สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Tutorial และเรื่องน่ารู้เกี่ยวกับ Keras
เลือกหัวข้อจากแถบเมนูด้านซ้าย (กรณีหน้าจอเล็กเมนูจะหดกลายเป็นสัญลักษณ์สามขีดอยู่ในแถบเมนูด้านบน) หรือใส่คำค้นหาที่ช่องด้านล่างนี้ เพื่อค้นหาหัวข้อบทความหรือ Tutorial ในหมวดหมู่ Keras ที่ต้องการ
โลกปัจจุบันเต็มไปด้วยข้อมูลมหาศาลที่เราสามารถใช้วิเคราะห์และประมวลผลเพื่อสร้างคุณค่าใหม่ ๆ ได้ ไม่ว่าคุณจะสนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ หรือการทำงานวิจัยต่าง ๆ คุณย่อมต้องการเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย หนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมที่นักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ใช้มาเป็นเวลานานคือ Keras ในบทความนี้เราจะสำรวจว่า Keras คืออะไร มีบทบาทอย่างไรในวงการการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ตลอดจนตัวอย่างการใช้งานเบื้องต้น...
Read More →โลกของการเรียนรู้เชิงลึกหรือ Deep Learning กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และเครื่องมือสองอย่างที่มักจะถูกพูดถึงคือ Keras และ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีสำหรับสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ทรงพลังและใช้งานง่าย ทั้งสองนี้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิ่ง ในบทความนี้เราจะสำรวจพื้นฐานของ Keras และความแตกต่างระหว่าง Keras และ TensorFlow เพื่อให้คุณเข้าใจว่าแต่ละตัวเหมาะสมกับงานของคุณอย่างไร...
Read More →ในยุคที่การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เติบโตอย่างรวดเร็ว เครื่องมือและไลบรารีต่างๆ ได้ถูกพัฒนาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาโปรแกรมสามารถสร้างและปรับแต่งโมเดลได้ง่ายขึ้น หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อให้นักพัฒนาสามารถจัดการกับปัญหาการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้อย่างง่ายดาย ด้วยอินเตอร์เฟซที่เรียบง่ายและสะดวกต่อการเข้าใจ...
Read More →Keras คือหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดลในด้าน Deep Learning การใช้งานที่ง่ายและมีความยืดหยุ่นสูงทำให้ Keras กลายเป็นเครื่องมือที่นักพัฒนาและนักวิจัยด้าน AI ทั่วโลกนิยมใช้ ในบทความนี้เราจะมาค้นหาว่าทำไม Keras ถึงได้รับความนิยมขนาดนี้ พร้อมทั้งทำความเข้าใจกับ Keras API ที่เป็นหัวใจในการทำงานของมัน...
Read More →การพัฒนาและเรียนรู้การเขียนโปรแกรมในปัจจุบัน ไม่ควรข้ามการศึกษาเกี่ยวกับ Machine Learning และ Deep Learning ซึ่งทั้งสองส่วนนี้มีบทบาทสำคัญในหลายๆ ด้านของเทคโนโลยี Keras เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาโมเดล Deep Learning ซึ่งใช้งานง่ายและมีความสามารถหลากหลาย ซึ่งในบทความนี้เราจะทำความรู้จักกับพื้นฐานของ Keras และวิธีการใช้งานร่วมกับ TensorFlow ซึ่งเป็นหนึ่งใน Framework ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายในวงการนี้...
Read More →การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ในปัจจุบันทำได้ง่ายขึ้นด้วยหลายๆ แพลตฟอร์มที่มีอยู่ หนึ่งในเครื่องมือที่ใหญ่และเป็นที่นิยมคือ Keras โดยเป็น API ที่ใช้งานง่ายบนโปรเจ็ค TensorFlow จาก Google Keras ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้ง่ายขึ้น และในครั้งนี้ เราจะมาเรียนรู้การใช้ Keras บน Google Colab ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมออนไลน์ที่ให้เราใช้ GPU ฟรี...
Read More →ถ้าคุณเป็นคนหนึ่งที่ให้ความสนใจในการสร้างโมเดล Machine Learning หรือ Deep Learning คงต้องเคยได้ยินชื่อของ Keras กันมาบ้าง Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมสูงในการสร้างและพัฒนาโมเดลด้วยภาษา Python เนื่องจากมีความง่ายและทรงพลัง เหมาะสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญ ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปรู้จักกับ Sequential API ซึ่งเป็นหนึ่งใน API หลักที่ Keras นำเสนอ เรียนรู้ว่า Sequential API คืออะไร และวิธีการใช้งานผ่านโค้ดตัวอย่าง...
Read More →ในยุคปัจจุบันที่การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กำลังเป็นที่นิยมอย่างแพร่หลาย Keras กลายเป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดล Machine Learning โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้งานร่วมกับ TensorFlow Keras มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย และยังมีเครื่องมือสองรูปแบบให้เลือกใช้ คือ Sequential API และ Functional API ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปทำความรู้จักกับพื้นฐานของ Keras โดยเฉพาะการใช้ Functional API เพื่อสร้างโมเดลเชิงลึกที่มีความซับซ้อนยิ่งขึ้น...
Read More →Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีที่เสริมสร้างความยืดหยุ่นในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วยเครื่องมือที่ใช้งานง่ายและมี API ที่ชัดเจน ด้วยความสามารถในการใช้งานร่วมกับ TensorFlow ทำให้ Keras ได้รับความนิยมในแวดวงนักพัฒนาโดยเฉพาะในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ทางปัญญาประดิษฐ์ หนึ่งในกระบวนการที่สำคัญใน Keras คือการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเราสามารถทำผ่าน Model Subclassing ซึ่งให้ความยืดหยุ่นและการควบคุมสูงในการออกแบบโมเดล...
Read More →ในยุคที่การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นด้านการแพทย์ การเงิน หรือวงการบันเทิง เครื่องมือที่สามารถช่วยให้นักพัฒนามือใหม่ รวมถึงมืออาชีพ สามารถสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดที่ซับซ้อนไปจนถึงระดับล่าง คงหนีไม่พ้น Keras ซึ่งเป็นหนึ่งใน API สำหรับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมอย่างมาก และในบทความนี้เราจะมาพูดถึงการใช้ฟังก์ชัน Input() เพื่อสร้าง Input Layer ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างโมเดลของคุณ...
Read More →การพัฒนาแอปพลิเคชันหรือระบบที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ต้องการเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย Keras เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กยอดนิยมที่นักพัฒนาทั่วโลกใช้สำหรับการสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งมีความง่ายดายในการใช้งานและสามารถต่อยอดกับ TensorFlow ได้อย่างราบรื่น...
