### Keras Python: ห้องสมุดเชิงลึกสำหรับเครือข่ายประสาทและการเรียนรู้เชิงลึก
การเข้าใจและการสร้างเครือข่ายประสาทเทียมได้เปลี่ยนโลกของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นของตัวเอง ด้วยการพัฒนาที่บรรเจิดในโดเมนนี้, Keras ได้เข้ามาเป็นตัวเลือกหลักของนักพัฒนาและนักวิจัย เพื่อสร้างและทดสอบโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning Models) อย่างมากมายที่ต้องการความถูกต้องและความเร็วในการประมวลผล
#### Keras คืออะไร?
Keras เป็นห้องสมุด (library) ของ Python ที่เข้าถึงได้ง่าย, ปรับปรุงได้พร้อมกับฟีเจอร์ครบครัน ที่ใช้ออกแบบและทดลองเครือข่ายประสาทและการเรียนรู้เชิงลึก อย่างรวดเร็ว Keras มีโมดูลพื้นฐานที่สามารถประกอบกันเป็นโครงสร้างของเครือข่ายประสาทเทียมได้ตามต้องการ, เป็น friendly-wrapper สำหรับห้องสมุดอย่าง TensorFlow, CNTK หรือ Theano
#### การใช้งาน Keras ในการสร้าง Neural Network
การใช้งาน Keras นั้นง่ายมาก, เพราะเริ่มต้นด้วยการนำเข้าห้องสมุดเท่านั้น จากนั้นสามารถใช้ API ที่ออกแบบมาได้อย่างใจนึง โดยไม่จำเป็นต้องทำความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการทำงานภายในที่ซับซ้อนของเครือข่ายประสาท
เริ่มต้นด้วยการสร้างโมเดลเครือข่ายประสาทเทียม คุณสามารถเลือกที่จะใช้ Sequential model API จาก Keras เพื่อสร้างโมเดลที่เชื่อมต่อเลเยอร์ไปเรื่อยๆ หรือ Functional API สำหรับโมเดลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
#### ตัวอย่างการใช้งาน Keras ด้วย Python
มาลองสร้างเครือข่ายประสาทเบื้องต้นด้วย Keras และ Python กันครับ!
เริ่มแรก, เราต้องติดตั้ง Keras และ backend เช่น TensorFlow:
pip install keras tensorflow
หลังจากนั้น, เราจะนำเข้าแพ็คเกจที่จำเป็นจาก Keras:
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
เราสามารถใช้โค้ด Python เพื่อสร้างเครือข่ายประสาทแบบง่ายๆ:
# สร้างโมเดลที่เชื่อมต่อเลเยอร์แบบ Sequential
model = Sequential()
# เพิ่มเลเยอร์ป้อนเข้า (Input layer) กับเลเยอร์ซ่อน (Hidden layer) แรก
model.add(Dense(50, input_dim=784, activation='relu'))
# เพิ่มเลเยอร์ซ่อน (Hidden layer) ที่สอง
model.add(Dense(25, activation='relu'))
# เพิ่มเลเยอร์ส่งออก (Output layer)
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# คอมไพล์โมเดลโดยเลือก optimizer และ function สำหรับคำนวณ loss
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# สรุปโมเดล
model.summary()
รหัสข้างต้นนี้แสดงการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่พื้นฐานด้วยชั้นข้อมูลป้อนเข้า (input dimension) ขนาด 784 (เช่น สำหรับภาพ MNIST ขนาด 28x28 พิกเซล), 2 ชั้นซ่อน 50 และ 25 นิวรอนตามลำดับ, และชั้นส่งออกมี 10 นิวรอนสำหรับการจำแนก 10 ประเภท (เช่น ตัวเลข 0-9).
การสร้างโมเดลด้วย Keras ไม่เพียงแต่ให้การเขียนโค้ดที่สะอาดและชัดเจน, แต่ยังให้ตัวเลือกในการทดลองอย่างรวดเร็วด้วยการเปลี่ยนแปลงต่างๆ เช่น ประเภทของชั้นการเรียนรู้ (layer), จำนวนประสานเส้น (neurons) หรือประเภทของเครื่องหมายเรียนรู้ (activation functions).
แม้ว่าเราจะไม่ได้ทำการฝีกสอน (train) หรือทดสอบโมเดลในตัวอย่างนี้, หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้โปรแกรมมิ่งและการสร้างโมเดลที่ซับซ้อนมากยิ่งขึ้น, ห้องเรียนอย่าง EPT (Expert-Programming-Tutor) มีคอร์สที่เหมาะสำหรับคุณ เรามุ่งเน้นให้ความรู้ที่จำเป็นพร้อมกับการปฏิบัติจริง ทำให้คุณได้เรียนรู้จนคล่องแคล่วและสามารถนำไปใช้อย่างเต็มศักยภาพในภาคสนามของเทคโนโลยีข้อมูล.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM