stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจกับการค้นหาสมมติฐาน

ID3 สามารถมองได้ว่าเป็นการค้นหาสมมติฐาน (hypothesis) จากสเปซของสมมติฐานทั้งหมด (hypothesis space) โดยที่สมมติฐานทั้งหมดคือต้นไม้การตัดสินใจทั้งหมดที่เป็นไปได้จากลักษณะต่างๆที่กำหนดมา ID3 ค้นหาต้นไม้จากรูปแบบง่ายไปสู่รูปแบบที่ซับซ้อน (simple-to-complex) ทั่วสเปซดังรูปด้านบน เริ่มจากต้นไม้ที่ว่างเปล่า และใส่รายละเอียดไปเรื่อยๆเพื่อให้สอดคล้องกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้มากยิ่งขึ้น ฟังก์ชันที่บอกแนวทางการเติบโตของต้นไม้คือเกนความรู้ เมื่อมอง ID3 ในมุมมองของการค้นหาแล้ว สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพและข้อจำกัดได้ดังนี้
เนื่องจากสเปซของสมมติฐานทั้งหมดประกอบด้วยต้นไม้การตัดสินใจทุกต้นจากลักษณะที่กำหนดให้ เพราะฉะนั้นต้นไม้ที่ไม่มีตัวแปรตามจึงเป็นสมาชิกของเซตนี้เช่นกัน ID3 สามารถหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่จะได้ผลออกเป็นต้นไม้แบบนั้นได้
ID3 จะสนใจเฉพาะสมมติฐานปัจจุบันเท่านั้น จึงหาสมมติฐานที่สอดคล้องกับปัญหาได้เพียงสมมติฐานเดียวเท่านั้น ไม่สามารถหาสมมติฐานทั้งหมดที่สอดคล้องได้
ID3 ในรูปแบบที่ไม่มีการแก้ไขไม่มีการค้นหาย้อนกลับ (backtracking) เมื่อเลือกตัวแปรต้นตัวใดเป็นบัพแล้ว จะไม่สนใจตัวแปรต้นตัวนี้อีก ดังนั้นผลลัพธ์ที่ได้อาจเป็นผลลัพธ์ที่ดี แต่ไม่ดีที่สุด
ID3 ใช้ข้อมูลทางสถิติคือเกนความรู้ของข้อมูลทุกตัวมาพิจารณารวมกัน มีข้อดีคือจะสามารถลดความผิดพลาดจากข้อมูลนำเข้าบางตัวได้ในระดับหนึ่ง
ประเด็นอื่นๆของต้นไม้การตัดสินใจ

การหลีกเลี่ยงการจำกัดอยู่กับตัวอย่างที่นำมาสอนมากเกินไป (overfit) ของต้นไม้การตัดสินใจ
ในหลายๆครั้งการเรียนรู้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจทำให้ฟังก์ชันที่ได้ออกมาจำกัดอยู่กับข้อมูลที่นำมาสอน ตัวอย่างเช่น สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 90% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 30% แต่สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h' อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 70% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 50% จะเรียนสมมติฐาน h ว่าโอเวอร์ฟิต (overfit)
การเข้ากันมากเกินไปของข้อมูลเกิดได้ดังตัวอย่างด้านบน ในตอนแรกต้นไม้ยังว่างเปล่าแล้วค่อยๆมีบัพเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆตามขั้นตอนวิธีการ ID3 ทำให้ความถูกต้องของข้อมูลในชุดที่นำมาเรียนรู้นั้นมากขึ้นเรื่อยๆตามลำดับ เมื่อพิจารณาความถูกต้องในข้อมูลจริงก็เพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน แต่เมื่อจำนวนบัพเพิ่มขึ้นถึงจุดหนึ่งความถูกต้องในข้อมูลจริงกลับลดลง เรียกเหตุการณ์นี้ว่าการเข้ากันมากเกินไป อาจเกิดจากการที่มีบางตัวแปรต้นที่ต้นไม้การตัดสินใจนำมาพิจารณาที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือเกี่ยวข้องน้อยมากกับตัวแปรตาม เมื่อนำตัวแปรนี้มาพิจารณาด้วยจึงเกิดการแบ่งส่วนของข้อมูลเพิ่มจึ้นโดยไม่จำเป็น ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เรียกว่าการเข้ากันมากเกินไปขึ้น ซึ่งมีกระบวนการการแก้ไขเหตุการณ์นี้ได้ด้วยสองวิธีคือ
หยุดการโตของต้นไม้ก่อนจะเริ่มโอเวอร์ฟิต
ให้ต้นไม้โอเวอร์ฟิตแล้วนำมาตัดแต่งภายหลัง (post-pruning)
ซึ่งแบบแรกนั้นในทางปฏิบัติเป็นไปได้ยากกว่าแบบที่สองเพราะเราไม่รู้ว่าเมื่อไรควรจะหยุดการเจริญเติบโตของต้นไม้ จึงใช้วิธีที่สองมากกว่าซึ่งในวิธีที่สองนี้เริ่มต้นจะแบ่งตัวอย่าง (Example) ออกเป็น 3 ส่วนด้วยกันคือ
ส่วนเรียนรู้สำหรับต้นไม้ (training set) ในส่วนนี้จะนำไปผ่านกระบวนการเรียนรู้ต่างๆ เช่น ID3 เพื่อให้ต้นไม้เจริญเติบโต
ส่วนปรับปรุงต้นไม้ให้ถูกต้องยิ่งขึ้น (validating set) ในส่วนนี้จะทำไปผ่านการตัดแต่งเพื่อหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตของสมมติฐาน
ส่วนทดสอบ (test set) ในส่วนนี้จะบอกประสิทธิภาพของต้นไม้ว่าดีเท่าใด
ซึ่งในกระบวนการตัดแต่งนั้นจะพิจารณาบัพในต้นไม้ว่าหากตัดบัพใดทิ้งแล้วความแม่นยำใน validating set ไม่ลดลงก็จะตัดทิ้งและจะตัดไปเรื่อยๆจนกว่าจะไม่สามารถตัดทิ้งตามเงื่อนไขได้อีก
การจัดการกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้ที่ให้ค่าลักษณะของตัวแปรมาไม่ครบ
ในบางกรณีข้อมูลที่มีให้มีบางตัวขาดหายไป เช่น การวิเคราะห์โรคของผู้ป่วยอาจต้องใช้ผลเลือดในการวิเคราะห์ แต่ไม่สามารถหามาได้ จึงอาจต้องประมาณผลเลือดโดยการประมาณวิธีหนึ่งคือการใช้ผลเลือดที่คนส่วนใหญ่เป็นมากที่สุดซึ่งถูกใช้โดย Mingers (1989) หรืออีกวิธีคือการวิเคราะห์อัตราส่วนซึ่งถ่วงน้ำหนักการตัดสินใจในแต่ละอย่างด้วยสถิติที่ผ่านมา วิธีนี้ถูกนำมาใช้ใน C4.5 โดย Quinlan (1993)
การจัดการกับตัวแปรต้นที่มีค่าต่อเนื่อง
เมื่อตัวแปรต้นมีค่าต่อเนื่องจำเป็นที่จะต้องมีการแบ่งค่าต่อเนื่องออกมาเป็นช่วงๆแบบไม่ต่อเนื่อง ซึ่งไม่ต่อเนื่องทำให้สามารถประมวลผลได้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจ แต่หากต้องการข้อมูลนำเขาและส่งออกที่ต่อเนื่องจริงๆจำเป็นที่จะต้องใช้วิธีอื่นๆ เช่น ข่ายงานประสาทเทียม (Neural Network)
การจัดการกับตัวแปรต้นที่มีราคา
ในปัญหาบางอย่างการที่จะหาตัวแปรต้นมาพิจารณานั้นจำเป็นที่จะต้องลงทุน เช่น การที่จะตรวจสอบว่าผู้ป่วยเป็นโรครึเปล่าอาจต้องรู้ ความดัน อุณหภูมิ ข้อมูลของเลือด ฟิลม์เอ็กซเรย์ ซึ่งข้อมูลจะได้มาเมื่อเสียต้นทุนไปจำนวนหนึ่ง ดังนั้นในการนิยามความดีของตัวแปรต้นที่เหมาะสมสำหรับการสร้างต้นไม้การตัดสินใจจำเป็นที่จะต้องเอาอีกปัจจัยคือ ราคา เข้ามาร่วมพิจารณาด้วย ในปี 1990 Tan และ Schilimmer เสนอค่าความดีของตัวแปรต้นเพื่อใช้ประมวลผลกับการรับรู้ของหุ่นยนต์ผ่านทางเซนเซอร์คือ
ดูเพิ่ม

การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การแบ่งประเภทข้อมูล
เดนนิส ร็อดแมน
สิ่งพิมพ์

Rodman, Dennis (1994). Rebound: The Dennis Rodman Story. ISBN 0-517-59294-0.
Rodman, Dennis (1996). Bad as I Wanna Be. ISBN 0-440-22266-4.
Rodman, Dennis (1997). Walk on the Wild Side. ISBN 0-385-31897-9.
Rodman, Dennis (2005). I Should Be Dead by Now. ISBN 1-59670-016-5.
Rodman, Dennis (2013). Dennis the Wild Bull. ISBN 978-0-61575-249-5.
แหล่งข้อมูลอื่น

เว็บไซต์ทางการ
สถิติอาชีพและข้อมูลผู้เล่นจาก NBA.com  และ Basketball-Reference.com
เดนนิส ร็อดแมน ที่อินเทอร์เน็ตมูวีเดตาเบส
Online World of Wrestling profile
CageMatch profile
เดฟ ไฮแอตต์

เดฟ ไฮแอตต์ (อังกฤษ: Dave Hyatt) เป็นโปรแกรมเมอร์ชาวอเมริกัน ปัจจุบันทำงานที่บริษัทแอปเปิลคอมพิวเตอร์ (เริ่มต้นเมื่อ 15 กรกฎาคม พ.ศ. 2545 โดยรับผิดชอบในส่วนของโปรแกรมเว็บเบราว์เซอร์ ซาฟารี
โดยก่อนหน้านี้เดฟ ไฮแอตต์ ทำงานที่บริษัทเนตสเคปคอมมิวนิเคชัน (Netscape Communications Corporation) ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2540 ถึงปี พ.ศ. 2545 โดยพัฒนา มอซิลลา คามิโน และไฟร์ฟอกซ์ ไฮแอทได้เป็นผู้ค้นคิดระบบการใช้แท็บในเบราว์เซอร์สำหรับโปรแกรมทั้งสามตัว นอกจากนี้ไฮแอทได้เป็นผู้เริ่มต้นเขียนมาตรฐานของภาษาคอมพิวเตอร์ XBL และ XUL
เดฟ ไฮแอตต์ จบการศึกษาระดับปริญญาตรีจากมหาวิทยาลัยไรซ์ (Rice University) และปริญญาโทจากมหาวิทยาลัยอิลลินอยส์ เออร์แบนา-แชมเปญจน์
แหล่งข้อมูลอื่น

