or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ในบทแรกนี้ จะได้รู้จักกับ neural network ทำความเข้าใจประเภทของปัญหาที่สามารถแก้ได้ และเรียนรู้ว่าควรใช้งานเมื่อใด พร้อมทั้งสร้าง network หลายรูปแบบ และช่วยโลกด้วยการเทรนโมเดล regression ที่ประมาณวิถีโคจรของอุกกาบาตที่กำลังเข้าใกล้โลก!
เมื่อจบบทนี้ จะรู้วิธีแก้ปัญหาแบบ binary, multi-class และ multi-label ด้วย neural network โดยผ่านโจทย์ต่าง ๆ เช่น การตรวจจับธนบัตรปลอม การระบุว่าใครขว้างลูกดอกใส่เป้า และการสร้างระบบอัจฉริยะสำหรับรดน้ำในฟาร์ม นอกจากนี้ยังสามารถพล็อตเมตริกการเทรนโมเดล และหยุดการเทรนพร้อมบันทึกโมเดลได้เมื่อโมเดลไม่พัฒนาขึ้นแล้ว
ในบทที่ผ่านมา ได้เทรนโมเดลมาหลายตัวแล้ว! ตอนนี้จะได้เรียนรู้วิธีอ่าน learning curve เพื่อทำความเข้าใจโมเดลขณะเทรน รวมถึงการแสดงผลของ activation function, batch size และ batch normalization จากนั้นจะได้เรียนรู้วิธีปรับแต่ง hyperparameter อัตโนมัติสำหรับโมเดล Keras โดยใช้ sklearn
ถึงเวลาทำความรู้จักกับสถาปัตยกรรมขั้นสูงเพิ่มเติมแล้ว! จะได้สร้าง autoencoder เพื่อฟื้นฟูภาพที่มีสัญญาณรบกวน แสดงภาพการทำงานของ convolutional neural network ใช้โมเดลที่เทรนมาแล้วในการจำแนกภาพ และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ recurrent neural network และการทำงานกับข้อความ ผ่านการสร้าง network ที่พยากรณ์คำถัดไปในประโยค
แบบฝึกหัดปัจจุบัน