Read More →ในยุคปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของนวัตกรรมในหลายวงการ ซึ่งหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในการพัฒนาโมเดลดังกล่าวคือ Keras เนื่องจากมันให้การใช้งานที่ง่ายและยืดหยุ่น Keras เป็นไลบรารีสำหรับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) บน TensorFlow ซึ่งให้ความสะดวกในการออกแบบ สร้าง และทดลองโมเดลในระดับต่าง ๆ...
Read More →การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะในการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน หนึ่งในเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีสำหรับการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย Keras มีสองวิธีหลักในการสร้างโมเดล คือการใช้ Sequential API และ Functional API ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักและเรียนรู้การสร้างโมเดลด้วย Functional API ซึ่งมีความยืดหยุ่นสูงกว่า Sequential API...
Read More →Keras เป็นห้องสมุดที่ได้รับความนิยมมากในการสร้างและฝึกโมเดลของ Deep Learning ด้วยความเรียบง่ายและใช้งานง่าย Keras จึงช่วยให้นักพัฒนาพร้อมเรียนรู้เกี่ยวกับการสร้างโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็ว โดยปกติแล้ว Keras จะมีสองวิธีหลักในการสร้างโมเดล คือ Sequential API และ Functional API ในบทความนี้เราจะสำรวจความยืดหยุ่นและความสามารถของ Functional API ในการผสมผสานและเชื่อมโยงเลเยอร์หลายทางที่มีในโมเดล...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจ การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Machine Learning ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งหนึ่งในเครื่องมือที่ทำให้การสร้างโมเดล Machine Learning ง่ายขึ้นก็คือ Keras ซึ่งเป็น API ระดับสูงที่ใช้งานง่ายบน TensorFlow โดยในบทความนี้เราจะมาพูดคุยเกี่ยวกับการสร้างโมเดลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น นั่นก็คือโมเดลที่มีหลายอินพุตและหลายเอาต์พุต...
Read More →ในโลกของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) หนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีที่ทำงานอยู่บน TensorFlow โดยเฉพาะการสร้างโมเดลด้วยเลเยอร์ต่างๆ ที่ Keras มีให้ เช่น เลเยอร์ Dense ซึ่งเป็นเลเยอร์พื้นฐานสำหรับโครงสร้างเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ตัวหนึ่งที่สำคัญมาก...
Read More →ในยุคปัจจุบันที่การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ได้เข้ามามีบทบาทต่อการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างมาก การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กลายเป็นเครื่องมือหนึ่งที่สำคัญที่ใช้ในการแก้ปัญหาต่างๆ ตั้งแต่การรู้จำภาพ (Image Recognition) ไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) ซึ่งโมเดลที่ใช้ในการประมวลผลเชิงลึกนั้นซับซ้อนและหลากหลาย หนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมที่ใช้ในการสร้างโมเดลเหล่านี้คือ Keras ซึ่งเป็น API ระดับสูงที่ทำงานบน TensorFlow...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีและการประมวลผลกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความสนใจและใช้งานกันอย่างแพร่หลายคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีในการสร้างโมเดล Deep Learning ที่ทำงานบนพื้นฐานของ TensorFlow หนึ่งในปัญหาที่พบบ่อยในการสร้างโมเดลคือการเกิด Overfitting ซึ่งทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพที่ดีต่อข้อมูลฝึกอบรม (Training Data) แต่กลับไม่สามารถทำนายได้ดีเมื่อเจอกับข้อมูลทดสอบ (Test Data) ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการใช้เลเยอร์ Dropout เพื่อลดปัญหานี้...
Read More →ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการเรียนรู้ของเครื่องลึก (Deep Learning) การพัฒนาโมเดลที่สามารถรองรับข้อมูลที่มีความหลากหลายและซับซ้อนเป็นสิ่งที่ท้าทายอย่างยิ่ง Keras ซึ่งเป็นไลบรารีที่นิยมในกรอบการทำงานของ TensorFlow ได้รับการออกแบบให้ใช้งานง่ายและตอบโจทย์การสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพ ในบทความนี้เราจะพูดถึงการใช้เลเยอร์ BatchNormalization เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการฝึกโมเดล...
Read More →การเขียนโปรแกรมในยุคปัจจุบันไม่เพียงแต่เน้นไปที่การแก้ปัญหาการคำนวณอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การรู้จำภาพ การประมวลผลภาษา และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องการการใช้ Machine Learning (ML) และ Neural Network เพื่อช่วยในการคำนวณ หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงในการพัฒนาโมเดล ML คือ Keras ซึ่งเป็น API ระดับสูงที่ใช้ร่วมกับ TensorFlow...
Read More →Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีที่เป็นที่นิยมที่สุดสำหรับการสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่ถูกห่อหุ้มบน TensorFlow ซึ่งถูกออกแบบมาให้ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสูง ในการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกกับ Keras ฟังก์ชัน model.compile() เป็นขั้นตอนสำคัญที่ใช้ในการเตรียมโมเดลก่อนที่จะเริ่มกระบวนการฝึก...
Read More →เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) การเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมอาจสร้างความแตกต่างอย่างมหาศาลต่อประสิทธิภาพของโมเดลเรา หนึ่งในเครื่องมือหลักเช่นนี้คือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีรหัสเปิดที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานบนปลายประสาท (backend) อย่าง TensorFlow, Theano, หรือ CNTK โดย Keras มีความสะดวกสบายในการใช้งานและสนับสนุนการพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →ในโลกของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เมื่อเราพูดถึง TensorFlow หนึ่งในไลบรารีที่โดดเด่นคือ Keras ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซระดับสูงที่ทำให้ชีวิตของนักพัฒนาโปรแกรมง่ายขึ้นเมื่อสร้างแบบจำลองทาง Neural Networks ผ่านการทำงานที่สะดวกและรวดเร็ว หนึ่งในปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อความสำเร็จในการสร้างโมเดล Machine Learning คือการเลือกใช้งาน Optimizers, Loss Functions, และ Metrics ที่เหมาะสม...
Read More →Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ทรงพลังที่พัฒนาอยู่บน TensorFlow และเหมาะสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดล Deep Learning ด้วยความง่ายในการใช้งานและการเขียนโค้ดที่กระชับ ทำให้ Keras ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายในหมู่นักพัฒนา ทั้งมือใหม่และมืออาชีพ บทความนี้จะพาคุณมาทำความรู้จักกับแนวคิดพื้นฐานของการทำงานกับ Optimizers, Loss Functions, และ Metrics ใน Keras และการเพิ่ม Metrics อย่าง Accuracy เพื่อประเมินโมเดล...
