สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Deep Learning หรือการเรียนรู้เชิงลึก หมายถึง กลุ่มของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ประมวลผลข้อมูลผ่านหลายชั้นของการคำนวณ และมีความสามารถในการเรียนรู้คุณลักษณะของข้อมูลโดยอัตโนมัติ นับเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI หรือปัญญาประดิษฐ์ในยุคปัจจุบัน
Python ได้กลายเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งสำคัญที่นักวิจัยและนักพัฒนา Deep Learning นิยมใช้ เนื่องจากความเป็นมิตรต่อผู้ใช้งาน พร้อมด้วยไลบรารีที่รองรับการทำงานทางด้านนี้อย่างกว้างขวาง ในบทความนี้ เราจะมาดู 5 Python ที่ได้รับความนิยมสำหรับงานด้าน Deep Learning โดยจะวิเคราะห์ข้อดี และแสดงตัวอย่างการใช้งานแต่ละไลบรารี
TensorFlow เป็นไลบรารีที่พัฒนาโดยทีมงาน Google Brain มีความสามารถในการสร้างและฝึกซ้อม Neural Network ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย มันสนับสนุนการทำงานร่วมกับ CPU, GPU และ TPU และถือเป็นหนึ่งในไลบรารีที่นิยมมากสำหรับงาน Deep Learning
*ตัวอย่างการใช้งาน TensorFlow:
*
import tensorflow as tf
# สร้างโมเดลง่ายๆด้วย Keras API
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# คอมไพล์โมเดล
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# ฝึกโมเดล
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# ประเมินโมเดล
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
PyTorch พัฒนาโดย Facebook’s AI Research lab ได้รับความนิยมสูงในหมู่นักวิจัยเนื่องจากมีความยืดหยุ่นสูงและสนับสนุนการทำงานแบบ dynamic computation graph ซึ่งทำให้นักวิจัยสามารถปรับเปลี่ยนโครงสร้าง neural network ได้ง่ายขณะที่โค้ดกำลังรัน
*ตัวอย่างการใช้งาน PyTorch:
*
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# กำหนด architecture ของ Neural Network ที่นี่
self.fc1 = nn.Linear(784, 500)
self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters())
# สั่งฝึกโมเดล
for data in trainloader:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
Keras เป็น high-level neural networks API ที่เขียนด้วย Python และสามารถทำงานร่วมกับ TensorFlow ซึ่งเป็น backend ที่นิยมใช้ มันถูกออกแบบมาให้ใช้งานได้ง่าย ช่วยให้สามารถโปรโตไทป์โมเดล Deep Learning ได้อย่างรวดเร็ว
*ตัวอย่างการใช้งาน Keras:
*
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
# สร้างโมเดลเชิงลึก
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# คอมไพล์โมเดล
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# ฝึกโมเดล
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=128)
แม้ว่า Theano จะหยุดพัฒนาไปแล้ว แต่ก็ยังคงถือเป็นไลบรารีที่มีความสำคัญในช่วงเวลาหนึ่งของการพัฒนา Deep Learning ซึ่งมีคุณสมบัติคล้ายคลึงกับ TensorFlow แต่มีซินแท็กซ์ที่ถูกออกแบบมาให้ใกล้เคียงกับ MATLAB
*ตัวอย่างการใช้งาน Theano:
*
import theano
from theano import tensor as T
# กำหนดเงื่อนไขเชิงตัวแปร
x = T.dmatrix('x')
y = T.dmatrix('y')
z = x + y
# สร้างฟังก์ชัน
f = theano.function([x, y], z)
# เรียกใช้ฟังก์ชัน
output = f([[1, 2], [3, 4]], [[10, 20], [30, 40]])
print("Output:", output)
MXNet คือโครงการไลบรารี่เปิดการเข้าถึงถ้าหากต้องการพัฒนาโมเดล Deep Learning ที่สามารถใช้งานได้ทั้งในระดับ cloud และ edge devices เพราะมีการออกแบบให้ใช้งานทรัพยากรคอมพิวเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ และรองรับด้วยภาษาโปรแกรมมิ่งหลากหลาย
*ตัวอย่างการใช้งาน MXNet:
*
import mxnet as mx
from mxnet import gluon, autograd, ndarray
# กำหนดโมเดล
net = gluon.nn.Sequential()
with net.name_scope():
net.add(gluon.nn.Dense(64, activation="relu"))
net.add(gluon.nn.Dense(64, activation="relu"))
net.add(gluon.nn.Dense(10))
# คอมไพล์โมเดล
net.compile(loss=gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss(),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# ฝึกโมเดล
net.fit(train_data, epochs=5)
การเลือกใช้ไลบรารีสำหรับ Deep Learning นั้นขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของโครงการ ลักษณะของข้อมูล และประสบการณ์ของผู้ใช้งาน ที่ EPT เราเน้นการสอนพื้นฐานที่เข้มข้นเพื่อให้คุณสามารถเลือกและใช้งานไลบรารีเหล่านี้ได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ แม้จะไม่ได้เชิญชวนอย่างชัดเจน แต่หากคุณมีความสนใจในวิชาการด้าน Programming และ Deep Learning ที่ EPT เราพร้อมส่งมอบความรู้ที่อัปเดตควบคู่ไปกับการให้คำปรึกษาอย่างมืออาชีพเพื่อการพัฒนาทางด้าน IT ของคุณอย่างสมบูรณ์แบบ.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python deep_learning tensorflow pytorch keras theano mxnet neural_networks programming artificial_intelligence machine_learning api model_training neural_network_architecture
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
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com