ใน ep นี้เราจะมาสร้าง Dataset และ DataLoader เพื่อเป็น Abstraction ในจัดการข้อมูลตัวอย่าง x, y จาก Training Set, Validation Set ที่เราจะป้อนให้กับ Neural Network ใช้เทรน ใน Training Loop ของ Machine Learning
Tag Archives: deep learning
Cross Entropy Loss คืออะไร Logistic Regression คืออะไร Log Loss คืออะไร – Loss Function ep.3
ใน ep ก่อนเราพูดถึง Loss Function สำหรับงาน Regression กันไปแล้ว ในตอนนี้เราจะมาพูดถึง Loss Function อีกแบบหนึ่ง ที่สำคัญไม่แพ้กัน ก็คือ Loss Function สำหรับงาน Classification เรียกว่า Cross Entropy Loss หรือ Logistic Regression
One Hot Encoding คืออะไร ประโยชน์ ข้อดี ข้อเสีย ของ One Hot Encoding ทำไมต้องใช้ One Hot Encoding ใน Machine Learning
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
ตัวอย่าง Vanishing Gradient Problem และ วิธีแก้ Vanishing Gradient Problem ด้วย Kaiming Initialization – Neural Network ep.3
ใน ep ที่แล้วเราได้เรียนรู้ถึงปัญหา Vanishing Gradient Problem และวิธีแก้ไขกันไปแล้ว ใน ep นี้เราจะเจาะลึกลงไปถึงสาเหตุ ดูตัวอย่างของ Neural Network ว่าเมื่อเกิดปัญหา Vanishing Gradient Problem และ Exploding Gradient Problem จะมีอาการอย่างไร และเราจะแก้ไขอย่างไรให้โมเดลสามารถเทรนได้ต่อ
Vanishing Gradient Problem คืออะไร แก้ Vanishing Gradient Problem ด้วย Xavier Initialization และ Kaiming Initialization – Neural Network ep.2
ใน Machine Learning เราจะพบปัญหา Vangishing Gradient ในการเทรน Artificial Neural Network ด้วยอัลกอริทึม Gradient Descent และ Backpropagation ในระหว่างการเทรนโมเดลจะถูกอัพเดท Weight และ Bias จาก Partial Derivative ของ Loss Function ขึ้นกับ Weight, Bias นั้น ๆ ในทุก ๆ รอบการเทรน Vanishing Gradient Problem คือ ปัญหาที่เกิดในบางเคส เราพบว่าในระหว่างการเทรน Gradient มีขนาดเล็กลงเรื่อย ๆ จนเท่ากับ 0 ทำให้ Weight ไม่ถูกอัพเดทอีกต่อไป ทำให้โมเดลเทรนต่อไม่ได้ แล้วเราจะแก้ปัญหานี้อย่างไรดี
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
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
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
Dropout คืออะไร แนะนำการใช้ Dropout ลด Overfit ใน Deep Neural Network – Regularization ep.2
โมเดล Deep Neural Network มักจะมีปัญหา Overfit เมื่อเทรนกับ Dataset ที่มีขนาดเล็ก แต่เราสามารถแก้ปัญหา Overfit โดยใช้วิธีการ Ensembles คือ สร้างหลาย ๆ โมเดลแล้วเอา Output มาเฉลี่ยกัน แต่ทำแบบนี้ทั้งสิ้นเปลืองทรัพยากร เวลา และต้องคอย Maintain หลายโมเดลอีก เราจะมีวิธีอะไรที่ดีกว่านี้ไหม
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