——模型如何学习、优化与最终评估的完整指南**
在机器学习和深度学习的世界里，Training（训练）、Validation（验证）、Testing（测试） 是构建优质模型的三大核心步骤。
很多初学者经常混淆它们的作用，或者不知道为什么必须划分这三类数据集。
Training・Validation・Test を理解する
モデルが学習・調整・評価される仕組みを完全ガイド**
機械学習・ディープラーニングを学ぶ上で最も重要な基礎のひとつが、
Training（学習）・Validation（検証）・Testing（テスト） の違いと役割を正しく理解することです。
เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning
คู่มืออธิบายครบวงจรตั้งแต่การเรียนรู้จนถึงประเมินผลจริง**
ในงาน Machine Learning หรือ Deep Learning การเข้าใจความแตกต่างของ Training, Validation, และ Testing ถือเป็นพื้นฐานที่สำคัญที่สุด เพราะทั้งสามส่วนนี้ทำให้โมเดล:
Continue reading "เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning"
Understanding Training, Validation, and Testing in Machine Learning
A Complete Guide to How Models Learn, Improve, and Get Evaluated
When learning machine learning or deep learning, one of the most important foundations is understanding the three phases of model development:
Continue reading "Understanding Training, Validation, and Testing in Machine Learning"
深入理解神经网络
ニューラルネットワークを深く理解する
なぜエッジから始まり、なぜ Conv2d を使い、なぜ ReLU が必須なのか**
ディープラーニングを学び始めた人がよく疑問に思うポイントがあります。
เข้าใจ Neural Network ให้ลึกจริง — ทำไมต้อง Convolution, ทำไม ReLU ต้องตามหลัง Conv2d และทำไมเลเยอร์ลึกขึ้นถึงเรียนรู้ฟีเจอร์ซับซ้อนขึ้น
หลายคนที่เริ่มศึกษา Deep Learning มักสงสัยว่า
- ทำไมเลเยอร์แรกถึงเรียนรู้ “ขอบภาพ (edges)” ก่อน “รูปร่าง (shapes)”?
- ทำไมงานด้านภาพต้องใช้
Conv2dแทบทุกครั้ง? - Convolution คืออะไรแน่?
- ทำไมต้องใส่ ReLU หลัง Conv2d ทุกครั้ง?
- แล้วทำไมยิ่งเพิ่มเลเยอร์ ความสามารถในการทำนายถึงดีขึ้น?
Understanding Neural Networks Deeply
Why Edges Come Before Shapes, Why We Use Conv2d, and Why ReLU Must Follow Convolution
When beginners first learn about neural networks — especially convolutional neural networks (CNNs) — they often ask:
AI 商品真伪鉴定系统：为现代零售品牌打造的智能解决方案
随着假货的生产越来越精细，仅依靠肉眼或人工经验的传统鉴定方式已难以满足现代零售与二手市场的需求。品牌商与鉴定机构需要更快、更准确、可扩展的真伪检测方法。
AIによる真贋判定システム：現代のリテールブランド向け最新ソリューション
近年、偽造品はますます精巧になり、従来の目視確認や経験に頼った真贋判定では十分とは言えなくなっています。ブランドやリセール事業者は、スピード、正確性、スケーラビリティを兼ね備えた新しい仕組みを求めています。