E. Sampling Strategy และ Model Evaluation

หลักสูตร Sampling Strategy และ Model Evaluation นี้จะนำเสนอความรู้พื้นฐานและเทคนิคต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่างข้อมูลและการประเมินผลโมเดล โดยครอบคลุมถึงการสุ่มตัวอย่างแบบต่าง ๆ เช่น Simple Random, Stratified, Systematic และ Cluster นอกจากนี้ยังมีการศึกษาเชิงลึกเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลย์ และการใช้เทคนิคเช่น SMOTE และ Cluster-based Oversampling เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการสุ่มตัวอย่างหลักสูตรนี้ยังครอบคลุมการประเมินผลโมเดลการจัดกลุ่ม เช่น Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, และ F1-Score นอกจากนี้ยังมีการศึกษาเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ ROC และ AUC ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล ผู้เรียนจะได้รับความรู้และทักษะในการเตรียมข้อมูล การสุ่มตัวอย่าง และการประเมินผลโมเดลที่มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้เชิงลึกในโลกของ Data Science