dogs Archives - BUA Labs

สอน fastai2 จำแนกรูปภาพ Pets หมา แมว 37 สายพันธุ์ ด้วย Machine Learning, Deep Neural Networks – Image Classification ep.7

Dog Cat Pets Breeds Image Classification Deep Learning machine learning 01

จาก ep ที่แล้ว AI จำแนกรูปภาพ หมา แมว 37 สายพันธุ์ เราได้ใช้ fastai version 1 ในการทำ Image Classification ได้ผลลัพธ์แม่นยำ 94% โดยใช้เวลาเทรนเพียงแค่ไม่เกิน 5 นาที กับ Code หลัก ๆ เพียงแค่ 3 บรรทัด เวลาผ่านไปหลายเดือน ขณะนี้ fastai ออกเวอร์ชันใหม่ เป็น fastai2 มี API ที่เปลี่ยนไปเล็กน้อย เน้นความยืดหยุ่นมากขึ้น ช่วยให้เราเทรนโมเดล และข้อมูลที่มีความซับซ้อนได้อย่างสะดวกยิ่งขึ้น

สอนเขียนโปรแกรม AI บนมือถือ Android ด้วยภาษา Kotlin เรียกใช้ TensorFlow Lite โมเดล Machine Learning จำแนกรูปภาพ หมา, แมว – tflite ep.5

Google Android stock wallpapers on SAMSUNG Galaxy Note10+ 5G. Credit https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Android_Phone_(light_mode).jpg

ใน ep นี้เราจะเรียนรู้การสร้าง App ที่มีความสามารถ Image Classification แบบ Multi-class Classification จำแนกรูปภาพ ด้วย TensorFlow Lite โดยใช้โมเดลที่เราแปลงเตรียมไว้แล้วใน ep ก่อน ซึ่งเป็นโมเดล Convolutional Neural Network จำแนกหมาแมว สำหรับรันบนมือถือ Android ด้วยภาษา Kotlin

Mixup Data Augmentation และ Label Smoothing คืออะไร ใน Machine Learning – Regularization ep.3

A stand mixer in action on a home tabletop, with a wire whisk attachment. Credit https://commons.wikimedia.org/wiki/File:KitchenAid_Stand_Mixer.jpg

จากใน ep เรื่อง AI จำแนกรูปภาพ Image Classification หมา แมว 37 สายพันธุ์ ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้เทคนิคเพิ่มเติม ในเรื่อง Data Augmentation คือ Mixup และ Loss Function คือ Label Smoothing เพื่อแก้ปัญหาบางอย่างในการเทรนโมเดล Machine Learning ให้มีประสิทธิภาพดีขึ้น

Dropout คืออะไร แนะนำการใช้ Dropout ลด Overfit ใน Deep Neural Network – Regularization ep.2

Dropout Neural Net Model. Credit http://jmlr.org/papers/v15/srivastava14a.html

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

Data Augmentation คืออะไร ประโยชน์ของ Data Augmentaion ในการเทรน Deep Learning – Regularization ep.1

ปัญหาหลักอย่างนึงในการเทรน Deep Learning คือ Dataset ของเรามีข้อมูลตัวอย่างไม่เพียงพอ สมมติว่าเราปิ๊งสุดยอดไอเดีย ที่จะสร้าง App ใหม่ ที่ใช้ Machine Learning ขึ้นมา เราเปิดเว็บเพื่อ Search Google หาข้อมูลตัวอย่าง มาไว้เทรนโมเดล เรานั่ง Search Google Images หารูปภาพอยู่หลายชั่วโมง นั่งจัด นั่ง Clean ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป สุดท้ายเราได้ รูปมา 500 รูป ถ้าหาแบบนี้ 10 วัน ก็ 5,000 รูป แต่เรารู้มาว่าโมเดลที่ดัง ๆ ใช้ข้อมูลในการเทรน เกิน 1 ล้านรูปขึ้นไปทั้งนั้น แล้วเราจะทำอย่างไรดี

สอน Machine Learning เปรียบเทียบ Deep Learning ระหว่าง ResNet34 และ ResNet50 ในการจำแนกพันธุ์ หมา แมว – Image Classification ep.2

ResNet34 Architecture Zoom In Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun https://arxiv.org/abs/1512.03385

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