ใน ep นี้ เราจะมาสร้าง Neural Network สำหรับงาน Classification ด้วยการประกอบชิ้นส่วนทุกอย่างใน ep ก่อน ๆ เข้าด้วยกัน ขึ้นมาเป็น 2 Layers Deep Neural Network ใช้ ReLU Activation Function พร้อม Initialize Weight และ Bias
Tag Archives: machine learning
Confusion Matrix คืออะไร Metrics คืออะไร Accuracy, Precision, Recall, F1 Score ต่างกันอย่างไร – Metrics ep.1
ใน Machine Learning เมื่อเราเทรนโมเดลใช้ในงานต่าง ๆ เราจะมีการคำนวน Metrics เพื่อแสดงผลให้ผู้ใช้ทราบว่า โมเดลนั้น ๆ ทำงานได้ดีแค่ไหน ที่เป็นที่นิยมได้แก่ Accuracy, Precision, Recall และ F1 Score โดยทั้งหมดเราสามารถคำนวนได้จาก Confusion Matrix หรือ Error Matrix
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
Softmax Function คืออะไร เราจะใช้งาน Softmax Function อย่างไร ประโยชน์ของ Softmax
Softmax Function หรือ SoftArgMax Function หรือ Normalized Exponential Function คือ ฟังก์ชันที่รับ Input เป็น Vector ของ Logit จำนวนจริง แล้ว Normalize ออกมาเป็นความน่าจะเป็น Probability ที่ผลรวมเท่ากับ 1 หรือเข้าใจง่าย ๆ ว่า Softmax รับตัวเลขเข้าไป แล้วแปลงออกมาเป็น Probability เรามาดูตัวอย่างกันจะเข้าใจง่ายขึ้น
ทำไมต้อง Vectorization เปรียบเทียบความเร็ว คูณเมตริกซ์ Matrix Multiplication (Dot Product) ด้วยอัลกอริทึม Vectorization และวน Loop – Tensor ep.3
จาก ep ที่แล้ว ที่เราเรียนรู้ถึงคุณสมบัติพิเศษ ของ Tensor ที่จะมาช่วยในการคำนวนต่าง ๆ เมื่อเรามองเจาะลึกเข้าไปภายในของ Deep Neural Network เราจะพบว่าในขณะที่เราเทรน หรือขณะใช้งานโมเดลก็ตาม Mathematical Operations การดำเนินการทางคณิตศาสตร์ส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นก็คือ การคูณเมตริกซ์ โดยเฉพาะการคูณเมตริกซ์ (Matrix Multiplication) แบบ Dot Product การคูณเมตริกซ์ที่รวดเร็วแม่นยำ มีผลต่อการทำงานของ Neural Network เป็นอย่างมาก
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