‫ยินดีต้อนรับกลับมานะทุกคน
‫ฉันตื่นเต้นมากสำหรับส่วนถัดไปนี้
‫และแน่นอน เรากำลังเริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์การสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิ่งหกขั้นตอนของเรา
‫เรามีคุณลักษณะการประเมินข้อมูลการกำหนดปัญหา การสร้างแบบจำลอง และการทดลอง
‫อีกครั้ง เรากำลังพยายามทำให้ธรรมชาติที่เกือบจะสองนี้เกิดขึ้นกับการเรียนรู้ของเครื่อง งานการสร้างแบบจำลองที่เราเจอ
‫หากเรามีข้อมูลบางอย่าง
‫นี่คือขั้นตอนบางส่วนที่เราสามารถทำได้เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนั้น
‫ตอนนี้เรามาดูกันว่าเครื่องมือใดบ้างที่เราสามารถใช้ได้
‫และสิ่งที่สำคัญคือในส่วนนี้ เราจะพาไปดู TensorFlow
‫และตอนนี้คุณอาจจะสงสัยว่า อืม โอเค
‫ฉันเห็น PyTorch ที่นี่
‫ฉันเห็นซ็อกเก็ตเรียนรู้
‫ฉันเห็นว่าเราได้ดูบรรทัดที่สองแล้ว แต่ TensorFlow คืออะไร
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะเจาะลึกลงไปในส่วนนี้ทั้งหมด และเราจะล้อเล่นอันนี้ให้แตกต่างไปเล็กน้อยกับวิธีที่เราดูแผนที่แพนด้า
‫โครงเรื่อง ตัวเลข และการเรียนรู้ซ็อกเก็ต ส่วน.
‫เหตุผลก็คือเพราะหนังสือเกี่ยวกับ TensorFlow และหนังสือเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทของสิ่งที่เรากำลังจะกล่าวถึงในส่วนนี้
‫ยังไม่เป็นที่ยอมรับเท่าที่การเรียนรู้ด้วยพลังจิต
‫ดังนั้นกายสิทธิ์จึงเรียนรู้ที่จะอยู่ใกล้ๆ มานานกว่าสิบปี
‫ในขณะที่ TensorFlow เวอร์ชันที่เรากำลังจะใช้งาน ออกมาเมื่อสองสามเดือนที่ผ่านมา
‫ดังนั้น หากคุณกำลังดูสิ่งนี้ในปี 2020 หรือหลังจากนั้น แสดงว่าเป็นเวอร์ชันของ TensorFlow จริงๆ
‫เทนเซอร์โฟลว์2 0 ตอนนี้อาจเป็นเวอร์ชั่นที่สูงกว่า ออกเมื่อปลายปี 2019 เท่านั้น
‫สิ่งที่เราทำในส่วนนี้คือ เรากำลังใช้สิ่งที่ล้ำสมัย
‫และสิ่งที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่าคือเรามีคู่แข่งรายใหม่ในสภาพแวดล้อมที่ทำงานของเรา นั่นคือ
‫Google CoLab
‫เหตุผลก็คือเพราะเราต้องการการเข้าถึง GPU
‫เราจะมาดูกันว่าในวินาทีนั้น
‫แต่นี่คือพื้นที่ทำงานที่เราจะใช้สำหรับส่วนนี้
‫ถ้าคุณไม่คุ้นเคยกับ Google CoLab ก็ไม่เป็นไร
‫เราจะผ่านมันไปให้ได้
‫คล้ายกับ Jupyter Notebook มาก
‫ตอนนี้คุณอาจกำลังคิดว่า TensorFlow คืออะไร?
‫และนั่นเป็นคำถามที่ดี
‫TensorFlow เป็นห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกหรือการคำนวณเชิงตัวเลข
‫นั่นอาจเป็นคำที่ดีกว่าสำหรับมัน
‫ตอนนี้ Google เป็นผู้คิดค้นขึ้นเป็นครั้งแรก และพวกเขาใช้มันภายในตัวเองเหมือนกับว่าเป็นไลบรารีซอฟต์แวร์ภายในสำหรับความต้องการการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมด
‫และตอนนี้ก็เป็นโอเพ่นซอร์สจริงๆ ทุกคนจึงสามารถมีส่วนร่วมใน TensorFlow ได้
‫การอัปเดตล่าสุด TensorFlow 2 0.
‫มันอัดแน่นไปด้วยการอัปเดตที่ชุมชน คนอย่างคุณ และฉันที่ใช้ TensorFlow ได้ขอให้ชอบ
‫เฮ้ มันไม่ได้ผลจริงๆ
‫เรามาทำให้มันดีขึ้นหน่อยได้ไหม?
‫TensorFlow เวอร์ชันเก่าที่คุณไม่ต้องกังวล
‫สิ่งที่เรากล่าวถึงคือสิ่งล่าสุดที่นี่
‫TensorFlow ใช้ในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
‫ในโครงการก่อนหน้านี้ เราได้จัดการกับข้อมูลที่มีอยู่ในกรอบข้อมูล
‫บางอย่างที่ดูเหมือนสเปรดชีต Excel
‫มันมีแถวและคอลัมน์ แต่การเรียนรู้เชิงลึกนั้นเหมาะกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมากกว่า เช่น ภาพถ่ายหรือคลื่นเสียง
‫หรือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างข้อความภาษาธรรมชาติที่ไม่มีโครงสร้างเฉพาะจริงๆ
‫และตอนนี้ TensorFlow ช่วยให้เราสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก แบบเดียวกับโครงข่ายประสาทเทียม
‫เหมือนกับโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้
‫และยังช่วยให้เราตรวจสอบและประเมินว่าโครงข่ายประสาทเทียมของเราซึ่งเป็นอีกรูปแบบหนึ่งของโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องกำลังดำเนินการอยู่อย่างไร
‫มันกำลังทำสิ่งที่ถูกต้องหรือกำลังทำสิ่งที่ผิด?
‫ตอนนี้.
‫ทำไมต้อง TensorFlow?
‫สิ่งที่สำคัญที่สุดคือเราสามารถเขียนโค้ดการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างรวดเร็วใน Python
‫สิ่งที่ฉันหมายถึงอย่างรวดเร็วก็คือโค้ดนั้นสามารถทำงานบน CPU ได้ และหากคุณไม่แน่ใจว่า GPU คืออะไร ก็ไม่ต้องกังวลไป
‫เราจะตรวจสอบในอีกสักครู่
‫และ TensorFlow สามารถเข้าถึงโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่สร้างไว้ล่วงหน้าจำนวนมากได้
‫ทีนี้ นี่เป็นสิ่งสำคัญ
‫เช่นเดียวกับ Psychic Learn ที่มีโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องจำนวนมาก
‫เราเคยเห็น Psychic Learn แล้ว
‫TensorFlow ยังมีความสามารถในการเข้าถึงโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่สร้างไว้ล่วงหน้า ดังนั้นเราจะมาดูกันว่าจะทำอย่างไรในโครงการที่จะเกิดขึ้น
‫นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณทำทั้งสแต็กได้
‫ฉันหมายถึงว่าคุณสามารถประมวลผลข้อมูลของคุณล่วงหน้าโดยใช้ TensorFlow คุณสามารถสร้างแบบจำลองโดยใช้ TensorFlow
‫และคุณยังสามารถปรับใช้แบบจำลองที่คุณสร้างโดยใช้ TensorFlow
‫และเราเพิ่งพูดถึงเรื่องนี้
‫แต่เดิมได้รับการออกแบบและใช้งานภายในโดย Google
‫ตอนนี้มันเป็นโอเพ่นซอร์ส
‫ดังนั้น คนอย่างคุณและฉัน เราจึงมีสิทธิ์เข้าถึงซอฟต์แวร์เดียวกับที่ Google ใช้ภายในองค์กรสำหรับเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิง
‫เราพูดถึง GPU แล้ว
‫จริงๆ แล้ว GPU คืออะไร?
