พื้นฐาน Keras - Keras API คืออะไร

Keras คือหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดลในด้าน Deep Learning การใช้งานที่ง่ายและมีความยืดหยุ่นสูงทำให้ Keras กลายเป็นเครื่องมือที่นักพัฒนาและนักวิจัยด้าน AI ทั่วโลกนิยมใช้ ในบทความนี้เราจะมาค้นหาว่าทำไม Keras ถึงได้รับความนิยมขนาดนี้ พร้อมทั้งทำความเข้าใจกับ Keras API ที่เป็นหัวใจในการทำงานของมัน

ทำความรู้จักกับ Keras

Keras ถูกพัฒนาโดย François Chollet และเปิดตัวครั้งแรกในปี 2015 เป้าหมายหลักของ Keras คือการทำให้การสร้างและฝึกฝนโมเดลง่ายขึ้น โดยเป็น wrapper บนไลบรารีอื่น ๆ เช่น TensorFlow, Theano และ CNTK ซึ่งในปัจจุบัน Keras ได้รวมเข้ากับ TensorFlow กลายเป็นส่วนหนึ่งของ TensorFlow ความง่ายในการใช้และการออกแบบอย่างรอบคอบทำให้ Keras นั้นเหมาะทั้งสำหรับนักพัฒนามือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ

Keras API และองค์ประกอบหลัก

Keras API ประกอบด้วยส่วนหลัก ๆ ที่ทำให้การปรับแต่งและใช้งาน Deep Learning โมเดลได้สะดวกขึ้น ดังนี้:

1. Models

Keras มีวิธีการสร้างโมเดลอยู่สองแบบหลัก ๆ คือ Sequential API และ Functional API

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense

    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(784,)))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))

    from keras.layers import Input, Dense
    from keras.models import Model

    inputs = Input(shape=(784,))
    x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
    predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

    model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

2. Layers

Keras มี layers หลายประเภทที่ใช้งานได้ เช่น Dense, Conv2D, LSTM ซึ่งสามารถผสมผสานกันได้ตามต้องการเพื่อสร้างโมเดลที่มีความยืดหยุ่นและซับซ้อน

3. Callbacks

Callbacks ใน Keras เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากมาย เช่น EarlyStopping, ModelCheckpoint ซึ่งช่วยให้การฝึกและทดสอบโมเดลมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

4. Optimizers, Losses และ Metrics

Keras มีการเลือกใช้ออปติไมเซอร์, ฟังก์ชัน Loss และ Metric หลายประเภทให้เลือก ซึ่งเลือกใช้งานตามลักษณะของปัญหาที่ต้องการแก้ไข เช่น optimizer ‘adam’, loss ‘categorical_crossentropy’

ใช้งาน Keras กับ Use Case จริง

ในการใช้งาน Keras กับ Deep Learning สามารถนำไปปรับใช้ได้หลากหลายตั้งแต่การจำแนกภาพ การประมวลผลภาษา การยกตัวอย่างโมเดลที่ง่ายและรวดเร็วในส่วนที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีที่เราใช้เป็นประจำ

ตัวอย่างการสร้างโมเดลจำแนกรูปภาพมีดังนี้:

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

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

# เตรียมข้อมูล
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
y_train, y_test = to_categorical(y_train), to_categorical(y_test)

# สร้างโมเดล
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# คอมไพล์โมเดล
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# ฝึกฝนโมเดล
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# ประเมินโมเดล
model.evaluate(x_test, y_test)

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ ของการใช้งาน Keras สำหรับการจำแนกภาพตัวเลขในชุดข้อมูล MNIST โดยเราเพียงแค่สร้างโครงสร้างโมเดลและฝึกฝนไม่กี่บรรทัด ก็สามารถทำทำงานได้เป็นอย่างดี

สรุป

Keras API เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง สะดวก และมีความยืดหยุ่นสูงในการสร้างโมเดล Deep Learning ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนาหรือผู้เริ่มต้นก็สามารถใช้ Keras เพื่อเริ่มต้นและขยายความสามารถทางด้าน AI ได้อย่างรวดเร็ว

จากการที่เราได้ทราบถึงพื้นฐาน Keras ทั้งในด้านโมเดล layers และวิธีการใช้งานจริงในบทความนี้ หวังว่าคุณจะได้รับประโยชน์และแรงบันดาลใจในการเริ่มต้นเรียนรู้และพัฒนาทักษะในด้านนี้ให้ดียิ่งขึ้น การเรียนรู้และพัฒนาในด้านโปรแกรมมิ่งไม่เคยหยุดพัฒนา และหากคุณต้องการพัฒนาทักษะแบบไม่มีสิ้นสุด อาจลองพิจารณาเข้าศึกษาเรียนรู้ในสถานที่ที่เน้นการสอนด้านโปรแกรมมิ่งเช่น EPT ที่ช่วยให้คุณก้าวขึ้นไปอีกระดับ!

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

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