Read More →Optimizer เป็นส่วนสำคัญที่มีหน้าที่ในการปรับค่าของพารามิเตอร์ในโมเดลให้ใกล้เคียงกับค่าที่เหมาะสมที่สุด (Minimize loss function) โดยทั่วไปแล้ว Keras จะมี optimizer ที่สามารถใช้งานได้หลากหลาย เช่น SGD (Stochastic Gradient Descent), Adam, RMSprop เป็นต้น...
Read More →ในโลกของการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หรือโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) สิ่งสำคัญที่เราต้องให้ความสำคัญก็คือ การปรับแต่งและประเมินผลการทำงานของโมเดล ซึ่งในทางปฏิบัติแล้ว Keras ได้ถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนาโมเดลเหล่านี้ ด้วยความง่ายและยืดหยุ่นของมัน วันนี้เราจะมาคุยกันเกี่ยวกับ Optimizers, Loss Functions, Metrics และความสามารถในการสร้าง Custom Metric ใน Keras...
Read More →การเขียนโปรแกรมด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในยุคปัจจุบันได้กลายเป็นความท้าทายที่สนุกสนานและน่าตื่นเต้น Keras เป็นหนึ่งในไลบราลียอดนิยมที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกฝนโมเดลได้อย่างคล่องตัว ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการทำงานกับ Optimizers, Loss Functions, และ Metrics ใน Keras พร้อมทั้งแนะนำการสร้าง Custom Optimizer ที่อาจช่วยในงานเฉพาะทางของคุณ...
Read More →Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีหลักของ Python สำหรับการพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งมีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย ในบทความนี้ เราจะเน้นไปที่ส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับการปรับแต่งแบบจำลองด้วย Keras ได้แก่ Optimizers, Loss Functions, Metrics และการจัดตารางการเรียนรู้ (Learning Rate Scheduling) ที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการฝึกแบบจำลอง...
Read More →Keras เป็นไลบรารีที่มีความยืดหยุ่นและมีอินเตอร์เฟซง่ายต่อการใช้งานสำหรับการสร้างโมเดล Deep Learning ด้วยการทำงานบน TensorFlow ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สยอดนิยมที่รองรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ในระดับสูง ทำให้เราสามารถสร้างและทดลองโมเดลต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย...
Read More →ในการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและดีพเลิร์นนิง การเลือกใช้งาน Optimizers, Loss Functions, และ Metrics ที่เหมาะสมคือขั้นตอนที่สำคัญที่จะส่งผลต่อประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดล ตัว Keras เองเป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กยอดนิยมที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับแต่งโมเดลได้อย่างสะดวกสบาย และในบทความนี้เราจะพามาทำความรู้จักกับใช้ ReduceLROnPlateau เพื่อลดค่า Learning Rate อัตโนมัติในกระบวนการฝึกโมเดล...
Read More →การพัฒนาซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันในยุคปัจจุบันต้องพึ่งพาอาศัย AI และ Machine Learning เป็นอย่างมาก ซึ่งทำให้มีเครื่องมือมากมายถูกพัฒนาขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวก หนึ่งในนั้นคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีระดับสูงที่ทำงานร่วมกับ TensorFlow ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Keras ได้รับความนิยมเนื่องจากความสะดวกในการใช้งานและความสามารถในการทดลองโมเดลเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว...
Read More →ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์หรือ AI นั้น การฝึกสอนโมเดลเพื่อให้สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะในยุคปัจจุบันที่มีข้อมูลเข้าถึงได้ในปริมาณมหาศาล การเลือกใช้วิธีการฝึกโมเดลที่เหมาะสมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของโมเดลได้อย่างมาก ซึ่งหนึ่งในเทคนิคที่ถูกนำไปใช้มากคือ Mini-batch Gradient Descent โดยเฉพาะในแพลตฟอร์ม Keras ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกโมเดลได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว...
Read More →Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมสำหรับการสร้างและฝึกโมเดล Machine Learning และ Deep Learning เนื่องจากมีความเรียบง่ายและใช้คำสั่งที่ชัดเจนไม่ซับซ้อน การประเมินผลโมเดลเป็นขั้นตอนที่สำคัญหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้น โดยใช้ฟังก์ชัน model.evaluate() เพื่อให้เราได้ทราบถึงประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดลที่เราได้พัฒนาขึ้น...
Read More →การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญในยุคปัจจุบัน โดยการฝึกโมเดล (Model Training) เป็นขั้นตอนที่จำเป็นในการพัฒนาโมเดลที่สามารถทำนายหรือจำแนกข้อมูลต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ หนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมสูงในการทำงานด้านนี้คือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีที่ใช้งานง่ายบนพื้นฐานของ TensorFlow...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่ง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้มีบทบาทสำคัญในการประมวลผลข้อมูลเพื่อสร้างความเข้าใจและช่วยในการตัดสินใจ หนึ่งในเครื่องมือในการพัฒนา AI ที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีสำหรับการสร้างและฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์...
Read More →ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึกได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง แน่นอนว่าแพลตฟอร์มอย่าง Keras นั้นได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในการสร้างต้นแบบและพัฒนาโมเดลต่างๆ ด้วยความเป็นมิตรและง่ายต่อการใช้งาน Keras ทำให้นักพัฒนาหลายคนสนุกกับการสำรวจและปรับแต่งโมเดลต่างๆ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด วันนี้เราจะมาศึกษาวิธีการปรับแต่งจำนวน Epochs และ Batch Size ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในการฝึกโมเดลใน Keras กัน...
Read More →การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ไม่ได้หยุดอยู่เพียงแค่การเขียนโค้ดเพื่อสร้างและฝึกโมเดล หากแต่ยังรวมถึงการประเมินประสิทธิภาพความแม่นยำของโมเดลที่ได้สร้างขึ้นด้วย หนึ่งในเทคนิคยอดนิยมที่ถูกนำมาใช้เพื่อประเมินผลโมเดลคือ Cross-Validation ถึงแม้ว่า Keras ซึ่งเป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมสูงสุดในการพัฒนาระบบ Deep Learning จะไม่ได้มีฟังก์ชัน Cross-Validation ในตัว แต่การใช้ร่วมกับ Scikit-Learn ทำให้การประเมินโมเดลผ่าน Cross-Validation เป็นไปได้อย่างสะดวกง่ายดาย...
Read More →ในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เรามีโอกาสที่จะเจอกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ท้าทายต่อการประมวลผล ด้วยขนาดของข้อมูลที่สูงมากจนไม่สามารถโหลดเข้าสู่หน่วยความจำทั้งหมดในการฝึกโมเดลได้ การแก้ปัญหานี้จึงกลายเป็นความจำเป็น และหนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ใน Keras ก็คือ fit_generator() ในบทความนี้ เราจะสำรวจวิธีการใช้งาน fit_generator() เพื่อฝึกโมเดลด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ สอดแทรกด้วยตัวอย่างโค้ดและกรณีใช้งาน พร้อมทั้งแนะแนวทางให้ผู้สนใจมาต่อยอดก...
