ชุดที่ 9 ข้อมูล วิทยาการข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์
✍️ ฝึกทำ เห็นผลทันทีเมื่อส่ง
ชุดนี้สำหรับผู้ที่มีสิทธิ์ชุดข้อสอบนี้
ซื้อชุดตะลุยข้อสอบ หรือคอร์สติวที่รวมชุดนี้ไว้ เพื่อทำได้ไม่จำกัด
รายละเอียดชุดนี้
ชุดนี้ครอบคลุมข้อมูลและสารสนเทศ ชนิดและคุณภาพของข้อมูล กระบวนการวิทยาการข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล สถิติพื้นฐาน การเลือกและอ่านแผนภูมิ กราฟชวนเข้าใจผิด ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ด้วยสเปรดชีตและ pandas การเรียนรู้ของเครื่อง การประเมินโมเดล โครงข่ายประสาทเทียม ปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้าง จริยธรรม อคติ และการจัดการเรียนรู้เรื่อง AI ในโรงเรียน
ซีรีส์ตะลุยข้อสอบครูผู้ช่วย เอกคอมพิวเตอร์ 2569 • exammvp.com
สรุปก่อนทำข้อสอบ
ข้อมูลและการวิเคราะห์
- DIKW: ข้อมูล (Data) → สารสนเทศ (Information) → ความรู้ (Knowledge) → ปัญญา (Wisdom)
- ชนิดข้อมูล: เชิงคุณภาพ (นามบัญญัติ · เรียงลำดับ) · เชิงปริมาณ (ไม่ต่อเนื่อง · ต่อเนื่อง) · มีโครงสร้าง (ตาราง) · กึ่งโครงสร้าง (JSON, XML) · ไม่มีโครงสร้าง (ข้อความ ภาพ เสียง)
- คุณภาพข้อมูล: ถูกต้อง · ครบถ้วน · ทันเวลา · สอดคล้องกัน · ตรงความต้องการ
- กระบวนการ: ตั้งคำถาม → เก็บข้อมูล → เตรียม/ทำความสะอาด → สำรวจและวิเคราะห์ → สร้างแบบจำลอง → สื่อสารผลและนำไปใช้
- ค่ากลาง: ค่าเฉลี่ยไวต่อค่าผิดปกติ · มัธยฐานทนต่อค่าผิดปกติ · ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานบอกการกระจาย
- สหสัมพันธ์ r อยู่ระหว่าง −1 ถึง 1 · ความสัมพันธ์ไม่ได้แปลว่าเป็นเหตุเป็นผล
- แผนภูมิ: เปรียบเทียบกลุ่ม → แท่ง · แนวโน้มตามเวลา → เส้น · สัดส่วนของทั้งหมด → วงกลม · ความสัมพันธ์สองตัวแปร → การกระจาย · การแจกแจง → ฮิสโทแกรม
- ระวังกราฟชวนเข้าใจผิด: ตัดแกน · สเกลไม่เท่ากัน · ภาพสามมิติ · เลือกช่วงข้อมูลเฉพาะบางส่วน
- Big Data 5V: Volume · Velocity · Variety · Veracity · Value · การวิเคราะห์ 4 ระดับ: Descriptive → Diagnostic → Predictive → Prescriptive
ปัญญาประดิษฐ์
- การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (มีป้ายกำกับ: จำแนกประเภท · ถดถอย) · ไม่มีผู้สอน (จัดกลุ่ม) · เสริมกำลัง (รางวัลและบทลงโทษ)
- Overfitting: ฝึกได้ดีมากแต่ทดสอบได้แย่ · แบ่งข้อมูลฝึกและทดสอบเพื่อวัดความสามารถกับข้อมูลใหม่
- Confusion Matrix: Accuracy = (TP + TN) ÷ ทั้งหมด · Precision = TP ÷ (TP + FP) · Recall = TP ÷ (TP + FN)
- นิวรอน: ผลรวมถ่วงน้ำหนัก + ไบแอส แล้วผ่านฟังก์ชันกระตุ้น · CNN เหมาะกับภาพ · LLM ทำนายโทเคนถัดไป จึงอาจสร้างข้อมูลผิดอย่างมั่นใจ (Hallucination)
- Min-Max Scaling: (x − min) ÷ (max − min)
- จริยธรรม AI: โปร่งใส อธิบายได้ เป็นธรรม รับผิดชอบได้ เคารพความเป็นส่วนตัว และมีมนุษย์กำกับดูแล