‫GPU ย่อมาจากหน่วยประมวลผลกราฟิก
‫และสิ่งสำคัญที่คุณต้องรู้ในตอนนี้คือมันเร็วกว่า CPU ปกติมากในการคำนวณเชิงตัวเลข
‫ดังนั้น ถ้าคุณจำได้ ถ้าแมชชีนเลิร์นนิงกำลังค้นหารูปแบบในข้อมูล ก. เค การเปลี่ยนข้อมูลหรือข้อมูลให้เป็นตัวเลข
‫การค้นหารูปแบบในตัวเลขนั้น GPU คือสิ่งที่จะช่วยให้เราเพิ่มความเร็วในการค้นหารูปแบบเหล่านั้นในตัวเลขเหล่านั้น
‫นั่นคือทั้งหมดที่เราต้องรู้
‫ตอนนี้ ถ้าคุณจำได้ว่าเหตุใดจึงกลับมาในการเรียนรู้ของเครื่องนั้นแบบตัวต่อตัว
‫นี่คือเหตุผลที่ฉันโตมาแบบย้อนยุคที่นี่
‫เราดูสไลด์นี้โดยเลือกรุ่น
‫ดังนั้นเราจึงมีข้อมูลที่มีโครงสร้างที่นี่
‫คุณอาจเลือกโมเดลและคุณอาจใช้หนึ่งในไลบรารีเหล่านี้กับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น Cat Boost,
‫Boost หรือ Random Forest
‫เราเห็นสิ่งนั้นในสกายไลน์
‫ตอนนี้เราจะเริ่มทำงานกับปัญหากับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
‫เรามีรูปถ่ายหรือไฟล์เสียงที่นี่ และเราได้แบบจำลองที่สอง ซึ่งก็เหมือนกับโครงข่ายประสาทเทียม
‫นี่คือสิ่งที่คุณจะเห็นหากคุณใช้ Google กับโครงข่ายประสาทเทียม
‫และตอนนี้โมเดลประเภทนี้ การเรียนรู้เชิงลึกและการถ่ายโอนการเรียนรู้
‫ทำงานได้ดีขึ้นมากกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างที่เราเพิ่งพูดถึง
‫ดังนั้น TensorFlow จึงเป็นสิ่งที่เราสามารถใช้เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
‫และฮับ TensorFlow เป็นที่ที่เราจะใช้การเรียนรู้การถ่ายโอน เค ก. นำสิ่งที่รุ่นหนึ่งรู้และนำไปใช้ในอีกรุ่นหนึ่ง
‫ตอนนี้คุณอาจสงสัยว่าการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไรและโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
‫ก็อยากให้คิดแบบนี้
‫การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเพียงรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียม บางอย่างเช่นนี้
‫นี่คือประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มักถูกอ้างถึงเมื่อเราพูดถึงการเรียนรู้เชิงลึก
‫ดังนั้น ถ้าเรามีรูปสุนัขนี้ และเรากำลังพยายามระบุว่านั่นคือสุนัขของฉัน
‫เซเว่น.
‫เธอสวยแค่ไหน?
‫และนั่นคือเบลล่าที่อยู่เบื้องหลัง
‫แต่สมมุติว่าเรากำลังพยายามระบุสายพันธุ์ของเซเว่น
‫โครงข่ายประสาทเทียมอาจมองภาพนี้ แปลงเป็นตัวเลข แล้วไป อืม โอเค
‫นางแบบตัวน้อยนี่
‫กำลังจะจำได้ว่าขาหน้าตาเป็นอย่างไร
‫แล้วอันนี้จะจำได้ว่าตาหน้าตาเป็นอย่างไร
‫แล้วคนพวกนี้ ใครจะรู้ ว่าพวกเขาจะคิดออกอย่างไร
‫และในที่สุดเราก็รู้ว่านี่คือภาพของลาบราดอร์
‫ถ้าโครงข่ายประสาทของเรากำลังเรียนรู้ใช่ไหม
‫นี่คือสิ่งที่ฉันต้องการให้คุณจินตนาการถึงโครงข่ายประสาทเทียม เช่นเดียวกับกระบวนการเดียวกันกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอื่นๆ
‫ทั้งหมดที่เราเคยดูมา คือ คุณมีอินพุต ข้อมูลบางประเภท แล้วคุณก็มีแมชชีนเลิร์นนิง โมเดลที่นี่
‫ในกรณีของเรา โครงข่ายประสาทเทียม
‫แล้วคุณมีผลลัพธ์บางอย่าง
‫ตอนนี้เป็นโครงข่ายประสาทเทียม คุณอาจสงสัยว่าโหนดเล็กๆ เหล่านี้คืออะไร
‫พวกมันถูกเรียกว่าโหนด
‫นี่เป็นโมเดลขนาดเล็กในตัวเอง
‫สิ่งที่จะเกิดขึ้นที่นี้คือ โมเดลเล็กๆ แต่ละตัวจะรวมกันและหารูปแบบบางอย่างในข้อมูลนี้ แล้วเรียนรู้ว่ารูปแบบนั้นเกี่ยวข้องกับ
‫a อย่างไร เค ฉลาก
‫และดังนั้น
‫การเรียนรู้เชิงลึกมาจากไหนหากเพียงว่าโครงข่ายประสาทเทียมเป็นเพียงแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องอีกประเภทหนึ่ง
‫นี่คือที่มาของส่วนลึก
‫เมื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียม คุณอาจใช้หลายเลเยอร์
‫ดูว่าเรามีเครือข่ายเดิมอยู่แล้ว แต่คุณอาจเพิ่มโครงข่ายประสาทเทียมเพิ่มเติมบนโครงข่ายประสาทเดิมของคุณ
‫และสิ่งนี้อาจทำได้ สิ่งที่นี่และฉันพูดอาจเป็นไปได้ เพราะอีกครั้ง เป็นการลองผิดลองถูกมากมายในการค้นหาแบบจำลองแบบนี้
‫นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันพูดในตอนต้นว่าหนังสือเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกยังไม่เสร็จสมบูรณ์เพราะเรายังคงหาวิธีที่ดีที่สุดในการวางโครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้
‫ดังนั้นฉันจึงได้กล่องมากกว่าที่เรามีในสไลด์ก่อนหน้านี้สองสามกล่อง
‫และความหมายก็คือ เมื่อคุณเพิ่มเลเยอร์เพิ่มเติมที่นี่ โหนดอื่นๆ เหล่านี้ โมเดลที่เล็กกว่าเหล่านี้ในโครงข่ายประสาทเทียม
‫จะเริ่มสามารถตรวจจับคุณลักษณะต่างๆ ได้มากขึ้นเรื่อยๆ และหวังว่าจะสามารถระบุข้อมูลในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของเราได้ดีขึ้น
‫.
‫ตอนนี้มีปัญหาการเรียนรู้เชิงลึกประเภทใด?
