS modeler ด้วยตนเอง
ตัวอย่าง สตรีม (visual programming) stream4.1 streamMarketing
2.Week 2 (28-30 ตค . 2568 ) การบ้านครั้งที่2 ส่งภายใน ศ.31 ตค 2568
นศ.แบ่งกลุ่มทำ Project(กลุ่มละไม่เกิน 2คน) ส่งรายชื่อนศ.ในกลุ่ม
HomeWork2MLnew SpssModelerPicture
( วันพฤ. นี้ ให้ นศ. นำ Notebook ส่วนตัว มาที่ห้องเรียน แสดงการเข้า ใช้งาน SPSS modeler , Lab1)
3.Week 3 (4-6พย. 2568 )การบ้านครั้งที่ 3 ส่ง ภายในวันศ.7 พย. 2568 ดูใน slideML3 และ SPSS-Modeler-Lab2
slideML3 ReinforcementLearning SPSSdata.zip SPSS-Modeler-Lab2
/ teachML3 (clip .mkv) (ของเทอมที่แล้วเอาไว้ทบทวน)
( วันพฤ. นี้ ให้ นศ. นำ Notebook ส่วนตัว มาที่ห้องเรียน แสดงการเข้า ใช้งาน SPSS modeler , Lab2)
4.Week 4 (11-13 พย. 2568 ) ทำการบ้านครั้งที่ 4, การบ้านครั้งที่ 5
เรียน อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด....หน้า56 ตัวอย่างkNN
เรียน บทที่ 4 การเรียนรูของเครื่องเพื่อการจัดกลุ่ม หน้า62
การบ้านครั้งที่ 4 ส่ง ภายในวัน ศ.14 พย. 2568 ใน MLweek4การบ้าน
การบ้านครั้งที่ 5 Lab4-1 , Lab4-2 ส่ง ภายในวัน ศ.14 พย. 2568 (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 / อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K-Means Clustering in 3 minutes.mp4
( วันพฤ. นี้ ให้ นศ. นำ Notebook ส่วนตัว มาที่ห้องเรียน แสดงการเข้า ใช้งาน SPSS modeler , Lab4-1 , Lab4-2 )
5. Week 5 (18 พย 2568 )ไม่มีการบ้าน
อังคาร 18 พย 2568 เรียนปกติ ทบทวนก่อนสอบ
พฤ 20 พย 2568 งดเรียน ให้ นศ. เตรียมตัวสอบ
6. Week6 (25พย. 2568)
สอบกลางภาค วัน อังคาร.25 พย. 2568 ที่ห้องเรียน B1118 เรียนรวม 1
(ปิดหนังสือสอบ) การทำข้อสอบ (แนวข้อสอบ + เพิ่ม clustering) ตัวอย่างข้อสอบเก่า+ เพิ่ม clustering
(ไม่ออก ปฎิบัติการ SPSS modeler)
พฤ 27 พย 2568 งดเรียน ให้ นศ. เตรียมตัวสอบ สอบกลางภาค มทส.
7. Week7 (อังคาร.9 ธค. 2568 ) บทที่6 ไม่มีการบ้าน
Quiz เปิดเอกสารได้ทุกชนิด แต่ ห้ามลอกเพื่อน (พฤ.11 ธค. 2568 )
8.Week8 (16-18 ธค. 2568 )
กลุ่มนศ.Present แสดงการ เขียนโปรแกรม ML และ run ภาษาPython โดยใช้ Google Colab
และใช้ chatGptช่วยทำ(Prompt ภาษาอังกฤษ) ใช้ Data อะไรก็ได้ที่เหมาะสม
( present 16 ธค. 2568 )
ธนพล เรื่อง Linear Regression และ Logistic Regression
เทพประทาน วิธวินท์ เรื่อง Decision Tree และ RANDOM FOREST
กิตติศักดิ์ ธีระพัฒน์ เรื่อง K nearest neighbors และ k-Means Clustering
อภิชาติ ณภัทร เรื่อง SVM และ Neural Network
( present 18 ธค. 2568 )
ชุติกาญจน์ ชลธิชา เรื่อง Neural Network และ Deep learning
ณิชาภัทร ทอแสง เรื่อง Neural Network และ Deep learning
กชพร คณาธิป เรื่อง k-Means Clustering และ Fuzzy C-Means
สิบประวิทย์ ชลวิทย์ เรื่อง k-Means Clustering และ Fuzzy C-Means
ประกาศคะแนนสอบ กลางภาคเต็ม 120 click ( 40% ของการตัดเกรด)
ถ้า นศ.สงสัยคะแนนตัวเอง ให้ติดต่อ อ.กิตติศักดิ์ ที่ kittisakthailand@gmail.com
ภายในวันที่ 16 ธันวาคม 2568
9. Week9 (23 ธค. 68 ปิดคอร์ส ) บทที่5 ไม่มีการบ้าน วัน พฤ 25 ธค. งดเรียน
งดเรียน6-8 มค. 2569 ให้ นศ.อ่านหนังสือ ทบทวนก่อนสอบ
ตัวอย่าง overfitting
สอบปลายภาค วัน อังคารที่ 13 มกราคม 2569 ในเวลาเรียน
(ปิดหนังสือสอบ) แนวข้อสอบประจำภาค ML (ไม่ออก ปฎิบัติการ SPSS modeler, Python code)
( present 23 ธค. 2568 )
นิรชา สุปรียารัตน์ show python code about cross validation in ML
พีรพงศ์ อาระดิน show python code about overfitting in ML
ชัยภัทร รัฐศาสตร์ show python code about overfitting in ML on regression