สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Tutorial และเรื่องน่ารู้เกี่ยวกับ TensorFlow
เลือกหัวข้อจากแถบเมนูด้านซ้าย (กรณีหน้าจอเล็กเมนูจะหดกลายเป็นสัญลักษณ์สามขีดอยู่ในแถบเมนูด้านบน) หรือใส่คำค้นหาที่ช่องด้านล่างนี้ เพื่อค้นหาหัวข้อบทความหรือ Tutorial ในหมวดหมู่ TensorFlow ที่ต้องการ
ในโลกที่เทคโนโลยีสร้างความเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว การพัฒนาเทคโนโลยีระบบประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือที่เรียกกันว่า Machine Learning เริ่มมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI ที่ใช้งานได้จริง หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายคือ TensorFlow ซึ่งถูกพัฒนาโดย Google Brain Team...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก ด้วยความสามารถในการรองรับโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่ซับซ้อน และการประมวลผลขนาดใหญ่ คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ TensorFlow เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างไรก็ตาม การเริ่มต้นใช้งาน TensorFlow อาจดูท้าทายสำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับการตั้งค่าและการติดตั้งซอฟต์แวร์ ในบทความนี้เราจะสำรวจวิธีการติดตั้ง TensorFlow บนระบบปฏิบัติการต่าง ๆ ได้แก่ Windows, macOS และ Linux...
Read More →หากคุณเป็นหนึ่งในคนที่สนใจการเรียนรู้เกี่ยวกับการพัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ทรงพลัง การรู้จักกับ TensorFlow คงไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่ แต่ถ้าคุณต้องการนำความสามารถของ TensorFlow ไปให้ถึงจุดสูงสุดแล้ว การใช้ GPU เพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณนับเป็นขั้นตอนที่ขาดไม่ได้ ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปทำความรู้จักกับพื้นฐานของ TensorFlow และแนะนำวิธีการติดตั้ง TensorFlow สำหรับใช้งานร่วมกับ GPU...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ทรงพลังและได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะงานด้าน Deep Learning วิธีการและเครื่องมือที่ TensorFlow มอบให้ นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้เราจะมาศึกษาพื้นฐานของ TensorFlow พร้อมกับวิธีการติดตั้งและใช้งานบนแพลตฟอร์ม Google Colab ซึ่งเป็นวิธีการที่สะดวกและทรงพลังมากสำหรับผู้ที่เริ่มต้นและมีข้อจำกัดในด้านทรัพยากรคอมพิวเตอร์...
Read More →การเข้าสู่โลกของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) นั้นต้องอาศัยเครื่องมือที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ และ TensorFlow คือหนึ่งในแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สยอดนิยมที่ถูกใช้ในการสร้างและทดสอบโมเดลเชิงลึกเหล่านี้ แต่ก่อนที่เราจะก้าวไปสู่การสร้างโมเดลที่ซับซ้อน การทำความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Tensor จึงเป็นสิ่งที่สำคัญมาก...
Read More →TensorFlow เป็นไลบรารีที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายสำหรับการพัฒนาและฝึกโมเดล Machine Learning ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และที่สำคัญคือมันเป็นโอเพนซอร์ส วันนี้เราจะมากล่าวถึงฟังก์ชัน tf.constant() ซึ่งเป็นเครื่องมือพื้นฐานแต่สำคัญสำหรับการสร้างและจัดการ Tensors ใน TensorFlow...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่ได้รับความนิยมอย่างสูง โดย Google เป็นผู้พัฒนา ด้วยความสามารถอันหลากหลายและความยืดหยุ่นที่สูง ทำให้ TensorFlow ถูกใช้ในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องตั้งแต่ระดับพื้นฐานจนถึงระดับที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งหัวใจสำคัญของการทำงานใน TensorFlow คือการใช้ตัวแปรที่สามารถเปลี่ยนแปลงค่าได้ระหว่างกระบวนการฝึกฝนโมเดล ในบทความนี้ เราจะเน้นไปที่การใช้ tf.Variable() ในการสร้างและจัดการตัวแปรใน TensorFlow...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องของการสร้างโมเดลแบบ Deep Learning หนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของ TensorFlow คือเทนเซอร์ (Tensor) ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลที่ประกอบด้วยตัวเลขเชิงคณิตศาสตร์ที่สามารถมีได้หลายมิติ เช่น สเกลาร์ (scalars), เวกเตอร์ (vectors), เมทริกซ์ (matrices) และเทนเซอร์ที่มีมิติมากกว่านั้น...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ถูกพัฒนาโดย Google Brain Team โดยมีจุดประสงค์เพื่อการประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการการคำนวณทางคณิตศาสตร์ในรูปแบบของเทนเซอร์ (Tensor) ซึ่ง TensorFlow นำเสนอวิธีการที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการดำเนินงานทางคณิตศาสตร์ผ่าน Operations หรือที่มักเรียกกันว่า Ops...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เกิดขึ้นจากการพัฒนาของทีม Google Brain ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการสร้างและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อน แต่สำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่รู้จักพื้นฐาน การเริ่มต้นใช้งาน TensorFlow ด้วยการเรียนรู้ฟังก์ชันพื้นฐานเช่น tf.add(), tf.subtract() และ tf.multiply() ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในวงการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการจัดการกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน เช่น ภาพ วีดีโอ หรือข้อมูลเสียง สิ่งที่เป็นหัวใจสำคัญของ TensorFlow คือโครงสร้างข้อมูลที่เรียกว่า Tensor...
Read More →TensorFlow เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ถูกพัฒนาโดย Google Brain Team สำหรับการทำงานด้าน Machine Learning และ Deep Learning ที่นิยมใช้อย่างแพร่หลายทั่วโลก หนึ่งในโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานที่ TensorFlow ใช้ในการคำนวณคือ Tensor ซึ่งเป็นโครงสร้างหลายมิติที่สามารถเก็บข้อมูลหลายประเภท เช่น ตัวเลขและสตริง...