‫เราได้พูดถึงการจำแนกประเภทแล้ว
‫เราได้เห็นแล้วว่าในโครงการโรคหัวใจ
‫แต่คุณอาจต้องการจำแนกประเภทของสุนัขที่อยู่ในรูปภาพหรือว่าอีเมลเป็นสแปมหรือไม่
‫ในกรณีนี้ อีเมลนี้ไม่ใช่สแปมอย่างแน่นอน
‫มิฉะนั้น จะมีลำดับปัญหาที่เรียกว่า Sector SEQ
‫และนี่คือปัญหาที่เกิดขึ้นกับ Siri หรือ Google Home หรืออะไรทำนองนั้น
‫นอกจากนี้ยังเกิดขึ้นกับ Google แปลภาษา
‫ดังนั้นมันจึงใช้คลื่นเสียงและมันจะแปลสิ่งนั้นเป็นข้อความหรือคำสั่งบางประเภท
‫และสุดท้าย มีการตรวจจับวัตถุ ซึ่งคล้ายกับการจัดประเภทรูปภาพ แต่ตอนนี้
‫คุณกำลังพยายามค้นหาว่าวัตถุใดอยู่ภายในรูปภาพ
‫นี่เป็นปัญหาการเรียนรู้เชิงลึกชนิดหนึ่งที่รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองอาจต้องเข้ามาหรือจะเกิดขึ้นหากพวกเขากำลังใช้กล้อง
‫ถูกต้อง.
‫กำลังพยายามระบุวัตถุที่อยู่ในภาพ
‫หากรถยนต์ไร้คนขับของเทสลามีกล้องแปดตัว มันก็มักจะพยายามหยิบจับสิ่งที่ขวางทางอยู่
‫และฉันหมายความว่า ยังมีปัญหาการเรียนรู้เชิงลึกอีกมากมาย
‫แต่นี่คือสามสิ่งสำคัญที่คุณจะเจอในชีวิตประจำวันของคุณ
‫ตกลง.
‫และเราพูดถึงการถ่ายโอนการเรียนรู้ก่อน
‫แล้ว Transfer Learning คืออะไร และทำไมเราถึงควรใช้?
‫หลักการพื้นฐานของการโอนย้ายการเรียนรู้คือการนำสิ่งที่คุณทราบมาไว้ในโดเมนหนึ่งและนำไปใช้กับอีกโดเมนหนึ่ง
‫ดังนั้น หากคุณกำลังฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเลือกสายพันธุ์สุนัขและรูปภาพต่างๆ และคุณกำลังพยายามฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงตั้งแต่เริ่มต้น
‫ซึ่งอาจมีราคาแพงและใช้เวลานาน
‫แต่ถ้าคุณมีโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอยู่แล้วซึ่งเรียนรู้ที่จะระบุวัตถุอื่นๆ ในภาพ สิ่งที่สวยงามก็คือ
‫คุณสามารถใช้การเรียนรู้แบบถ่ายโอนได้
‫ดังนั้นการนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหรือโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้รูปแบบเหล่านั้นมาเรียนรู้ในรูปภาพชุดอื่น
‫แล้วนำรูปแบบเหล่านั้นไปใช้กับปัญหาของคุณเอง
‫นี่ทำให้เราสงสัยว่าทำไมไม่ใช้ประโยชน์จากที่มีอยู่แล้ว?
‫ทำไมไม่ใช้ประโยชน์จากสิ่งที่รุ่นอื่นรู้อยู่แล้ว?
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะทำในโครงการนี้
‫และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจะกล่าวถึงอะไร
‫ถ้าคุณจำขั้นตอนการยืมพลังจิตของเราได้
‫เวิร์กโฟลว์ TensorFlow ของเรามีความคล้ายคลึงกันมาก
‫เราต้องเตรียมข้อมูลให้พร้อม แต่คราวนี้เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแทนที่จะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง
‫และนี่คือหลักฐานหลักที่นี่ และฉันจะเน้นเรื่องนี้จนกว่าฉันจะไปเตรียมข้อมูลให้พร้อม โดยพื้นฐานแล้วก็แค่เปลี่ยนข้อมูลของเราให้เป็นกาล
‫ดังนั้น TensorFlow
‫และเมื่อข้อมูลอยู่ในกาล เราก็เลือกแบบจำลองที่เหมาะกับปัญหาของเรา
‫เราจะใช้ฮับ TensorFlow สำหรับสิ่งนี้ จากนั้นเราจะปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล
‫ดังนั้นก. เค ก. หาตัวแบบเพื่อหารูปแบบในข้อมูลให้เรา แล้วเราจะเรียนรู้วิธีการทำนาย
‫เมื่อแบบจำลองของเราได้เรียนรู้รูปแบบบางอย่างในข้อมูลของเราแล้ว เราจะประเมินแบบจำลองของเราเพื่อดูว่า เฮ้ เป็นการคาดคะเนหรือไม่
‫พวกเขามีอะไรดีหรือไม่?
