พื้นฐาน TensorFlow - TensorFlow คืออะไร

ในโลกที่เทคโนโลยีสร้างความเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว การพัฒนาเทคโนโลยีระบบประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือที่เรียกกันว่า Machine Learning เริ่มมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI ที่ใช้งานได้จริง หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายคือ TensorFlow ซึ่งถูกพัฒนาโดย Google Brain Team

TensorFlow คืออะไร? ในบทความนี้เรามาทำความเข้าใจกับเจ้า TensorFlow ในเชิงลึก ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงการใช้งานจริง พร้อมกับตัวอย่างโค้ดที่คุณสามารถเริ่มต้นได้ด้วยตัวเอง

ทำความรู้จักกับ TensorFlow

TensorFlow เป็นโอเพนซอร์สไลบรารีที่ใช้ในการคำนวณเชิงตัวเลข ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ถูกออกแบบมาเพื่อการพัฒนาและใช้งาน Machine Learning และ Deep Learning เป็นพิเศษ จุดเด่นที่ทำให้ TensorFlow น่าสนใจคือการสามารถทำงานได้ทั้งในสภาพแวดล้อมของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น CPU, GPU หรือแม้แต่ TPU (Tensor Processing Unit) ของ Google เอง

โครงสร้างของ TensorFlow

หนึ่งในแนวคิดพื้นฐานที่สำคัญใน TensorFlow คือ 'Tensors' ซึ่งในทางปฏิบัติคือการแทนข้อมูลในรูปของ array ที่สามารถมีมิติได้หลายมิติ เช่น สเกลาร์ (0 มิติ), เวกเตอร์ (1 มิติ), เมทริกซ์ (2 มิติ) ไปจนถึงหลายมิติ (n มิติ)

ตัวอย่างเช่น:

- สเกลาร์: `s = 5`

- เวกเตอร์: `v = [1, 2, 3]`

- เมทริกซ์: `m = [[1, 2], [3, 4]]`

ตัวอย่างการเขียนโค้ดด้วย TensorFlow

เรามาดูตัวอย่างการใช้งาน TensorFlow แบบง่าย ๆ ด้วยการกระทำ addition ใน TensorFlow

import tensorflow as tf

# สร้าง Tensor
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])

# ดำเนินการ add
result = tf.add(a, b)

print(result.numpy())

ในตัวอย่างนี้ เราได้สร้างเมทริกซ์สองตัว `a` และ `b` แล้วใช้ function `tf.add` เพื่อรวมเมทริกซ์ทั้งสอง ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นเมทริกซ์ใหม่ที่รวมค่าเข้าด้วยกัน

กรณีการใช้งาน TensorFlow

TensorFlow ถูกใช้ในหลายกรณีการทำงานเกี่ยวกับ Machine Learning ไม่ว่าจะเป็นการจัดจำแนกภาพ (Image Classification), การแปลภาษา (Language Translation), การวิพากษ์เชิงเสียง (Voice Recognition) หรือแม้กระทั่งการสร้างโมเดลตัวเอง (Self-driving Cars)

กรณีศึกษา: การจำแนกภาพง่าย ๆ ด้วย TensorFlow และ Keras

Keras คือตัวจัดอินเตอร์เฟซของ TensorFlow ที่ทำให้การสร้างโมเดลง่ายขึ้น ตัวอย่างต่อไปนี้คือการสร้างโมเดลจำแนกข้อมูลรูปธรรมดา

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# โหลดข้อมูล MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# สร้างโมเดล
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    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)

ตัวอย่างนี้เราได้โหลดข้อมูลจาก dataset MNIST ซึ่งเป็นชุดข้อมูลดิจิทัล การสร้างโมเดลประกอบด้วยเลเยอร์ 3 เลเยอร์ คือ Flatten, Dense ที่มีหน่วยประมวลผล 128 ตัว และ Dense ที่มี 10 ตัวสำหรับการจำแนกตัวเลขตั้งแต่ 0-9

ข้อดีและข้อเสียของ TensorFlow

ข้อดี

ข้อเสีย

สรุป

TensorFlow เป็นเครื่องมือที่มีความสามารถสูงในการพัฒนา Machine Learning และ Deep Learning แม้จะมีความซับซ้อน แต่การที่มีชุมชนและเอกสารที่จัดเตรียมไว้ให้เพียงพอก็ทำให้การเริ่มต้นใช้ง่ายขึ้น การที่สามารถทำงานได้หลายแพลตฟอร์มยังช่วยให้เรามีทางเลือกในการใช้งานตามความต้องการอีกด้วย

ถ้าคุณสนใจการเข้าสู่โลกของ Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย TensorFlow อย่างจริงจัง Expert-Programming-Tutor (EPT) คืออีกช่องทางหนึ่งที่คุณจะสามารถเริ่มเรียนรู้ได้ในเชิงลึก ด้วยหลักสูตรที่กระชับและสอดรับโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แต่หากคุณยังไม่พร้อม ก็สามารถเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจด้วยการศึกษาและทดลองใช้งาน TensorFlow ด้วยตัวเองก่อนได้นะครับ

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/