ดีฟเลิร์นนิง (Deep Learning) ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในยุคของข้อมูลที่พอเพียงและการคำนวณที่รวดเร็ว อีกทั้งยังได้รับการประยุกต์ใช้ในหลายๆ สาขา อาทิเช่น การจดจำภาพ, การแปลภาษาอัตโนมัติ และระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) การเลือกใช้เฟรมเวิร์กดีปเลิร์นนิงที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญในการพัฒนาระบบจดจำขั้นสูงเหล่านี้ หนึ่งในเฟรมเวิร์กที่เด่นด้วยความรวดเร็ว ยืดหยุ่น และปรับขนาดได้ก็คือ Apache MXNet ซึ่งเป็นโครงการที่ได้รับการสนับสนุนจาก Amazon Web Services (AWS) ในฐานะหนึ่งในเลือกตั้ง Deep Learning AMI อย่างเป็นทางการ
Apache MXNet เป็นเฟรมเวิร์กที่มีทางเลือกสำหรับผู้พัฒนาเพื่อให้สามารถต่อยอดปรับแต่งและสร้างแบบจำลองดีปเลิร์นนิงที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว ด้วยการทำงานร่วมกับหลายๆ หน่วยประมวลผลเช่น CPUs, GPUs หรือแม้กระทั่งหลายเซิร์ฟเวอร์ MXNet นั้นมีห้องสมุด (libraries) ที่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อให้สามารถรวมงานประมวลผลขนาดใหญ่ได้
แบบเรียลไทม์ ซึ่งส่งผลให้การฝึกอบรมข้อมูล (training) เป็นไปอย่างรวดเร็วทั้งในไฟล์แบบเดี่ยวหรือในแบบจำลองที่ซับซ้อน
อีกหนึ่งคุณสมบัติของ MXNet คือความสามารถในการสร้างโมเดลด้วยรูปแบบที่หลากหลาย เช่น เครื่องมือออกแบบโครงสร้างเครือข่ายที่เรียกว่า Gluon ที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลสามารถทำได้อย่างง่ายดายและเร็วขึ้น ความเรียบง่ายในการสร้างและการฝึกโมเดลใน Gluon นั้นทำให้มันเหมาะสำหรับนักวิจัย, นักพัฒนา และนักศึกษาที่กำลังศึกษาและทดลองงานดีปเลิร์นนิง
เพื่อให้เห็นภาพการใช้งานในองค์กรจริง ลองดูตัวอย่างการใช้ Apache MXNet ในการจดจำวัตถุ (Object Recognition) เริ่มต้นด้วยการติดตั้ง MXNet และ Gluon บนสภาพแวดล้อมที่เลือก เช่น ใช้คำสั่งง่ายๆ ผ่าน PIP:
pip install mxnet gluoncv
ใช้ GluonCV, ห้องสมุดสำหรับงานด้านคอมพิวเตอร์วิชั่นที่สร้างอยู่บน Gluon ในการโหลดและการใช้โมเดลที่ถูกฝึกไว้ล่วงหน้า (pre-trained model):
import mxnet as mx
from gluoncv import model_zoo, data, utils
# โหลดโมเดลที่ถูกฝึกไว้ล่วงหน้าพร้อมรูปแบบที่กำหนด
net = model_zoo.get_model('ssd_512_resnet50_v1_voc', pretrained=True)
# ประมวลผลภาพ
x, img = data.transforms.presets.ssd.load_test('path/to/image.jpg', short=512)
cid, score, bbox = net(x)
# ทำการแสดงผล
ax = utils.viz.plot_bbox(img, bbox[0], score[0], cid[0], class_names=net.classes)
ตัวอย่างโค้ดข้างต้นทำการโหลดโมเดลและใช้งานเพื่อจดจำวัตถุในภาพ แสดงถึงความสะดวกและรวดเร็วของการใช้ MXNet ในการใช้งานจริง
Apache MXNet นับว่าเป็นทางเลือกอันดับต้นๆ ในการพัฒนาโซลูชั่นดีปเลิร์นนิง เพราะมันมีคุณสมบัติที่ทรงประสิทธิภาพ เช่น ความสามารถในการจัดการเวิร์คโหลดขนาดใหญ่, มีความยืดหยุ่นสูง, และสนับสนุนการดำเนินงานแบบขนาดใหญ่ เมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์กอื่นๆ เหล่านี้ MXNet ยังให้ประสบการณ์การเขียนโค้ดที่ง่ายและเข้าใจได้ชัดเจน นำไปสู่การพัฒนาโมเดลดีปเลิร์นนิงที่มีประสิทธิผลเร็วขึ้นและซับซ้อนน้อยลง ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัย นักพัฒนาหรือนักศึกษาที่ต้องการศึกษาเติบโตในสาขาดีปเลิร์นนิง MXNet นับเป็นหุ้นส่วนที่ดีที่จะช่วยให้คุณพิชิตปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมั่นใจและประสบความสำเร็จในเส้นทางนี้.
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