Category: Machine Learning

python #07 Sentiment Analysis – IMDB

ต่อจาก python #06 – Sentiment Analysis ด้วย Keras + Tensorflow เนื่องจากเรา Train โมเดล ด้วย ประโยคเพียง 9 ประโยค ซึ่งประกอบด้วยคำ 19 คำ เมื่อถูกทดสอบด้วยคำที่ “ไม่เคยเจอมาก่อน” ก็จะไม่สามารถวิเคราะห์ได้ถูกต้องนัก ยิ่ง ถ้าเจอกับประโยคที่ ไม่มีคำที่เคยเจออยู่เลย ก็จะได้ Zero Vector ไปเลย (ในทางเทคนิค สามารถตั้งค่าห้ Unknown Word มี Index = 1 ได้) แก้ไขอย่างไร…

python #06 – Sentiment Analysis ด้วย Keras + Tensorflow

บทความนี้กล่าวแบบทางเทคนิค ไม่เน้นวิชาการ ทฤษฏีมากนัก Sentiment Analysis เป็นตัวอย่างที่ดีของการเริ่มต้นทำงานด้าน NLP (Natural Language Processing) เริ่มจากหาตัวอย่างประโยค (Inputs) และเป้าหมาย (Labels) แยกคำจากประโยค (Tokenization) แปลงให้เป็นตัวเลข (Word Representation) แล้วสอน NN (Train) วัดผล (Test/Evaluate) แล้วนำไปใช้ โดยป้อนประโยคเข้าไป แล้วดูว่า โมเดลของเราจะจัดให้เป็น Labels ใด (ในตัวอย่างนี้จะเป็น Multiclass (Multinomial) Classification) ดู Jupyter Notebook Input สมมุติเรามีตัวอย่างประโยคประมาณนี้แบ่งเป็น Positive,…

python #05 – การ Save/Load ตัวโมเดลจาก Keras แล้วนำไปใช้ใน Production Server

ต่อจาก python #03 – Train/Validation/Test and Accuracy Assessment with Confusion Matrix เมื่อสร้าง Neural Network Model แล้วทำการ Train/Test ปรับค่า Hyper parameters จนได้ผลเป็นที่พอใจแล้ว (Accuracy และ Confusion Matrix ให้ค่าที่รับได้) ก็สามารถเก็บ Model นี้เอาไว้ใช้งานภายหลัง ไม่ต้องเริ่มต้น Train ใหม่ โดยใช้คำสั่ง ก็จะได้ไฟล์ (ตามตัวอย่างนี้) ชื่อ example_model.h5 สามารถนำไปใช้บนเครื่อง Production ได้…

python #04 – Tensorboard

เมื่อติดตั้ง Tensorflow ก็จะมี Tensorboard ติดตั้งมาให้แล้ว วิธีการใช้งาน ก็แสนง่าย คือ ใน Code เพิ่ม(ตั้งชื่อ directory ให้ดี เช่นกรณีนี้ ตั้งชื่อว่า example-logs เป็นต้น) และในส่วนของ fit ให้เพิ่ม callbacks เข้าไป ดังภาพนี้ จากนั้นก็ Train ตามปรกติ เมื่อต้องการดู Tensorboard ก็เพียงเปิดอีก Terminal หนึ่ง (Command Prompt) ไปที่ Directory ที่มี log อยู่ แล้วใช้คำสั่ง ตัว…

การสร้าง RESTful API สำหรับใช้งานจริง ง่าย ๆ ด้วย Flask และ Waitress

จาก From LAB to Production – จาก Machine Learning Model สู่ Flask RESTful ซึ่งได้นำ Machine Learning แบบ Statistical Approach อย่าง Logistic Regression ที่สร้างโมเดล และ Train กับข้อมูลเรียบร้อยแล้ว (บนเครื่อง Development) จากนั้น ได้นำโมเดลออกมาใช้งาน โดยใช้ วิธีการ Serialization ด้วย joblib ในภาษา Python ได้เป็นไฟล์ออกมา แล้วจึงนำไปใช้เพื่อใช้ในการทำนาย (predict)…