Read More →การฝึกโมเดลใน Keras ถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมสูง เนื่องจากมี interface ที่ใช้งานง่ายและเชื่อมต่อกับ TensorFlow ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อต้องการพัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ซับซ้อน การใช้งาน Callbacks เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างยิ่ง โดยช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถควบคุมกระบวนการฝึกได้อย่างละเอียด สามารถทำให้การฝึกโมเดลมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น...
Read More →เมื่อพูดถึงการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ชื่อ Keras ก็มักจะปรากฏขึ้นมาในฐานะหนึ่งในเครื่องมือที่เป็นที่นิยม Keras เป็นไลบรารีสำหรับสร้างและฝึกโมเดลที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรต่อผู้ใช้งาน เหตุผลที่ Keras ได้รับความนิยมสูงคือความสามารถในการทำงานร่วมกับ TensorFlow รวมถึงความสามารถในการจัดการกับโมเดลที่ซับซ้อนโดยที่ไม่ต้องเขียนโค้ดที่ยุ่งยาก...
Read More →Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีในการทำงานกับ deep learning ที่ได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน โดยเฉพาะในหมู่นักพัฒนาที่ต้องการสร้างต้นแบบโมเดลปัญญาประดิษฐ์อย่างรวดเร็วและง่ายดาย Keras มาพร้อมด้วยฟังก์ชันที่ใช้งานง่าย สามารถใช้งานร่วมกับ TensorFlow ได้โดยไม่มีปัญหา และที่สำคัญคือเรื่องของการจัดการโมเดลทั้งการบันทึกและการปรับใช้...
Read More →การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กลายมาเป็นหนึ่งในหัวข้อที่ได้รับความสนใจอย่างมากในยุคปัจจุบัน โดยเฉพาะเมื่อมีเครื่องมือและเฟรมเวิร์คที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกโมเดลได้อย่างสะดวกสบาย Keras เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์คที่ได้รับความนิยมสูง เนื่องจากมีความเรียบง่ายและคล่องตัวในการใช้งาน แต่นอกจากการพัฒนาและฝึกโมเดลแล้ว การบันทึกและเรียกใช้โมเดลก็เป็นกระบวนการที่สำคัญไม่แพ้กัน ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึกวิธีการบันทึกโมเดลใน Keras โดยใช้รูปแบบ HDF5...
Read More →ในโลกของการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง การบันทึกและโหลดโมเดลเพื่อนำกลับมาใช้งานซ้ำหรือเพื่อการพัฒนาต่อไปเป็นสิ่งที่จำเป็นมาก แน่นอนว่าเมื่อเราพัฒนาโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงหรือผ่านการเทรนที่ดีกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว เราต้องการวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการจัดเก็บโมเดลนั้น และเราสามารถทำสิ่งนี้ได้อย่างง่ายดายผ่านแพลตฟอร์ม Keras ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ TensorFlow ในรูปแบบของ SavedModel...
Read More →หัวข้อ: การบันทึกและโหลดโมเดลใน Keras - การใช้งานคำสั่ง load_model()...
Read More →การบันทึกและโหลดโมเดลใน Keras: การบันทึกเฉพาะน้ำหนักโมเดลด้วย model.save_weights()...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิ่งมีบทบาทอย่างมากในหลายๆ ด้านของชีวิตประจำวัน การทำงานร่วมกันของเครื่องมือที่ทรงพลังเช่น Keras ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกฝนโมเดลที่หลากหลายในระยะเวลาอันสั้น Keras ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ TensorFlow นั้นมีฟังก์ชันการทำงานที่ช่วยให้การบันทึกและโหลดโมเดลเป็นเรื่องง่าย ผ่านฟังก์ชัน model.load_weights() ที่มีประโยชน์มากต่อกระบวนการทำงานของเรา...
Read More →ในยุคที่การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ก้าวกระโดดไปอย่างรวดเร็ว Keras ได้กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่นักพัฒนาฝันถึง ด้วยความง่ายดายในการใช้งานและความสามารถในการทำงานร่วมกับ TensorFlow ได้อย่างราบรื่น Keras ถูกออกแบบมาเพื่อให้การสร้างและฝึกโมเดลเป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิภาพ แต่ในการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ การฝึกโมเดลอาจจะใช้เวลานานและมีขั้นตอนหลายอย่างที่ทำให้ต้องหยุดพักการฝึกหรือแม้กระทั่งคอมพิวเตอร์ดับลงไปซะดื้อ ๆ...
Read More →ในยุคที่การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์มีความสำคัญยิ่งยวด การเผยแพร่และนำใช้งานโมเดลที่เราพัฒนาขึ้นเป็นขั้นตอนสำคัญที่ไม่อาจมองข้ามได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณใช้ไลบรารีอย่าง Keras ที่ทำให้ง่ายต่อการสร้างและลองผิดลองถูกในการออกแบบโมเดลของคุณ การบันทึกและโหลดโมเดลใน Keras จึงกลายเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับโปรแกรมเมอร์และนักวิจัย เพื่อให้งานของคุณสามารถนำไปใช้ต่อยอดได้ในอนาคต...
Read More →การพัฒนาและฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในปัจจุบันถือว่าเป็นเรื่องสำคัญและท้าทายสำหรับนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องการบันทึกและโหลดโมเดลเพื่อใช้งานในอนาคต สำหรับผู้ที่ใช้ไลบรารี Keras ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ TensorFlow ในการพัฒนาโมเดล เรามีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจัดการกับปัญหานี้ นั่นคือการสร้าง Checkpoints สำหรับโมเดล...
Read More →ในโลกของการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Deep Learning นั้น สิ่งที่สำคัญไม่แพ้การออกแบบและการฝึกสอนโมเดลคือการบันทึกโมเดล (Model Saving) และการโหลดโมเดล (Model Loading) เพื่อให้สามารถนำโมเดลที่ดีที่สุดกลับมาใช้ได้ในภายหลัง โดยเฉพาะเมื่อการฝึกสอนโมเดลอาจใช้ทรัพยากรและเวลาเป็นจำนวนมาก หนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการบันทึกโมเดลในกรอบ Keras ได้แก่ EarlyStopping และ Model Checkpoints ที่จะช่วยให้เราสามารถบันทึกโมเดลที่ดีที่สุดตามเงื่อนไขที่เรากำหนดได้...
Read More →เมื่อพูดถึงการทำงานกับข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หรือลึก (Deep Learning) หนึ่งในภารกิจที่สำคัญที่สุดคือการเตรียมข้อมูล สำหรับนักพัฒนาที่ใช้ Keras ซึ่งเป็น API ชั้นสูงสำหรับ TensorFlow การจัดการและโหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV เป็นขั้นตอนที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เนื่องจากข้อมูลในรูปแบบ CSV มักจะเป็นรูปแบบที่พบได้บ่อยที่สุดในสภาพแวดล้อมปัจจุบัน...
