KMITL Innovation Expo 2025 Logo

ลอยไปลอยมา

รายละเอียด

-

วัตถุประสงค์

-

นวัตกรรมอื่น ๆ

โครงงาน การพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการ บัตรเครดิตของธนาคาร

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

โครงงาน การพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการ บัตรเครดิตของธนาคาร

รายงานฉบับนี้เป็นส่วนหนึ่งของการนำความรู้ที่ได้จากการศึกษาโมเดล Machine Learning และแนวทางการพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตของธนาคารมาประยุกต์ใช้กับข้อมูลจริงในอุตสาหกรรมบัตรเครดิตของสถาบันทางการเงิน ผ่านการฝึกงานที่สถานประกอบการทางการเงินแห่งหนึ่ง ซึ่งผู้จัดทำได้ทำการพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตของสถาบันทางการเงินจากข้อมูลลูกค้าจริงผ่านระบบที่สถานประกอบการใช้งาน ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดลที่สามารถทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ โดยมีการเลือกฟีเจอร์ข้อมูลให้เหมาะสมกับโมเดลการทำนายและลักษณะเฉพาะของข้อมูลในอุตสาหกรรมบัตรเครดิต เพื่อโมเดลที่มีประสิทธิภาพและถูกต้องมากที่สุด โดยรายงานฉบับนี้ยังครอบคลุมถึงการนำโมเดลที่ได้เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของการการพัฒนาเว็บไซต์เพื่อช่วยให้แผนกอื่นๆที่เกี่ยวข้องสามารถใช้งานโมเดลทำนายได้อย่างสะดวก โดยผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลสำหรับการทำนายและรับผลลัพธ์จากโมเดลได้ทันที นอกจากนี้ยังมีการสร้าง Dashboard เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เกิดจากการทำนายของโมเดล เช่น การระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงในการเลิกใช้บริการ รวมถึงข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่มีความสำคัญต่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ซึ่งจะช่วยสนับสนุนการวางแผนการตลาดและการรักษาลูกค้าในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

การพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolution เพื่อระบุเอกลักษณ์เม็ดยาสามัญประจำบ้าน

คณะแพทยศาสตร์

การพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolution เพื่อระบุเอกลักษณ์เม็ดยาสามัญประจำบ้าน

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Deep Convolutional Neural Networks - CNNs) สำหรับการระบุเม็ดยาอย่างแม่นยำ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของการพิสูจน์เอกลักษณ์เม็ดยาด้วยทรัพยากรมนุษย์ โดยใช้ข้อมูลรูปภาพจำนวน 1,250 ภาพ จากยาสามัญประจำบ้าน 10 ชนิด นำมาทดสอบกับโมเดล YOLO ที่แตกต่างกันภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ผลการทดลองพบว่า การใช้แสงธรรมชาติให้ผลดีกว่าเมื่อทดสอบด้วยระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน เมื่อเปรียบเทียบกับแสงจากกล่องสตูดิโอ นอกจากนี้ โมเดล YOLOv5-tiny แสดงความแม่นยำสูงสุดในการตรวจจับเม็ดยา ขณะที่โมเดล EfficientNet_b0 ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในการจำแนกเม็ดยา แม้ว่าระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่พัฒนาขึ้นนี้จะให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ แต่ยังมีข้อจำกัดในเรื่องชนิดของเม็ดยาและจำนวนภาพที่ใช้ในการศึกษา อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้มีศักยภาพในการส่งเสริมความปลอดภัยในการใช้ยาทั้งในระบบสาธารณสุขและผู้ป่วยนอก รวมถึงลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ยาผิดพลาด

JALA (เทียนหอมไขข้าวหอมมะลิ)

คณะบริหารธุรกิจ

JALA (เทียนหอมไขข้าวหอมมะลิ)

แบรนด์ JALA ได้ก่อตั้งธุรกิจเทียนหอมไขข้าวหอมมะลิขึ้นจากความต้องการแก้ปัญหาความเครียด ในชีวิตประจำวัน โดยใช้ศาสตร์ “สุคนธบำบัด (Aromatherapy)” ในการผ่อนคลายอารมณ์และบำบัดความเครียด เทียนหอมจากไขข้าวหอมมะลิถือเป็นนวัตกรรมที่โดดเด่น ด้วยคุณสมบัติที่เผาไหม้สะอาด ปลอดภัยต่อผู้ใช้และสิ่งแวดล้อมมากขึ้น อุดมด้วยวิตามินอีที่ช่วยบำรุงผิวและยังคงกลิ่นหอมที่เป็นเอกลักษณ์สร้างความผ่อนคลายได้อย่างแท้จริง JALA ตั้งเป้าหมายที่จะนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ผสมผสานความเป็นไทยกับดีไซน์แบบโมเดิร์น ทำให้เทียนหอมของแบรนด์นี้ไม่เพียงแต่เป็นสินค้าที่มีประโยชน์ในการบำบัด แต่ยังสะท้อนถึงวัฒนธรรมและเอกลักษณ์ความเป็นไทยที่ทันสมัย พร้อมทั้งตอบสนองต่อกลุ่มลูกค้าที่ใส่ใจสุขภาพและสิ่งแวดล้อม