Read More →TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สที่ทรงพลังสำหรับการพัฒนาและฝึกสอนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ภายใน TensorFlow มีหลายเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยหนึ่งในโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญคือ Tensor ซึ่งสามารถมองว่าเป็นอาร์เรย์มีมิติที่มีความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ในบทความนี้เราจะมาดูวิธีจัดการกับ Tensors ผ่านการใช้ฟังก์ชัน tf.split() และ tf.concat() โดยเราจะสำรวจการใช้งานและประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ต่าง ๆ...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นส่วนสำคัญของการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์นั้น นักพัฒนาจำเป็นต้องมีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นในการทำงานกับข้อมูลเชิงตัวเลขขนาดใหญ่ หนึ่งในเครื่องมือที่เป็นที่นิยมและทรงพลังที่สุดในปัจจุบันคือ TensorFlow ของ Google ซึ่งถูกใช้ในการจัดการกับข้อมูลประเภท Tensor รวมถึงการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมหาศาลถูกเก็บและวิเคราะห์ได้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน การเก็บข้อมูลในรูปของ ?tensors? ได้กลายเป็นสิ่งที่สำคัญในงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ และการประมวลผลภาพ โดยเฉพาะในเครื่องมืออย่าง TensorFlow ที่เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์คที่ใช้ในการพัฒนาโมเดล AI อย่างแพร่หลาย...
Read More →ในโลกปัจจุบันที่เต็มไปด้วยข้อมูลและการประมวลผล เทคโนโลยี Deep Learning ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หนึ่งในแพลตฟอร์มที่ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับการทำ Deep Learning ก็คือ TensorFlow ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google ในบทความนี้เราจะมาสำรวจวิธีการจัดการกับ Tensors ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานสำหรับการประมวลผลใน TensorFlow โดยมุ่งเน้นไปที่การคำนวณค่าเฉลี่ยและผลรวมของ Tensors...
Read More →ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน การประมวลผลแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กำลังเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในการเปลี่ยนวิธีการโต้ตอบกับโลกของข้อมูล ด้วยความสามารถในการคำนวณที่ทรงพลังและความรวดเร็วในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เทคโนโลยีนี้ได้ถูกนำมาใช้ในหลาย ๆ วงการ หนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญในวงการนี้คือ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพนซอร์สจาก Google ที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมและทรงพลังที่สุดสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในปัจจุบัน ตัวแปรที่สำคัญใน TensorFlow คือ Tensors ซึ่งเป็นการทำงานแบบมัลติไดเมนชันแนล (multi-dimensional) ที่ช่วยให้เราสามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) นั้นได้กลายมาเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาและปรับปรุงระบบต่าง ๆ ในยุคปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแวดวงการวิเคราะห์ข้อมูล บริการออนไลน์ และแอปพลิเคชั่นที่ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ ซึ่งเครื่องมืออย่าง TensorFlow ก็เป็นตัวกลางที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาระบบดังกล่าว...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่สำคัญที่สุดสำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง มันได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากมีเครื่องมือที่ทรงพลังในการจัดการและประมวลผลข้อมูลในรูปแบบที่มีเอกสารประกอบที่ชัดเจน และหนึ่งในองค์ประกอบของข้อมูลที่ใช้บ่อยใน TensorFlow ก็คือ tensor ซึ่งสามารถนิยามได้ว่าเป็นอาเรย์หลายมิติที่มีการจัดเก็บข้อมูลอย่างมีระเบียบ...
Read More →ในยุคปัจจุบันที่เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้เข้ามามีบทบาทในหลากหลายวงการอย่างแพร่หลาย หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังและได้รับความนิยมสูงสำหรับการพัฒนาโมเดลทาง Machine Learning คือ TensorFlow โดย TensorFlow ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การสร้างและฝึกสอนโมเดลที่มีโครงสร้างซับซ้อนง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องของการทำงานกับกราฟคำนวณ (Computational Graphs) ซึ่งเป็นแนวคิดที่สำคัญต่อการประมวลผลข้อมูลแบบขนานและการเพิ่มประสิท...
Read More →ในยุคของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ถือเป็นยุคทองของนักพัฒนาและนักวิจัยที่มีเครื่องมือไว้ในครอบครองจำนวนมาก หนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายคือ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีการคำนวณตัวเลขที่ใช้งานได้หลากหลายและเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างยืดหยุ่น ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจการทำงานกับกราฟใน TensorFlow โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ Autograph ซึ่งเป็นกระบวนการที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลใน TensorFlow ง่ายและคล่องตัวมากขึ้น...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญต่อการวิเคราะห์ข้อมูลและการคาดการณ์ การพัฒนาระบบที่มีประสิทธิภาพสูงนั้นมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ หนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยให้การทำงานเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้นก็คือ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทำงานของกราฟใน TensorFlow และดูการใช้งาน tf.function ที่ช่วยเร่งความเร็วการทำงานได้...
Read More →ในโลกของการพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) TensorFlow เป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมอย่างมาก จากความสามารถในเรื่องการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและการจัดการกราฟของการคำนวณ (Computation Graph) ซึ่งเข้ามาช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →ในโลกของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) TensorFlow นับเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมอย่างสูง ด้วยความสามารถในการจัดการระบบและโครงสร้างข้อมูลในรูปแบบของกราฟที่มีความซับซ้อนสูง บทความนี้จะพาทุกท่านไปทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทำงานของ TensorFlow ในแง่มุมของการจัดการกราฟ และการใช้ TensorBoard เพื่อแสดงผลและวิเคราะห์กราฟเหล่านั้น...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารียอดนิยมที่ใช้ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) โดยออกแบบให้สามารถจัดการกับการคำนวณทางคณิตศาสตร์เชิงกราฟฟิคได้อย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งในคุณสมบัติสำคัญของ TensorFlow คือความสามารถในการควบคุมการทำงานด้วย Control Flow ซึ่งสามารถจัดการการทำงานซับซ้อนในรูปแบบกราฟได้...
Read More →เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดล Machine Learning ที่มีความซับซ้อนอย่างลึกซึ้ง โปรแกรมเมอร์และนักวิจัยหลายคนเลือกใช้ TensorFlow เนื่องจากเป็นหนึ่งในไลบรารีที่ทรงพลังและยืดหยุ่นที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเรากำลังพูดถึงการจัดการและปรับแต่งกราฟของการคำนวณใน TensorFlow การใช้ Custom Operations อาจมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล...
