บนเส้นทางของการมีชีวิตอยู่นับตั้งแต่เราเกิด คนเราต่างต้องประสบพบเจอกับสิ่งต่างๆ ที่ผ่านเข้ามาในชีวิตมากมาย ความแตกต่างและหลากหลายลักษณะ ทั้งนี้แล้วแต่ละปัจจัยของการมีชีวิตของแต่ละบุคคล ต่างมีภาระหน้าที่ ความฝันที่ต่างกัน ความแตกต่างของบริบทชีวิต ทุกคนยังคงต้องดิ้นรนต่อสู้กับอุปสรรค ภาระมากมายในการดำเนินชีวิต แบกรับภาระหน้าที่ของตนและครอบครัวเพื่อความอยู่รอด การดำเนินชีวิตในรูปแบบที่ต่างกัน ภาระและความฝันที่มีมากมาย หากแต่ในบทชีวิตจริง จะมีสักกี่คนที่สามารถแบกรับภาระเหล่านี้ไปได้ถึงฝั่งฝันของตน
ข้าพเจ้าต้องการถ่ายทอดความรู้สึกการแบกรับภาระหน้าที่ ที่ทุกคนต่างต้องประสบพบเจอกับสิ่งต่างๆที่ผ่านเข้ามาในชีวิตมากมาย ความแตกต่างหลากหลายลักษณะ คนเราล้วนมีภาระและความฝันที่อยากจะทำมากมาย แต่ความเป็นจริงนั้นเราทุกคนไม่สามารถที่จะทำได้ทุกสิ่งตามที่เราปราถนา การดิ้นรนเพื่อความอยู่รอดผ่านอุปสรรค ผ่านสิ่งเหล่านี้ไปด้วยความหวัง นำเราไปสู่เส้นทางความฝันที่เราตั้งมั่นไว้
วิทยาลัยอุตสาหกรรมการบินนานาชาติ
-
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ปัจจุบันประเทศไทยประสบปัญหาเกษตรกรสูงอายุและขาดแคลนแรงงาน การจัดจ้างแรงงานของเกษตรกรในปัจจุบันอยู่ในรูปแบบการเล่าปากต่อปาก ภายในพื้นที่จำกัดอย่างเป็นวงแคบ ซึ่งอาจส่งผลเสียทางอ้อมในหลายด้าน เช่น ขาดการคัดเลือกขั้นพื้นฐาน (ประสบการณ์ ความถนัด) การควบคุมงบประมาณ การจัดจ้าง เป็นต้น จึงเกิดเป็นไอเดียการสร้างพื้นที่จัดหางานสำหรับเกษตรกรโดยเฉพาะ
คณะวิทยาศาสตร์
ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีทางด้านอวกาศทำให้การสำรวจท้องฟ้าโดยใช้กล้องโทรทรรศน์ที่มีมุมมองกว้างขยายขอบเขตของข้อมูลใหม่ๆ สำหรับการวิจัยดาราศาสตร์โดเมนเวลามากยิ่งขึ้น ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองต่อข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำเพียงพอต่อปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น การจำแนกประเภทของข้อมูลซีรีส์เวลาอย่างกราฟแสงจึงเป็นความท้าทายอย่างมากในยุคที่ข้อมูลมีขนาดใหญ่ ในปัจจุบันการวิเคราะห์กราฟแสงจึงจำเป็นต้องใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ คัดกรองข้อมูลอันมหาศาลอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบ่งออกได้ 2 ประเภท คือ แบบตื้นและแบบลึก นักวิจัยหลายๆ ท่านได้นำเสนอวิธีการและการพัฒนาอัลกอริทึมหลากหลายรูปแบบสำหรับการจำแนกประเภทของกราฟแสง ซึ่งในงานนี้เราได้ทำการทดลองใช้ Support Vector Machine (SVM) และ XGBoost ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทแบบตื้น และ 1D-CNN และ Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเป็นอีกหนึ่งสาขาของการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นประเภทแบบลึก เพื่อใช้ในการจำแนกประเภทของดาวแปรแสง โดยข้อมูลที่ใช้ในการอบรบและทดสอบ คือ ข้อมูล Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III) เป็นข้อมูลของดาวแปรแสง โดยอยู่ในพื้นที่ Large Magellanic Cloud (LMC) ที่มีการแบ่งได้ 5 คลาสหลักส่วนใหญ่ (Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars และ Long-period variables) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องแต่ละประเภทที่ใช้กับข้อมูลกราฟแสง อีกทั้งยังชี้ให้เห็นถึงความแม่นยำและค่าสถิติต่างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในทดลอง