การออกแบบนโยบาย Retention สำหรับข้อมูลฝึก (Training Data) และข้อมูลทดสอบ (Test Data): ระยะเวลา ขอบเขต และเกณฑ์การเก็บรักษา ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning (ML) กลายเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจ การบริหารจัดการข้อมูลชุดฝึก (Training
Read Moreการทำความเข้าใจเจตนาของการเก็บและลบข้อมูล (Search Intent) ใน MLOps: ทำไมต้องมีนโยบาย Retention & Deletion ในโลกของ Machine Learning Operations หรือ MLOps ข้อมูลเปรียบเสมือนน้ำมันที่ขับเคลื่อนโมเดลให้มีความฉลาดและแม่นยำ อย่างไรก็ตาม การเก็บข้อมูลไว้ตลอดกาลไม่ใช่กลยุทธ์ที่ดีเสมอไป การทำความเข้าใจเจตนาของการเก็บและลบข้อมูล (Search
Read Moreการจัดการ Retention & Deletion ข้อมูลฝึกและเทสในวงจร MLOps เพื่อความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning (ML) กลายเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจ การจัดการข้อมูลในวงจร MLOps (Machine Learning
Read Moreการออกแบบนโยบายการเก็บ Log ที่สอดคล้องกับ PDPA และกฎหมายอื่น: ขอบเขตของข้อมูล ระยะเวลาการเก็บ และการขอความยินยอม บทความนี้มุ่งเน้นไปที่การให้แนวทางปฏิบัติสำหรับผู้ที่ทำงานด้านเทคโนโลยีในการสร้างสมดุลระหว่างความต้องการด้านการตรวจสอบ (Audit) กับข้อกำหนดทางกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) โดยเน้นที่ การออกแบบนโยบายการเก็บ Log PDPA ที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืน ในโลกดิจิทัลปัจจุบัน ข้อมูล Log
Read More