Read More →ในโลกของการพัฒนาและประยุกต์ใช้งานปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เทคโนโลยีหนึ่งที่มีบทบาทสำคัญคือ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีแบบโอเพนซอร์สที่มีการสนับสนุนที่ดีเยี่ยมจาก Google ออกแบบมาเพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) การทำงานของ TensorFlow นั้นยึดหลักการ การประมวลผลแบบกราฟ ซึ่งช่วยให้การคำนวณที่ซับซ้อนสามารถถูกดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →พูดถึง TensorFlow หลายๆ คนคงนึกถึงกรอบการทำงาน (framework) ที่นิยมใช้สำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะการสร้างและฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) สามารถสร้างและบริหารจัดการงานต่างๆ ได้หลากหลาย แต่องค์ประกอบที่สำคัญและช่วยให้ TensorFlow ทรงพลังคือการทำงานกับ กราฟ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การทำ Automatic Differentiation ซึ่งมีบทบาทสำคัญในกระบวนการฝึกฝนโมเดล...
Read More →ในยุคสมัยนี้ การเรียนรู้จากข้อมูลใหญ่ ๆ (Big Data) และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานและการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ อย่างมีนัยสำคัญ หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลอง AI คือ TensorFlow ของ Google ซึ่งได้รับการพัฒนาเพื่อรองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในบทความนี้เราจะสำรวจการทำงานกับกราฟใน TensorFlow และการใช้ Gradient Descent Optimizer ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่นิยมใช้สำหรับปร...
Read More →TensorFlow คือหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในกลุ่มของ Machine Learning และ Deep Learning ที่ช่วยให้นักพัฒนาโปรแกรมสามารถสร้างและฝึกฝนโมเดลเชิงซ้อนด้วยความสะดวกและยืดหยุ่น โดยเฉพาะเมื่อพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก การใช้ไลบรารีนี้จะช่วยลดความซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้อย่างมาก...
Read More →การพัฒนาโมเดล Machine Learning ต้องอาศัยการออกแบบโครงสร้างที่เหมาะสมเพื่อให้สามารถเรียนรู้และทำนายได้อย่างแม่นยำ TensorFlow คือหนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมที่ใช้สำหรับการพัฒนาโมเดล Deep Learning ด้วยความสามารถที่ยืดหยุ่นและประสิทธิภาพที่สูง หนึ่งในวิธีการที่ทรงพลังในการสร้างโมเดลด้วย TensorFlow คือการใช้ Functional API ในบทความนี้ เราจะสำรวจวิธีการสร้างและจัดการโมเดลแบบ Functional API พร้อมกับตัวอย่างการใช้งานจริง...
Read More →TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่มั่นคงและได้รับความนิยมในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) ที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลแบบต่างๆ เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น แต่ในบางครั้ง ความต้องการเฉพาะทางของเราอาจเกินกว่าความสามารถของเลเยอร์ที่มีอยู่ในไลบรารี่ มันจึงมีความจำเป็นต้องสร้างเลเยอร์ใหม่ที่เรียกว่า Custom Layer ขึ้นมา ซึ่งเป็นสิ่งที่จะช่วยให้เทคโนโลยีที่เราพัฒนาสามารถตอบสนองต่อโจทย์ที่หลากหลายมากขึ้น...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน การทำความเข้าใจและใช้งานเครื่องมือที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และพัฒนาระบบ AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนา หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) คือ TensorFlow ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์สไลบรารีที่สามารถใช้กับภาษาโปรแกรม Python ได้อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมสูงสำหรับการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) จาก Google ข้อดีของมันคือสามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่และมีความยืดหยุ่นในการปรับแต่งโมเดลได้ตามความต้องการ...
Read More →TensorFlow คือหนึ่งในเครื่องมือที่นักพัฒนามักใช้ในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ถือเป็น Library ที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น ซึ่งช่วยให้การพัฒนาและการจัดการโมเดลทำได้อย่างง่ายดายและสะดวก ในบทความนี้เราจะมาศึกษาการสร้างและจัดการโมเดลใน TensorFlow รวมถึงการใช้ Loss Functions ที่สำคัญ เช่น MeanSquaredError และ CategoricalCrossentropy...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้ขยายอิทธิพลไปในเกือบทุกภาคส่วน ไม่ว่าจะเป็นอุตสาหกรรม การแพทย์ การเงิน หรือแม้กระทั่งการเกษตร การสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพและสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วเป็นสิ่งที่สำคัญ หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในวงการนี้คือ TensorFlow ซึ่งเป็นห้องสมุด Open Source ที่ช่วยในการสร้างและใช้งานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) หนึ่งในองค์ประกอบสำคัญของ TensorFlow คือการใช้งาน Optimizers ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการควบค...
Read More →เมื่อเข้าสู่โลกของการสร้างโมเดล Machine Learning หนึ่งในเครื่องมือที่นักพัฒนาและนักวิจัยหลายคนเลือกใช้อย่างหนักคือตัวกรอบการทำงานหรือ framework อย่าง TensorFlow โดย TensorFlow ถือเป็นหนึ่งใน library ที่ทรงพลังอย่างยิ่งที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลเป็นไปได้อย่างคล่องตัวและประสิทธิภาพ การทำ Regularization เป็นเทคนิคที่สำคัญเมื่อเราต้องการพัฒนาระบบที่สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำและป้องกันการ Overfitting บทความนี้จึงจะพาคุณเข้าสู่โลกของ Regularization (L1 และ L2) ในการจัดการโมเดลด้วย TensorFlow...
Read More →ในยุคของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์, TensorFlow ได้ก้าวขึ้นมาเป็นเครื่องมือชั้นนำสำหรับนักวิจัยและวิศวกร AI ทั่วโลก เทคโนโลยีนี้ถูกออกแบบโดย Google Brain Team และมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้การสร้างและจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเรื่องง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่โด่งดังที่สุดในวงการการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Deep Learning โดยถูกพัฒนาโดย Google Brain Team ระบบที่ทำงานได้ดีทั้งการพัฒนาโมเดลที่ง่ายและการพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อน ในบทความนี้เราจะมาสำรวจเกี่ยวกับการจัดการโมเดลใน TensorFlow โดยเฉพาะการบันทึกและโหลดโมเดลที่ฝึกมาแล้ว ด้วยคำสั่ง Model.save() และ Model.load_model() ซึ่งเป็นกระบวนการสำคัญในการพัฒนาโมเดลที่ยั่งยืน...