บล็อกส่วนตัว เก็บถาวร 2011-02-22 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
เดนเวอร์

| เดนเวอร์ Denver |
| --- | --- |
เมืองหลวงของรัฐ และ นครกับเทศมณฑลที่รวมกัน
City and County of Denver นครและเทศมณฑลเดนเวอร์
 สถานที่ต่าง ๆ ในนครเดนเวอร์
   ธง ตรา
ตำแหน่งของเมืองเดนเวอร์ในรัฐโคโลราโด
ตำแหน่งของรัฐโคโลราโดในสหรัฐอเมริกา
พิกัด:  39°44′21″N 104°59′5″W﻿ / ﻿39.73917°N 104.98472°W﻿ / 39.73917; -104.98472
ประเทศ:  สหรัฐ
รัฐ:  รัฐโคโลราโด
นครและเทศมณฑล:  เดนเวอร์
ก่อตั้ง: 22 พฤศจิกายน พ.ศ. 2501 ภายใต้ชื่อเดนเวอร์
เข้าร่วม: 7 พฤศจิกายน พ.ศ. 2404 ภายใต้ชื่อเดนเวอร์ 
รวมเป็นหนึ่งเดียว: 15 พฤศจิกายน พ.ศ. 2445, ทั้งเมืองและเคาน์ตี้
การปกครอง
 • ประเภท: นครกับเทศมณฑลที่รวมกัน
 • นายกเทศมนตรี: Michael Hancock (เดโมแครต)
พื้นที่
 • ทั้งหมด: 154.9 ตร.ไมล์ (401.3 ตร.กม.)
 • พื้นดิน: 153.3 ตร.ไมล์ (397.2 ตร.กม.)
 • พื้นน้ำ: 1.6 ตร.ไมล์ (4.1 ตร.กม.)  1.03%
 • รวมปริมณฑล: 8,414.4 ตร.ไมล์ (21,793 ตร.กม.)
ความสูง: 5,280 ฟุต (1,609 เมตร)
ประชากร (2008) 
 • ทั้งหมด: 598,707 คน
 • ความหนาแน่น: 3,905 คน/ตร.ไมล์ (1,507 คน/ตร.กม.)
 • เขตเมือง: 953,987 คน
 • ความหนาแน่นเขตเมือง: 3,979.3 คน/ตร.ไมล์ (1,536.4 คน/ตร.กม.)
 • รวมปริมณฑล: 2,506,626 คน
เขตเวลา: UTC-7 (MST)
 • ฤดูร้อน  (เวลาออมแสง): UTC-6 (MDT)
ZIP codes: 80201-80212, 80214-80239, 80241, 80243-80244, 80246-80252, 80256-80266, 80271, 80273-80274, 80279-80281, 80290-80291, 80293-80295, 80299, 80012, 80014, 80022, 80033, 80123, 80127
รหัสพื้นที่: ทั้ง 303 และ 720
FIPS code: 08-20000
GNIS feature ID: 0201738
ทางหลวง: I-25, I-70, I-76, I-225, I-270, US 6, US 40, US 85, US 285, US 287, SH 2, SH 26, SH 30, SH 35, SH 83, SH 88, SH 95, SH 121, SH 177, SH 265, SH 470, E-470
เว็บไซต์: City and County of Denver
ดาวน์ทาวน์เดนเวอร์
เดนเวอร์ (อังกฤษ: Denver) เป็นเมืองหลวงและเมืองที่ใหญ่ที่สุดของ รัฐโคโลราโด ตั้งอยู่บริเวณที่ราบสูง ทางทิศตะวันออกของเทือกเขาร็อกกี เดนเวอร์มีประชากรมากเป็นอันดับที่ 25 ของสหรัฐอเมริกา โดยมีประชากร 579,744 คน (ค.ศ. 2005) และรวมบริเวณมหานครเดนเวอร์-ออโรราจะมีประชากรประมาณ 2,830,000 คน
ชื่อเล่นของเดนเวอร์ คือ ไมล์ไฮซิตี้ เนื่องจากตัวเมืองสูงจากระดับน้ำทะเลประมาณ 1 ไมล์ (1,609 เมตร) ที่บันไดตึกแคปิตอลทิศตะวันตก ขั้นที่ 15 สูง 1 ไมล์พอดี และบริเวณที่ต่างๆในเมืองเดนเวอร์ เช่น สนามเบสบอลคูรส์ฟิลด์ จะมีที่นั่งหนึ่งที่เป็นสีม่วง (สีประจำทีม โคโลราโด รอกกี้ส์) เพื่อบ่งบอกว่าที่นั่งตัวนั้นสูงระดับ 1 ไมล์เช่นกัน สนามบินนานาชาติเดนเวอร์ สูงจากระดับน้ำทะเล 1,655 เมตร
เดนเวอร์ยังได้ชื่อทางประวัติศาสตร์ว่า  Queen City of the Plains เนื่องจากความสำคัญของอุตสาหกรรมการเกษตรของเมือง ทำให้เรือรบสหรัฐอเมริกา หลายลำใช้ชื่อว่า USS Denver เพื่อเป็นการให้เกียรติเมือง
ทีมกีฬาในเดนเวอร์ที่สำคัญ ได้แก่ เดนเวอร์ บรองโกส์ ทีมอเมริกันฟุตบอล เล่นที่สนามอินเวสโกฟิลด์
มหาวิทยาลัย ในเมืองเดนเวอร์ ได้แก่ มหาวิทยาลัยโคโลราโด เดนเวอร์, มหาวิทยาลัยเดนเวอร์
แหล่งข้อมูลอื่น

เว็บไซต์เมืองเดนเวอร์
เว็บไซต์ท่องเที่ยวเดนเวอร์
เดฟเล็ปเพิร์ด

| เดฟ เล็ปพาร์ด |
| --- | --- |

ข้อมูลพื้นฐาน
ที่เกิด: เชฟฟีลด์ อังกฤษ
แนวเพลง: ฮาร์ดร็อค เฮฟวี่เมทัล ป๊อปร็อก
ช่วงปี: ค.ศ. 1977-ปัจจุบัน
ค่ายเพลง: Mercury  Universal  Phonogram  Vertigo  PolyGram  Bludgeon-Riffola

สมาชิก: Joe Elliott  Rick Savage  Rick Allen   Phil Collen  Vivian Campbell  
อดีตสมาชิก: Steve Clark  Pete Willis  Tony Kenning  Frank Noon
เดฟ เล็ปพาร์ด (อังกฤษ: Def Leppard) วงฮาร์ดร็อค จากเชฟฟีลด์ อังกฤษ ก่อตั้งเมื่อ 1977 ริค ซาเวจ มือเบส กับ พีต วิลลิส มือกีตาร์เป็นผู้ริเริ่ม
ประวัติ

