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
Tag Archives: deep learning
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
Gradient Descent คืออะไร อะไรคือ การเคลื่อนลงตามความชัน, Stochastic Gradient Descent (SGD) คืออะไร – Optimization ep.1
ในการเทรน Artificial Neural Network เราต้องการทราบว่าการเปลี่ยนแปลงขยับ เพิ่ม/ลด Weight หนึ่ง ๆ มีผลต่อการ เพิ่ม/ลด Loss อย่างไร โดยสมมติว่า Weight อื่น ๆ คงที่ทั้งหมด เช่นถ้าเราเพิ่ม Weight A + 0.0001 แล้ว Loss ลด เราก็ลองเพิ่ม Weight A ไป แล้วลองเทสดู ทำแบบนี้ไปทุก Weight ซ้ำไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะได้ Loss ที่น้อยที่สุด
AI จำแนกปัญหาผิวพรรณ Machine Learning เรียนรู้จากชุดข้อมูลสร้างเอง สอนสร้างโมเดล Deep Neural Network ด้วย Python – Image Classification ep.4
ใน ep.4 นี้เราจะมาลองสร้างชุดข้อมูลปัญหาผิวพรรณของเราขึ้นมาเองแบบง่าย ๆ ด้วย Google Images Search หรือถ้าใครมี Domain Expertise เชี่ยวชาญทางด้านไหน เช่น การแพทย์ การผลิต การตลาด การเกษตร การเงิน แฟชั่น etc. ก็สามารถนำมาใช้ได้ ไม่จำกัด แล้วสร้างโมเดล Deep Learning ด้วย Python ให้เรียนรู้จากรูปในอินเตอร์เน็ต ดูว่าความแม่นยำจะเป็นอย่างไร
Machine Learning จำแนกรูปภาพ ตัวเลข MNIST สอนสร้างโมเดล Deep Learning ด้วย fastai Python – Image Classification ep.3
ใน ep.3 นี้เราจะมาใช้ fastai ในการทำ Image Classification ตัวเลขจากชุดข้อมูล MNIST กัน และในตอนท้ายเราจะทดสอบ ด้วยรูปตัวเลขที่เราเขียนขึ้นมาเองด้วย ว่าโมเดลจะทายได้ถูกหรือไม่
สอน Machine Learning เปรียบเทียบ Deep Learning ระหว่าง ResNet34 และ ResNet50 ในการจำแนกพันธุ์ หมา แมว – Image Classification ep.2
จาก ตอนที่แล้ว ที่เราทำ Image Classification ด้วย ResNet34 ซึ่งมี 34 Layer คราวนี้เราจะมาลองใช้โมเดล ResNet50 ซึ่งเป็นโมเดลตระกูลเดียวกัน แต่มีขนาดใหญ่ขึ้น ซับซ้อนขึ้น เพิ่มความ Deep เป็น 50 Layer ว่าจะเป็นอย่างไร
AI จำแนกรูปภาพ หมา แมว 37 สายพันธุ์ ใช้ Pet Dataset เทรน Machine Learning สร้างโมเดล Deep Neural Network ด้วย fastai ภาษา Python – Image Classification ep.1
ใน ep นี้ เราจะมาเรียนรู้วิธีการใช้ Deep Learning โดยสร้างโมเดล Deep Neural Network ขึ้นมา แล้วเราป้อนข้อมูลให้ว่า รูปนี้ คือสายพันธุ์นี้ รูปนี้ คือสายพันธุ์นี้ รูปนี้ คือสายพันธุ์นี้ … แล้วให้โมเดลเรียนรู้ด้วยตัวเอง (Machine Learning) และจนสามารถทำนายสายพันธุ์ หมา และ แมว Image Classification จากรูป ที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อนได้
รวมคำย่อเกี่ยวกับ AI, Neural Network และ Machine Learning
AI = Artificial Intelligence = ปัญญาประดิษฐ์ ML = Machine Learning NN = Neural Network DL = Deep Learning