Read More →ในยุคสมัยที่ข้อมูลมีปริมาณมากเป็นปรากฏการณ์เกิดขึ้นในทุกๆ วงการ ไม่ว่าจะเป็นการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การตลาด เทคโนโลยี และด้านอื่นๆ ข้อมูล กลายเป็นสิ่งที่มีค่าอย่างยิ่ง การใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพสามารถทำให้เราได้เปรียบในการแข่งขัน และทำให้การตัดสินใจมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น หนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการจัดการข้อมูลในยุคนี้คือ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีความยืดหยุ่นและทรงพลัง โดยบทความนี้จะพูดถึงการใช้ TensorFlow เพื่อโหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV เข้าสู...
Read More →หัวข้อ: เริ่มต้นกับ TensorFlow การจัดการข้อมูลด้วย tf.data.Dataset.from_tensor_slices()...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เรียกได้ว่าเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาโปรแกรม โดยเฉพาะในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งกรอบการทำงาน (Framework) อย่าง TensorFlow ของ Google กลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมที่ได้รับการยอมรับทั้งในด้านความสามารถและการสนับสนุนที่กว้างขวาง...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นทุกวินาที การจัดการข้อมูลที่มีขนาดมหึมาจึงกลายเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาโปรแกรมและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อกล่าวถึงการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการสร้างและจัดการโมเดลเหล่านี้ก็คือ TensorFlow ซึ่งเปิดโอกาสให้นักพัฒนาสามารถปรับปรุงและทดสอบโมเดลผ่านการจัดการข้อมูลได้อย่างหลากหลายและมีประสิทธิภาพ...
Read More →โลกของการเขียนโปรแกรมในยุคปัจจุบันนี้กำลังหมุนรอบข้อมูลในทุกที่ที่เรามองไป ทุกอย่างที่เราทำและโต้ตอบขึ้นอยู่กับข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพกลายเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับนักพัฒนาในยุคดิจิทัล และเมื่อพูดถึงการประมวลผลข้อมูล TensorFlow ถือว่าเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังอย่างยิ่งในการจัดการและแปลงข้อมูลได้อย่างง่ายดาย...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารียอดนิยมสำหรับการพัฒนาโมเดลในด้าน Machine Learning และ Deep Learning ซึ่งมีความสามารถที่หลากหลายที่ช่วยให้เราจัดการและประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้เราจะมาเจาะลึกถึงการทำงานกับข้อมูลใน TensorFlow โดยเฉพาะบทบาทของ Dataset.shuffle() ในการแก้ปัญหาของลำดับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง...
Read More →TensorFlow คือหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการทำงานด้าน Machine Learning และ Deep Learning โดยเป็นเครื่องมือที่มีความสามารถหลากหลาย ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกโมเดลที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย หนึ่งในเรื่องที่สำคัญในการทำงานกับ TensorFlow คือการจัดการข้อมูล และ TFRecord ก็เป็นหนึ่งในฟอร์แมตที่ควรทำความรู้จักสำหรับการจัดเก็บข้อมูล...
Read More →การพัฒนาแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในยุคปัจจุบัน มักต้องพึ่งพาการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลที่พัฒนาขึ้นมานั้นมีความถูกต้องและเชื่อถือได้ หนึ่งในรูปแบบข้อมูลที่ได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายในการจัดเก็บข้อมูลสำหรับโมเดลคือ TFRecord ซึ่งเป็นฟอร์แมตข้อมูลที่ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการทำงานร่วมกับ TensorFlow...
Read More →ในโลกที่ข้อมูลมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกวัน, การจัดการและการประมวลผลข้อมูลให้มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในบริบทของ Machine Learning (ML) ซึ่งต้องการความเร็วในการเรียนรู้และทำนายผลด้วยข้อมูลที่มาก TensorFlow เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์คยอดนิยมที่ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลใน ML เป็นไปอย่างราบรื่น...
Read More →โลกของการทำงานกับข้อมูล Sequence Data (หรือข้อมูลลำดับ) เป็นหนึ่งในเรื่องที่ท้าทายและน่าสนใจในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นการทำนายอุณหภูมิในอนาคต การวิเคราะห์ประโยคในภาษาธรรมชาติ หรือแม้กระทั่งการทำนายหุ้นในตลาดหลักทรัพย์ การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Sequence Data จึงกลายเป็นสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจำเป็นต้องเชี่ยวชาญ...
Read More →เมื่อพูดถึงการประมวลผลภาพในทางวิชาการ หลายคนอาจนึกถึงความซับซ้อนของอัลกอริธึมและการจัดการข้อมูลจำนวนมาก แต่ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี TensorFlow กำลังทำให้การประมวลผลภาพกลายเป็นสิ่งที่ง่ายและเข้าถึงได้มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับชุดข้อมูล MNIST ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากในการเรียนรู้และวิจัยด้านการประมวลผลภาพและการเรียนรู้เชิงลึก...
Read More →TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่เป็นที่นิยมอย่างมากในวงการ Machine Learning และ Deep Learning โดยเฉพาะในด้านการวิเคราะห์และประมวลผลภาพ เนื่องจากความสามารถในการจัดการ Convolutional Neural Network (CNN) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งทำให้เราสามารถออกแบบแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้และสร้างผลลัพธ์ที่ซับซ้อนจากข้อมูลภาพได้...
Read More →ในการประมวลผลข้อมูลที่ต้องการการทำความเข้าใจภาพและการจัดการรูปภาพ เทคโนโลยีเช่น TensorFlow และไลบรารีเสริมอย่าง tf.image ได้กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพ ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจเทคนิคพื้นฐานเกี่ยวกับการใช้งาน tf.image ซึ่งเป็นโมดูลหนึ่งใน TensorFlow ที่ทรงพลังที่จะช่วยในการจัดการรูปภาพ...
Read More →เทคโนโลยีการประมวลผลภาพได้ก้าวหน้าอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ด้วยความสามารถของเทคโนโลยีและอัลกอริธึมใหม่ๆ ที่ถูกพัฒนาออกมาเพื่อตอบโจทย์การทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น หนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมอย่างสูงคือ TensorFlow ซึ่งเป็น framework ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Google เน้นไปที่การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลทางภาพ...
Read More →ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวัน การเข้าใจและประยุกต์ใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเช่น TensorFlow ถือเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ โดยเฉพาะในด้านการประมวลผลภาพ (Image Processing) ซึ่งเป็นหนึ่งในแขนงที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ด้วยเหตุนี้บทความนี้จะพาทุกท่านไปทำความรู้จักกับการใช้ TensorFlow เพื่อทำการหมุนและสะท้อนรูปภาพ...
Read More →ในยุคปัจจุบันที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังมีบทบาทสำคัญในหลายๆ อุตสาหกรรม การทำ Image Augmentation ได้กลายมาเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่ผู้พัฒนาและวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลในการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิผล สำหรับบทความนี้ เราจะมุ่งเน้นไปที่การใช้ TensorFlow ในการทำ Image Augmentation พร้อมทั้งตัวอย่างโค้ดที่แสดงให้เห็นถึงการใช้งานจริง...
Read More →การประมวลผลภาพหรือ Image Processing เป็นหนึ่งในหัวใจสำคัญของการพัฒนาด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในยุคที่ข้อมูลภาพและวิดีโอกลายเป็นสิ่งที่มีค่ามหาศาล วิธีหนึ่งที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพของการประมวลผลภาพคือการทำ Normalization หรือการปรับค่าให้ข้อมูลภาพอยู่ในช่วงที่เหมาะสม...
Read More →การประมวลผลภาพ (Image Processing) กำลังกลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังในโลกของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) ด้วยความสามารถในการระบุและจำแนกรูปภาพในระดับที่สูงมาก อย่างไรก็ตาม การสร้างโมเดลที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพต้องการกระบวนการสำคัญหลายขั้นตอน หนึ่งในนั้นคือ การปรับแต่งข้อมูล (Data Preprocessing) ซึ่งจะช่วยนำเข้าและเตรียมข้อมูลภาพให้เหมาะสมกับการฝึกโมเดล ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงวิธีการปรับแต่งข้อมูลเพื่อนำมาใช้กับ TensorFlow โ...
Read More →ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ขยายขอบเขตการใช้งานมากขึ้นเรื่อยๆ การเรียนรู้ด้วยภาพกลายเป็นหัวข้อหนึ่งที่ได้รับความสนใจอย่างมาก การประมวลผลภาพเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่มีประโยชน์มหาศาลเช่น การรู้จำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ จนถึงการเพิ่มคุณภาพของภาพเก่า ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจวิธีการใช้ TensorFlow ซึ่งเป็นเครื่องมือยอดนิยมของนักพัฒนา ในการแบ่งชุดข้อมูลสำหรับการฝึกสอนและการทดสอบ (Training and Testing Sets) อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →ทุกวันนี้ การประมวลผลภาพ (Image Processing) กลายเป็นหัวใจสำคัญของหลายๆ เทคโนโลยี ไม่ว่าจะเป็นการรู้จำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ หรือแม้กระทั่งการแพทย์ที่ใช้การวิเคราะห์ภาพเพื่อการวินิจฉัยโรค การใช้งาน deep learning โมเดลเป็นเรื่องที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในงานเหล่านี้ และหนึ่งในไลบรารี่ที่โดดเด่นที่สุดในการจัดการกับปัญหาเหล่านี้คือ TensorFlow โดยเฉพาะเมื่อพูดถึง Keras ซึ่งเป็น high-level API ที่พัฒนาอยู่ด้านบนของ TensorFlow ช่วยให้เราสามารถสร้าง ทดสอบ และฝึกโมเดล deep learning ได้อย่างง่ายดาย...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลภาพมีมากมายมหาศาล AI โดยเฉพาะในด้านการรู้จำ (Recognition) และการจัดประเภทภาพ (Image Classification) กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์และลูกเล่นใหม่ๆ ในการพัฒนาธุรกิจ เทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้คือ Convolutional Neural Network (CNN) ซึ่งเริ่มมามีอิทธิพลหลังจากงานวิจัยที่โด่งดังของ AlexNet ในปี 2012...
Read More →ในยุคที่การประมวลผลข้อมูลภาพสามารถทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ การรู้จำภาพหรือ Image Classification จึงกลายเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นของการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไปใช้งานในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นการรู้จำใบหน้าในแอปพลิเคชันถ่ายภาพ การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ หรือแม้แต่การค้นรูปในระบบคลังภาพขนาดใหญ่...
Read More →เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงโลกในหลายๆ ด้าน และการรู้จำภาพ (Image Classification) ก็เป็นหนึ่งในความสำเร็จที่เด่นชัดที่เกิดจากความก้าวหน้าทางด้าน AI วิธีการที่พัฒนาขึ้นมาเพื่อแยกประเภทและรู้จำวัตถุในภาพมีหลากหลาย โดยหนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาโปรแกรมสามารถสร้างโมเดลการรู้จำภาพได้ง่ายขึ้นคือ TensorFlow...
Read More →การรู้จำภาพ (Image Classification) เป็นหนึ่งในความท้าทายที่น่าสนใจในวงการการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเป้าหมายคือการระบุประเภทหรือคลาสของภาพที่ป้อนให้กับระบบ ระบบการรู้จำภาพที่มีประสิทธิภาพบางส่วนถือกำเนิดมาจากการใช้เทคโนโลยี Deep Learning หนึ่งในเครื่องมือที่นับว่าสำคัญและได้รับความนิยมในการพัฒนาโครงข่ายประสาทเชิงลึก (Deep Neural Networks) คือ TensorFlow ซึ่งเป็น Open Source Library ที่รองรับการพัฒนาโปรแกรมทางด้าน Machine Learning ของ Google...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา การรู้จำภาพ (Image Classification) กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่น่าสนใจและได้รับความนิยมอย่างสูง ทั้งในวงการอุตสาหกรรมการเงิน การแพทย์ การค้า และการรักษาความปลอดภัย โดยเฉพาะการนำไปใช้สำหรับการตรวจจับวัตถุในภาพ การรู้จำใบหน้า หรือแม้กระทั่งการคัดกรองทางการแพทย์ เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน แต่ยังช่วยลดความผิดพลาดที่เกิดจากการทำงานโดยมนุษย์อีกด้วย...
Read More →การรู้จำภาพ (Image Classification) เป็นหนึ่งในปัญหาที่ท้าทายและสำคัญมากในขอบเขตของแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ซึ่งเราสามารถนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในหลาย ๆ แอปพลิเคชัน เช่น การตรวจจับวัตถุ การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ และการรักษาความปลอดภัย ซึ่งในบทความนี้ เราจะเจาะลึกการสร้างโมเดลการรู้จำภาพโดยใช้ TensorFlow และปรับใช้ Transfer Learning ด้วยโมเดลที่ถูกฝึกมาแล้ว (Pre-trained Models)...
