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…
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,…
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…
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…
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)…
ปัญหา สร้างเครื่องบน VMWare ESXi รุ่นล่าสุดก็แล้ว ลงเป็น Windows Server 2016 DataCenter ก็แล้ว ตาม Spec ของ Tensorflow (Version ล่าสุด 1.12) บอกว่า ใช้ Python 3.6 ก็ลงแล้ว (ยังใช้กับตัวล่าสุด 3.7 ไม่ได้) ติดตั้ง Tensorflow ก็ลงตามปรกติ ก็สำเร็จเรียบร้อยดี แต่พอลอง import ปรากฏว่าเกิด Error “Failed to load the native TensorFlow runtime.” ทั้ง…
ต่อจาก Kaggle – วิธีการใช้ Logistic Regression บนข้อมูล Iris ซึ่งเป็น Machine Learning แบบ Supervised Learning คราวนี้ ลองมาดูว่า ถ้า เราไม่รู้ว่า ข้อมูลแบบออกเป็นกี่กลุ่ม จะให้ Machine แบ่งกลุ่มได้อย่างไร หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมคือ K-Means Clustering มีคลิป ที่อยากให้ลองชม เพื่อความเข้าใจ StatQuest: K-Means Clustering เริ่มกันเลย 1. นำเข้าข้อมูล และ Package ที่ต้องการ import pandas as pd import…
จาก Kaggle – วิธีการใช้ Logistic Regression บนข้อมูล Iris เราได้ Model มาแล้ว แต่ จะนำสู่ Production ได้อย่างไร ? ใน Python มี Object Serialization ทำให้สามารถเก็บ Object ที่สร้างขึ้น ไปไว้ในไฟล์ ซึ่ง มีให้ใช้หลายตัว ได้แก่ pickle cpickle joblib มีคนทำการทดสอบความเร็ว พบว่า cpickle เร็วสุด (https://stackoverflow.com/questions/12615525/what-are-the-different-use-cases-of-joblib-versus-pickle) แต่ในที่นี้ จะใช้ joblib เพราะน่าจะเหมาะกับงานที่ต้องมีการ Load Data…
ข้อมูล Iris Dataset มักจะใช้ในการเริ่มต้นศึกษาการใช้งาน เครื่องมือทาง Data Science โดยเฉพาะ Classification เพราะไม่ซับซ้อน มี 4 ฟิลด์ ที่ใช้เป็น Features และมี 1 ฟิลด์ ที่จะเป็น Class (มี 3 Categories) เริ่มจาก New Kernel ในที่นี้ เลือก Notebook จากนั้น เลือก Add Dataset จากที่เค้ามีให้ หรือ จะ Upload ขึ้นไปก็ได้ จากนั้น ข้อมูลของเราจะมาอยู่ที่ …