นักร้อง โจ เอลเลียต เข้ามาร่วมพร้อมกับชื่อ Deaf Leopard ก่อนจะแปลงเป็น Def Leppard ในภายหลัง ตามมาด้วยมือกีตาร์ สตีฟ คลาร์ก
ปี 1978 ทำผลงานออกวางขายเอง จนเริ่มมีชื่อเสียงก่อนจะไปทำสัญญากับเมอร์คิวรี่ ออกอัลบั้มแรก On Through the Night เมื่อปี 1980 โด่งดังในอังกฤษ และได้ออกทัวร์ทั้งในประเทศและในอเมริกา งานชุดสอง High "n" Dry ปี 1981 ทำยอดในอเมริกาในระดับแพลตินัม ด้วยแรงดันจากเอ็มทีวี
อัลบั้มที่สาม ได้โปรดิวเซอร์ มัตต์ แลงก์ เข้ามาร่วมงาน พีต วิลลิส โดนไล่จากวงจากปัญหาติดเหล้า
ฟิล คอลเล็น อดีตกีตาร์วง Girl เข้ามาแทน อัลบั้มชุดที่ 3 Pyromania ออกเมื่อปี 1983 ดังระเบิด เพลงอย่าง Photograph และ Rock of Ages ได้รับความนิยมทางช่องเอ็มทีวี ส่งผลให้ขายไปถึงสิบล้านชุด หลังจากอัลบั้มนี้ ต้องเผชิญการทดสอบครั้งใหญ่ เมื่อเข้าสตูดิโอจะทำอัลบั้มใหม่ ปัญหาเริ่มจากโปรดิวเซอร์แลงก์มาร่วมงานไม่ได้ ที่หนักกว่านั้น คือ ริค แอลเล็น มือกลองเสียแขนซ้ายจากอุบัติเหตุรถยนต์ แต่สถานการณ์เริ่มดีขึ้นเมื่อโปรดิวเซอร์แลงก์กลับมาร่วมงาน ยกเลิกเทปเก่าและบันทึกเสียงใหม่ทั้งหมด ขณะที่แอลเล็นหัดเล่นกลองที่ออกแบบพิเศษได้อย่างรวดเร็ว
ถึงปี 1987 อัลบั้มที่ 4 มีชื่อว่า Hysteria ออกมา กลายเป็นจุดสูงสุด เพลงจากชุดนี้จำนวน 6 เพลง เข้าไปติดชาร์ตท็อป 20 ในอเมริกา ทำให้กลายเป็นวงขวัญใจวัยรุ่นและเด็กไฮสกูล จากนั้นได้เริ่มทำอัลบั้มต่อมา คราวนี้มือกีตาร์ สตีฟ คลาร์ก เสียชีวิตจากเสพเหล้าและยาเกินขนาด
อัลบั้ม Adrenalize ออกมาในปี 1992 ด้วยไลน์อัพที่เหลือ 4 คน อัลบั้มนี้ประเดิมด้วยอันดับ 1 และมีเพลงฮิตหลายเพลง แต่เทียบไม่ได้กับ 2 ชุดก่อน
ทางวงเพิ่มมือกีตาร์ วิเวียน แคมป์เบล จาก White Snake เพื่อทดแทนคลาร์ก อัลบั้มที่หก Slang ออกมาในปี 1996 ยอดขายและความตื่นเต้นในหมู่แฟนๆ ลดลง
อัลบั้ม Euphoria ยังไม่กระเตื้องอีก จนต้องกลับไปเล่นเพลงบัลลาดป๊อปในอัลบั้ม X ในปี 2002
สำหรับ Yeah เป็นงานทริบิวต์ เป็นการนำเพลงเก่ามาเล่นใหม่ เดฟ เล็ปพาร์ดนำเพลงเก่ามาทำใหม่อย่าง 20th Century Boy ของทีเร็กซ์, No Matter What ของแบดฟิงเกอร์, Rock On ของ เดวิด เอสเซ็กส์, 10538 Orchestra ของอิเล็กทริกไลต์ออเคสตราหรืออีแอลโอ
เดมะนิม

ชื่อที่ใช้เรียกผู้อยู่อาศัยในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์นั้น ๆ
เดมะนิม (อังกฤษ: demonym; /ˈdɛmənɪm/;จาก กรีกโบราณ  δῆμος (dêmos)  'ผู้คน, ชาติพันธุ์' และ  ὄνυμα (ónuma)  'ชื่อ') เป็นคำที่ใช้ระบุกลุ่มคน (ผู้อาศัย ชาวบ้าน ชาวพื้นเมือง) ที่เกี่ยวข้องกับสถานที่ใดสถานที่หนึ่งโดยเฉพาะ เดมะนิม มักจะมาจากชื่อของสถานที่ (หมู่บ้าน เมือง ภูมิภาค จังหวัด รัฐ ประเทศ และทวีป) คำไว้สำหรับเรียกขานผู้คนของสถานที่แห่งใดแห่งหนึ่งโดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างทางชาติพันธุ์ ภาษา ศาสนา หรือวัฒนธรรมอื่น ๆ ที่อาจมีอยู่ในประชากรของสถานที่นั้น ตัวอย่างของ เดมะนิม ได้แก่ โคชาบัมบิโน สำหรับประชาชนในเมือง โคชาบัมบา ; อเมริกันสำหรับคนจากสหรัฐอเมริกา ; และภาษาสวาฮิลี , สำหรับคนของชายฝั่งภาษาสวาฮิลี, สำหรับประเทศแคนาดา เรียก คะเนเดียน, สำหรับประเทศสวิตเซอร์แลนด์ เรียก สวิส บางท้องที่มีหลายรูป เช่น สำหรับประชาชนเกาะบริเตนเป็นได้ทั้งบริติชหรือบริทึน
ราชบัณฑิตยสถานมีหลักเกณฑ์ว่า คำคุณศัพท์เกี่ยวกับชนชาติต่าง ๆ ให้ทับศัพท์ในรูปคำนามที่เป็นชื่อประเทศ เช่น ชาวแคนาดา ชาวฮังการี ยกเว้นคำที่ใช้กันนานแล้ว เช่น ชาวเยอรมัน ชาวอเมริกัน ชาวดัตช์ เป็นต้น
แหล่งข้อมูลอื่น

www.geography-site.co.uk Alphabetical list of world demonyms.
www.everything2.com Demonyms of the World.
CIA World Factbook – Nationality
www.peoplefrom.co.uk Demonyms of the United Kingdom.
เดย์ออฟไวลด์