Read More →เมื่อเราพูดถึงการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์หรือ AI โดยเฉพาะในส่วนของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) หนึ่งในขั้นตอนสำคัญที่ไม่ควรมองข้ามคือการจัดการกับข้อมูลที่เราจะใช้ในการฝึกสอนโมเดล เรามักจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี และเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลภาพ Keras ซึ่งเป็นหนึ่งใน frameworks ยอดนิยมสำหรับการพัฒนาโมเดล machine learning มีความสามารถที่เรียกว่า ImageDataGenerator ที่ช่วยในการโหลดและแปลงข้อมูลภาพได้อย่างง่ายดาย...
Read More →เมื่อเราพูดถึงการสอนโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ให้สามารถจำแนกและเข้าใจภาพต่างๆ ได้นั้น หนึ่งในสิ่งที่สำคัญคือการมีข้อมูลที่เพียงพอและหลากหลาย เพื่อที่จะทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่อย่างไรก็ตาม บ่อยครั้งที่เราพบว่าการมีภาพถ่ายที่เพียงพอและเหมาะสมนั้นต้องลงทุนมาก และอาจเป็นข้อจำกัดสำคัญ ด้วยเหตุนี้ Image Augmentation หรือการเพิ่มความหลากหลายของภาพถ่ายจึงเป็นส่วนหนึ่งของการเตรียมข้อมูลที่สำคัญ และใน Keras เรามีเครื่องมือที่เรียกว่า ImageDataGenerator ที่ช่วยอำนวยความสะดวกในเรื่องน...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลคือสินทรัพย์ที่มีค่ายิ่ง การทำงานกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็นที่ผู้พัฒนาโปรแกรมทุกคนไม่อาจหลีกเลี่ยง โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งแน่นอนว่า Keras เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมากสำหรับการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลมีปริมาณมหาศาลและเป็นสิ่งที่ดึงดูดความสนใจจากนักวิจัยและนักพัฒนา การจัดการข้อมูลเชิงลำดับ (Sequence Data) จึงกลายมาเป็นหัวข้อที่สำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะในการทำงานกับข้อมูลเวลา (Timeseries Data) ที่มีความซับซ้อน การเข้าใจวิธีการเตรียมข้อมูลในรูปแบบลำดับด้วย TimeseriesGenerator จากไลบรารี Keras จะช่วยให้คุณสามารถสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพเพื่อตรวจจับแนวโน้มและรูปแบบที่ซับซ้อนภายในข้อมูล...
Read More →ในยุคสมัยที่ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เรามักจะพบว่าข้อมูลที่มีอยู่ไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่สมดุลพอดีเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ซึ่งเป็นหนึ่งในสาขาของการเรียนรู้เชิงลึกที่มีการทำงานกับลำดับข้อมูล (Sequences) เป็นหลัก...
Read More →การทำงานกับข้อมูลในโลกของการพัฒนาโมเดลที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นสิ่งที่ยิ่งใหญ่และซับซ้อน การเตรียมข้อมูลให้พร้อมก่อนที่เราจะให้โมเดลของเราเรียนรู้เป็นสิ่งที่มีความสำคัญมาก การทำ Normalization เป็นวิธีหนึ่งที่เราจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลได้ หนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพคือ StandardScaler จากไลบรารี scikit-learn ที่สามารถนำมาใช้ร่วมกับ Keras ในการเตรียมข้อมูลให้มีคุณภาพ...
Read More →ในโลกของการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) บ่อยครั้งที่เราต้องทำงานกับข้อมูลที่มาในรูปแบบของหมวดหมู่ (Categorical Data) ซึ่งการแปลงข้อมูลประเภทนี้ให้เหมาะสมกับการประมวลผลโดยใช้โมเดลที่สร้างขึ้นมีความสำคัญมาก หนึ่งในเทคนิคที่ถูกใช้อย่างแพร่หลายคือการทำ One-Hot Encoding ในบทความนี้เราจะเจาะลึกถึงวิธีการทำ One-Hot Encoding ของข้อมูลที่เป็นหมวดหมู่ด้วย Keras พร้อมตัวอย่างและการประยุกต์ใช้ในงานจริง...
Read More →การจัดการข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Deep Learning ไม่ว่าจะเป็นการเตรียมข้อมูล การแปลงข้อมูล หรือการแยกข้อมูลเป็นชุดย่อย ๆ ข้อมูลที่ถูกจัดการดีนั้นจึงเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้โมเดลของเราสามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับการแยกข้อมูลเป็นชุดการฝึกและชุดการทดสอบใน Keras ซึ่งเป็นหนึ่งในฟีมเวิร์คที่นิยมใช้ในการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์...
Read More →Keras เป็นหนึ่งในไลบรารี่ยอดนิยมที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมสำหรับงาน deep learning ด้วยความที่มอบ API ที่ใช้งานง่ายและเข้าใจได้โดยไม่ซับซ้อน เครื่องมือสุดเยี่ยมนี้ทำให้การพัฒนาโมเดล deep learning ซับซ้อนกลายเป็นสิ่งที่เอื้อมถึงได้ง่ายดาย ปัจจุบัน Keras สามารถทำงานร่วมกับ TensorFlow ซึ่งเป็นเอนจินที่ทรงพลัง ช่วยให้การพัฒนาแบบจำลองด้วย Keras ยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้น...
Read More →การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นศาสตร์ที่ได้รับความนิยมอย่างมากในยุคปัจจุบัน โดยหนึ่งในประเภทของโมเดลที่เป็นที่รู้จักและใช้กันอย่างแพร่หลายในงานที่เกี่ยวกับการประมวลผลภาพคือ Convolutional Neural Networks หรือที่เรียกว่า CNN ซึ่งถือเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการรู้จำลักษณะต่างๆ ของภาพ...
Read More →โลกของปัญญาประดิษฐ์กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วโดยงานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพเป็นหนึ่งในแขนงที่มีความสำคัญ การรู้จักและเข้าใจการสร้างโมเดล Convolutional Neural Networks (CNN) จึงเป็นเรื่องที่นักพัฒนาควรมีความคุ้นเคย บทความนี้จะชี้แนะการใช้เลเยอร์ MaxPooling และ AveragePooling ในการสร้างโมเดลด้วย Keras ซึ่งเป็น library ยอดนิยมสำหรับการสร้างโมเดล deep learning ด้วย TensorFlow...
