สอน TensorFlow.js สร้าง NLP Toxicity Classifier จำแนกคำพูด Toxic จากโมเดลสำเร็จรูป – tfjs ep.6

ใน ep นี้เราจะเรียนรู้การสร้าง Toxicity Classifier แบบ Multi-label Classification จำแนกคำพูด Toxic ซึ่งเป็นงานด้าน NLP โดยใช้โมเดลสำเร็จรูป สำหรับภาษา JavaScript ด้วย TensorFlow.js

สอนสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js จำแนกรูปภาพแฟชั่น Fashion MNIST ทำ Visualization ด้วย tfvis – tfjs ep.5

ใน ep นี้เราจะสอนสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js สำหรับจำแนกรูปภาพแฟชั่น เสื้อผ้า กางเกง กระโปรง รองเท้า กระเป๋า แบบ Single Label Multiclass Classification จากชุดข้อมูล Fashion MNIST Dataset ทำ Visualization ด้วย tfvis

Fashion MNIST Dataset คืออะไร

Fashion MNIST คือ ชุดข้อมูลรูปภาพแฟชั่น เสื้อผ้า กางเกง กระโปรง รองเท้า กระเป๋า จาก Zalando ทุกรูปมีขนาด 28×28 Pixel ล้อกับชุดข้อมูลตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ MNIST Dataset ที่พวกเรารู้จักกันดี

สอน TensorFlow.js สร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) จำแนกรูปภาพ ตัวเลขลายมือ MNIST ทำ Visualization ด้วย tfvis – tfjs ep.4

ใน ep นี้เราจะสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js สำหรับจำแนกรูปภาพ ตัวเลขลายมือ MNIST Dataset ทำ Visualization ด้วย tfvis และนอกจากนั้นเราจะเรียนรู้เทคนิค Sprite Sheet ที่จะช่วยแก้ปัญหาดาวน์โหลดข้อมูลใหม่ทุก Epoch ที่เราพบใน ep ที่แล้ว

สอน TensorFlow.js สร้าง AI วินิจฉัยโรคมะเร็งเต้านม Breast Cancer Diagnostic เทรน Machine Learning งาน Binary Classification ข้อมูลแบบตาราง Tabular Data โมเดล Deep Neural Network – tfjs ep.3

จาก ep ที่แล้ว Multi-Class Classification สำหรับ Tabular Data ใน ep นี้เราจะใช้ TensorFlow.js ในการสร้างโมเดล Neural Network ในงาน Binary Classifier วินิจฉัยโรคมะเร็งเต้านม Breast Cancer Diagnostic จากชุดข้อมูล Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset จาก ซึ่งเป็นข้อมูลแบบตาราง Tabular Data จาก UCI : Center for Machine Learning and Intelligent Systems

สอน TensorFlow.js สร้าง Machine Learning โมเดล Multi-Class Classification จำแนกดอกไม้ Iris Classifier สำหรับข้อมูลแบบตาราง Tabular Data ด้วย Neural Network 2 Dense Layers – tfjs ep.2

จาก ep ที่แล้วที่เราได้เรียนรู้ ว่า TensorFlow.js คืออะไร ใน ep นี้เราจะใช้ TensorFlow.js ในการสร้างโมเดล Neural Network ในงาน Classifier สำหรับข้อมูลแบบตาราง Tabular Data เราจะเทรนกับชุดข้อมูลดอกไอริส Iris Dataset ซึ่งถือว่าเป็นชุดข้อมูลที่ง่าย สำหรับ Machine Learning, Pattern Recognition

TensorFlow.js คืออะไร สอน TensorFlow.js สร้างโมเดล แบบง่าย 1 Dense Layer เริ่มต้นเทรน Machine Learning เส้นตรง Linear Regression ด้วย SGD – tfjs ep.1

ในการสร้างโมเดล Machine Learning ที่สามารถ Predict ได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ อีกเรื่องที่เราควรคำนึงถึงคือ สุดท้ายแล้วจุดหมายปลายทางนั้น โมเดลจะถูกนำไป Deploy ที่ไหน ไม่ว่าจะเป็นบน Web Browser, Server, มือถือ, Edge Device, IoT, etc. ใน ep นี้ เราจะมาเรียนรู้ TensorFlow.js ซึ่งเป็น Machine Learning Framework สำหรับภาษา JavaScript จาก Google ที่สามารถรันได้ทั้งใน Web Browser และ บน Server ผ่าน Node.js

PyThaiNLP คืออะไร Tutorial สอนใช้งาน PyThaiNLP Library NLP ภาษาไทย สำหรับ Python เบื้องต้น – PyThaiNLP ep.1

ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้ NLP ภาษาไทย กับการเริ่มต้นเรียนรู้การใช้งาน Library NLP ภาษาไทย ที่ดีที่สุดของภาษา Python ในปัจจุบัน คือ PyThaiNLP ที่จะเป็นพื้นฐานในการพัฒนาต่อยอดสร้างโมเดล Machine Learning ที่จะแก้ปัญหาด้าน NLP ที่ซับซ้อนขึ้นต่อไป

Transformer คืออะไร Self-Attention คืออะไร สอน Neural Machine Translation แปลภาษาฝรั่งเศส เป็นภาษาอังกฤษ ด้วย Transformer – NLP ep.12

จาก ep ที่แล้ว Neural Machine Translation แปลภาษาฝรั่งเศส เป็นภาษาอังกฤษ ด้วย Sequence to Sequence RNN/GRU Model และ Attention ใน ep นี้ เราจะมาเรียนรู้เรื่อง NLP ในงาน Neural Machine Translation กันต่อ แต่แทนที่จะใช้ RNN เหมือน ep ก่อน ๆ ใน ep นี้เราจะใช้สถาปัตยกรรมใหม่ ที่เรียกว่า Transformer ที่เน้น Attention แทนการใช้ RNN ว่าจะมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างไร

Attention Mechanism คืออะไร ใน Neural Network สอน Neural Machine Translation แปลภาษาฝรั่งเศส เป็นภาษาอังกฤษ ด้วย Sequence to Sequence RNN Model และ Attention Mechanism – NLP ep.11

จาก ep ที่แล้ว Neural Machine Translation แปลภาษาฝรั่งเศส เป็นภาษาอังกฤษ ด้วย Sequence to Sequence RNN Model ใน ep นี้ เราจะมาเรียนรู้ Neural Machine Translation กันต่อ แต่จะใช้เทคนิคที่เรียกว่า Attention Mechanism มาเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล