Category: AI

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)

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).

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。

สินค้าหรูระดับโลกกำลังเผชิญกับความท้าทายจากสินค้าปลอมที่แพร่กระจายมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นกระเป๋าแบรนด์เนม นาฬิกาหรู หรือรองเท้ารุ่นลิมิเต็ด การแยกของแท้ออกจากของปลอมไม่ใช่เรื่องง่าย

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.

YOLOの概要 YOLO (You Only Look Once) は、速度と精度のバランスに優れた最先端の物体検出アルゴリズムです。Faster R-CNNのような従来の手法とは異なり、YOLOは物体検出を単一の回帰問題として処理し、一度の前方伝播でバウンディングボックスとクラス確率を予測します。

บทนำเกี่ยวกับ YOLO YOLO (You Only Look Once) เป็นอัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่ล้ำสมัยซึ่งขึ้นชื่อเรื่องความเร็วและความแม่นยำ ไม่เหมือนกับโมเดลแบบดั้งเดิมที่ใช้วิธีการเสนอพื้นที่ (เช่น Faster R-CNN) YOLO ปฏิบัติต่อการตรวจจับวัตถุเป็น ปัญหาการถดถอยเดียว โดยคาดการณ์กรอบขอบเขตและความน่าจะเป็นของคลาสในครั้งเดียว

Introduction to YOLO YOLO (You Only Look Once) is a cutting-edge object detection algorithm known for its speed and accuracy. Unlike traditional models that use region proposal methods (such as Faster R-CNN), YOLO treats object detection as a single regression problem, predicting bounding boxes and class probabilities in one forward pass.

デジタルマーケティングの急速な進化により、人工知能（AI） は広告最適化の分野で革新をもたらしています。ビジネスでは、データ駆動のインサイト を活用することで、広告の効果を最大化し、無駄な広告費を削減し、コンバージョン率を向上させることが求められています。

ในโลกของการตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังปฏิวัติการเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา ธุรกิจต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโฆษณา ลดการใช้จ่ายที่สูญเปล่า และเพิ่มอัตราการแปลง (Conversion) ให้สูงขึ้น