Read More →ในยุคปัจจุบัน การรู้จำภาพ (Image Recognition) เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีการนำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็นในด้านอุตสาหกรรมการแพทย์ การรักษาความปลอดภัย หรือการสร้างแอปพลิเคชันที่เข้าใจผู้ใช้ได้มากขึ้น การที่จะให้คอมพิวเตอร์สามารถรู้จำภาพได้นั้น จำเป็นต้องมีการสร้างแบบจำลองที่มีความซับซ้อน ซึ่ง Convolutional Neural Networks (CNN) เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมสูงสุดในการสร้างแบบจำลองดังกล่าว...
Read More →ในการพัฒนาโมเดลคอมพิวเตอร์ที่ใช้งานปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อการประมวลผลข้อมูลภาพ Convolutional Neural Networks (CNN) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการค้นหารูปแบบและการแยกประเภทในข้อมูลภาพ CNN นั้นมีเลเยอร์หลายประเภทที่สามารถประสานการทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจำแนกและการเรียนรู้ได้ หนึ่งในเลเยอร์ที่มีบทบาทสำคัญคือเลเยอร์ GlobalMaxPooling และ GlobalAveragePooling ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจถึงการทำงาน ข้อดีข้อเสีย และการใช้ในบริบทต่าง ๆ พร้อมตัวอย่างโค้ดการใช้งานจริงด้วย Keras...
Read More →ในยุคดิจิทัลนี้ การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในหลากหลายสาขาการวิจัยและการพัฒนา โดยเฉพาะเมื่อพูดถึง Convolutional Neural Networks (CNN) ซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่นิยมใช้ในการประมวลผลรูปภาพ CNN สามารถจดจำรูปแบบต่างๆ ที่มีความซับซ้อนในภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ปัญหาที่พบบ่อยคือการเกิด Overfitting ซึ่งเป็นภาวะที่โมเดลเรียนรู้ข้อมูลที่ใช้เทรนมากเกินไปจนไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ได้ดี...
Read More →ในยุคแห่งข้อมูลข่าวสาของเรา การนำ Machine Learning มาใช้เพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของนวัตกรรมต่างๆ สำคัญที่สุดคือการพัฒนาระบบที่สามารถทำการรับรู้ภาพ เช่น การทำงานของ Convolutional Neural Networks (CNN) ที่มีบทบาทสำคัญในหมวดหมู่ของ Deep Learning วันนี้เราจะมาเจาะลึกเกี่ยวกับการใช้ Keras ในการสร้างโมเดล CNN และเน้นถึงวิธีการปรับใช้ BatchNormalization เพื่อช่วยในการเร่งความเร็วการฝึกโมเดล...
Read More →การสร้างโมเดล Convolutional Neural Networks (CNN) โดยใช้ Keras นับเป็นเรื่องที่มีความสำคัญและท้าทายอย่างยิ่งในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะในด้านการประมวลผลภาพ หนึ่งในความสามารถที่ทำให้ CNN นั้นโดดเด่นคือการประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ (spatial information) และอีกเทคนิคที่ไม่ควรมองข้ามคือ Padding ที่ใช้ในเลเยอร์ Convolution...
Read More →Convolutional Neural Networks (CNN) ได้กลายเป็นมาตรฐานในการจัดการกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพและการจดจำรูปแบบในช่วงสิบปีที่ผ่านมา ด้วยความสามารถในการกำหนดลักษณะและจับข้อมูลเชิงพื้นที่ของภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ CNN เป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย อย่างไรก็ตาม งานบางประเภทของ CNN อาจจะไม่สามารถตอบสนองกับการตรวจจับรูปแบบที่มีขนาดใหญ่ได้ จึงมีเทคนิคหนึ่งที่เรียกว่า Dilated Convolution เข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้ และในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจการใช้งาน Dilated Convolution ผ่า...
Read More →การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้กลายมาเป็นกระแสหลักในโลกการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะในด้านของการรู้จำลักษณะของภาพ (Image Recognition) หนึ่งในโมเดลที่เด่นชัดในด้านนี้คือ Convolutional Neural Networks หรือ CNN ที่ถูกออกแบบมาเพื่องานด้านการประมวลผลภาพ การพัฒนาและปรับแต่งโมเดล CNN ไม่ใช่เรื่องง่าย แต่สามารถเป็นไปได้ด้วยความรู้และแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม หนึ่งในแพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับแต่งโมเดล CNN ได้อย่างง่ายดายคือ Keras...
Read More →การสร้างโมเดล Convolutional Neural Networks (CNN) ด้วย Keras และการใช้ Transfer Learning...
Read More →เมื่อพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของลำดับข้อมูล เช่น การประมวลผลภาษา, เสียง หรือข้อมูลเวลา เราจะนึกถึงโมเดล Recurrent Neural Networks (RNN) สิ่งที่ทำให้ RNN แตกต่างจาก Neural Networks ทั่วไปคือความสามารถในการเก็บรักษาข้อมูลในเมมโมรี่ของมันเอง ซึ่ง RNN สามารถใช้ในการประมวลผลข้อมูลที่ป้อนเข้ามาแบบต่อเนื่อง โดยที่ข้อมูลในปัจจุบันสามารถได้รับอิทธิพลจากข้อมูลที่ผ่านมา...
Read More →ในปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) เป็นจุดสนใจของโลกวิชาการและวงการอุตสาหกรรม RNN หรือ Recurrent Neural Networks คือหนึ่งในโครงข่ายที่สำคัญในสาขานี้ เนื่องจากมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่มีลำดับ เช่น ข้อความ เสียง หรือข้อมูลเวลา...
Read More →ในโลกของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง Recurrent Neural Networks (RNN) นับเป็นนวัตกรรมที่โดดเด่นและเป็นที่นิยมอย่างมาก หนึ่งในสาเหตุที่ RNN ได้รับความสนใจเป็นพิเศษคือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเชิงลำดับ เช่น ข้อความ เสียง หรือวิดีโอ อย่างไรก็ตาม RNNs มักประสบปัญหากับการแก้ไขข้อมูลระยะยาว จึงได้มีการพัฒนาแนวคิดใหม่คือ Gated Recurrent Unit (GRU) ซึ่งเป็นการปรับปรุงจาก LSTM (Long Short-Term Memory) ให้มีโครงสร้างที่ง่ายขึ้นแต่ยังคงสามารถจัดการปัญหาฟอร์เก็ทติ้งได้อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →การทำนายข้อมูลแบบ Time Series เป็นงานที่ท้าทายเป็นอย่างมาก เนื่องจากข้อมูลมีความต่อเนื่องและขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีตที่เกิดขึ้นมาก่อนหน้านี้ ไม่ว่าจะเป็นการทำนายราคาหุ้น การพยากรณ์สภาพอากาศ หรือการทำนายยอดขายสินค้า การที่จะทำนายได้อย่างแม่นยำจึงต้องการเครื่องมือและโมเดลที่สามารถจับแนวโน้มของข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →พูดถึงการปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว ไม่มีวิธีการไหนที่โดดเด่นเท่ากับประสาทเทียมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้เสมือนมนุษย์หนึ่งในนั้นก็คือ Recurrent Neural Networks หรือ RNNs ที่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลลำดับ (Sequential Data) อย่างเช่นเสียงเพลง, ข้อความ, หรือสัญญาณต่างๆ ได้เป็นอย่างดี...