2002 ซิงเกิลโดยพรินซ์
เดย์ออฟไวลด์ (อังกฤษ: Days of Wild) เป็นซิงเกิลของพรินซ์ และเดอะเดอะรีโวลูชั่น ถูกเขียนโดยพรินซ์ในช่วงต้นปี 1994 ตามชื่อของเขาเปลี่ยนไปเป็นสัญลักษณ์ที่พูดไม่ได้ เพลงนี้ได้รับการยกย่องเป็นหนึ่งในเพลงทายาทพรินซ์ที่ถูกต้องเป็นครั้งแรกโดยท่อนแร็พและเป็นทั้งบทกวีและการวิจารณ์ของอันธพาล
เดย์ไลต์ (เพลงมารูนไฟฟ์)

"เดย์ไลต์" (อังกฤษ: Daylight) เป็นเพลงของวงดนตรีแนวป็อปร็อกอเมริกัน มารูนไฟฟ์ เพลงออกจำหน่ายวันที่ 27 พฤศจิกายน ค.ศ. 2012 เป็นซิงเกิลที่สามจากสตูดิโออัลบั้มชุดที่สี่ โอเวอร์เอกซ์โพสด์ (ค.ศ. 2012) เพลงเขียนขึ้นโดยแอดัม เลอวีน และร่วมผลิตโดยแมกซ์ มาร์ตินและเมสัน ดี. เลวี และเขียนเพิ่มเติมโดยแซม มาร์ติน
เดมิส แฮสซาบิส

| เซอร์ เดมิส แฮสซาบิส CBE FRS FREng FRSA |
| --- | --- |
แฮสซาบิสที่ราชสมาคมเมื่อปี 2018
เกิด:  (1976-07-27) 27 กรกฎาคม ค.ศ. 1976 (48 ปี) ลอนดอน สหราชอาณาจักร
สัญชาติ: บริเตน
การศึกษา:   โรงเรียนราชินีเอลิซาเบธ บาร์เนต  วิทยาลัยคริสต์ส ฟินช์ลีย์ 
ศิษย์เก่า:   มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (BA)  ยูนิวเอร์ซิตีคอลเลจลอนดอน (PhD) 
มีชื่อเสียงจาก:   ดีปไมนด์  อัลฟาโกะ  อัลฟาโฟลด์ 
รางวัล:   รางวัลโนเบลสาขาเคมี (2024)  รางวัลเบรคทรูอินไลฟ์ไซแอนซิส (2023)  รางวัลอัลเบิร์ต ลาสเกอร์ (2023)  รางวัลแคนาดา แกร์ดเนอร์ (2023)  รางวัลมูลนิธิบีบีวีเอ (2022)  รางวัลแดน เดวิด (2020) 
อาชีพทางวิทยาศาสตร์
สาขา:   ประสาทวิทยาศาสตร์  วิทยาคอมพิวเตอร์  ปัญญาประดิษฐ์ 
สถาบันที่ทำงาน:   บูลฟร็อกพรอดักชันส์ (1993–1994)  ไลเอินเฮดสตูดิโอส์ (1997–1998)  เอลิกเซอร์สตูดิโอส์ (1998–2005)  ยูนิเวอร์ซิตีคอลเลจลอนดอน (2009–2012)  ดีปไมนด์ (2010–ปัจจุบัน)  ไอโซมอร์ฟิกแล็บส์ (2021–ปัจจุบัน) 
วิทยานิพนธ์: Neural processes underpinning episodic memory (2009)
อาจารย์ที่ปรึกษาในระดับปริญญาเอก: เอเลนอร์ แม็กกวายร์
 
เซอร์ เดมิส แฮสซาบิส (อังกฤษ: Sir Demis Hassabis; เกิด 27 กรกฎาคม 1976) เป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์, นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์ชาวอังกฤษ อดีตนักออกแบบและโปรแกรมเมอร์เอไอสำหรับวิดีโอเกม และนักหมากรุกอาชีพ เขาเป็นซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งดีปไมนด์ของกูเกิล และ ไอโซมอร์ฟิกแล็บส์ ในปี 2020 เขาได้รับมอบหมายเป็นที่ปรึกษาด้านปัญญาประดิษฐ์ประจำรัฐบาลของสหราชอาณาจักร
เขาเป็นเฟลโลว์ราชสมารม และได้รับรางวัลมากมายจากผลงานการพัฒนาอัลฟาโฟลด์ เช่น รางวัลเบรกทรู, รางวัลแคนาดา แกร์ดเนอร์ และรางวัลลาสเกอร์ ในปี 2017 เขาได้รับเครื่องราช CBE และเป็นหนึ่งใน 100 บุคคลผู้ทรงอิทธิพลของไทม์ และในปี 2024 เขาได้รับการแต่งตั้งเป็นอัศวินแห่งสหราชอาณาจักรจากผลงานในสาขาปัญญาประดิษฐ์
แฮนนาบิสและ จอห์น เอ็ม จัมเปอร์ ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีร่วมในปี 2024 จากผลงานในสาขาการพยากรณ์การพับโปรตีน
สมัยเป็นนักศึกษามหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ ทางมหาวิทยาลัยให้เขาปีพักเรียนเนื่องจากว่าเขาอายุน้อยเกินไป ระหว่างช่วงปีนี้ เขาทำงานเป็นนักพัฒนาวิดีโอเกมที่บูลฟร็อกพรอดักชันส์ โดยมีผลงานออกแบบด่านเป็นครั้งแรกใน ซินดิเคต และเมื่ออายุได้ 17 เขาเป็นหัวหน้าทีมโปรแกรมเมอร์สำหรับเกม ทีมพาร์ก ที่ปล่อยในปี 1994 ร่วมกับพีเทอร์ มอลีโน วิดีโอเกมเสมือนดังกล่าวมียอดขายหลายล้านฉบับทั่วโลก และเป็นเกมแรก ๆ ที่มีอิทธิพลต่อการพัฒนาวิดีโอเกมเสมือนกลุ่มแซนด์บ็อกซ์ในเวลาต่อมา โดยที่รายได้จากช่วงปีพีกเรียนของเขาเพียงพอสำหรับส่งตัวเองเรียนมหาวิทยาลัยในเวลาต่อมา
ตัวสร้างเลขสุ่มเทียม

