ในการศึกษา Machine Learning เราจะพบคำว่า One Hot Encoding อยู่เสมอ ๆ ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้กันว่า One Hot Encoding คืออะไร One Hot Encoding มีประโยชน์อย่างไร ช่วยแก้ปัญหาอะไร ทำไม Machine Learning ต้องใช้ One Hot Encoding
Category Archives: Tabular Data
สอน PyTorch reshape, squeeze, unsqueeze, flatten จัดการ Shape ของ Tensor หลายมิติ – Tensor ep.2
ใน ep ที่แล้วเราได้เรียนรู้คุณสมบัติพิเศษของ Tensor ที่มีประโยชน์ในการทำ Operation คณิตศาสตร์ ซึ่งเป็นการกระทำกับข้อมูลใน Tensor แต่ใน ep นี้เราจะมาเจาะลึกลงไปถึงเรื่องการจัดการ รูปร่าง (Shape) หรือ มิติ (Dimension) ของ Tensor โดยที่ข้อมูลภายใน Tensor ทั้งหมดยังเหมือนเดิม จำนวน Element ใน Tensor ยังเท่าเดิม ไม่มีการแก้ไขข้อมูลใด ๆ
ทำไมต้อง Vectorization เปรียบเทียบความเร็ว คูณเมตริกซ์ Matrix Multiplication (Dot Product) ด้วยอัลกอริทึม Vectorization และวน Loop – Tensor ep.3
จาก ep ที่แล้ว ที่เราเรียนรู้ถึงคุณสมบัติพิเศษ ของ Tensor ที่จะมาช่วยในการคำนวนต่าง ๆ เมื่อเรามองเจาะลึกเข้าไปภายในของ Deep Neural Network เราจะพบว่าในขณะที่เราเทรน หรือขณะใช้งานโมเดลก็ตาม Mathematical Operations การดำเนินการทางคณิตศาสตร์ส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นก็คือ การคูณเมตริกซ์ โดยเฉพาะการคูณเมตริกซ์ (Matrix Multiplication) แบบ Dot Product การคูณเมตริกซ์ที่รวดเร็วแม่นยำ มีผลต่อการทำงานของ Neural Network เป็นอย่างมาก
เทนเซอร์ Tensor คืออะไร NumPy Array, Matrix, Vector คืออะไร เรียนรู้วิธีใช้งาน Element-wise, Broadcasting – Tensor ep.1
ในการเรียนรู้ Neural Network เราจะพบเจอโค้ดที่ใช้ List, Vector, NumPy Array ไปจนถึง High-Order Tensor หมายถึง Array ที่มีมากกว่า 2 มิติขึ้นไป เช่น 3 มิติ 4 มิติ หรือ 5 มิติ จนเป็นเรื่องธรรมดา ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้การใช้งาน Tensor ทำความเข้าใจ element-wise, broadcasting operations
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
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