โปร เจ ค Machine Learning
77 Test acc: 0. 7912266 Epoch: 1 Train acc: 0. 81 Test acc: 0. 8269699 Epoch: 2 Train acc: 0. 83 Test acc: 0. 84240454 Epoch: 3 Train acc: 0. 84 Test acc: 0. 848091 Epoch: 4 Train acc: 0. 87 Test acc: 0. 8610886 Epoch: 5 Train acc: 0. 9 Test acc: 0. 8659626 Epoch: 6 Train acc: 0. 8683997 Epoch: 7 Train acc: 0. 91 Test acc: 0. 8700244 Epoch: 8 Train acc: 0. 8740861 Epoch: 9 Train acc: 0. 8716491 Epoch: 10 Train acc: 0. 92 Test acc: 0. 8740861 Epoch: 11 Train acc: 0. 8732738 … โอเค ได้โมเดลมาแล้ว จะเอาไปใช้ได้ยังไง? เราสามารถ export โมเดลที่ทำจาก Tensorflow ออกมาในรูปบแบบที่เรียกว่า SavedModel ได้ หลังจากนั้นถ้าเราอยากใช้ model ในการทำนายแบบ interactive/online (เช่น user ที่ใช้งานผ่าน web application) มีตัวเลือกค่อนข้างเยอะ ใช้ Tensorflow Serving ที่ทีม TF เตรียมไว้ให้แล้ว โปรมแกรมจะทำตัวเป็น server ที่มี API ให้ใช้ทั้งแบบ REST และ gRPC (ที่ใช้ยากกว่า แต่ประสิทธิภาพดีกว่า) โฮสต์บน Google Cloud ML Engine อันนี้ไปดูมาแล้วแอบแพงเหมือนกัน ชั่วโมงละ 0. 03 USD ใช้ แปลงไปเป็นเวอร์ชันที่ทำงานบน Javascript ได้!
โปร เจ ค machine learning english
หลังจาก บทความก่อน ที่นำเสนอเรื่อง การสอน Data Science สำหรับเด็กไปแล้ว วันนี้ขอแชร์ เรื่อง การสอน Machine Learning สำหรับเด็กนะครับ เริ่มจากหนังสือก่อนเลย มีหนังสือหลายๆเล่มที่น่าสนใจและได้ review เกิน 4.
- ประกันสังคม สรุปมาตรการช่วยผู้ประกันตนจาก "โควิด-19" ระบาดระลอกใหม่
- การควบคุมน้ำหนักให้อยู่ในเกณฑ์มาตรฐาน - AM Pro Health
- บ้านพฤกษาวิลล์ 99 เพชรเกษม 91-93 (Pruksaville 99 Petchkasem 91-93) ราคาเริ่มต้น 1,690,000 กว่าบาท โดยพฤกษา | เช็คราคา.คอม
- คอนโดติดรถไฟฟ้า BTS ราชดำริ เรียงตามข้อมูลล่าสุด หน้าละ 10 โครงการ | เช็คราคา.คอม
- โปร เจ ค machine learning english
- ส เป ค ไอ โฟน 7 plus
- โปร เจ ค machine learning resources
- Garmin fenix 5 มี กี่ รุ่น download
- บัตร 1 แถม 1 พิซซ่า
- ยาง monster tire at1 275 55r20 parts
- โปร เจ ค machine learning 2
UCI Machine Learning Repository รวมชุดข้อมูลคุณภาพดี แถมแบ่ง Filter มาให้เลือกใช้ง่าย ๆ เริ่มจากแหล่งข้อมูลที่หลาย ๆ คนน่าจะรู้จักกันก่อนครับ UCI Machine Learning Repository เป็นแหล่งรวบรวมข้อมูลโดย University of California ซึ่งคอร์สออนไลน์ส่วนใหญ่มักจะนำมาใช้กัน จุดเด่นของเว็บไซต์ UCI คือ ข้อมูลมีการกรองมาแล้วจากทางผู้ดูแลเว็บไซต์ เพื่อให้เหมาะกับการนำไปใช้ต่อได้ง่าย ๆ แถมยังมีการจัดกลุ่มข้อมูลให้เสร็จสรรพว่าข้อมูลเหมาะกับโจทย์ประเภทไหน (Classification, Regression, Clustering etc. )
ออกตัวก่อนว่าตอนนี้ก็ยังเรียนรู้เรื่องนี้เพิ่มอยู่ แต่ resource ที่ใช้มี เอกสารของ library scikit-learn มีตัวอย่างและคำแนะนำให้ทดลองเล่นตามได้ง่ายๆ คอร์สของ ถ้าไม่อยากลงทะเบียนเรียน (เดือนละ 50 USD) สามารถดูวิดีโอบน YouTube ได้ อ่าน เล่มนี้ ยังไม่จบ (และอาจจะไม่จบ) เลยยังไม่อยากแนะนำ แต่ส่วนของ RNN ที่อ่านมาถือว่าดี ตัวอย่างใช้งานได้จริง