or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
รถยนต์ขับขี่อัตโนมัติ สมาร์ทโฟน เสิร์ชเอนจิน... deep learning อยู่รอบตัวเราในทุกวันนี้ ก่อนจะเริ่มสร้างโมเดลที่ซับซ้อน คุณจะได้ทำความรู้จักกับ PyTorch ซึ่งเป็น framework สำหรับ deep learning รวมถึงเรียนรู้การจัดการ tensor การสร้างโครงสร้างข้อมูลใน PyTorch และการสร้าง neural network แรกด้วย linear layers
ในการฝึก neural network ด้วย PyTorch คุณจะต้องทำความเข้าใจส่วนประกอบเพิ่มเติม เช่น activation function และ loss function จากนั้นจะพบว่าการฝึกโมเดลต้องอาศัยการลด loss function ซึ่งทำได้โดยการคำนวณ gradient และนำ gradient เหล่านั้นไปอัปเดตพารามิเตอร์ของโมเดล
เมื่อเรียนรู้ส่วนประกอบสำคัญของ neural network แล้ว คุณจะได้ฝึกโมเดลโดยใช้ training loop พร้อมสำรวจปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น vanishing gradient และเรียนรู้วิธีแก้ไข ไม่ว่าจะเป็นการใช้ activation function แบบอื่น หรือการปรับ learning rate และ momentum
การฝึกโมเดล deep learning ต้องอาศัยทั้งความรู้และประสบการณ์ เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลได้รับการฝึกอย่างถูกต้อง จำเป็นต้องติดตามค่าเมตริกต่าง ๆ ระหว่างการฝึก เช่น ค่า loss หรือค่าความแม่นยำ คุณจะได้เรียนรู้วิธีคำนวณเมตริกเหล่านี้และวิธีลด overfitting
แบบฝึกหัดปัจจุบัน