Pneumonia คืออะไร พัฒนาระบบ AI ช่วยวินิจฉัยโรค Pneumonia จากฟิล์ม X-Ray ด้วย Machine Learning – Image Classification ep.10

Pneumonia หรือ โรคปอดอักเสบเรื้อรัง ปอดบวม เป็นโรคที่พบได้ประมาณร้อยละ 8-10 ของผู้ป่วยที่มีการติดเชื้อเฉียบพลันระบบหายใจ นับเป็นสาเหตุการตายอันดับหนึ่งของโรคติดเชื้อในเด็กอายุต่ำกว่า 5 ปี เกิดจากสาเหตุหลัก 2 กลุ่ม คือ ปอดอักเสบที่เกิดจากการติดเชื้อและปอดอักเสบที่ไม่ได้เกิดจากการติดเชื้อ ถ้าเราสามารถพัฒนาระบบ AI ช่วยวินิจฉัยโรคเบื้องต้น จำแนกชนิดของโรค Pneumonia จะมีประโยชน์ในการวินิจฉัย และดูแลรักษาตั้งแต่แรก

DICOM คืออะไร โปรแกรมเปิดไฟล์ ภาพถ่ายทางการแพทย์ Mdical Imaging MRI, X-Ray, CT-Scan, Ultrasound วินิจฉัยโรคปอดรั่ว Pneumothorax จากฟิล์ม X-Ray DICOM ด้วย Deep Learning – Image Classification ep.9

ในการพัฒนาระบบ AI สำหรับวินิจฉัยโรค ชนิดของข้อมูล Dataset ที่เราจะพบบ่อย ๆ หนึ่งในนั้นคือไฟล์ DICOM ซึ่งเป็นไฟล์ภาพถ่ายทางการแพทย์ Mdical Imaging สำหรับฟิล์ม X-Ray, MRI, CT-Scan, Ultrasound ใน ep นี้เราจะมาทำความเข้าใจ ไฟล์ DICOM กันให้มากขึ้น

Mish Function คืออะไร ดีกว่า ReLU จริงหรือไม่ – Activation Function ep.4

จาก ep ก่อน ๆ ที่เราได้พูดถึง Activation Function ยอดนิยมอย่าง ReLU ว่าเป็นฟังก์ชันที่ถูกใช้ในโมเดล Deep Learning มากที่สุดในปัจจุบัน แต่เมื่อเวลาผ่านไปมีโมเดลใหม่ ๆ Loss Function ใหม่ ๆ Optimizer ใหม่ ๆ ถูกสร้างขึ้นทุกปี แล้วจะมีฟังก์ชันใหม่อะไรมาแทน ReLU ได้หรือไม่ คำตอบอาจจะเป็น Mish Function

Focal Loss คืออะไร – Loss Function ep.4

ในกรณีที่จำนวนข้อมูลตัวอย่าง ในแต่ละ Class แตกต่างกันมาก เรียกว่า Class Imbalance แทนที่เราจะใช้ Cross Entropy Loss ตามปกติที่เรามักจะใช้ในงาน Classification ในเคสนี้เราจะเปลี่ยนไปใช้ Loss Function พิเศษ ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหานี้ เรียกว่า Focal Loss ดังสมการด้านล่าง

Language Model คืออะไร Generate Text จาก AWD_LSTM Wikipedia ภาษาไทย – NLP ep.9

ใน ep นี้เราจะมาศึกษาอีก Concept นึงที่สำคัญของ NLP คือ Language Model หรือ โมเดลของภาษา ซึ่งถ้าโมเดลของเรามีความสามารถที่จะเข้าใจภาษาโดยภาพรวมได้ดีระดับหนึ่งแล้ว ก็จะส่งผลให้โมเดลนั้นทำงานเฉพาะทาง เช่น Classification, Sentiment Analysis, Machine Translation, Question-Answer ได้ดีขึ้นไปด้วยในตัว

Data Echoing คืออะไร เพิ่มความเร็วในการเทรน Neural Network ด้วยเทคนิค Data Echoing – Preprocessing ep.6

อย่างที่เราทราบกันดีว่า I/O หรือระบบ Input/Output เป็นอะไรที่ช้าที่สุด ของระบบคอมพิวเตอร์ การที่จะ Optimize ให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้ประสิทธิภาพมากที่สุด ต้องใช้ความรู้ความเข้าใจ บริหารจัดการทรัพยากรส่วนต่าง ๆ เช่น CPU, GPU, Memory, Storage, Network ให้ทำงาน Utilize มากที่สุด ลด Bottleneck ที่ต้องรอข้อมูลระหว่างกัน แต่ในการเทรน Machine Learning ที่เราวิธีที่เราทำกันอยู่ Training Loop จะเริ่มต้นจาก อ่านข้อมูล, สับไพ่ข้อมูล, Split, Data Augmentation, Feed Forward, Loss Function, Backpropagation, Optimizer Update Weight แล้วเริ่มต้น Loop ใหม่ เป็นอย่างนี้ซ้ำ ๆ ไปเรื่อย ๆ ตามลำดับ โดยไม่ได้คำนึงถึงประเด็นด้านบน แล้วเราจะแก้ไขอย่างไร

AI วินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนัง 7 ชนิด ความแม่นยำ 94% Melanoma Skin Cancer HAM10000 Dermatoscopic Pigmented Lesions – Image Classification ep.8

โรคมะเร็งผิวหนัง นับเป็นปัญหาใหญ่ในทางสาธารณสุข ทุก ๆ ปี ในประเทศสหรัฐอเมริกา เราจะพบผู้ป่วยใหม่ มากกว่า 5 ล้านราย มะเร็งผิวหนัง Melanoma เป็นมะเร็งผิวหนังชนิดที่ร้ายแรงที่สุด เป็นมะเร็งผิวหนังชนิดที่คร่าชีวิตคนมากที่สุด ในปี 2015 ทั่วโลก มีการตรวจพบ Melanoma มากกว่า 350,000 เคส โดยมีผู้ป่วยเสียชีวิต 60,000 คน ถึงแม้อัตราการเสียชีวิตจะสูง แต่ถ้ามีการวินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนังที่ง่ายขึ้น ตรวจพบตั้งแต่ระยะเริ่มต้น และรักษาได้อย่างทันท่วงที เราจะสามารถเพิ่มอัตราการรอดชีวิต ได้มากกว่า 95% ใน ep นี้ เราจะมาสร้าง AI โมเดล Deep Learning ที่จะวินัจฉัยโรคมะเร็งผิวหนัง ด้วยการจำแนกรูปถ่ายผิวพรรณ ที่มีความผิดปกติของเม็ดสี ว่าเป็นโรคอะไรใน 7 โรคที่กำหนด ด้วยความแม่นยำ 94%

สอน fastai2 จำแนกรูปภาพ Pets หมา แมว 37 สายพันธุ์ ด้วย Machine Learning, Deep Neural Networks – Image Classification ep.7

จาก ep ที่แล้ว AI จำแนกรูปภาพ หมา แมว 37 สายพันธุ์ เราได้ใช้ fastai version 1 ในการทำ Image Classification ได้ผลลัพธ์แม่นยำ 94% โดยใช้เวลาเทรนเพียงแค่ไม่เกิน 5 นาที กับ Code หลัก ๆ เพียงแค่ 3 บรรทัด เวลาผ่านไปหลายเดือน ขณะนี้ fastai ออกเวอร์ชันใหม่ เป็น fastai2 มี API ที่เปลี่ยนไปเล็กน้อย เน้นความยืดหยุ่นมากขึ้น ช่วยให้เราเทรนโมเดล และข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้อย่างสะดวกยิ่งขึ้น

สอนเขียน App Android ปัญญาประดิษฐ์ AI Computer Vision Mobile Application กล้องมือถือ ด้วย TensorFlow Lite รันโมเดล Machine Learning – tflite ep.8

ใน ep นี้ เราจะสอน สร้างแอพ Android เขียน App AI บนมือถือ ที่มีความสามารถ Image Classification ด้วย TensorFlow Lite โดยใช้ Transfer Learning โมเดล Inception v3 มาเป็น Feature Extractor และเพิ่ม Custom Head 3 Class มา Convert ประกอบเป็น App สำหรับรันบนมือถือ Android ด้วยภาษา Kotlin

สอนสร้างแอพ Android เขียน App มือถือ AI ตรวจจับวัตถุ Object Detection กล้องมือถือ ด้วยภาษา Kotlin รัน TensorFlow Lite โมเดล Machine Learning – tflite ep.7

ใน ep นี้ เราจะสอน ขั้นตอนการสร้างแอพพลิเคชั่น AI ที่มีความสามารถ ตรวจจับวัตถุ Object Detection ด้วย TensorFlow Lite โดยใช้โมเดล MobileNet SSD ซึ่งถูก Pre-trained และ Convert ไว้เรียบร้อยแล้ว มาประกอบเป็น App สำหรับรันบนมือถือ Android ด้วยภาษา Kotlin

Enable Notifications    Ok No thanks