Read More →การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ในปัจจุบันได้มีความสำคัญมากขึ้นในหลายๆ วงการ ทั้งการประมวลผลภาษา การรู้จำรูปภาพ การวิเคราะห์วิดีโอ และอื่นๆ อีกมากมาย หนึ่งในโมเดลที่โดดเด่นและมีประสิทธิภาพสูงในด้านการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ (Sequence) คือ Recurrent Neural Networks หรือ RNN ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับข้อมูลที่มาในลักษณะที่มีลำดับเช่นข้อความ บันทึกเสียง หรือข้อมูลเวลาต่อเนื่อง...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กลายเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาระบบที่มีความซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ซึ่ง Recurrent Neural Networks (RNN) เป็นโมเดลที่ถูกใช้อย่างแพร่หลายด้วยความสามารถในการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลา (Sequential Data)...
Read More →ในยุคสมัยที่ข้อมูลเจริญรุ่งเรือง การใช้งานเทคโนโลยี Machine Learning ถือว่าเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่เข้ามามีบทบาทในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน หัวใจของ Machine Learning คือการสร้างโมเดลที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อทำการพยากรณ์หรือตัดสินใจในสถานการณ์ต่างๆ ในบทความนี้เราจะมาสำรวจการสร้างโมเดล Recurrent Neural Networks (RNN) ด้วย Keras สำหรับการทำ Sequence-to-Sequence Learning เพื่อแก้ไขปัญหาด้านข้อมูลซีรีส์, การแปลภาษา และอื่นๆ...
Read More →การพัฒนาเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มีความจำเป็นในการใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย Keras เป็นหนึ่งในกรอบการทำงานที่ได้รับความนิยมและเป็นที่แพร่หลายในการสร้างและฝึกฝนโมเดล Neural Networks โดยเฉพาะ Recurrent Neural Networks (RNN) ที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลลำดับ เช่น ข้อความและเสียง...
Read More →ถ้าคุณเคยใช้แอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนที่สามารถทำนายข้อความต่อไปได้อย่างแม่นยำ หรือเคยใช้ระบบแปลภาษาที่ช่วยให้เข้าใจภาษาต่างประเทศอย่างลึกซึ้งที่สุด คุณอาจกำลังสนใจเทคโนโลยีหนึ่งซึ่งทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นไปได้ นั่นคือ Recurrent Neural Networks หรือ RNN โดยเฉพาะในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) วันนี้เราจะมาดูบทบาทของ Keras ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญที่ใช้ในการสร้างโมเดล RNN และการประยุกต์ใช้ RNN ในงาน NLP...
Read More →ในยุคสมัยที่เทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว การประมวลผลภาพ (Image Processing) กลายเป็นหนึ่งในเรื่องที่มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในหลากหลายวงการ ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ การตรวจสอบความปลอดภัย หรือแม้กระทั่งเทคโนโลยีบันเทิง การรู้จำภาพ (Image Recognition) ถือเป็นหนึ่งในความท้าทายที่นักพัฒนาต้องเผชิญ เพื่อแก้ไขโจทย์เหล่านี้ การนำโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network: CNN) มาใช้ได้กลายเป็นเรื่องปกติ และหนึ่งในเครื่องมือที่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งก็คือ Keras ซึ่งเป็น API ด้านการ...
Read More →การสร้างโมเดลการประมวลผลภาพด้วย Keras - การใช้ Pre-trained Models เช่น VGG16 และ ResNet...
Read More →การประมวลผลภาพเป็นส่วนที่น่าสนใจและท้าทายในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะในงานการรู้จำภาพ เนื่องจากข้อมูลภาพมักมีลักษณะซับซ้อนและมีขนาดใหญ่ทำให้การเทรนโมเดลจากศูนย์ให้ได้ผลดีเป็นเรื่องยาก Keras หนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมในวงการ Deep Learning ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ขั้นตอนนี้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะการใช้ Transfer Learning ซึ่งเป็นเทคนิคที่ประหยัดเวลาและทรัพยากรในการสร้างโมเดลสำหรับงานการรู้จำภาพ...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลภาพมีมากมายและมีความสำคัญต่อการตัดสินใจในหลากหลายวงการ การรู้จำภาพหรือ Image Recognition จึงกลายเป็นเทคโนโลยีที่ขาดไม่ได้ ไม่ว่าจะเป็นการใช้งานในวงการแพทย์เพื่อระบุโรคจากภาพ X-ray หรือในวงการยานยนต์เพื่อพัฒนารถยนต์อัตโนมัติ Keras ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ต้องการสร้างโมเดลการประมวลผลภาพ...
Read More →การประมวลผลภาพ (Image Processing) กลายเป็นหัวข้อที่มีความสำคัญมากขึ้นในยุคปัจจุบัน เพราะการนำภาพมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทำให้เราสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ในด้านทางการแพทย์ การตรวจจับวัตถุในภาพ หรือแม้กระทั่งการใช้งานในด้านความปลอดภัย ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการทำการ Segment ภาพ (Image Segmentation) ด้วย Fully Convolutional Networks (FCN) โดยใช้ Keras...
Read More →ในยุคสมัยที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การประมวลผลภาพ (Image Processing) ได้กลายเป็นหนึ่งในหัวข้อที่ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นการใช้ในการแพทย์ การควบคุมการผลิต หรือแม้กระทั่งในแอปพลิเคชั่นต่าง ๆ ของสมาร์ทโฟน การทำ Image Segmentation หรือการแยกภาพโดยการแบ่งพื้นที่ที่สนใจ หรือ Semantic Segmentation ช่วยให้เราได้รับข้อมูลที่มีความสำคัญและจำแนกส่วนต่าง ๆ ของภาพได้อย่างชัดเจน...
