พื้นฐาน Keras - Keras คืออะไร

 

โลกปัจจุบันเต็มไปด้วยข้อมูลมหาศาลที่เราสามารถใช้วิเคราะห์และประมวลผลเพื่อสร้างคุณค่าใหม่ ๆ ได้ ไม่ว่าคุณจะสนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ หรือการทำงานวิจัยต่าง ๆ คุณย่อมต้องการเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย หนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมที่นักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ใช้มาเป็นเวลานานคือ Keras ในบทความนี้เราจะสำรวจว่า Keras คืออะไร มีบทบาทอย่างไรในวงการการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ตลอดจนตัวอย่างการใช้งานเบื้องต้น

 

Keras คืออะไร

Keras เป็นไลบรารีที่พัฒนาโดย François Chollet ในปี 2015 โดยถูกออกแบบมาเพื่อให้การสร้างและทดสอบโมเดลปัญญาประดิษฐ์บนโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) เป็นเรื่องที่ง่ายดายและคล่องตัว Keras ถูกสร้างขึ้นซึ่งมีอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ รองรับความต้องการในการทำงานร่วมกับ TensorFlow ที่เป็นไลบรารีหลักในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน

หนึ่งในคุณสมบัติเด่นของ Keras คือมันถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญสามารถเริ่มต้นศึกษาและพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ได้ง่ายยิ่งขึ้น เนื่องจากมีโครงสร้างที่เรียบง่าย และการตั้งค่าต่าง ๆ ที่สามารถปรับได้อย่างยืดหยุ่น

 

โครงสร้างของ Keras

Keras มีโครงสร้างที่แบ่งได้เป็น 3 ระดับหลัก ๆ ดังนี้:

1. Model: โครงสร้างในการออกแบบและปรับแต่งโมเดล ซึ่งใน Keras รองรับทั้ง Sequential API และ Functional API โดย Sequential API ถูกออกแบบมาให้สร้างโมเดลที่มีลำดับของเลเยอร์เป็นแนวตรงได้ง่าย สำหรับความซับซ้อนที่มากขึ้น ผู้ใช้สามารถใช้ Functional API ในการสร้างโมเดลที่มีการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

2. Layer: องค์ประกอบหรือชั้นต่าง ๆ ที่สามารถเพิ่มเข้าไปในโมเดล เช่น Dense layer, Convolutional layer, Recurrent layer เป็นต้น

3. Callbacks: ฟังก์ชันเสริมที่ใช้กับโมเดลขณะฝึกซ้อม เช่น การบันทึกค่า loss ในแต่ละ epoch หรือการหยุดการฝึกซ้อมอัตโนมัติเมื่อค่าประสิทธิภาพไม่เพิ่มขึ้น

 

การใช้งาน Keras เบื้องต้น

เพื่อเข้าใจการใช้งาน Keras เบื้องต้น เรามาดูตัวอย่างการสร้างโมเดลที่คาดการณ์ค่าข้อมูลเชิงตัวเลขง่าย ๆ ด้วยรหัสต่อไปนี้:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# สร้างข้อมูลสำหรับการฝึกซ้อม
x_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])

# สร้างโมเดลฐาน Sequential
model = Sequential()

# เพิ่ม Dense layer เข้าไปในโมเดล
model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear'))

# ทำการส่งผลการคอมไพล์พร้อมตั้งค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# ทำการเรียนรู้โมเดล
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, verbose=0)

# ทำนายค่าตามข้อมูลใหม่
x_test = np.array([10, 11, 12])
predictions = model.predict(x_test)

print("ค่าที่ทำนายได้:", predictions)

ในโค้ดนี้ เราสร้างโมเดลลำดับ (Sequential) และเพิ่ม Dense layer เพียงชั้นเดียวที่มีนิวรอนจำนวน 1 ตัว และการส่งผลฟังก์ชันบริหารที่เรียกว่า "linear" หลังจากนั้นเราคอมไพล์โมเดลด้วย 'adam' optimizer และค่า loss เป็น 'mean_squared_error' แล้วทำการฝึกซ้อม (fit) โมเดลด้วยข้อมูลที่สร้างขึ้น หลังจากนั้นสามารถใช้โมเดลที่ถูกฝึกซ้อมในการทำนายค่าตามข้อมูลใหม่ได้

 

ประโยชน์และการใช้งาน Keras

Keras ได้กลายเป็นพาร์ทเนอร์ที่สอดคล้องสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาในวงการต่าง ๆ ด้วยสาเหตุดังนี้:

- ความง่ายดายในการใช้งาน: อินเทอร์เฟซของ Keras ถูกออกแบบให้ใช้งานได้ง่ายแม้แต่สำหรับผู้ที่เริ่มต้นศึกษา - ใหญ่โตกว่า Python: Keras สามารถใช้งานร่วมกับแพลตฟอร์มเครื่องมือต่าง ๆ อย่าง TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) และ Theano ทำให้มีความยืดหยุ่นสูง - ชุมชนที่เข้มแข็ง: การมีชุมชนผู้ใช้ที่กว้างขวางช่วยให้การแก้ไขปัญหาและการพัฒนาอยู่ในกระแสอยู่เสมอ

 

บทส่งท้าย

Keras ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในวงการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ด้วยความเข้าใจง่าย และความคล่องตัวในการสร้างโมเดล ทำให้ผู้เรียนสามารถเรียนรู้และพัฒนาได้รวดเร็ว ถือว่าเหมาะสำหรับนักศึกษาที่พึ่งเริ่มต้นจนถึงนักวิจัยที่ต้องการทำงานวิจัยในเชิงลึก การเรียนรู้ Keras จะเป็นอีกหนึ่งก้าวที่สำคัญในการยกระดับความสามารถในการพัฒนาในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์

นอกจากนี้ หากคุณต้องการที่จะพัฒนาและเพิ่มทักษะในการเขียนโปรแกรมหรือสร้างโปรเจกต์ปัญญาประดิษฐ์ที่ทรงพลัง อย่าลืมสำรวจโอกาสในการศึกษาเพิ่มเติมด้านนี้ได้จากการเลือกเรียนที่สถาบัน EPT หรือ Expert-Programming-Tutor ที่จะช่วยให้เส้นทางการเรียนรู้ของคุณชัดเจนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น!

 

 

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

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