Neural Network คืออะไร Artificial Neural Network ทำงานอย่างไร สอนสร้าง Deep Neural Network แบบเข้าใจง่าย – Neural Network ep.1

Neural Network หรือ Artificial Neural Network คือ โครงข่ายประสาทเทียม เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ Artificial Intelligence (AI) เป็นแนวคิดที่ออกแบบระบบโครงข่ายคอมพิวเตอร์ ให้เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ใน ep นี้เราจะมาดูกันว่า ภายใน Neural Network นั้นทำงานอย่างไร และเราจะมาสร้าง 2 Layers Deep Neural Network กันตั้งแต่ Tensor, Matrix และฟังก์ชันคณิตศาสตร์พื้นฐาน บวก ลบ คูณ หาร แบบเข้าใจง่าย ๆ ไปทีละขั้นด้วยกัน

ตัวอย่าง Linear Regression ด้วย Stochastic Gradient Descent (SGD) พื้นฐานของ Neural Network – Optimization ep.2

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

รวม Facebook Groups ของคนไทย เกี่ยวกับ Data Science, AI, Machine Learning, Deep Learning ในประเทศไทย

เราได้รวบรวมรายชื่อ Community ของคนไทย ชุมชน Data Scientist คนไทย และผู้ที่สนใจเกี่ยวกับ AI, Data Science, Machine Learning, Deep Learning, NLP, TensorFlow, PyTorch, ภาษา Python, R และ Tools ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง ใน Facebook Groups ที่มีการพูดคุยกันด้วยภาษาไทย อย่าง Active และบางกลุ่มมีการจัด Meeting กันบ่อยๆ ในกรุงเทพมหานคร ประเทศไทย (Bangkok, Thailand) ได้ดังนี้

ReLU Function คืออะไร ทำไมถึงนิยมใช้ใน Deep Neural Network ต่างกับ Sigmoid อย่างไร – Activation Function ep.3

เรามาถึง Activation Function ep.3 เรื่อง ReLU Function ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่นิยมใช้ในการเทรน Deep Learning มากที่สุดในปัจจุบัน เมื่อเราดูโครงสร้างภายในโมเดล Deep Neural Network ชื่อดังสมัยใหม่ ก็จะเห็นแต่ ReLU เต็มไปหมด แล้ว ReLU มีดีตรงไหน ต่างกับ Sigmoid และ Tanh อย่างไร เราจะมาเรียนรู้กัน

Tanh Function คืออะไร เปรียบเทียบกับ Sigmoid Function ต่างกันอย่างไร – Activation Function ep.2

จาก ep ก่อนที่เราเรียนรู้เรื่อง Activation Function คืออะไร ใน Artificial Neural Network และพูดถึง Sigmoid Function แต่ในปัจจุบัน Activation Function ที่ได้รับความนิยมมีอีกหลายตัว หนึ่งในนั้นคือ Tanh แล้ว Tanh ต่างกับ Sigmoid อย่างไร ทำไมถึงต้องมี Tanh ขึ้นมาอีก

Activation Function คืออะไร ใน Artificial Neural Network, Sigmoid Function คืออะไร – Activation Function ep.1

ในสมองของมนุษย์คนหนึ่ง จะประกอบด้วยหน่วยเล็ก ๆ เรียกว่า นิวรอน (Neuron) จำนวนประมาณ 8 หมื่น 6 พันล้านนิวรอน ดังรูปด้านบน และแต่ละนิวรอนก็จะเชื่อมต่อโยงใยกันด้วยเส้นประสาทเรียกว่า ไซแนปส์ (Synapse) รวมแล้วประมาณ 1 พันล้านล้านไซแนปส์ ซึ่งนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้นำมาเป็นแนวคิดในการออกแบบ Artificial Neural Network

สอน Deep Learning สร้างโมเดล Deep Neural Network ประมาณค่า ตำแหน่งหัว Head Pose – Regression ep.1

ในเคสนี้ เราจะสร้างโมเดลแบบ Regression คือ โมเดลที่ Output เป็นค่าต่อเนื่อง หมายถึง ให้ตอบเป็นค่าอะไรก็ได้ ในช่วงที่กำหนด สมมติว่า 0-5 ก็จะเป็นค่าอะไรก็ได้ เช่น 1.555555, 2.3456789, 0.0000000002865, 4.99999999999999 แต่ใน Dataset นี้คือ ตำแหน่งพิกัด x, y ของจุดศูนย์กลางของหัว

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

Image Segmentation คืออะไร Image Segmentation แยกส่วนภาพ ภาพถ่ายบนท้องถนน CamVid ด้วย Deep Learning – Image Segmentation ep.1

ใน ep ก่อน ๆ เราสอนเรื่อง Image Classification คือ 1 รูป 1 หมวด แล้วต่อมาเป็น Multi-label Image Classification คือ 1 รูป หลายหมวด มาถึงใน ep นี้ เราจะมาสอนเรื่อง Image Segmentation แยกส่วนภาพ คือ 1 Pixel 1 หมวด หมายถึง ใน 1 รูป เราจะจำแนก Pixel หลายล้าน Pixel ทีละจุด ว่าแต่ละจุด คืออะไร

Learning Rate คืออะไร ปรับยังไงให้พอดี Epoch คืออะไร สำคัญอย่างไร กับการเทรน Machine Learning – Hyperparameter Tuning ep.1

ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้กันว่า Learning Rate คืออะไร Learning Rate สำคัญอย่างไรกับการเทรน Machine Learning โมเดล Neural Network / Deep Learning เราจะปรับ Learning Rate อย่างไรให้เหมาะสม เราสามารถเทรนไปปรับไปได้ไหม หรือต้องใช้ค่าคงที่ตลอด และโมเดลที่ Transfer Learning กับโมเดลที่เทรนใหม่เลย ต้องการ Learning Rate, จำนวน Epoch ต่างกันอย่างไร