ตัวสร้างเลขสุ่มเทียม (อังกฤษ: pseudorandom number generator หรือ PRNG) คือตัวสร้างเลขสุ่มประเภทหนึ่ง มีความสำคัญในทางคณิตศาสตร์ การเข้ารหัส และการเสี่ยงโชค ตัวสร้างเลขสุ่มเทียมมีทั้งได้จากฮาร์ดแวร์ซึ่งเป็นการสุ่มแท้ และจากซอฟต์แวร์ซึ่งเป็นการสุ่มเทียม (pseudorandomness)
คำอธิบาย

ตัวสร้างเลขสุ่มเทียมหรือที่รู้จักกันในชื่อตัวสร้างบิตสุ่มแบบกำหนดได้ (Deterministic random bit generator: DRBG) เป็นขั้นตอนวิธีสำหรับใช้ในการสร้างลำดับของตัวเลขที่มีความใกล้เคียงกับคุณสมบัติของการสุ่ม ถึงลำดับตัวเลขที่ได้จากขั้นตอนวิธีตัวสร้างเลขสุ่มเทียมนี้จะใกล้เคียงกับลำดับเลขสุ่มแท้จริง แต่ก็ไม่ได้เป็นลำดับตัวเลขแบบสุ่มที่แท้จริงเนื่องจากลำดับตัวเลขที่ได้ออกมาจากตัวสร้างเลขสุ่มเทียมทั้งหมดได้มาจากกลุ่มเล็ก ๆ ของค่าเริ่มต้นที่กำหนดให้เป็นตัวตั้งต้น (seed) ของตัวสร้างเลขสุ่มเทียม ถึงจะมีตัวสร้างเลขสุ่มจากฮาร์ดแวร์ที่สามารถนำมาสร้างลำดับสุ่มแท้ได้ แต่ลำดับสุ่มเสมือนที่ได้จากตัวสร้างเลขสุ่มเทียมเองก็มีความสำคัญในทางปฏิบัติหลาย ๆ อย่าง ทั้งในด้านการจำลอง เช่นระบบกายภาพที่ใช้วิธีมอนเตการ์โล ในด้านการเข้ารหัสลับ (cryptography) ในด้านการก่อกำเนิดกระบวนคำสั่ง (procedural generation) ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์กราฟิกส์ (โปรแกรมประยุกต์และวิดีโอเกมขั้นออกแบบ) ขั้นตอนวิธีเชิงสุ่มมากมายเองก็ได้อิทธิพลมาจากตัวสร้างเลขสุ่มเทียมเป็นส่วนหนึ่งในการแก้ปัญหา นอกจากการใช้งานแล้วการพิสูจน์ว่าตัวสร้างเลขสุ่มเทียมใช้งานได้จริงก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ซึ่งการพิสูจน์นี้ต้องอาศัยการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์อย่างระมัดระวังในการทำให้แน่ใจได้ว่าตัวสร้างเลขสุ่มเทียมได้สร้างลำดับสุ่มเสมือนที่มีลักษณะสุ่มเพียงพอสำหรับการใช้งาน
ประวัติ

ตัวสร้างเลขสุ่มเทียมที่อาศัยคอมพิวเตอร์ยุคแรก ๆ คิดค้นโดย จอห์น ฟอน นอยมันน์ ในปี ค.ศ. 1946 รู้จักกันในนามของ วิธีมิดเดิลสแควร์ (middle-square method) ขั้นตอนวิธีนี้คือ รับตัวเลขใดเข้ามาเป็นตัวตั้งต้นก็นำตัวเลขนั้นมายกกำลังด้วย 2 แล้วนำหลักตรงกลางออกจากผลลัพธ์ที่ได้ ก็จะได้ตัวเลขสุ่มขึ้นมาตามต้องการ ซึ่งสามารถนำตัวเลขนี้มาเป็นตัวตั้งต้นในการสร้างตัวเลขสุ่มอื่น ๆ ต่อไปได้
รหัสเทียม

Input เป็นตัวเลข 
Output ยกกำลังสอง Input ที่นำตัวเลขตำแหน่งกลางออก
int main ()
 {
 int in;
 int tmp =in*in;
 int tmp2=tmp;
 //หาจำนวนหลัก
 int length=0;
 while (tmp2>0)
 {
 length++;
 tmp2/=10;
 }
 int tmp3=tmp/pow (10,length/2) ; //ดึงส่วนข้างหน้าหลักกลางออกมา
 int tmp4= (length%2==0) ?tmp-tmp3* pow (10,length/2) +1: tmp-tmp3* pow (10,length/2) ;//ดึงส่วนข้างหลังหลักกลางออกมา
 int out = tmp3* pow (10,length/2) +tmp4; ที่ นำหลักตรงกลางออกแล้ว
 return out;
 }
ปัญหาของ middle-square method คือท้ายที่สุดแล้วจะซ้ำกับลำดับสุ่มซึ่งสร้างขึ้นก่อนหน้า บางอันจะทำให้เกิดการวนซ้ำเร็วมากเช่น 00000 ซึ่งถ้านำไปทดลองทำตามวิธีนี้จะพบว่าได้ 0000000000 ทุกครั้ง ซึ่งฟอน นอยมันน์ ก็ตระหนักถึงปัญหาดังกล่าวเช่นกัน แต่เขาคิดว่ามันเพียงพอแล้วกับวัตถุประสงค์ในการใช้งานของเขา เขาได้ใช้กลวิธีการทางคณิตศาสตร์บางอย่างในการคาดเดาล่วงหน้าก่อนจะใส่เป็นตัวตั้งต้นซึ่งจะสามารถซ่อนข้อผิดพลาดดังกล่าวไว้ได้ ต่อมา middle-square method ถูกแทนที่จากวิธีการอื่นที่ซับซ้อนและมีความละเอียดอ่อนมากกว่าซึ่งลำดับสุ่มเสมือนที่ได้มีความใกล้เคียงลำดับสุ่มแท้จริงมากกว่า
คาบการวนซ้ำ

ตัวสร้างเลขสุ่มเทียมเริ่มต้นจากสถานะเริ่มต้นอะไรก็ได้โดยใช้สถานะ seed (สถานะเริ่มต้น) เป็นตัวเริ่มต้นของตัวสร้างเลขสุ่มเทียม ซึ่งทำให้เกิดการวนซ้ำของลำดับได้โดยความยาวสูงสุดของลำดับสุ่มเสมือนก่อนเกิดการซ้ำเกิดขึ้นถูกวัดจากขนาดของสถานะซึ่งวัดได้โดยความยาวของบิต ความยาวคาบของการวนซ้ำสูงสุดจะยาวเพิ่มเป็น 2 เท่าทุก 1 บิตที่เพิ่มขึ้นจึงทำให้ง่ายที่จะสร้าง ตัวสร้างเลขสุ่มเทียมที่มีคาบการวนซ้ำที่ยาวเพียงพอสำหรับหลาย ๆ โปรแกรมในทางปฏิบัติ ถ้าสถานะของตัวสร้างเลขสุ่มเทียมมี n บิต คาบการวนซ้ำจะไม่ยาวเกินกว่า 2n เช่น เรจิสเตอร์เลื่อนป้อนกลับได้เชิงเส้นLinear Feedback Shift Registers (LFSRs) โดยปกติจะถูกทำให้มีคาบการวนซ้ำที่มีความยาวแน่นอนคือ 2n−1 ตัวสร้างสมภาคเชิงเส้นLinear congruential generators มีคาบการวนซ้ำซึ่งสามารถคำนวณได้จากการหาตัวประกอบ มิกซ์ Mixes (ไม่มีข้อบังคับ) มีคาบการวนซ้ำโดยเฉลี่ย 2n/2 มิกซ์ Mixes (ซึ่งสามารถย้อนกลับได้) มีคาบการวนซ้ำโดยเฉลี่ย 2n ถึงแม้ว่าตัวสร้างเลขสุ่มเทียมจะมีการซ้ำของผลลัพธ์หลังจากถึงคาบการวนซ้ำแต่การเจอตัวซ้ำไม่ได้หมายความว่ามันครบคาบการวนซ้ำเสมอไปเพราะคาบการวนซ้ำที่แท้จริงอาจจะยาวกว่านี้
รายการ

ตัวสร้างเลขสุ่มเทียมแบบบลัมบลัมชับ
Inversive congruential generator
ISAAC
Lagged Fibonacci generator
Linear congruential generators
Linear Feedback Shift Registers (LFSRs)
Mersenne twister
Multiply-with-carry
Naor-Reingold Pseudorandom Function
Park–Miller random number generator
Maximal periodic reciprocals
Well Equidistributed Long-period Linear
Xorshift Xorshift
รายการ > ขั้นตอนวิธีในการเข้ารหัสที่ใช้ตัวสร้างเลขสุ่มเทียม (PRNG)

Block_ciphers ใน counter mode
Cryptographic hash function in counter mode
Stream ciphers
รายการ > PRNG APIS ที่มีชื่อเสียง

Random class ใน the Java programming language
SecureRandom class ใน the Java programming language
รายการ > PRNG ที่ใช้ External entropy

CryptGenRandom - Microsoft Windows
Fortuna_(PRNG)
Yarrow_algorithm - Mac OS X and FreeBSD
/dev/random - Linux and Unix
LavaRnd - The open-source (LGPL) successor to Lavarand
HotBits
random.org
ตัวอย่างขั้นตอนวิธีอย่างง่าย > วิธีตัดกลางของผลคูณ (Midproduct Method)

1.) เลือกตัวเลขสี่หลัก 2 ค่า x'0 และ x0
2.) คูณค่า x'0 และ x0 เข้าด้วยกัน
3.) ใชสี่หลักกลางของผลคูณที่ได้ในข้อ 2.) เป็นตัวเลขสุ่มเทียม x1
4.) คูณ ค่า x0 และ x1
5.) ทำซ้ำขั้นตอน 3.) และ 4.) จนกว่าจะได้ตัวเลขสุ่มเท่าจำนวนที่ต้องการ
ตัวอย่างขั้นตอนวิธีอย่างง่าย > วิธีตัวคูณคงที่ (Constant Multiplier Technique

1.) กำหนดค่าคงที่ k ขนาดสี่หลัก และค่าเริ่มต้น x0
2.) คูณค่า k และ x0 เข้าด้วยกัน
3.) ใชสี่หลักกลางของผลคูณที่ได้ในข้อ 2.) เป็นตัวเลขสุ่มเทียม x1
4.) คูณ ค่า k และ x1
5.) ทำซ้ำขั้นตอน 3.) และ 4.) จนกว่าจะได้ตัวเลขสุ่มเท่าจำนวนที่ต้องการ
ตัวอย่างขั้นตอนวิธีอย่างง่าย > วิธีการบวกเศษเหลือ (Additive Congruent Method)

1.) กำหนดตัวเลขจำนวนเต็ม x1, x2,..., xn
2.) สร้าง xn+1, xn+2, ... จากตัวเลขในข้อ 1.)
3.) สร้างตัวเลขสุ่มเทียมโดยใช้สูตร
xi= (xi-1+xi-n) (mod m)
Ri-n= xi/m
ตัวอย่างขั้นตอนวิธีอย่างง่าย > วิธีการใช้เศษเหลือ (Congruent Method)

วิธีการที่นิยมใช้ที่สุดในการสร้างตัวเลขแบบสุ่มคือการใช้เศษเหลือของผลคูณ (Multiplicative Congruential Method)
โดยใช้สูตร xi+1 =axi (mod m)
ด้วยการกำหนดค่าให้ a และ m ซึ่งจะต้องไม่เป็นค่าลบและกำาหนดค่าเริ่มต้น x0
เวลาในการทำงาน หน่วยความจำที่ใช้ หรือการพิสูจน์ความถูกต้อง

ขึ้นกับแต่ละขั้นตอนวิธีเพราะขั้นตอนวิธีต่างกันจะมีเวลาในการทำงานและหน่วยความจำที่ใช้ต่างกัน การพิสูจน์ความถูกต้องของตัวสร้างเลขสุ่มเทียมแต่ละขั้นตอนวิธีก็ต่างกันด้วย
ปัญหา

คาบเวลาการซ้ำสั้นกว่าที่คาดเอาไว้สำหรับบางสถานะ seed (สถานะเริ่มต้น)
ขาดเอกรูป (Non-Uniform) ในการแจกแจงลำดับสุ่มเสมือนที่สร้างขึ้นมาเมื่อสร้างตัวเลขสุ่มมาแล้วเป็นจำนวนมาก
เกิดความสัมพันธ์กับค่าที่อยู่ติดกันซึ่งอาจทำให้ผู้โจมตีสามารถคาดเดาตัวต่อไปได้
การแจกแจงที่มีมิติหรือขอบเขตที่ไม่ดี (poor dimension) ในลำดับสุ่มเสมือนที่ได้จากตัวสร้างเลขสุ่มเทียม ปริภูมิ 3 มิติ ของ 100,000 ค่าที่สร้างขึ้นมาด้วย แรนดูRANDU โดยจุดแต่ละจุดแสดง 3 ลำดับย่อยของตัวเลขสุ่มเทียม
จุดบกพร่องเหล่านี้มีตั้งแต่ไม่สามารถสังเกตเห็นได้จนกระทั่งสามารถเห็นได้อย่างชัดเจน ตัวอย่างหนึ่งก็คือแรนดู RANDU ซึ่งเป็นขั้นตอนวิธีในการสร้างเลขสุ่มเทียมที่ใช้กันมากว่าทศวรรษบนคอมพิวเตอร์ mainframe ซึ่งไม่สมบูรณ์แบบ แต่เนื่องด้วยในสมัยนั้นวิทยาการในการตรวจสอบที่มียังมีไม่เพียงพอ ทำให้ความไม่สมบูรณ์แบบดังกล่าวไม่ถูกตรวจพบเป็นระยะเวลายาวนาน อีกตัวอย่างหนึ่งของปัญหาก็คือการวิจัยในหลาย ๆ สาขาในช่วงเวลาดังกล่าวซึ่งอาศัยการเลือกแบบสุ่ม การจำลองแบบวิธีมอนเตการ์โล หรือในทางอื่น ๆ ได้ผลการวิจัยที่มีความน่าเชื่อถือน้อยกว่าที่ควรจะเป็น
กับการเข้ารหัส

ลำดับสุ่มเสมือนส่วนใหญ่ที่ได้จากขั้นตอนวิธีตัวสร้างเลขสุ่มเทียมเป็นหนึ่งในแกนกลางทั้งทางทฤษฏีและทางปฏิบัติของการเข้ารหัส (Cryptography) 
ไม่ว่าจะมีวิธีการหรือไม่มีวิธีการในการจำแนกลำดับสุ่มเสมือนคุณภาพสูงของตัวสร้างเลขสุ่มเทียมออกจากลำดับสุ่มแท้จริงโดยที่ยังไม่รู้ขั้นตอนวิธีที่ใช้และยังไม่รู้สถานะเริ่มต้นที่ใช้
ความมั่นคงและระเบียบวิธีการในการเข้ารหัสของขั้นตอนวิธีตัวสร้างเลขสุ่มเทียม มีใช้กันส่วนมากตั้งอยู่บนสมมุติฐานที่ว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะแยกลำดับสุ่มเสมือนจากการใช้งานของตัวสร้างเลขสุ่มเทียมที่เหมาะสมออกจากลำดับสุ่มแท้จริงได้  ตัวอย่างหนึ่งที่เห็นได้ชัดคือ กระแสข้อมูลรหัส (stream ciphers) ซึ่งส่วนมากทำงานโดยใช้ตัวดำเนินการทางตรรกศาสตร์ exclusive or (XOR) ระหว่างข้อความปกติกับผลลัพธ์จากตัวสร้างเลขสุ่มเทียมผลิตข้อความรหัส (ciphertext) ออกมา การออกแบบตัวสร้างเลขสุ่มเทียม  ที่สามารถเข้ารหัสได้อย่างเพียงพอต่อความต้องการในปัจจุบันนี้เป็นสิ่งที่ยากอย่างสุดสุดเพราะว่า ตัวสร้างเลขสุ่มเทียม ที่ออกแบบนี้นอกจากจะต้องสอดคล้องกฎเกณฑ์ข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับตัวสร้างเลขสุ่มเทียมทั่วไปที่ไม่ได้ใช้เข้ารหัสแล้วยังต้องสอดคล้องกับกฎเกณฑ์ข้อกำหนดต่าง ๆ เพิ่มเติมเพื่อเป็นเครื่องยืนยันว่าสามารถใช้เข้ารหัสได้อย่างเพียงพอ