Read More →การจำแนกภาพ (Image Classification) เป็นหนึ่งในงานสำคัญของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย ตั้งแต่การค้นหาและรูปภาพที่ตรงกับคำอธิบายใน Google ไปจนถึงการช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวินิจฉัยทางการแพทย์ ด้วยการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกฝน (Pre-trained Models) เช่น VGG16, ResNet, และ Inception บน TensorFlow เราสามารถพัฒนาแอพพลิเคชั่นที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไม่ยากเย็น...
Read More →โลกของการประมวลผลภาพคอมพิวเตอร์ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็วในช่วงหลายปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะกับการพัฒนาของโมเดลลึกอย่าง Convolutional Neural Networks (CNNs) ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการรู้จำภาพ (Image Classification) ด้วยวิธีการใหม่ ๆ เช่น Transfer Learning และ Fine-Tuning ที่ได้นำมาซึ่งประสิทธิภาพและความแม่นยำที่สูงขึ้น ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจกับ TensorFlow ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในการสร้างโมเดล CNN และดูว่าการประยุกต์ใช้ Fine-Tuning บนโมเดล Pre-trained สามารถพัฒนาและปรับปรุงการรู้จำภ...
Read More →การรู้จำภาพ (Image Classification) ถือเป็นหนึ่งในหัวข้อที่ท้าทายและน่าสนใจในวงการการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะในยุคที่ข้อมูลภาพและวีดีโอมีจำนวนมหาศาลบนโลกออนไลน์ หนึ่งในเครื่องมือที่เป็นที่นิยมสำหรับการสร้างโมเดลการรู้จำภาพคือ TensorFlow ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังที่สร้างขึ้นโดย Google...
Read More →ในศตวรรษที่ 21 การรับรู้ภาพหรือ Image Classification กลายเป็นส่วนประกอบที่สำคัญของการพัฒนาและสร้างนวัตกรรมต่างๆ ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การแพทย์ การรักษาความปลอดภัย รวมไปถึงอุตสาหกรรมยานยนต์ที่ใช้ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ หนึ่งในเครื่องมือที่โดดเด่นในด้านการพัฒนาโมเดลการรู้จำภาพคือ TensorFlow ซึ่งเป็น open-source library ที่ได้รับความนิยมในกลุ่มนักพัฒนาและนักวิจัยทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากความยืดหยุ่นและฟังก์ชันการใช้งานที่หลากหลาย...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลดิจิทัลสามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วและมีปริมาณมากมาย หนึ่งในประเภทของข้อมูลที่มีความสำคัญอย่างมากคือ Sequential Data หรือ ข้อมูลตามลำดับ และ Time Series หรือ ข้อมูลอนุกรมเวลา ข้อมูลเหล่านี้จำเป็นต้องใช้เทคนิคพิเศษในการประมวลผล หนึ่งในเทคนิคนั้นคือการใช้ Recurrent Neural Network (RNN) ซึ่งพัฒนาด้วยเครื่องมือที่ทันสมัยอย่าง TensorFlow ในบทความนี้ เราจะพาทุกท่านไปรู้จักกับแนวคิดและการใช้งาน RNN ผ่าน TensorFlow พร้อมตัวอย่างโค้ดและกรณีการใช้งานที่เหมาะสม...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลมีการเติบโตอย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีลำดับเวลา (Time Series) และข้อมูลลำดับเหตุการณ์ (Sequential Data) ได้กลายเป็นสิ่งที่สำคัญมากขึ้นสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การพยากรณ์ยอดขาย, การทำนายสภาพอากาศ หรือแม้กระทั่งการวิเคราะห์รูปแบบการเคลื่อนไหวของตลาดการเงิน หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลข้อมูลประเภทนี้คือการประมวลผลข้อมูลที่มีเนื้อหาระดับสูงด้วย Recurrent Neural Networks (RNNs) บทความนี้จะแนะนำวิธีการใช้งาน TensorFlow ร่วมกับ Simple RNN Layers ในการ...
Read More →เมื่อลองนึกถึงข้อมูลที่เกิดขึ้นต่อเนื่องตามเวลา เราจำเป็นต้องพิจารณาวิธีการที่สามารถจัดการกับข้อมูลประเภทนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างหนึ่งของข้อมูลนี้คือ Time Series ซึ่งพบได้ในหลายสาขา เช่น การพยากรณ์เศรษฐกิจ การตรวจสอบอุณหภูมิ หรือการวิเคราะห์ความรู้สึกผ่านโซเชียลมีเดีย และเมื่อเราก้าวเข้าสู่ยุคของ Big Data ทักษะในการจัดการข้อมูลประเภทนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญที่นักพัฒนาต่างต้องการพัฒนาให้เชี่ยวชาญ...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลมีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีลักษณะต่อเนื่องหรือที่เรียกว่า Sequential Data และ Time Series กลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในหลายสถานการณ์ ไม่ว่าจะเป็นการพยากรณ์ยอดขายในอนาคต การวิเคราะห์สัญญาณจากอุปกรณ์ IoT หรือแม้แต่การทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้บนแพลตฟอร์มออนไลน์ การเข้าใจการเปลี่ยนแปลงตามเวลาและแนวโน้มเหล่านี้เป็นหัวใจสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างฉลาด...
Read More →เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์สำหรับการทำนายข้อมูลที่มีลำดับชั้นเช่นข้อมูล Time Series โดยใช้ TensorFlow เราจะพบว่าเป็นปัญหาที่ซับซ้อนแต่ท้าทาย ความสามารถในการแข่งขันของธุรกิจในยุคดิจิทัลปัจจุบันนั้นพึ่งพาการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่เชื่อมโยงกันเป็นเส้นอย่างมาก เช่น การพยากรณ์ยอดขาย การทำนายค่าใช้จ่ายในอนาคต การตรวจสอบผลผลิตและอื่น ๆ บทความนี้จะพูดถึงการใช้ TensorFlow ในการสร้างโมเดลสำหรับทำนาย Time Series และแสดงตัวอย่างการใช้งานและโค้ดที่เหมาะสม...
