TensorFlow.js converter คืออะไร สอน tensorflowjs_converter แปลงโมเดล Pre-trained ใน Python เป็น JavaScript JSON ไว้ใช้ใน TensorFlow.js – tfjs ep.9

เนื่องจากใน Web Browser มีทรัพยากรจำกัด การที่เราจะใช้ TensorFlow.js เทรนโมเดลตั้งแต่ต้น จะทำให้เสียเวลาค่อนข้างมาก ในการใช้งาน TensorFlow.js ส่วนใหญ่ เราจึงจะต้องการเทรนโมเดล ด้วยภาษา Python บน Cloud หรือ เครื่อง Server ขนาดใหญ่ ที่มี GPU ความเร็วสูง เมื่อเรียบร้อยแล้ว แล้วนำโมเดลนั้นมาแปลง Convert เพื่อไป Load ใช้งานบน Web Browser รัน JavaScript อีกทีหนึ่ง

TensorFlow.js คืออะไร สอน TensorFlow.js สร้างโมเดล แบบง่าย 1 Dense Layer เริ่มต้นเทรน Machine Learning เส้นตรง Linear Regression ด้วย SGD – tfjs ep.1

ในการสร้างโมเดล Machine Learning ที่สามารถ Predict ได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ อีกเรื่องที่เราควรคำนึงถึงคือ สุดท้ายแล้วจุดหมายปลายทางนั้น โมเดลจะถูกนำไป Deploy ที่ไหน ไม่ว่าจะเป็นบน Web Browser, Server, มือถือ, Edge Device, IoT, etc. ใน ep นี้ เราจะมาเรียนรู้ TensorFlow.js ซึ่งเป็น Machine Learning Framework สำหรับภาษา JavaScript จาก Google ที่สามารถรันได้ทั้งใน Web Browser และ บน Server ผ่าน Node.js

Loss Function คืออะไร Cost Function, Error Function คืออะไร ทำงานอย่างไร ใน Machine Learning – Loss Function ep.1

ใน ep นี้ เราจะมาเรียนรู้กันว่า Loss Function คืออะไร Loss Function ทำงานอย่างไร Loss Function เกี่ยวอะไรกับ Machine Learning Algorithm

Mean Squared Error (MSE) คืออะไร Mean Absolute Error (MAE) คืออะไร Root Mean Squared Error (RMSE) คืออะไร – Loss Function ep.2

จาก ep ก่อนที่เราสอนเรื่อง Regression มีการพูดถึง MSE Loss Fuction ใน ep นี้เราจะมาเจาะลึกกันเรื่อง Loss ที่นิยมใช้ใน งาน Regression มีอะไรบ้าง แล้วข้อดีข้อเสียของแต่ละตัวเป็นอย่างไร เราควรเลือกใช้ตัวไหนเมื่อไร

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 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

Enable Notifications    Ok No thanks