ใน ep นี้เราจะเรียนรู้การสร้าง Image Classification แบบ Multi-class Classification จำแนกรูปภาพ ด้วย TensorFlow.js โดยใช้โมเดลสำเร็จรูป MobileNet ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็ก ไม่ใช้ Memory มาก เหมาะสำหรับรันบน Web Browser และ อุปกรณ์ขนาดเล็ก ด้วยภาษา JavaScript
Tag Archives: neural network
สอนสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js จำแนกรูปภาพแฟชั่น Fashion MNIST ทำ Visualization ด้วย tfvis – tfjs ep.5
ใน ep นี้เราจะสอนสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js สำหรับจำแนกรูปภาพแฟชั่น เสื้อผ้า กางเกง กระโปรง รองเท้า กระเป๋า แบบ Single Label Multiclass Classification จากชุดข้อมูล Fashion MNIST Dataset ทำ Visualization ด้วย tfvis
สอน TensorFlow.js สร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) จำแนกรูปภาพ ตัวเลขลายมือ MNIST ทำ Visualization ด้วย tfvis – tfjs ep.4
ใน ep นี้เราจะสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js สำหรับจำแนกรูปภาพ ตัวเลขลายมือ MNIST Dataset ทำ Visualization ด้วย tfvis และนอกจากนั้นเราจะเรียนรู้เทคนิค Sprite Sheet ที่จะช่วยแก้ปัญหาดาวน์โหลดข้อมูลใหม่ทุก Epoch ที่เราพบใน ep ที่แล้ว
สอน TensorFlow.js สร้าง AI วินิจฉัยโรคมะเร็งเต้านม Breast Cancer Diagnostic เทรน Machine Learning งาน Binary Classification ข้อมูลแบบตาราง Tabular Data โมเดล Deep Neural Network – tfjs ep.3
จาก ep ที่แล้ว Multi-Class Classification สำหรับ Tabular Data ใน ep นี้เราจะใช้ TensorFlow.js ในการสร้างโมเดล Neural Network ในงาน Binary Classifier วินิจฉัยโรคมะเร็งเต้านม Breast Cancer Diagnostic จากชุดข้อมูล Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset จาก ซึ่งเป็นข้อมูลแบบตาราง Tabular Data จาก UCI : Center for Machine Learning and Intelligent Systems
สอน TensorFlow.js สร้าง Machine Learning โมเดล Multi-Class Classification จำแนกดอกไม้ Iris Classifier สำหรับข้อมูลแบบตาราง Tabular Data ด้วย Neural Network 2 Dense Layers – tfjs ep.2
จาก ep ที่แล้วที่เราได้เรียนรู้ ว่า TensorFlow.js คืออะไร ใน ep นี้เราจะใช้ TensorFlow.js ในการสร้างโมเดล Neural Network ในงาน Classifier สำหรับข้อมูลแบบตาราง Tabular Data เราจะเทรนกับชุดข้อมูลดอกไอริส Iris Dataset ซึ่งถือว่าเป็นชุดข้อมูลที่ง่าย สำหรับ Machine Learning, Pattern Recognition
สอนอ่านโมเดล Convolutional Neural Network ดู shape ของ Activation Map วิเคราะห์ Model Architecture – ConvNet ep.7
ในการเรียนรู้ สถาปัตยกรรม Deep Neural Network ออกแบบ Convolutional Neural Network การเลือกใช้ Layer ชนิดต่าง ๆ เลือก จำนวน Channel In/Out, ขนาด Kernel, Padding, Stride, etc. ว่าจะเปลี่ยนแปลง shape ของข้อมูลไปอย่างไร จนได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เป็น Output ออกจากโมเดล ถ้าเราสามารถรู้ถึง shape ข้อมูล Activation ที่ผ่านไปในแต่ละ Layer จะทำให้เราเข้าใจการทำงานของโมเดลได้ดีขึ้น ออกแบบ และ Debug โมเดล ได้ง่ายขึ้น
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
TensorFlow Playground คืออะไร รีวิว TensorFlow Playground สอน Neural Network แบบเห็นภาพ เข้าใจง่าย
TensorFlow Playground คือ เว็บไซต์ที่ให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับ Neural Network ด้วยการเป็นเครื่องมือให้เราได้ออกแบบ และเทรน Neural Network ที่มีขนาดเล็ก ไม่ซับซ้อนมาก แต่ทำงานได้จริง TensorFlow Playground ใช้งานสะดวกเพราะไม่ต้องติดตั้งโปรแกรมอะไรเลย สามารถใช้งานผ่านเว็บไซต์ได้ทันที
Layer-Sequential Unit-Variance Initialization (LSUV) คืออะไร แตกต่างกับ Kaiming อย่างไร ในการ Initialize Deep Neural Network – ConvNet ep.6
จากใน ep ก่อน เราได้เรียนรู้การสร้าง ConvNet ขึ้นมาจากหลายส่วนประกอบด้วยกัน และเมื่อสร้างโมเดลขึ้นมาแล้ว ก่อนเทรนเราจำเป็นต้อง Initialize Parameter (Weight, Bias) ต่าง ๆ ด้วยค่าที่เหมาะสม ใน ep ที่แล้ว เราใช้ Kaiming Initalization แล้วถ้าโมเดลเราเกิดซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ ล่ะ เช่น มีการเปลี่ยน Activaiton Function, มี Skip Connection, มีหลาย Input, เพิ่ม BatchNorm แบบต่าง ๆ, etc. จะทำอย่างไร
BatchNorm คืออะไร สอน Batch Normalization เทรน Machine Learning โมเดล Deep Convolutional Neural Network – ConvNet ep.5
จากใน ep ก่อน ที่เราได้เรียนรู้การทำ Normalization ข้อมูล Input ให้มี Mean=0, Std=1 เท่ากันในทุก Feature ว่ามีประโยชน์ในการเทรน Machine Learning อย่างไร คำถามก็คือ แล้วทำไมเราไม่ทำแบบเดียวกันใน Hidden Layer ของ Deep Neural Network ในขณะที่เราเทรนโมเดล Deep Learning ด้วยล่ะ