‫เราจะดูวิธีปรับปรุงผ่านการทดลอง จากนั้นเราจะบันทึกและโหลดแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมของเราใหม่
‫ในรูปแบบจุดสำหรับผู้ใหญ่ เรากำลังจะไปถึงจุดสิ้นสุดของเวิร์กโฟลว์การจำแนกประเภทหลายคลาสที่ TensorFlow
‫เราจะเห็นสิ่งที่อยู่ในวินาที
‫เราจะเรียนรู้วิธีประมวลผลข้อมูลภาพล่วงหน้า
‫เราจะเรียนรู้วิธีเลือกรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึก
‫เราจะเรียนรู้วิธีการปรับให้เข้ากับข้อมูล
‫ดังนั้นเมื่อเรียนรู้รูปแบบต่างๆ แล้วเราจะเรียนรู้วิธีคาดการณ์ด้วยแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกของเรา
‫ดังนั้นโดยใช้รูปแบบที่เรียนรู้ แล้วเราจะประเมินการคาดการณ์ของแบบจำลองของเรา
‫เราจะบันทึกและโหลดโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของเรา
‫จากนั้นเราจะใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกมาเพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่เรากำหนดเอง
‫ไกลแค่ไหน?
‫นี่เป็นส่วนใหญ่ แต่ฉันตื่นเต้น
‫ตอนนี้ปัญหาคืออะไร?
‫เรากำลังดำเนินการเกี่ยวกับปัญหาการจำแนกประเภท และปัญหาการระบุสายพันธุ์สุนัขขนส่งสินค้า
‫ดังนั้นจงกำหนดสายพันธุ์ของสุนัขในภาพ
‫และตอนนี้ปัญหาประเภทนี้คือการจำแนกประเภทหลายคลาส
‫นั่นหมายความว่ามีมากกว่าสองตัวเลือก
‫แต่เราจะดูเรื่องนี้ในไม่ช้า
‫ตอนนี้คุณจะรับความช่วยเหลือทั้งหมดนี้ได้ที่ไหน
‫เนื่องจากเรากำลังเรียนรู้แนวคิดและรหัสในเวลาเดียวกัน ทั้งหมดภายในโครงการ
‫พยายามอย่างเต็มที่เพื่อปฏิบัติตามรหัสของคุณ
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫จำไว้ว่า ลองใช้ด้วยตัวคุณเองเพราะเรากำลังใช้ Google CoLab
‫เราจะเห็นสิ่งนี้ในอีกสักครู่
‫การอ่านเอกสารประกอบต่างจาก Jupyter Notebook เล็กน้อย
‫คุณต้องกดคำสั่ง shift ในช่องว่างเพื่ออ่านหากยังค้างอยู่
‫อย่ากลัวที่จะค้นหามัน
‫คุณจะเจอ StackOverflow หรือข้อความเพื่อติดตามเอกสาร
‫จากนั้นลองอีกครั้งโดยใช้สิ่งที่คุณพบใน StackOverflow หรือ TensorFlow เป็นเอกสารประกอบ
‫และสุดท้าย หากคุณยังติดอยู่ อย่ากลัวที่จะถาม
‫และอย่าลืม Discord Chat ซึ่งหวังว่าคุณจะสมัครใช้งาน
‫หวังว่าคุณจะอยู่ที่นั่นเพื่อโต้ตอบกับนักเรียนคนอื่นๆ
‫และตอนนี้โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป ไปหา doggos เหล่านั้นกันเถอะ