Deep Learning with Python

Deep Learning เป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง โดยมีโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) เป็นหลักการพื้นฐาน โดยมีความสำคัญอย่างมากในปัจจุบัน เนื่องจากมีการนำไปใช้งานในหลายด้านในการสร้างโมเดลที่สามารถทำงานได้ดีกว่ามนุษย์ในบางกรณี เช่น การจำแนกภาพ การแปลภาษา หรือการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีมากมาย เป็นต้น สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และมีความซับซ้อนได้ โดยไม่ต้องมีการจัดระบบหรือกำหนดลักษณะของข้อมูลล่วงหน้า ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานกับข้อมูลในสาขาต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ภาพการแพทย์ การวิเคราะห์เสียง หรือการจัดการกับข้อมูลทางภูมิศาสตร์ เป็นต้น

ทำความเข้าใจกับ Deep Learning

Deep learning สามารถค้นพบความสัมพันธ์ของข้อมูลได้อย่างอัตโนมัติ ไม่จำเป็นต้องกำหนดสูตรคำนวณแบบมีชื่อเสียงไว้ก่อน เรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำได้อย่างต่อเนื่อง และทำนายแม่นยำสูงกว่าวิธีการทั่วไป

การประมวลผลแบบกระจาย (Distributed Computing)

เป็นเทคนิคหนึ่งที่สามารถนำมาใช้ใน Deep Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการสอนโมเดล โดยใช้หลายเครื่องคอมพิวเตอร์ทำงานพร้อมกันเพื่อประมวลผลข้อมูล ซึ่งจะช่วยลดเวลาที่ใช้ในการสอนโมเดลลงได้มากๆ

การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

เป็นขั้นตอนที่สำคัญมากในการสร้างและสอนโมเดล Deep Learning เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้และทำนายผลได้อย่างแม่นยำ ดำเนินการกับข้อมูลเพื่อให้มีคุณภาพและเหมาะสมสำหรับการนำไปใช้งานในการสร้างและฝึกโมเดล

การวัดประสิทธิภาพ (Evaluation Metrics)

จะต้องใช้ Evaluation Metrics ที่เหมาะสมกับประเภทงานและปัญหาที่ต้องการแก้ไขด้วยโมเดล ซึ่งจะวัดความสามารถในการทำนายแต่ละคลาสของโมเดลว่ามีความแม่นยำแค่ไหน

โครงข่ายประสาทเทียม Artificial Neural Network (ANN)

เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่จำลองการทำงานของระบบประสาทเทียมในสมองของมนุษย์ เพื่อใช้ในการจำแนกและคาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลที่ป้อนเข้ามา เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ หรือการทำนายผลการเลือกตัวเลือก

โมเดลประสาทเทียม Feedforward Neural Network (FNN)

Neural Network แบบง่ายที่มีลักษณะการส่งผ่านข้อมูลไปข้างหน้าเท่านั้น (feedforward) โดยมีโครงสร้างประกอบด้วยชั้น (layer) ของโหนด (node) ที่เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่าย แต่ละโนดในชั้นกับโหนดในชั้นถัดไปจะมีการเชื่อมต่อกันเป็นเส้นสัมผัส

โมเดลประสาทเทียม Convolutional Neural Network (CNN)

โมเดลประสาทเทียมที่เหมาะสำหรับงานประมวลผลภาพและวิดีโอ โดย CNN มีการประมวลผลที่เหมือนกับเครื่องประมวลผลของมนุษย์ที่มีการจัดแยกคุณลักษณะเฉพาะของภาพ โดยการทำ Convolution เป็นการสกัดลักษณะเฉพาะ

โมเดลประสาทเทียม Recurrent Neural Network (RNN)

เป็นโมเดลประสาทเทียมมีการจัดการข้อมูลที่เป็นลำดับ มีการเชื่อมต่อ ระหว่าง Layer ที่มีลักษณะ Recurrent หรือวนกลับ จะทำให้สามารถคำนวณและเรียนรู้ที่เป็นลำดับได้ดีกว่าโมเดลประสาทเทียมที่ไม่มีการเชื่อมต่อระหว่าง Layer

โครงข่ายความเชื่อเชิงลึก Deep Belief Network (DBN)

สามารถเรียนรู้และจำแนกข้อมูลได้โดยมีการใช้โครงสร้างของ Restricted Boltzmann Machines (RBM) เป็นหลักในการสร้างโมเดล เป็นโมเดลประสาทเทียมที่มีความซับซ้อน

การปรับแต่ง Hyperparameters

เป็นการวิเคราะห์ผลลัพธ์และปรับปรุง Hyperparameters เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มีหลายวิธี เช่น Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization, Batch Size, Learning Rate และ Number of Hidden Layers

การใช้ Transfer Learning

เป็นการนำโมเดลที่ฝึกด้วยชุดข้อมูลใหญ่ (pre-trained model) มาใช้ในการแก้ปัญหาที่มีชุดข้อมูลเล็ก โดยใช้โมเดล pre-trained เป็นการจัดการ feature ของข้อมูลในชุดข้อมูลเล็ก เพื่อลดเวลาในการฝึกโมเดลและเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล

การใช้ Autoencoder

มักถูกใช้ในงานประมวลผลภาพ (image processing) และการลดมิติของข้อมูล (dimensionality reduction) เป็นการสร้างโมเดล neural network ที่มีชั้นเข้ารหัส (encoder) และชั้นถอดรหัส (decoder)

การใช้ Reinforcement Learning

เป็นการสอนระบบให้เรียนรู้วิธีการตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมแบบใหม่ โดยให้ระบบเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ได้รับจากการทดสอบและตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อม

การใช้ Gradient Descent

การปรับค่าพารามิเตอร์โมเดลในการเรียนรู้โดยการปรับค่าพารามิเตอร์เพื่อลดค่าความผิดพลาดของโมเดล (loss function) โดยใช้ค่า gradient ของ loss function ต่อค่าของพารามิเตอร์เพื่อทำให้ loss function ลดลงจนกว่าจะเจอค่าที่ต่ำสุด