จาก ep ที่แล้วที่เราเล่าถึงคอนเซ็ปต์ของ SGD ไป ใน ep นี้เราจะมาดูตัวอย่างโค้ดแบบง่ายที่สุด ซับซ้อนน้อยที่สุด ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของ Machine Learning แบบ Neural Network คือ Linear Regression ด้วยอัลกอริทึม Stochastic Gradient Descent (SGD) แต่ในการหา Slope นั้นเราไม่ต้อง Diff เอง แต่เราจะใช้ความสามารถ ของ Pytorch เรียกว่า Autograd หา Gredient ของ Parameter ทุกตัวให้โดยอัตโนมัติ
Category Archives: Data Science
สอน Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลแบบ Time Series Forecasting พยากรณ์ยอดขายร้านขายยา Rossmann ด้วย Deep Neural Network – Tabular Data ep.3
จาก ep ที่แล้วที่เราเรียนรู้เรื่อง Feature Engineering แบบ Basic กันไปแล้ว ใน ep นี้เราจะมาศึกษาข้อมูลที่เราพบบ่อย ๆ ในการทำงานอีกเช่นกัน คือ ข้อมูลแบบ Time Series เราจะสอนโมเดล Machine Learning ให้เรียนรู้จากข้อมูล Time Series ได้อย่างไร ให้ Forecast พยากรณ์ยอดขายร้านขายยา Rossmann ได้ความแม่นยำมากที่สุด และจำเป็นต้องใช้ Deep Neural Network แบบ Recurrent Neural Network (RNN) หรือไม่
Feature Engineering คืออะไร ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ Machine Learning วิเคราะห์ผู้รอดชีวิต RMS Titanic อย่างไร – Tabular Data ep.2
จาก ep ที่แล้วที่เราดูตัวอย่าง Machine Learning กับข้อมูลแบบตาราง ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้เรื่องที่จำเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบตาราง นั่นก็คือ Feature Engineering ว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดล Deep Neural Network ของเราได้อย่างไร
Visualization Embedding ภายในโมเดล Deep Neural Network – Tensorboard ep.2
ใน ep นี้เราจะมาใช้ Tensorboard ทำ Visualization ให้กับ Embedding ขนาด 50 มิติ Projector ให้ออกมาเป็น 3D กราฟสวย ๆ ให้เราสามารถหมุนไปมา เลือกกรองหนังเรื่องที่เราต้องการ ดูความใกล้เคียง ของหนังที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้เราตีความ เข้าใจได้ง่ายขึ้น
Visualization ภายในโมเดล Deep Neural Network แสดงผลการเทรน Deep Learning ด้วย Tensorboard ep.1
ตามปกติเราจะคิดว่า Deep Neural Network เป็นเหมือน Black Box หรือกล่องดำ ที่เราไม่สามารถจะเข้าใจการทำงานภายในได้ Tensorboard คือเครื่องมือที่จะช่วยให้เราส่องทะลุเข้าไปเห็นถึงการทำงานภายในของโมเดล ตั้งแต่การเทรน Deep Learning, Metrics, Gradient, Embedding, Optimization, Etc. ให้เราเห็นภาพ และเข้าใจมากขึ้น ช่วยให้การ Debug, Hyperparameter Tuning ทำได้ง่ายขึ้น
Collaborative Filtering คืออะไร โปรแกรมแนะนำหนัง แนะนำสินค้า อัตโนมัติ ด้วย Machine Learning – Recommender Systems ep.1
บริษัทที่ประสบความสำเร็จ เช่น Amazon, Netflix, Spotify ทุกบริษัทต่างใช้ ระบบที่เรียกว่า Recommender Systems ใช้เทคนิค Collaborative Filtering มาช่วยแนะนำลูกค้าในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นสินค้าใหม่ สินค้าใกล้เคียง (หนัง เพลง รองเท้า แฟชั่น อิเล็กทรอนิกส์ etc.) ทั้งเป็นการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เพิ่มความพึงพอใจ รวมไปถึงเพิ่มยอดขายได้อย่างเห็นผลจริง
ตัวอย่างการใช้งาน Machine Learning การประยุกต์ใช้ Deep Learning กับข้อมูลแบบตาราง – Tabular Data ep.1
ใน ep ก่อน ๆ เราได้เห็นตัวอย่างการนำ Machine Learning, Deep Learning มาประยุกต์ใช้งานเกี่ยวกับวิเคราะห์รูปภาพ วิเคราะห์ข้อความ ทั้งหมดถือว่าเป็นข้อมูลแบบ Unstructure Data แต่งานประมวลผลข้อมูลส่วนใหญ่ในปัจจุบันจะเป็น ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง Structure Data เช่น ตาราง เป็นหลัก แล้วเราจะนำ Deep Learning มาประยุกต์ใชักับงานเหล่านี้อย่างไร
Batch Size คืออะไร ปรับอย่างไรให้พอดี กับ GPU Memory และ ได้ Accuracy สูงสุด ในการเทรน Deep Neural Network – Hyperparameter Tuning ep.2
ในปัจจุบันการเทรน Deep Neural Network ใช้พื้นฐานอัลกอริทึมมาจาก Mini-Batch Stochastic Gradient Optimization เป็นส่วนใหญ่ และจำนวนตัวอย่างข้อมูลที่เราป้อนให้โมเดลในหนึ่งครั้ง หรือ 1 Mini-Batch คือ Hyperparameter สำคัญตัวหนึ่งที่เราต้องปรับจูน ซึ่งใน Library ต่าง ๆ จะใช้ชื่อว่า Batch Size
Training Set คืออะไร ทำไมเราต้องแยกชุดข้อมูล Train / Test Split เป็น Training Set, Validation Set และ Test Set ใน Machine Learning
สมมติว่าถ้าเรามีข้อมูลอยู่ 10,000 Examples แล้วเราเอาทั้ง 10,000 ป้อนให้โมเดล Machine Learning ใช้สำหรับ Train ทั้งหมด แล้วเราจะเอาข้อมูลที่ไหนมาทดสอบการทำงานของโมเดล แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลทำงานได้แมนยำแค่ไหน กับข้อมูลที่มันไม่เคยเห็นมาก่อน แล้วเราควรแก้ปัญหานี้อย่างไร