ในยุคที่เทคโนโลยีการแสดงความคิดเป็นหน้าตาอย่างชัดเจน เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) กลายเป็นกระบวนการที่ทุกองค์กรต้องคำนึงถึงอย่างจริงจัง การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ก้าวก่ายไปอย่างกลางแกล้งในชันว่าที่การวิจัยและพัฒนาซอฟต์แวร์ ไม่มี๊ทางไม่กล่าวถึง TensorFlow ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ทุกวันนี้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับการพัฒนาแอพพลิเคชันที่ใช้ทักษะด้าน Machine Learning และ Deep Learning โดยเฉพาะ
---
ความสามารถของ TensorFlow ที่ทำให้มันเป็นที่นิยมอย่างมากรวมถึงรองรับการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ทั้งแบบออนไลน์และแบบออฟไลน์ รวมถึงการผนวกรำระโลกเรียนรู้แบบแพร่กระจาย (Distributed Learning) ซึ่งช่วยให้การทำงานไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
เมื่อเทียบกับชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์อื่น ๆ ที่มีอยู่ TensorFlow ปรับปรุงให้ทำงานได้ดีกว่า และทำให้ผู้พัฒนาสามารถพัฒนาและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้น
---
นอกจากนี้ TensorFlow ยังมีชุดคำสั่งที่ใช้ง่ายที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ได้ตระกูล่อง และรวดเร็ว การใช้ TensorFlow ช่วยสร้างโมเดลการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์เป็นเรื่องที่ทำได้ง่ายและเพลิดเพลิน คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ระบบเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ได้แบบฉลาดเราหาย
กล่าวได้ว่า TensorFlow เป็นเครื่องมือที่นักพัฒนาที่สนใจในการพัฒนาแอพพลิเคชันที่เน้นการเรียนรู้เชิงลึกไม่ควรพลาด ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาที่มีความรู้เฉพาะด้านเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่ก็ตาม TensorFlow ยังคงเป็นเครื่องมือที่ทำงานได้ง่ายและมีประสิทธิภาพทันสมัย
---
การใช้ TensorFlow ไม่จำกัดแค่การพัฒนาแอพพลิเคชันเพื่อการใช้งานส่วนตัว แต่ยังสามารถนำไปใช้ประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลร้านค้าออนไลน์ การสร้างแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่อกับหุ่นยนต์ หรือการพัฒนาโมเดลทำนายสภาวะอื่น ๆ
ตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมการเดินเทคโนโลยีเชิงลึก ร้านค้าออนไลน์เป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ TensorFlow สามารถสร้างค่าบริการได้ การใช้ TensorFlow ช่วยในการทำนายสินค้าที่ลูกค้าอาจสนใจ การแนะนำผลิตภัณฑ์และบริการให้กับลูกค้า ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจทางธุรกิจที่มีความปริยายอย่างลึกีใช้กับข้อมูลต่างๆที่ได้มา
---
การใช้ TensorFlow ส่งผลให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอพพลิเคชันที่มีความฉลาดและสามารถเรียนรู้สถานการณ์ได้ เช่นการจัดลงมันเชถิ่นที่สินค้า การทำนายอารมณ์จากข้อความในโซเชียลมีเดียหรือการพยากรณ์การบินของเครื่องบิน แต่ข้อเสียของ TensorFlow คือยังขาดความสามารถในการทำงานร่วมกับงานลูกทีม
ไขความแผนการชดงานเดียวกันบน TensorFlow อาจจะมีความแข็งข้อไปกว่างานที่เกี่ยวข้อกับเครื่องได้นั้นเอง อ่อนไปกว่างานที่เกี่ยวข้อกะสร้างชุดคำสั่งทุกทีม และสามารถหาคำตอบสำหรับปัญหาหนทลบ่อนไปได้เองบน TensorFlow แต่ก็เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการทำงานผสมระหว่างคำสั่งที่สร้างโมเดลของคอมพิวเตอร์แดมจนไมาลองแบนทิลอีก
---
ในตัวอย่างโค้ดนี้ เราจะใช้ TensorFlow ในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำนายตัวเลขจากชุดข้อมูล MNIST ซึ่งเป็นชุดของตัวเลขพื้นฐานที่มักถูกใช้ในการทดสอบโมเดลการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
ในตัวอย่างโค้ดข้างต้น เราใช้ TensorFlow เพื่อสร้างโมเดลที่มีคุณสมบัติในการจำและทำนายตัวเลขจากชุดข้อมูล MNIST ด้วยความแม่นยำที่สูงและประสิทธิภาพ
การใช้ TensorFlow เพื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์นั้นเป็นเรื่องที่ทำได้ง่ายและทันสมัย โดยเป็นเครื่องมือที่มีความยืดหยุ่นสูงและสามารถปรับปรุงความสามารถได้อย่างอิงฉนวะโดยไม่ต้องให้คำสั่งข้ความตรงๆ และยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายอุตสาหกรรมอีกด้วย ด้วยเหตุนี้นั้น TensorFlow จึงเป็นเครื่องมือที่ทุกวันนี้รองรับและเป็นที่นิยมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ไปอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมทุกแดนของโลก
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
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