Peerayut Mongpaekสรุป Loss Function เพื่อพัฒนา Deep Learning Modelซึ่งการเลือกใช้ Loss Function ได้อย่างเหมาะสมกับปัญหา รวมทั้งการคอนฟิก Output Layer ของ Model ที่เหมาะสมกับ Loss Function ที่เลือก…Nov 4, 2020Nov 4, 2020
Peerayut MongpaekVisualizing Kernels and Feature Maps in Deep Learning Model (CNN)Convolution เป็นแนวคิดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้แก่ Neural Network ModelOct 20, 2020Oct 20, 2020
Peerayut Mongpaekการทำ Regularization แบบสมัยใหม่ ด้วยเทคนิค Augmentation, Batch Normalization และ Dropoutการเพิ่มประสิทธิภาพ Machine Learning Model มีวิธีการหลัก 2 อย่าง คือOct 7, 2020Oct 7, 2020
Peerayut Mongpaekการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ Machine Learning Model ด้วย Learning CurveLearning Curve เป็นสิ่งที่แสดงถึงประสิทธิภาพการเรียนรู้ของ Model จาก Training Dataset โดยประสิทธิภาพของ Model จะถูกวัดหลังจากการปรับปรุง…Sep 30, 2020Sep 30, 2020
Peerayut Mongpaekการ Deploy Machine Learning Model บน Production ด้วย FastAPI, Uvicorn และ Dockerprojectในที่นี้ https://gitlab.cpsudevops.com/peerayutm/basic_modelSep 23, 2020Sep 23, 2020
Peerayut MongpaekThe Effects of the Learning Rate on Model PerformanceImpact of Learning RateSep 20, 2020Sep 20, 2020
Peerayut MongpaekIntroduction to Stochastic Gradient Descent with Tensorflow and Keras FrameworkStochastic Gradient Descent (SGD) เป็นวิธีการหลักในการ Train Neural Network Model โดยใช้ Gradient หรือ ความชัน…Sep 2, 2020Sep 2, 2020
Peerayut MongpaekImplement the Back-propagation Algorithm from Scratch with NumPyPerceptronAug 26, 2020Aug 26, 2020
Peerayut MongpaekFeature Engineering for AI and Machine Learningอัลกอริทึมของ Machine Learning จะเรียนรู้จาก Input มาสร้างเป็น Output ในตัว Input จะประกอบด้วย Feature ต่าง ๆ อยู่ในแต่ละ Column…Aug 19, 2020Aug 19, 2020