Read More →ในยุคปัจจุบัน การทำงานประมวลผลภาพถือเป็นสาขาหนึ่งที่กำลังมาแรงในวงการวิจัยและอุตสาหกรรม การตรวจจับวัตถุหรือ Object Detection กำลังกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในหลายแอปพลิเคชัน ไม่ว่าจะเป็นระบบจดจำภาพ, ยานยนต์อัตโนมัติ, หรือการตรวจจับความปลอดภัย วันนี้เราจะมาศึกษาการใช้ Keras ในการสร้างโมเดลการตรวจจับวัตถุด้วยเทคนิค You Only Look Once หรือ YOLO ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีการที่ได้รับความนิยมอย่างสูง...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลภาพมีความสำคัญและมีปริมาณมากขึ้นอย่างมหาศาล การประมวลผลภาพกลายเป็นหนึ่งในเทคนิคหลักที่นักพัฒนาจำเป็นต้องรู้ ในบทความนี้เราจะมาสำรวจกันว่า Keras คืออะไร และวิธีการใช้โมเดล SSD (Single Shot Multibox Detector) ในการทำการประมวลผลภาพ...
Read More →ในยุคที่มีการปฏิวัติเทคโนโลยีด้านการประมวลผลภาพและการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาพ (Image Processing) กลายเป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจอย่างมาก หนึ่งในเทคนิคที่น่าสนใจในแวดวงนี้คือ Image Captioning ซึ่งคือการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติให้กับภาพถ่ายโดยใช้โมเดลคอมพิวเตอร์ ผ่านการรวมพลังระหว่าง Convolutional Neural Networks (CNN) และ Recurrent Neural Networks (RNN) ด้วยการใช้ Keras เป็นเครื่องมือสร้างโมเดลที่ทรงพลังและเข้าถึงได้ง่าย...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เติบโตอย่างรวดเร็ว การรู้จำใบหน้าได้กลายเป็นหนึ่งในหัวข้อที่ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก งานเขียนโค้ดเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ มองเห็น และ จดจำ ได้ใกล้เคียงกับมนุษย์กลายเป็นหนึ่งในความท้าทายและความตื่นเต้นสำหรับนักพัฒนา AI...
Read More →NLP หรือ Natural Language Processing ถือเป็นสาขาที่ได้รับความนิยมและเพิ่มความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่ข้อมูลจากข้อความมีอยู่มากมาย ทั้งในรูปแบบของโซเชียลมีเดีย บทความ การสนทนา และแม้แต่ในแง่ของการแปลภาษา การทำงานกับข้อมูลเหล่านี้จำเป็นต้องมีเครื่องมือและเทคนิคในการประมวลผลที่ซับซ้อน และหนึ่งในเครื่องมือที่นักพัฒนานิยมใช้คือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีสำหรับการสร้างและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งระดับสูง...
Read More →ในยุคของการพัฒนาเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลในรูปแบบข้อความมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ ไม่ว่าจะเป็นการทำความเข้าใจความคิดเห็นของผู้ใช้ในโซเชียลมีเดีย การแปลภาษาอัตโนมัติ หรือการสร้างแชทบอต หนึ่งในเทคนิคสำคัญที่ใช้ในการทำงานกับข้อมูลข้อความคือ Word Embedding ซึ่งช่วยให้เราสามารถแปลงข้อความจากรูปแบบที่มนุษย์เข้าใจไปเป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลหลากหลายรวมถึงข้อความถูกสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง วิทยาการคอมพิวเตอร์สาขา NLP หรือ Natural Language Processing ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการแยกแยะและจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ งานวิจัยและการประยุกต์ใช้ NLP นั้นมีอย่างกว้างขวาง ตั้งแต่การแปลภาษาไปจนถึงการวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ใช้...
Read More →การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ Natural Language Processing (NLP) เป็นหนึ่งในสาขาย่อยที่น่าตื่นเต้นและท้าทายของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับการเข้าใจและประมวลผลภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสาร Keras ซึ่งเป็นไลบรารีระดับสูงสำหรับการสร้างและฝึกโมเดล Machine Learning ที่ยอดนิยม ถูกนำมาใช้มากมายในงาน NLP เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย...
Read More →ในยุคสมัยที่ทุกอย่างกลายเป็นดิจิทัล การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) เป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้เราสามารถเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลทางภาษาได้อย่างลึกซึ้ง หนึ่งในแอปพลิเคชันของ NLP ที่รับความนิยมอย่างมากคือ Sentiment Analysis หรือการวิเคราะห์อารมณ์ ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราสามารถรับรู้ถึงความรู้สึก ข้อคิดเห็น หรือการประเมินในเนื้อหาต่าง ๆ ได้ สำหรับนักพัฒนาที่สนใจสร้างโมเดลสำหรับ Sentiment Analysis นั้น Keras ถือเป็นแพ็คเกจที่น่าสนใจและเป็นมิตรต่อการใช้งานอย่างมาก...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลธรรมชาติมีความสำคัญมากขึ้น การเข้าใจและทำการวิเคราะห์ข้อความกลายเป็นสิ่งที่มีความจำเป็นอย่างยิ่ง Natural Language Processing (NLP) เป็นแขนงหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีการพัฒนาและใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาได้ใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น...
Read More →ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในปัจจุบันได้นำพาโลกของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ไปสู่มิติใหม่ หนึ่งในเทคนิคที่ถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในงานด้านการแปลภาษาคือ Seq2Seq Models (Sequence to Sequence Models) โดยในบทความนี้ เราจะสำรวจการใช้งาน Seq2Seq Models ร่วมกับ Keras ซึ่งเป็นหนึ่งใน Library ยอดนิยมบนแพลตฟอร์ม TensorFlow ในการสร้างระบบแปลภาษาอัตโนมัติ...
Read More →การสร้างโมเดลที่สามารถสร้างข้อความหรือ Text Generation ได้เองในปัจจุบันถือเป็นหนึ่งในความท้าทายของวิทยาการคอมพิวเตอร์สาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) ซึ่ง Keras คือหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมในการสร้างโมเดลเหล่านี้ เนื่องด้วยมีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย แม้แต่คนที่ไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อนก็สามารถเริ่มต้นศึกษาได้อย่างรวดเร็ว...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังรุ่งเรือง การประมวลภาษา (Natural Language Processing - NLP) กำลังมีบทบาทอย่างสำคัญในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร หนึ่งในเครื่องมือที่นักพัฒนาใช้ในการสร้างระบบ AI ด้านนี้คือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีที่ใช้งานง่ายและมีการสนับสนุนคุณสมบัติที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการสร้างโมเดลแบบสืบพันธุ์หรือโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก นอกจากนี้ Attention Mechanism ยังเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ทรงพลังที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการประมวลภาษาได้อย่างมีนัยสำคัญ ในบทความนี้...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรสำคัญ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ Natural Language Processing (NLP) ถือเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างทางภาษามาเป็นข้อมูลที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและประมวลผลได้ ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีและการเรียนรู้ของเครื่องใหม่ ๆ NLP ได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ และโมเดลอย่าง BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) และ GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) เป็นตัวอย่างที่ดีที่แสดงถึงความสามารถที่ก้าวหน้าของ NLP ในการท...
Read More →
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com
