# การจำแนกสัตว์เลี้ยงจาก Oxford ด้วย Transfer Learning

งานในห้องปฏิบัติการจาก [AI for Beginners Curriculum](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners)

## งานที่ต้องทำ

ลองจินตนาการว่าคุณต้องพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับสถานรับเลี้ยงสัตว์เลี้ยงเพื่อจัดเก็บข้อมูลสัตว์เลี้ยงทั้งหมด หนึ่งในฟีเจอร์ที่ยอดเยี่ยมของแอปพลิเคชันนี้คือการระบุสายพันธุ์ของสัตว์เลี้ยงจากภาพถ่ายโดยอัตโนมัติ ในงานนี้ เราจะใช้ Transfer Learning เพื่อจำแนกภาพสัตว์เลี้ยงจริงจากชุดข้อมูล [Oxford-IIIT](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/)

## ชุดข้อมูล

เราจะใช้ชุดข้อมูล [Oxford-IIIT](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/) ดั้งเดิม ซึ่งประกอบด้วยสายพันธุ์สุนัขและแมวทั้งหมด 35 สายพันธุ์

เพื่อดาวน์โหลดชุดข้อมูล ให้ใช้โค้ดนี้:

```python
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
```

## เริ่มต้น Notebook

เริ่มต้นการทดลองในห้องปฏิบัติการโดยเปิด [OxfordPets.ipynb](OxfordPets.ipynb)

## สิ่งที่ได้เรียนรู้

Transfer Learning และเครือข่ายที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้าช่วยให้เราสามารถแก้ปัญหาการจำแนกภาพในโลกจริงได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม เครือข่ายที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้าจะทำงานได้ดีเมื่อใช้กับภาพที่มีลักษณะคล้ายกัน และหากเราเริ่มจำแนกภาพที่แตกต่างกันมาก (เช่น ภาพทางการแพทย์) ผลลัพธ์ที่ได้อาจแย่ลงอย่างมาก

---

**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:  
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์มืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้