The First Basic Machine Learning to Classify ICT Customer’s Comments

dc.contributor.authorโสรวีร์ ยันตะen_US
dc.contributor.authorSorawee Yantaen_US
dc.contributor.otherมหาวิทยาลัยมหิดล. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารen_US
dc.date.accessioned2021-05-31T02:53:48Z
dc.date.available2021-05-31T02:53:48Z
dc.date.created2564-05-31
dc.date.issued2561
dc.descriptionปัญญามหิดล คุณภาพคน คุณภาพงาน “Mahidol Quality Fair 2018” “Valuing People : คุณค่าคน คุณค่างาน”. ณ อาคารมหิดลสิทธาคาร มหาวิทยาลัยมหิดล ศาลายา, นครปฐม. 27 พฤศจิกายน พ.ศ. 2561. หน้า 66en_US
dc.description.abstractงานบริการวิชาการ เป็นหนึ่งในพันธกิจหลักของคณะ ICT ทางคณะฯ จึงมีการจัดการอบรม สัมมนา หรือกิจกรรมต่างๆ และทุกครั้งจะมีการเก็บข้อมูลความพึงพอใจ ข้อคิดเห็นจากผู้เข้าร่วมเพื่อรับฟังรับเสียงสะท้อนเหล่านั้น โดยงานสารสนเทศเป็นผู้ดำเนินการให้ในรูปแบบของระบบประเมินและรายงานผลออนไลน์ เพื่อให้ข้อมูลมีความพร้อมใช้สeหรับการบริหารและตัดสินใจ ข้อคิดเห็นต่างๆ จำเป็นที่ต้องถูกแยกประเภทออกเป็นประเด็นต่างๆ อาทิ ด้านสถานที่ ด้านเจ้าหน้าที่ ด้านอาหาร เป็นต้น ซึ่งปัจจุบัน ขั้นตอนการแยกประเภทเป็นแบบ Manual คือ การเปิดอ่านทีละข้อคิดเห็น และแยกประเภทด้วยตนเอง ซึ่งหากข้อมูลมีปริมาณมาก จะใช้เวลาเป็นอย่างมากและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดได้ดังนั้นผู้จัดทำ ซึ่งสังกัดงานสารสนเทศและระบบ จึงสร้างระบบคัดแยกประเภทข้อคิดเห็น โดยใช้ Machine Learning ขั้นพื้นฐานเข้ามาประยุกต์ เพื่อลดระยะเวลาในการแยกประเภทข้อคิดเห็น รวมถึงลดความผิดพลาดในการแยกข้อมูล ผลจากการทดลองใช้ระบบพบว่า สามารถลดระยะเวลาการแยกประเภทได้ 99.99% และลดข้อผิดพลาดในการแยกข้อมูลเหลือ 0%en_US
dc.identifier.urihttps://repository.li.mahidol.ac.th/handle/123456789/62371
dc.language.isothaen_US
dc.rightsมหาวิทยาลัยมหิดลen_US
dc.rights.holderกองพัฒนาคุณภาพ มหาวิทยาลัยมหิดลen_US
dc.subjectCommentsen_US
dc.subjectThe First Machine Learningen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subjectรายงานผล Onlineen_US
dc.subjectงานบริการวิชาการen_US
dc.subjectMahidol Quality Fair
dc.titleThe First Basic Machine Learning to Classify ICT Customer’s Commentsen_US
dc.typeProceeding Abstracten_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
ict-pc-sorawee-2561.pdf
Size:
1.03 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: