เลือกหัวข้อจากแถบเมนูด้านซ้าย (กรณีหน้าจอเล็กเมนูจะหดกลายเป็นสัญลักษณ์สามขีดอยู่ในแถบเมนูด้านบน) หรือใส่คำค้นหาที่ช่องด้านล่างนี้ เพื่อค้นหาหัวข้อบทความหรือ Tutorial เกี่ยวกับเรื่อง random_sample_consensus ที่ต้องการ
RANSAC หรือ Random Sample Consensus เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการประมาณค่าจากชุดข้อมูลที่มีค่าผิดเพี้ยน (outliers) สูง ถูกนำมาใช้งานบ่อยในวิทยาการคอมพิวเตอร์และการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ เช่น การสร้างโมเดลจากข้อมูลที่มี noise มาก หรือการตรวจหาความสัมพันธ์ในข้อมูลที่ซับซ้อน เป็นต้น...
Read More →RANSAC (Random Sample Consensus) เป็นหนึ่งใน Algorithm ที่นิยมใช้กับงานประมวลผลภาพเพื่อยืนยันโมเดลคณิตศาสตร์จากข้อมูลที่อาจมี noise หรือ outlier เข้ามากวนมากมาย ภายใต้กระบวนการนี้ RANSAC จะช่วยแยกข้อมูลที่ดีออกจากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ทำให้สามารถหาโมเดลที่น่าเชื่อถือได้มากขึ้น ในบทความนี้ จะอธิบายขั้นตอนของ RANSAC และยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริง เช่น การตรวจจับคุณลักษณะของภาพ ความซับซ้อนของอัลกอริธึม รวมถึงข้อดีและข้อเสีย...
Read More →เมื่อพูดถึงการค้นหาโมเดลจากชุดข้อมูลที่มีข้อผิดพลาดแฝงอยู่มากมายนั้น อัลกอริทึมหนึ่งที่สร้างปรากฏการณ์และได้รับความนิยมในหมู่นักพัฒนาและนักวิจัยคือ RANSAC (Random Sample Consensus) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อหาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ ดี แม้จะถูกปนเปื้อนด้วยข้อมูลที่ ไม่ดี หรือที่เรียกว่า outliers ได้อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →ในโลกของการประมวลผลข้อมูลและวิทยาการคอมพิวเตอร์การพัฒนาระบบที่สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวนได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่หลวง RANSAC (Random Sample Consensus) เป็นอัลกอริทึมหนึ่งที่ถูกออกแบบมาเพื่อรับมือกับปัญหาดังกล่าว และได้รับความนิยมในหลากหลายภาคส่วน อาทิเช่น วิศวกรรมคอมพิวเตอร์, การวิเคราะห์ภาพ, และงานวิจัยทางด้านหุ่นยนต์...
Read More →ในโลกแห่งการพัฒนาโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลอันมีความซับซ้อน การค้นหาโมเดล (Model) ที่มีความแม่นยำจากข้อมูลที่มีส่วนที่ไม่สามารถใช้ได้หรือมีการปนเปื้อนอยู่นั้น เป็นเรื่องที่ท้าทายเป็นอย่างยิ่ง หนึ่งในเทคนิคที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในสถานการณ์นี้คือ RANSAC (Random Sample Consensus) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญที่นักพัฒนาและนักวิจัยทุกคนควรต้องรู้จัก...
Read More →ถ้าพูดถึงเรื่อง Algorithm นั้น RANSAC ทำงานโดยการสุ่ม sample ข้อมูลจำนวนไม่มากเพื่อสร้างโมเดล และใช้โมเดลนั้นในการทดสอบข้อมูลทั้งหมด เพื่อดูว่าข้อมูลไหนที่เป็น inlier (ข้อมูลที่ดี) และข้อมูลไหนที่เป็น outlier (ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือผิดพลาด) สิ่งที่ทำให้ RANSAC น่าสนใจคือความสามารถในการทนต่อ noise และ outlier ได้มาก...
Read More →ปัญหาหนึ่งที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์และนักวิเคราะห์ข้อมูลมักเผชิญคือการจัดการกับข้อมูลที่หลุดเบี่ยง (outliers). ข้อมูลเหล่านี้สามารถบิดเบือนผลลัพธ์จากโมเดลปกติของเราได้ ระบบต่างๆ ที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ระบบนำทาง, การวิเคราะห์ภาพ, หรือกระทั่งในงานวิจัยเชิงปริมาณล้วนต้องการวิธีจัดการกับปัญหานี้. ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงอัลกอริธึมหนึ่งที่ทำหน้าที่นี้ได้เป็นอย่างดี ซึ่งก็คือ RANSAC (Random Sample Consensus) ในภาษาการเขียนโปรแกรม JavaScript เพื่อทำความเข้าใจถึงหลักการ การใช้งาน และ complexitของมัน พ...
Read More →RANSAC หรือ Random Sample Consensus เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูลที่มีเสียงรบกวน (noise) และข้อมูลที่เป็นพิสูจน์ข้อมูลนอก (outlier) ได้ดีเยี่ยม หนึ่งในคุณลักษณะที่ทำให้มันถูกใช้กันอย่างแพร่หลายคือความสามารถในการหาโมเดลทางสถิติที่ดีที่สุดจากชุดข้อมูลที่อาจมีความไม่แน่นอนสูง...
Read More →การค้นพบคุณสมบัติของธรรมชาติหรือสิ่งก่อสร้างจากข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน (noise) และข้อมูลที่ผิดพลาด (outlier) เป็นปัญหาที่ท้าทายในด้านต่างๆ ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เช่น วิทยาการข้อมูล (Data Science), การสร้างแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ (Computer Modeling), และการมองเห็นด้วยเครื่องมือ (Computer Vision). ในบทความนี้ เราจะสำรวจว่าการใช้งานอัลกอริธึม RANSAC (Random Sample Consensus) ในภาษา Lua สามารถช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร พร้อมทั้งวิเคราะห์ความซับซ้อน ข้อดี และข้อเสียของอัลกอริธึมนี้....
Read More →ในโลกปัจจุบันที่ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญและมีอยู่มหาศาล การสกัดความสัมพันธ์หรือโมเดลที่พอเหมาะจากข้อมูลที่ไม่เพียงแต่มากมหาศาลแต่ยังอาจสามารถผสมไปด้วยสัญญาณรบกวนทำให้มีความท้าทายเป็นอย่างมาก RANSAC (Random Sample Consensus) เป็นขั้นตอนวิธีอันทรงพลังที่ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์นี้โดยเฉพาะ นับเป็นเครื่องมือที่ไม่สามารถมองข้ามได้ในหลากหลายสาขา รวมทั้งการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (computer vision) และการวิเคราะห์ข้อมูล (data analysis)...
Read More →