Read More →ในโลกของการประมวลผลภาษาและการคาดการณ์ข้อมูลที่มีลักษณะตามลำดับ เช่น Time Series ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลนั้นมักจะมีความยาวไม่สม่ำเสมอกัน ทำให้เกิดปัญหาเมื่อเราต้องนำข้อมูลเหล่านั้นไปป้อนให้แก่โมเดล TensorFlow เพื่อทำการฝึกฝน ด้วยเหตุนี้ การทำ Sequence Padding จึงมีความสำคัญในการเตรียมข้อมูล โดย Sequence Padding คือการปรับความยาวของข้อมูลให้เท่ากันด้วยการเพิ่มค่าหนึ่งๆ ลงไป...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจและสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจ การทำงานกับข้อมูลแบบ Sequential Data และ Time Series เป็นงานที่ท้าทายและมีความสำคัญอย่างยิ่ง ต่อไปนี้ เราจะมาสำรวจกันว่าการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยใช้ TensorFlow สามารถช่วยให้จัดการกับข้อมูลชนิดนี้ได้อย่างไร โดยเฉพาะเรื่องการทำงานกับ Variable Length Sequences หรือการจัดการข้อมูลที่แต่ละชุดข้อมูลไม่จำเป็นต้องมีความยาวเท่ากัน...
Read More →การทำงานกับ Sequential Data และ Time Series ใน TensorFlow: การใช้ Attention Mechanism ใน Time Series...
Read More →ในการเขียนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในด้านของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) การจัดการกับข้อมูลประเภท Sequential Data และ Time Series เป็นหนึ่งในหัวข้อที่ท้าทายและน่าสนใจ ด้วยความสามารถของเทคโนโลยี TensorFlow ซึ่งเป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กชั้นนำสำหรับการพัฒนาระบบ AI ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลที่ทรงพลังเช่น Transformer Networks ได้...
Read More →เมื่อพูดถึงการสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการเข้าใจและสังเคราะห์ข้อมูลตามลำดับเวลา (Sequential Data) และ Time Series หรือข้อมูลเชิงลำดับในบริบทที่กว้างขึ้น หนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่เหล่านักพัฒนาหรือผู้ที่อยู่ในแวดวงวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนึกถึงก็คือ TensorFlow พร้อมกับใช้โมเดลที่มีชื่อว่า Recurrent Neural Networks (RNN) และ Long Short-Term Memory (LSTM)...
Read More →เมื่อเราก้าวเข้าสู่ยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ เช่น ข้อความ (Text) ได้กลายเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่ใช้ในการสร้างเครื่องมือการตัดสินใจมากมาย การทำให้ข้อมูลเหล่านี้เข้าใจง่ายขึ้นและสามารถนำไปใช้งานได้จริงเป็นหน้าที่ที่ AI และ Machine Learning สามารถทำได้อย่างยอดเยี่ยม ซึ่งในบทความนี้เราจะมาพูดถึง TensorFlow ซึ่งเป็นหนึ่งในไลบรารีที่มีความสามารถสูงสำหรับการประมวลผลข้อความ...
Read More →ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เติบโตอย่างรวดเร็ว การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) กลายเป็นหัวข้อสำคัญที่ได้รับความสนใจอย่างมาก หนึ่งในขั้นตอนพื้นฐานที่จำเป็นใน NLP คือ การทำ Tokenization ซึ่งเป็นกระบวนการที่จะแปลงข้อความหรือประโยคที่เราใช้ในชีวิตประจำวันให้กลายเป็นตัวเลขที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและประมวลผลได้ ในบทความนี้เราจะสำรวจการทำ Tokenization โดยใช้ TensorFlow และแสดงให้เห็นถึงการใช้งานด้วยตัวอย่างโค้ด...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการนำมาวิเคราะห์และพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ การประมวลผลข้อความกลายเป็นหนึ่งในหัวข้อที่มีการศึกษาและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง หนึ่งในเครื่องมือที่ทันสมัยและแนะนำในงานด้านนี้คือ TensorFlow โดยเฉพาะโมดูล tf.keras.layers.Embedding ที่ช่วยสร้าง Embeddings สำหรับการประมวลผลข้อความอย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →ในยุคของข้อมูลที่มีอยู่ออย่างล้นหลาม การประมวลผลข้อความแบบมีประสิทธิภาพได้กลายเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ หากคุณเคยได้ยินเกี่ยวกับโมเดล Word2Vec และต้องการเข้าใจวิธีการนำไปประยุกต์ใช้กับ TensorFlow บทความนี้คือสิ่งที่คุณกำลังมองหา...
Read More →ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) กำลังมีบทบาทสำคัญ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing, NLP) กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการเข้าใจและประมวลผลข้อมูลทางข้อความ หนึ่งในเทคนิคที่นิยมใช้คือ Sentiment Analysis ซึ่งเป็นกระบวนการการรู้จำความหมายหรืออารมณ์จากข้อความ เช่น การตรวจสอบว่ารีวิวสินค้ามีความเห็นเชิงบวกหรือเชิงลบ...
Read More →ในการเริ่มต้นการพัฒนาโลกดิจิทัลของเราในปัจจุบัน ข้อมูลมากมายเกิดขึ้นและถูกรวบรวมเป็นข้อความ (Text) ทุกข้อความมีความหมาย แต่การที่เครื่องจักรจะสามารถเข้าใจความหมายเหล่านั้นได้ต้องอาศัยการประมวลผลและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หนึ่งในเครื่องมืออันทรงพลังที่นักพัฒนามักใช้ในการทำงานนี้ก็คือ TensorFlow ซึ่งเป็น Framework ที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวางในการสร้างและฝึกฝนโมเดล Machine Learning ทั้งหลาย...
Read More →การประมวลผลข้อความเชิงลึกหรือที่เราเรียกกันว่า Natural Language Processing (NLP) คือหนึ่งในศาสตร์ที่มีพลังสูงมากในด้านการพัฒนาโปรแกรมเชิงสื่อสารกับผู้ใช้ เช่น การแปลภาษา การสร้างบทพูด และการสนทนากับผู้ใช้ การประยุกต์ใช้งาน Sequence to Sequence Learning (Seq2Seq) คือหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมในการประมวลผลข้อความที่ถูกนำมาใช้เพื่อการทำนายลำดับข้อมูลจากอินพุต เพื่อให้มีผลลัพธ์ที่เป็นลำดับใหม่ซึ่งอยู่ในบริบทเดียวกัน...
