Standard Post with Image

วิธีฝึก YOLO ด้วยชุดข้อมูลที่กำหนดเอง: คำแนะนำทีละขั้นตอน

การตรวจจับวัตถุเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และหุ่นยนต์ YOLO (You Only Look Once) เป็นหนึ่งในโมเดลตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากมีความเร็วและความแม่นยำสูง บทความนี้จะอธิบายวิธีฝึก YOLO โดยใช้ชุดข้อมูลที่กำหนดเอง เพื่อให้สามารถใช้งานจริงได้

Read More
Standard Post with Image

カスタムデータセットでYOLOをトレーニングする方法:ステップバイステップガイド

オブジェクト検出は、セキュリティ、自動化、ロボティクスなどの業界で不可欠な技術となっています。YOLO(You Only Look Once)は、そのスピードと精度の高さから最も人気のあるリアルタイムオブジェクト検出モデルの1つです。本記事では、カスタムデータセットを使用してYOLOをトレーニングし、実際のアプリケーションで使用できるようにする方法を説明します。

Read More
Standard Post with Image

Training YOLO with a Custom Dataset: A Step-by-Step Guide

Object detection has become an essential technology in various industries, including security, automation, and robotics. YOLO (You Only Look Once) is one of the most popular real-time object detection models due to its speed and accuracy. In this blog post, we will walk you through training YOLO with your custom dataset, making it ready for […]

Read More
Standard Post with Image

WazuhとAIの統合による高度な脅威検出

サイバー脅威は急速に進化しており、SIEM(Security Information and Event Management) ソリューションであるWazuhは、ゼロデイ攻撃、高度持続的脅威(APT)、内部脅威などの検出に課題を抱えています。DeepSeek-R1、BERT、AutoencodersなどのAIモデルを活用することで、Wazuhの脅威検出能力を機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)によって向上させることができます。

Read More
Standard Post with Image

การผสานรวม AI กับ Wazuh เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง

ภัยคุกคามทางไซเบอร์มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และโซลูชัน SIEM (Security Information and Event Management) เช่น Wazuh อาจมีข้อจำกัดในการตรวจจับ ภัยคุกคามใหม่ ๆ, การโจมตีแบบ APT และภัยคุกคามภายในองค์กร การใช้ AI models เช่น DeepSeek-R1, BERT หรือ Autoencoders สามารถช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามของ Wazuh ได้ด้วย Machine Learning และ NLP (Natural Language Processing)

Read More
Standard Post with Image

Integrating AI with Wazuh for Advanced Threat Detection

Cybersecurity threats are evolving rapidly, and traditional Security Information and Event Management (SIEM) solutions like Wazuh can struggle to detect zero-day attacks, advanced persistent threats (APT), and insider threats. By integrating AI models such as DeepSeek-R1, BERT, or Autoencoders, security teams can enhance Wazuh’s threat detection capabilities with machine learning and natural language processing (NLP).

Read More
Standard Post with Image

AIはどのようにして偽造された高級品を検出するのか?

高級ブランド品の市場では、偽造品の増加が大きな課題となっています。ブランドバッグ、高級時計、限定スニーカーなど、本物と偽物の違いを見分けるのは容易ではありません。

Read More
Standard Post with Image

AI ช่วยตรวจจับสินค้าหรูปลอมได้อย่างไร?

สินค้าหรูระดับโลกกำลังเผชิญกับความท้าทายจากสินค้าปลอมที่แพร่กระจายมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นกระเป๋าแบรนด์เนม นาฬิกาหรู หรือรองเท้ารุ่นลิมิเต็ด การแยกของแท้ออกจากของปลอมไม่ใช่เรื่องง่าย

Read More
Standard Post with Image

How AI Helps in Detecting Counterfeit Luxury Products

Luxury brands face a growing challenge: counterfeit products. From designer handbags to high-end watches, fake goods flood online marketplaces and even physical stores. Fortunately, Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing counterfeit detection, making it faster and more reliable than ever.

Read More
Standard Post with Image

The Cold Start Problem の概念を活用して eCommerce ビジネスを成長させる方法

eCommerce ビジネスを成功させることは簡単ではありません。特に 最初の顧客を獲得すること や 利益を生みながらビジネスを拡大すること は大きな課題です。最大の障壁は Cold Start Problem です。これは、オンラインストアに十分なユーザーがいないため、真の成長が促進されない状況を指します。

Read More