งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบแปลภาษามือตัวอักษรภาษาอังกฤษแบบเรียลไทม์โดยใช้แนวคิดการประมวลผลแบบไฮบริดระหว่างเว็บไคลเอนต์และอุปกรณ์ IoT ระบบใช้ MediaPipe ส าหรับสกัดพิกัดจุดข้อต่อของมือจ านวน 42 ค่าแทนการใช้ภาพถ่ายดิบ เพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล จากนั้นน าข้อมูลพิกัดไปจ าแนกด้วยโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (MLP) บนไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 โดยประยุกต์ใช้แนวคิดรูปแบบมาตรฐาน (Canonical Form) เพื่อแก้ปัญหาความแตกต่างระหว่างมือซ้ายและขวา ผลการทดลองพบว่าระบบสามารถแปลภาษามือตัวอักษรภาษาอังกฤษ A–Z (ยกเว้น J และ Z) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่าความถูกต้องเฉลี่ยเท่ากับ 91.67% และสามารถท างานได้อย่างเสถียรในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าการใช้ข้อมูลเชิงโครงสร้างร่วมกับสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดช่วยให้ระบบแปลภาษามือมีความแม่นย าสูง เหมาะสมกับการประยุกต์ใช้บนอุปกรณ์ IoT ที่มีข้อจ ากัดด้านทรัพยากร

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อการจําแนกข้อความ SMS ภาษาไทยจากมิจฉาชีพด้วย Machine Learning 2) ศึกษาการใช้อัลกอริทึม PyThaiNLP ร่วมกับเทคนิค TF-IDF ในการสกัดคุณลักษณะข้อความ และประยุกต์ใช้เทคนิค SMOTE เพื่อแก้ไขปัญหาความไม่สมดุลของข้อมูล ก่อนนําไปฝึกด้วยอัลกอริทึม Naïve Bayes และ 3) ศึกษาผลของแบบจําลองในการจําแนกข้อความ SMS ภาษาไทยออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ ข้อความปกติ ข้อความมิจฉาชีพ และข้อความส่งเสริมการขาย โดยใช้ข้อมูลจํานวน 5,000 รายการผลการทดลองด้วยอัลกอริทึม Naïve Bayes พบว่า กลุ่มข้อความปกติมีค่า Precision (ความแม่นยํา) 0.94 Recall (ความระลึก) 0.84 และ F1-Score (ค่าความถ่วงดุล) 0.88 กลุ่มข้อความส่งเสริมการขายมีค่า Precision 0.57 Recall 0.81 และ F1-Score 0.67 และกลุ่มข้อความมิจฉาชีพมีค่า Precision 0.84 Recall 0.91 และ F1-Score 0.87 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดีของแบบจําลอง โดยเฉพาะในการตรวจจับข้อความมิจฉาชีพนอกจากนี้ การประยุกต์ใช้เทคนิค SMOTE ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจําลอง โดยให้ค่าความถูกต้อง (Accuracy) สูงสุดร้อยละ 85.00 พร้อมทั้งให้ค่าความแม่นยํา ความระลึก และค่าความถ่วงดุลอยู่ในระดับดีเยี่ยม สรุปได้ว่าแนวทางดังกล่าวสามารถนําไปใช้ในการตรวจจับข้อความ SMS มิจฉาชีพได้อย่างมีประสิทธิภาพ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อทดสอบและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกคำบาลีและสันสกฤตในภาษาไทยโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เน้นการพัฒนาความแม่นยำในการแยกแยะคำศัพท์ที่มาจากสองภาษานี้ ซึ่งมีความใกล้เคียงกันในด้านการออกเสียงและการเขียน ในการวิจัยใช้แบบจำลอง 5 ชนิด ได้แก่ แบบจำลองป่าไม้สุ่ม แบบจำลองต้นไม้ตัดสินใจ แบบจำลองการคำนวณเพื่อนบ้านใกล้สุด แบบจำลองนาอีฟเบย์ และแบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ผ่านกระบวนการตรวจสอบ 10-fold cross-validation เพื่อวัดประสิทธิภาพของแต่ละแบบจำลอง ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน มีความสามารถสูงสุดในการจำแนกคำบาลีและสันสกฤตในภาษาไทย โดยมีค่าความแม่นยำสูงถึงร้อยละ 95.75 และค่าความถูกต้องร้อยละ 90.90 รองลงมา คือ แบบจำลองการคำนวณเพื่อนบ้านใกล้สุดมีค่าความแม่นยำร้อยละ 92.86 และแบบจำลองนาอีฟเบย์ที่มีค่าความแม่นยำร้อยละ 81.29 ขณะที่แบบจำลองแบบจำลองป่าไม้สุ่มมีประสิทธิภาพต่ำที่สุด โดยมีค่าความแม่นยำเพียงร้อยละ 55.27 ข้อค้นพบเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความเหมาะสมของการใช้แบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ในการแยกแยะภาษาบาลีและสันสกฤตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถนำผลลัพธ์ไปประยุกต์ใช้ในงานด้านการจำแนกภาษา การแปลภาษา รวมถึงการพัฒนาเครื่องมือด้านการเรียนการสอนภาษาในอนาคต