โครงข่ายประสาทเทียม (NN)
Neural Networks เป็นหนึ่งในการค้นพบที่สำคัญที่สุดในประวัติศาสตร์
Neural Networks สามารถแก้ปัญหาที่ไม่สามารถแก้ไขได้โดยอัลกอริทึม:
- การวินิจฉัยทางการแพทย์
- การตรวจจับใบหน้า
- การจดจำเสียง
Neural Networksเป็นหัวใจสำคัญของ การเรียนรู้ เชิงลึก
การปฏิวัติการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
การปฏิวัติการเรียนรู้เชิงลึกอยู่ที่นี่แล้ว!
การปฏิวัติการเรียนรู้เชิงลึกเริ่มต้นขึ้นในปี 2010 ตั้งแต่นั้นมา Deep Learning ก็ได้แก้ปัญหาที่ "ไม่สามารถแก้ไขได้" มากมาย
การปฏิวัติการเรียนรู้เชิงลึกไม่ได้เริ่มต้นจากการค้นพบเพียงครั้งเดียว มันเกิดขึ้นไม่มากก็น้อยเมื่อปัจจัยที่จำเป็นหลายประการพร้อม:
- คอมพิวเตอร์เร็วพอ
- ที่เก็บข้อมูลคอมพิวเตอร์มีขนาดใหญ่พอ
- คิดค้นวิธีการฝึกอบรมที่ดีขึ้น
- มีการคิดค้นวิธีการปรับแต่งที่ดีขึ้น
เซลล์ประสาท
นักวิทยาศาสตร์ยอมรับว่าสมองของเรามีเซลล์ประสาทประมาณ 100 พันล้านเซลล์
เซลล์ประสาทเหล่านี้มีการเชื่อมต่อหลายแสนล้านระหว่างเซลล์เหล่านี้
เครดิตภาพ: มหาวิทยาลัยบาเซิล Biozentrum
Neurons (aka Nerve Cells) are the fundamental units of our brain and nervous system.
The neurons are responsible for receiving input from the external world, for sending output (commands to our muscles), and for transforming the electrical signals in between.
Neural Networks
Artificial Neural Networks are normally called Neural Networks (NN).
Neural networks are in fact multi-layer Perceptrons.
The perceptron defines the first step into multi-layered neural networks.
The Neural Network Model
Input data (Yellow) are processed against a hidden layer (Blue) and modified against another hidden layer (Green) to produce the final output (Red).
Neural Networks with JavaScript
Artificial Intelligence can be math-heavy. The nature of neural networks is highly technical, and the jargon that goes along with it tends to scare people away.
This is were JavaScript can come to help. We need easy to understand software APIs to simplifying the process of creating and training neural networks.
JavaScript Libraries
Brain.js
Brain.js is a JavaScript library that makes it easy to understand Neural Networks because it hides the complexity of the mathematics.
Building a neural network with Brain.js.
Introduction to ml5.js
ml5.js is trying to make machine learning more accessible to a wider audience.
The ml5 team is working to wrap machine learning functionality in friendlier ways.
The example below uses only three lines of code to classify an image:
<img id="image" src="pic1.jpg" width="100%">
<script>
const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet');
classifier.classify(document.getElementById("image"), gotResult);
function gotResult(error, results) { ... }
</script>
Try substitute "pic1.jpg" with "pic2.jpg" and "pic3.jpg".
TensorFlow Playground
TensorFlow Playground is a web application written in d3.js.
With TensorFlow Playground you can learn about Neural Networks (NN) without math.
In your own Web Browser you can create a Neural Network and see the result.
TensorFlow.js was previously called Tf.js and Deeplearn.js.
Tom Mitchell
Tom Michael Mitchell (born 1951) is an American computer scientist and University Professor at the Carnegie Mellon University (CMU).
He is a former Chair of the Machine Learning Department at CMU.
E: Experience (the number of times).
T: The Task (driving a car).
P: The Performance (good or bad).
Stories
Giraffe
In 2015, Matthew Lai, a student at Imperial College in London created a neural network called Giraffe.
Giraffe could be trained in 72 hours to play chess at the same level as an international master.
Computers playing chess are not new, but the way this program was created was new.
Smart chess playing programs take years to build, while Giraffe was built in 72 hours with a neural network.