Read More →ในยุคสมัยที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) กำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและทำงานกับข้อความที่เป็นภาษาเหมือนมนุษย์นั้นถือเป็นเรื่องที่ท้าทายมาก เทคโนโลยีหนึ่งที่ได้รับความนิยมและมีความสำคัญในการพัฒนา NLP ของวันนี้คือ Attention Mechanism ซึ่งประยุกต์ใช้งานได้อย่างหลากหลายในการประมวลผลข้อความ และ TensorFlow ก็เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมในการทำงานเหล่านี้...
Read More →ในยุคของการสื่อสารไร้พรมแดนเช่นปัจจุบัน การแปลภาษาแบบอัตโนมัติด้วยระบบคอมพิวเตอร์ หรือ Machine Translation ได้กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญสำหรับธุรกิจและการสื่อสารส่วนบุคคล หนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญในการพัฒนา Machine Translation คือ TensorFlow ซึ่งเป็น Framework สำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP)...
Read More →ในโลกของการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) เป็นหนึ่งในสาขาที่มีการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด ในปัจจุบัน รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในสาขานี้คือ Transformers ซึ่ง TensorFlow เป็นหนึ่งในเครื่องมือใช้พัฒนาที่ได้รับความนิยมอย่างสูง หนึ่งในความก้าวหน้าที่สำคัญของ Transformers คือการใช้งานโมเดลที่ถูกพัฒนาไว้ล่วงหน้า (Pre-trained Models) อย่าง BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) แ...
Read More →การเรียนรู้เชิงลึกหรือ Deep Learning นั้นได้กลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยมีการนำเสนอโมเดลที่หลากหลายเพื่อตอบสนองความต้องการที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้น หนึ่งในโมเดลที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือ Generative Adversarial Networks หรือ GANs ซึ่งสามารถสร้างข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกับข้อมูลจริงได้อย่างน่าทึ่ง ในบทความนี้ เราจะมุ่งเน้นการนำ TensorFlow มาใช้งานบน GANs และสำรวจความสามารถของมันในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ...
Read More →ปัจจุบัน การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้กลายเป็นที่สนใจอย่างมากในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะเทคนิค Generative Adversarial Networks (GAN) ซึ่งถูกคิดค้นโดย Ian Goodfellow และทีมงานในปี 2014 ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างข้อมูลปลอมที่เหมือนจริงอย่างน่าทึ่ง GAN ประกอบด้วยสองส่วนหลัก ๆ คือ Generator และ Discriminator โดยบทความนี้จะอธิบายการสร้างทั้งสองโมเดลด้วย TensorFlow และ Keras ซึ่งเป็นเครื่องมือยอดนิยมในงาน Machine Learning...
Read More →การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นหนึ่งในหัวใจหลักของการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน มันได้เปลี่ยนแปลงหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ การเงิน หรือแม้กระทั่งศิลปะ หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่ถูกใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกนี้คือ TensorFlow และหนึ่งในเทคนิคที่น่าสนใจที่เราจะมาทำความรู้จักในวันนี้คือ Conditional GAN (cGAN)...
Read More →ในโลกของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) การสร้างโมเดลที่สามารถสร้างข้อมูลรูปแบบใหม่ได้อย่างใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับ เป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเฉพาะทางในหลายๆ สาขา ไม่ว่าจะเป็นการสร้างภาพใหม่จากภาพที่มีอยู่ หรือการประมวลผลเสียง Variational Autoencoders (VAEs) เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในด้านนี้ โดยเฉพาะเมื่อใช้ร่วมกับ TensorFlow ที่เป็นไลบรารี่สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขที่ปรับขนาดได้สูง ซึ่งรองรับการใช้กราฟของการดำเนินการเชิงสัญญาณ...
Read More →ในโลกของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) มีแนวคิดและเทคนิคมากมายที่ช่วยในการพัฒนาประสิทธิภาพของโมเดล หนึ่งในเทคนิคที่กำลังได้รับความสนใจอย่างมากในปัจจุบันคือ การเรียนรู้แบบ Self-Supervised Learning (SSL) ซึ่งแตกต่างจากการเรียนรู้แบบ Supervised Learning และ Unsupervised Learning ในแง่ที่ว่ามันใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่ต้องการป้ายกำกับ (labels) เพื่อฝึกโมเดล...
Read More →การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้เปลี่ยนแปลงภูมิสถาปัตยกรรมของเทคโนโลยีในปัจจุบันอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) หนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลเรียนรู้ของเครื่องและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกง่ายขึ้นคือ TensorFlow ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์สไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง โดย Google Brain...
Read More →ในโลกที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่างๆ อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งที่มีความสำคัญมาก ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) การออกแบบโมเดลที่สามารถทำงานได้ดีในสภาวะที่ซับซ้อนเป็นความท้าทายที่น่าสนใจ หนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมและมีประสิทธิภาพคือ Proximal Policy Optimization (PPO) และในบทความนี้เราจะมาดูว่า TensorFlow ซึ่งเป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก สามารถนำมา...
Read More →ในยุคปัจจุบันที่การเรียนรู้ของเครื่องกลายเป็นแกนหลักในเทรนด์ทางเทคโนโลยี การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน โดยเฉพาะในด้านปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เสริมความรู้ (Reinforcement Learning - RL) เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความสนใจอย่างมาก ซึ่งในบทความนี้เราจะมาพูดถึงการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงด้วย Deep Q-Learning (DQN) ผ่านการใช้งานไลบรารี TensorFlow ที่เป็นที่นิยม...
Read More →ในยุคของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML) เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการพัฒนาระบบที่ต้องการความชาญฉลาดระดับสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้เสริม (Reinforcement Learning - RL) ที่ถูกนำมาใช้ในการตัดสินใจที่ซับซ้อน ในบทความนี้ เราจะสำรวจเทคนิค Deep Reinforcement Learning โดยใช้ TensorFlow ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญในการสร้างและฝึกโมเดล...
Read More →เมื่อพูดถึงการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) หลายคนอาจนึกถึงโมเดลที่ซับซ้อนและต้องการการประมวลผลที่สูง แต่ในยุคปัจจุบัน การใช้งานโมเดลเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในเซิร์ฟเวอร์ทรงพลังเท่านั้น โมบายดีไวซ์ที่พกพาง่ายก็สามารถรันวัตรจักรการถอดรหัส เช่นเดียวกับที่รันบนเครื่องเซิร์ฟเวอร์ได้แล้ว เทคโนโลยีที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้คือ TensorFlow Lite...
Read More →
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com
