การสร้างโมเดลพื้นฐานใน Keras - การสร้างโมเดล Sequential ด้วย Keras

# การสร้างโมเดลพื้นฐานใน Keras: การสร้างโมเดล Sequential ด้วย Keras

การพัฒนาแอปพลิเคชันหรือระบบที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ต้องการเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย Keras เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กยอดนิยมที่นักพัฒนาทั่วโลกใช้สำหรับการสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งมีความง่ายดายในการใช้งานและสามารถต่อยอดกับ TensorFlow ได้อย่างราบรื่น

ทำความรู้จักกับ Keras

Keras เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่พัฒนาขึ้นโดย François Chollet ทำให้การสร้างโมเดลด้วยโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) มีความเป็นมิตรต่อผู้ใช้งานมากยิ่งขึ้น Keras ทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซที่ช่วยให้เราสร้างและปรับแต่งด่านต่าง ๆ ของโมเดลได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว

โครงสร้างของโมเดล Sequential ใน Keras

Keras มีโมเดลหลายประเภทให้เลือกใช้ แต่โมเดลแบบ Sequential ถือเป็นโมเดลพื้นฐานที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น โมเดล Sequential คือโมเดลแบบเรียบง่ายที่ประกอบด้วยลำดับของเลเยอร์ ซึ่งแต่ละเลเยอร์จะทำงานต่อจากกันอย่างต่อเนื่อง ทำให้การเพิ่มหรือลบเลเยอร์ทำได้ง่าย ดังนี้เรามาลองสร้างโมเดล Sequential ขั้นพื้นฐานด้วย Keras กันเถอะ

ตัวอย่างการสร้างโมเดล Sequential

ขั้นตอนการสร้างโมเดล Sequential ประกอบด้วยการเพิ่มเลเยอร์ที่ต้องการใช้งานทีละชั้น สามารถทำได้โดยใช้คำสั่ง `add()` เช่น

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

# สร้างโมเดล Sequential
model = Sequential()

# เพิ่มเลเยอร์เข้าสู่โมเดล
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

อธิบายโค้ด

- `units`: จำนวนหน่วยนิวรอนในเลเยอร์

- `activation`: ฟังก์ชันกระตุ้นที่ใช้ เช่น `relu` และ `softmax`

- `input_dim`: จำนวนมิติของข้อมูลนำเข้า ใช้กำหนดเฉพาะในเลเยอร์แรก

การคอมไพล์โมเดล

เมื่อสร้างเลเยอร์เสร็จสมบูรณ์ ขั้นตอนต่อไปคือการคอมไพล์โมเดลด้วยการกำหนดพารามิเตอร์ต่าง ๆ เช่น

model.compile(optimizer='sgd',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

ในที่นี้ `optimizer` หมายถึงอัลกอริทึมที่ใช้ในการปรับปรุงน้ำหนักของโมเดล (`sgd` - Stochastic Gradient Descent), `loss` คือฟังก์ชันความสูญเสียที่ใช้ (`categorical_crossentropy` สำหรับปัญหาจำแนกประเภทหลายคลาส) และ `metrics` ใช้กำหนดเกณฑ์การประเมินผล (`accuracy` เพื่อวัดความแม่นยำ)

การฝึกโมเดล

หลังจากเตรียมโมเดลเรียบร้อยแล้ว ข้อมูลและ label เป็นสิ่งที่สำคัญเพื่อฝึกโมเดล:

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

ตรงนี้ `fit()` ช่วยให้เราฝึกโมเดลตามข้อมูลฝึก (x_train, y_train) โดยกำหนดจำนวน epoch และขนาด batch ได้ตามต้องการ

การใช้ Keras ในงานจริง

Keras รองรับการทำงานกับข้อมูลจริงหลากหลาย และยังมีเลเยอร์ฟังก์ชันสนับสนุน เช่น Convolutional layers สำหรับงานภาพ และ recurrent layers สำหรับการประมวลผลข้อมูลตามลำดับเวลา การออกแบบโมเดลด้วย Keras นอกจากจะช่วยให้นักพัฒนาปรับแต่งโมเดลได้ตรงตามความต้องการแล้ว ยังสามารถทำให้กระบวนการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ทำงานได้อย่างรวดเร็วและเท่าทันกับเทคโนโลยีปัจจุบัน

Keras จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มต้นศึกษาและพัฒนาความสามารถเรื่องการเรียนรู้เชิงลึก หากคุณต้องการความรู้และทักษะที่เจาะลึกเพิ่มเติมในการสร้างและบริหารจัดการโมเดล Keras Expert-Programming-Tutor พร้อมเป็นเพื่อนคู่คิดในการเดินทางสู่โลกของการเขียนโปรแกรมในอนาคต!

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

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