Tag Archives: Overfit

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

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

ทดสอบ Metrics ของ Neural Network ด้วยข้อมูลจาก Validation Set ระหว่างการเทรน Machine Learning – Neural Network ep.8

ในการเทรน Machine Learning การทดสอบว่าโมเดล Neural Network ทำงานเป็นอย่างไร ที่ถูกต้องเราไม่ควรเทสกับข้อมูล ใน Training Set ที่เราป้อนให้โมเดลในขณะเทรน เพราะจะทำให้ไม่ได้ค่าที่แท้จริง ถ้าโมเดลใช้วิธีจำข้อสอบ เรียกว่า Overfit เมื่อเทสแล้วจะได้คะแนนสูงผิดปกติ ที่ถูกคือ เราควรเทสกับข้อมูลที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อน ใน Validation Set ที่เรากันเอาไว้ก่อนหน้าที่จะเริ่มต้นเทรน

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

Training Set คืออะไร ทำไมเราต้องแยกชุดข้อมูล Train / Test Split เป็น Training Set, Validation Set และ Test Set ใน Machine Learning

สมมติว่าถ้าเรามีข้อมูลอยู่ 10,000 Examples แล้วเราเอาทั้ง 10,000 ป้อนให้โมเดล Machine Learning ใช้สำหรับ Train ทั้งหมด แล้วเราจะเอาข้อมูลที่ไหนมาทดสอบการทำงานของโมเดล แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลทำงานได้แมนยำแค่ไหน กับข้อมูลที่มันไม่เคยเห็นมาก่อน แล้วเราควรแก้ปัญหานี้อย่างไร

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